Pinag-uusapan pa rin ng lahat ang tungkol sa pagkamatay ng mga third-party na cookies, ngunit ang pag-uusap ay nagbabago. Bagama't ang mga publisher, advertiser, at tech provider ay una nang nadama sa dilim tungkol sa kung paano gagana ang pag-target - at digital marketing sa pangkalahatan - sa hinaharap, ang focus ay lumipat na ngayon sa pagpapatupad ng mga solusyon na nagdudulot ng benepisyo sa lahat ng panig.
Habang sinusubok ng Google ang iba't ibang panukalang may temang ibon sa proyekto nito sa Sandbox upang matugunan ang tinatayang 52% pagbaba sa kita ng publisher, itinakda ng mga manlalaro sa industriya ang kanilang mga pananaw sa data ng first-party at pag-target ayon sa konteksto bilang mga paraan upang matulungan silang mag-navigate sa walang katiyakan na cookie.
Ang pagbabagong ito ay may magandang pahiwatig para sa hinaharap na nagbibigay-daan sa patuloy na paghahatid ng epektibong digital marketing habang pinapanatili ang pag-access ng data, kontrol, at pagsunod sa privacy sa bukas na web. Titiyakin din nito ang scalability at sustainable monetization.
Gayunpaman, para maging tunay na matagumpay ang paglilipat na ito, mangangailangan din ito ng tulong mula sa teknolohiya – partikular ang artificial intelligence (AI) at predictive modeling.
Pag-crack ng first-party na data nut
Alam ng mga publisher na ang isang tiyak na daan patungo sa post-cookie na kaligtasan ay nasa kanilang paanan: data ng first-party. Sa pamamagitan ng direktang koneksyon sa kanilang mga madla, ang mga publisher ay may mas magandang pagkakataon na makakuha ng pahintulot ng user at pag-collate ng data na kailangan para ma-fuel ang iniangkop na content at mga diskarte sa monetization at, bilang kapalit, protektahan ang kanilang bottom line.
Gayunpaman, ang paggamit ng data ng first-party ay nangangailangan ng isang holistic na diskarte. Ang impormasyon mula sa mga pakikipag-ugnayan ng user sa web ay madalas na hindi nakaayos at mahirap pamahalaan, lalo na para sa mga publisher na kulang sa mapagkukunan. Ang ilang mga user ay maaaring naka-log-in habang ang iba ay hindi nagpapakilala, ibig sabihin, ang saklaw ng data at ang pag-unawa sa aktibidad ng user ay kadalasang hindi pare-pareho at hindi kumpleto. Halimbawa, ang aming data ay nagpapakita lamang ng 2-10% ng mga user na nagbabahagi ng mga detalye tulad ng edad at kasarian, na iniiwan ang natitirang 90% na hindi alam.
Para masulit ang mahalagang data ng audience, kailangan ng mga publisher ng paraan para maayos, palawakin, at gamitin ito nang epektibo. Dito makakatulong ang AI. Una, ang mga tool na pinapagana ng AI na may mataas na kapasidad sa pagpoproseso at pag-orkestra ay maaaring pagsama-samahin ang malalaking pool ng hindi naayos na data sa isang solong insight store na mas madaling maunawaan at ma-activate. Pangalawa, maaari nilang punan ang mahahalagang nawawalang piraso upang bigyan ang mga publisher ng pinakamahalagang pinag-isang larawan ng paglalakbay ng user, na nagbubukas ng pinto para sa tumpak na pagse-segment at pag-activate, kahit na walang hard fact data.
Halimbawa, maaaring awtomatikong suriin ng mga algorithm ng machine learning ang pakikipag-ugnayan ng mga user na pumapayag batay sa mga signal sa konteksto upang magbigay ng real-time na window sa mga natatanging interes at kagustuhan na nagpapanatiling napapanahon at tumpak ang mga profile. Hindi lang ito nakakatipid ng mga araw, o linggo, ng manu-manong pagpoproseso, ngunit pinapahusay din nito ang karanasan sa pag-advertise – na humihimok ng mas mataas na halaga ng mga format ng ad na hinimok ng publisher na tumutugma sa konteksto at karanasan ng user.
Bukod dito, ang advanced na teknolohiya sa pagmomodelo ng AI ay maaaring isaksak ang mga puwang para sa mga hindi masusubaybayang user. Halimbawa, sa pamamagitan ng pagsasama ng data mula sa iba't ibang kapaligiran – web, app, CRM, at CTV – ang mga pattern sa mga user na may ilang partikular na katangian ay maaaring matuklasan, na nagpapalakas ng profile enrichment ng mga katulad na user upang mapanatili ang pagiging targetable sa buong audience. Nakatuon ang mga teknolohiyang ito sa lohikal, sa halip na mga ipinahayag na katangian, na direktang tumutugon sa mga alalahanin sa privacy na naging sanhi ng paghinto ng paggamit ng cookie ng third-party sa unang lugar.
Ang pagkuha ng kontekstwal sa isang bagong antas
Ang pag-target ayon sa konteksto ay nanumbalik din ang katanyagan habang ang industriya ay nagpapatuloy sa paghahanap ng mga epektibo, ngunit nakakaunawa sa privacy at sumusunod na mga solusyon upang i-target ang mga mamimili sa panahon ng post-cookie.
Malayo na ang narating ng teknolohiya sa lugar na ito sa nakalipas na 10 taon, na ngayon ay nagbibigay-daan sa pagbuo ng mas tumpak at maliksi na mga tool sa pag-target ayon sa konteksto. Sa kanilang sarili, ang mga publisher ay may malawak na kaalaman at kakayahan na i-personalize ang nilalaman at bumuo ng mga segment ng audience na bumubuo ng isang magagamit na pundasyon para sa advertising na batay sa konteksto. Gayunpaman, kasama ang mga mas sopistikadong tool sa paghila, maaari na silang mag-alok ng mas higit na katumpakan sa pag-target.
Halimbawa, ang bagong henerasyon ngayon ng teknolohiyang pinapagana ng AI ay nagbibigay-daan sa mga publisher na lumampas sa tradisyonal na mga limitasyon sa konteksto. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga real-time na signal, at komprehensibong pagsusuri ng kanilang mga digital na katangian, maaari silang mag-collate ng tumpak at scalable na insight ng audience na maaaring gawing available sa mga brand pati na rin sa sariling marketing department ng publisher.
Sa madaling salita, naghahatid ito ng incremental na addressability na kinakailangan upang mapadali ang pag-personalize na hindi lang lubos na nakakaakit para sa mga advertiser ngunit nagsisiguro rin ng mas magandang karanasan para sa mga user – sa huli ay nagpapalakas ng mga bond ng audience at nagpapalakas ng posibilidad ng pangmatagalang katapatan.
Ang pagkuha sa data ng first-party at advanced na pag-target ayon sa konteksto ay tiyak na isang hakbang sa tamang direksyon para sa digital mediascape. Sa panig ng publisher, ang pagpapalit lang ng isang cookie (third-party) para sa isa pa (first-party) ay maaaring hindi sapat upang ganap na makatakas sa kawalan ng katiyakan ng cookie. Ang susi ay bumuo ng maliksi at nasusukat na diskarte sa first-party sa pamamagitan ng pagsubok sa mga alternatibong teknolohiya. Ito ay lilikha ng higit pang mga pagkakataon para sa mga publisher na pataasin ang halagang ihahatid sa parehong mga user at brand at, sa turn, palakasin ang kanilang posisyon sa merkado.
