SzukajSzukaj
dołącz do nas Facebook Google Linkedin Twitter

Pięć alternatywnych strategii radzenia sobie z zaprzestaniem korzystania z plików cookie stron trzecich

Jakie opcje mają marketerzy, w sytuacji kiedy pliki cookie stron trzecich będą wycofywane, konsumenci coraz bardziej martwią się o swoją prywatność, zmieniają się identyfikatory reklamodawców, a organy regulacyjne utrudniają monetyzację? Przedstawiamy pięć strategii, które pomogą przezwyciężyć te wyzwania.

Łucja Reklewska, Senior Business Development Manager w MGID w Polsce

Zadbaj o prywatność, zanim zgłoszą się do Ciebie organy regulacyjne
Ponieważ zbliża się termin odejścia od korzystania z plików cookie stron trzecich, a kary nakładane w związku z RODO wciąż rosną, nadszedł czas, by znaleźć alternatywne narzędzia. Według danych kancelarii CMS tylko w tym roku unijne organy regulacyjne nałożyły 412 kar na przedsiębiorstwa działające na terenie UE w łącznej wysokości 822,9 mln EUR (829,9 mln USD) na mocy RODO.
W Stanach Zjednoczonych Federalna Komisja Handlu (FTC) poinformowała, że planuje pociągnąć branżę reklamy cyfrowej do odpowiedzialności za jej praktyki związane z danymi konsumentów. Kontrola FTC wykracza poza sferę Big Tech. W sierpniu 2022 roku spółka Sephora zgodziła się zapłacić 1,2 miliona USD za rzekome nieprzestrzeganie kalifornijskiej ustawy o ochronie prywatności konsumentów (CCPA).

Google przygotowuje się na usunięcie plików cookie w 2024 r., co według badań MGID może spowodować spadek wskaźnika eCPM (efektywny koszt tysiąca wyświetleń) nawet o 50%. Chrome nie ma identyfikatorów, podczas gdy wskaźnik eCPM wydawcy w przeglądarkach Safari, Firefox i iOS jest nawet 50% niższy niż w Chrome.

Jakie opcje mają marketerzy, w sytuacji kiedy pliki cookie stron trzecich będą wycofywane, konsumenci coraz bardziej martwią się o swoją prywatność, zmieniają się identyfikatory reklamodawców, a organy regulacyjne utrudniają monetyzację? Przedstawiamy pięć strategii, które pomogą przezwyciężyć te wyzwania.

1. Zachęć użytkowników do uwierzytelniania w witrynie lub zapisania się do newslettera

Po wycofaniu plików cookie stron trzecich użytkownicy nie będą chcieli udostępniać swoich danych uwierzytelniających. Jednym ze sposobów gromadzenia danych na temat użytkowników jest zachęcenie ich do dobrowolnego ujawnienia tych danych.
Można to zrobić delikatnie, sugerując użytkownikom założenie konta lub włączenie subskrypcji newslettera. Ewentualnie można wykazać się większą stanowczością i wprowadzić wymóg rejestracji.

Jednak agresywne taktyki wymagające uwierzytelniania mogą skutkować pogorszeniem doświadczeń użytkowników, mniejszą liczbą odsłon na sesję, niższymi przychodami na sesję (RPS) i mniejszą liczbą powtarzających się sesji.

2. Współpracuj z dostawcami tożsamości

Warto rozważyć współpracę z takimi dostawcami, jak ID5, TTD, LiveRamp, Neustar i innymi. Pomogą oni zweryfikować użytkownika, jednak dane te mogą być mniej dokładne.
Analiza danych uzyskanych od dostawców tożsamości pokazuje, że diagramy tożsamości należą do dwóch kategorii:

•    Deterministyczne

Deterministyczne identyfikatory są w 100% dokładne, ale w zależności od rynku i dostawcy ich współczynnik dopasowania wynosi 10–40%. Wymagają od użytkowników uwierzytelnienia się, często za pomocą adresu e-mail. Umożliwia to marketerom wyświetlanie ukierunkowanych reklam, ale ogranicza całkowity zasięg.

•    Probabilistyczne

Identyfikatory probabilistyczne nie wymagają uwierzytelniania, co przekłada się na większą skalę. Wyniki są jednak mniej dokładne. Współczynnik dopasowania wynosi w tym przypadku aż 70–80%. Najlepsza deklarowana dokładność wynosi około 0,8. Oznacza to, że na pięć dopasowań, jedno jest fałszywie pozytywne. W przypadku niektórych dostawców wyniki mogą być jeszcze gorsze. W pewnych sytuacjach dokładność może jednak spaść nawet do 0,25 (trzy na cztery dopasowania są fałszywie pozytywne).

Jeśli jednak połączymy te dwa elementy, wydawcy będą mogli wyświetlać możliwie najtrafniejsze reklamy w każdym środowisku. Nadal ważne jest jednak, by użytkownicy wyrazili zgodę na wymianę informacji.

3. Wróć do targetowania kontekstowego

Targetowanie kontekstowe ewoluowało wraz z wprowadzeniem metod przetwarzania języka naturalnego (NLP). Dzięki możliwościom sztucznej inteligencji (SI) targetowanie kontekstowe wykracza teraz poza prostą analizę słów kluczowych i może zrozumieć ogólną specyfikę strony, przetwarzając nie tylko umieszczone na niej słowa, lecz także prezentowane na niej treści wizualne (obrazy i wideo).
Algorytmy sztucznej inteligencji stale udoskonalają swój proces decyzyjny, przez co doświadczenia użytkowników stają się bardziej ludzkie, empatyczne i emocjonalne.

Na przykład dzięki opracowanemu przez MGID algorytmowi optymalizacji wydajności wydawcy mogą osiągać najwyższe przychody i zapewniać użytkownikom najlepsze wrażenia. Wykorzystując dane własne z technologią opartą na sztucznej inteligencji, algorytm ten osiąga optymalną wydajność zarówno w przypadku reklam natywnych, wizualnych, jak i wideo, w ramach jednego miejsca docelowego, a także dostarcza wysoce ukierunkowane treści.

Ponadto technologia targetowania MGID oparta na sztucznej inteligencji, czyli Contextual Intelