Malalaman ng mga publisher na, sa kabila ng pananatili ng Google sa pagpapatupad, ang pagtatapos ng third-party na cookies ay nananatiling nasa abot-tanaw, at gayundin ang mga hamon na nauugnay sa pagbabagong ito. Ang pinagkaiba lang ay mas mahaba ang paghahanda nila.
Maaaring nasa trabaho na ang mga alternatibong solusyon, ngunit karamihan ay nasa mga unang yugto pa ng pagsubok at malayo sa isyu-free, lalo na pagdating sa pag-access ng data at pag-aampon ng mga manlalaro sa merkado.
Kinikilala ng maraming publisher na ang data ng first-party ay nagpapakita ng isang mabubuhay na alternatibo - ang kayamanan ng impormasyon ng audience na hawak na nila ay may malaking kapangyarihan upang mapalakas ang mga stream ng kita. Ngunit ang isyu ngayon ay nakasalalay sa pag-unlock sa potensyal nito at gawin itong isang nasusukat na solusyon.
Para magamit nang maayos ang kanilang mga kasalukuyang asset ng data, kailangang i-convert ng mga publisher ang mga ito sa isang kumpletong view ng mga user na nagbibigay-daan para sa mas mahusay na pag-unawa, pagse-segment, at pagbuo ng kita.
Kaya, ang sagot ba ay nasa mas matalinong analytics?
Ang pagmamay-ari ng data ay hindi sapat upang manatiling mapagkumpitensya
Ang pangunahing problema para sa mga publisher na gustong i-tap ang kanilang first-party na data nang mas epektibo ay madalas itong isang kumplikado, nakakaubos ng oras na gawain. Ang mga gumagamit ay nakikipag-ugnayan sa nilalaman sa maraming iba't ibang paraan, at ang kanilang mga pakikipag-ugnayan ay gumagawa ng napakaraming hindi nakaayos na data. Bukod pa rito, ang impormasyon sa loob ng mga hindi maayos na data pool ay madalas na hindi kumpleto. Halimbawa, ang mga madla ay karaniwang isang halo ng mga naka-log in na user — kung saan ang mga publisher ay may pahintulot na mangalap ng ilang partikular na data at isang talaan ng ilang mga katangian, ngunit hindi lahat — at nag-opt out sa mga bisita na hindi nagpapakilala.
Karamihan sa mga publisher, samakatuwid, ay napupunta sa isang paghalu-halo ng mga piraso ng data na maaaring mahirap tukuyin, lalo na kapag ang panloob na kakayahan sa pangangasiwa ng data ay kulang. Ang ilang elemento ay magiging mas simple upang masubaybayan at masuri – tulad ng bilang ng mga pagbisita at oras na ginugol sa mga site – ngunit ang mga punto ng data na ito lamang ay hindi sapat upang makagawa ng kumpletong view ng mga indibidwal na kailangan upang magbigay ng iniangkop na nilalaman na nagpapatibay ng pakikipag-ugnayan o bumuo ng detalyadong advertising mga profile, lalo na para sa mga hindi kilalang user o sa mga pinipiling huwag magbahagi ng mahahalagang detalye, gaya ng edad at kasarian.
Gayunpaman, dito pumapasok ang analytics. Gamit ang mga tamang tool sa pagsusuri, maaaring pag-isahin ng mga publisher ang pira-pirasong data ng audience at makakuha ng mahahalagang insight sa mga interes at pag-uugali ng user; at simula pa lang yan.
Paggamit ng mas sopistikadong mga hula
Maaaring gawin ng teknolohiya ng Analytics ang matinding pagtaas ng pamamahala ng data sa isang pangunahing antas at tulungan ang mga publisher na gawing magagamit ang kanilang mga asset ng first-party. Sa halip na manu-manong mag-navigate sa malalaking stack ng magkakaibang impormasyon, maaari nilang gamitin ang mga awtomatikong mekanismo upang pagsamahin, linisin, at pagsamahin ang data sa isang pinagsama-samang hub. Mula doon, mas madaling maglapat ng paunang pagsusuri upang matuklasan ang mga insight na dati nang nawala sa kaguluhan – gaya ng kung aling mga uri ng nilalamang naka-log in ang gusto ng mga user o karaniwang mga query sa paghahanap na nagpapahiwatig ng mga sikat na paksa.
Ngunit nasa susunod na yugto ng pagpoproseso ng data kung saan tunay na nagiging malinaw ang buong halaga ng makabagong pagsusuri. Kapag ginamit kasabay ng machine learning predictive analytics, maaari nitong bigyang-daan ang mga publisher na i-coordinate nang mas mahusay ang kanilang data at pagyamanin ito, pinupunan ang mga puwang para sa mga partikular na user at paggamit ng kasalukuyang data upang mahulaan ang mga gawi ng mga hindi kilalang user.
Sa pamamagitan ng paggamit sa mga kilalang katangian ng mga partikular na user, magagamit ng smart analytics tech ang pagmomodelo ng audience para palawakin nang malaki ang saklaw ng insight. Bukod dito, ang mga algorithm ng artificially intelligent (AI) ay maaaring gumamit ng 'ground truths' - gaya ng impormasyon ng account - upang matukoy ang mga pangunahing trend para sa mga indibidwal na may ilang partikular na katangian at dagdagan ang mga user na may parehong mga katangian o sumusunod sa mga katulad na pattern ng pag-uugali.
Ang pangunahing pakinabang ng extension ng data na ito ay, siyempre, pagpapanatili ng apela sa advertising nang hindi umaasa sa third-party na cookies. Sa pamamagitan ng paggawa ng pinakamahusay sa kanilang sariling data, makakamit ng mga publisher ang pinong pagse-segment ng madla at patuloy na mag-alok ng mga eksaktong iniakmang placement sa real-time at sa sukat. Ang malalim na pag-unawa sa mga katangian ng user na ito ay nagbibigay-daan sa mga marketing team ng mga publisher na mahulaan kung aling mga produkto ang mas malamang na makakuha ng interes ng user, matukoy ang mga pinaka-katanggap-tanggap na madla, at maghatid ng mas iniangkop na karanasan.
Pag-unlock ng mga insight ng consumer para mapalakas ang katapatan
Ngayon ay dumating na tayo sa pinakapangmatagalang pangunahing priyoridad ng bawat publisher: karanasan sa pag-optimize. Sa mataas na mapagkumpitensyang online na kapaligiran ngayon, ang tagumpay ay lalong umaasa sa bilis at kaugnayan. Upang mapalago ang isang malaki, tapat na madla na kumikita, ang mga publisher ay dapat mabilis na maakit ang atensyon ng user sa pamamagitan ng pagpapakita ng tunay na nakakaengganyo na nilalaman na nagsasalita sa kanilang natatanging panlasa. Muli, ito ay isang lugar kung saan ang epektibong pag-deploy ng analytics ay nagbibigay ng mahalagang kalamangan.
Sa pamamagitan ng butil-butil na pagsusuri ng real-time na pakikipag-ugnayan sa site, ang mga algorithm ng AI ay maaaring agad na maghatid ng malalim na pagtingin sa mga indibidwal na gawi, kagustuhan, at kahit na damdamin sa partikular na nilalaman. Ang komprehensibong insight na ito ay bumubuo ng perpektong pundasyon para sa mga personalized na rekomendasyon sa content. Hindi lamang ito nagpapakita ng pangako ng publisher sa pagtugon sa mga pangangailangan ng audience, ngunit lumilikha din ito ng mga streamline na karanasan na nagpapatibay sa mga ugnayan ng user, nagpapanatili ng katapatan, at nagpapataas ng halaga ng mga audience – na umaakit naman sa paggastos sa ad.
At hindi lang iyon. Maaari ding i-tap ng mga publisher ang advanced predictive analytics upang pagsamahin ang papasok na data sa mga makasaysayang pattern ng pag-uugali at tumpak na mahulaan ang susunod na content na malamang na makakaugnayan ng mga user. Pati na rin ang pagbibigay ng daan para sa mga nauugnay, personalized na karanasan na nagdaragdag ng dagdag na halaga para sa mga user, ang mga insight na ito ay maaaring higit pang mapalakas ang mga pagkakataon sa pag-advertise, na nagbibigay-daan sa mga publisher na tumugma sa mga ad na naaayon sa mga kasalukuyang pangangailangan ng user at sa mga paksa — at mga produkto — na may pinakamataas na posibilidad ng pag-spark. kanilang interes sa hinaharap.
Mga diskarte sa pag-target sa hinaharap-proofing at paglaki ng audience
Mabibigyan din ng smart analytics ang mga publisher ng view kung paano nakikipag-ugnayan ang mga user sa partikular na content sa iba't ibang digital property. Hindi lamang nito higit na pinapayaman ang mga profile ng user na may mga butil-butil na insight tungkol sa mga interes, ngunit binibigyang-daan din nito ang mga publisher na i-optimize ang karanasan sa mga ginustong digital device din ng mga audience. Sa karaniwang sambahayan sa US na nagmamay-ari ng 10 internet-enabled na device, na inaasahang aabot sa 15 pagsapit ng 2030, ang pakikipag-ugnayan sa mga gustong segment gayunpaman, ang mga ito ay nakikipag-ugnayan sa content ay napakahalaga.
Bukod dito, ang paggamit ng insight na ito upang matiyak na lubos na nauugnay ang advertising para sa bawat kapaligiran ay magpapahusay sa reputasyon ng publisher. Ang stereotype ng nakakainis, nakakagambalang mga digital na ad ay nagiging isang bagay na sa nakaraan, at ang advanced na analytics ay mahalaga para maunawaan kung gaano katanggap-tanggap ang mga consumer sa bawat yugto ng kanilang digital na paglalakbay. Ang antas ng mga insight ng audience na ito ay lubhang nakakaakit para sa mga advertiser at susuportahan ang mga publisher sa epektibong pagkakakitaan ng kanilang imbentaryo at pagpapalakas ng mga stream ng kita.
Kasabay ng pagpapabuti ng mga kakayahan sa pag-target sa maraming platform, ang matalinong analytics ay nag-aalok sa mga publisher ng potensyal na pasiglahin ang pagpapalawak ng audience. Kapag pinagsama sa real-time na konteksto at data ng nilalaman, ang mga kakayahan sa paghuhula ay ginagawang matutugunan ang mga impression nang walang data sa antas ng user. Kaugnay nito, masusuportahan nito ang mga paraan ng retargeting, na nagbibigay-daan sa mga publisher at advertiser na tumugma sa mga audience gamit ang teknolohiyang malinis na silid. Bilang karagdagan, sa pamamagitan ng pagbibigay ng kalinawan sa mga uso at nakabahaging kagustuhan, binibigyang-daan ng mga solusyong ito ang mga publisher na maabot ang mas maraming user sa lahat ng device.
Ang paglipat ng kanilang pagtuon sa data ng first-party ay isang hakbang sa tamang direksyon para sa mga publisher. Habang patuloy silang naghahanap ng mga bagong paraan upang umunlad nang walang third-party na cookies, ang pagpapakawala ng halaga ng kanilang pagmamay-ari na mga asset ng nilalaman ay magiging mahalaga upang mapanatili ang gilid ng advertising at patuloy na maihatid ang mga personalized na karanasang inaasahan ng mga user. Ngunit bago nila mailagay ang kanilang impormasyon sa first-party sa epektibong pagkilos, kakailanganin nilang palakasin ang kanilang kakayahang ayusin at gamitin ito, at mangangailangan iyon ng mas matalinong analytics.
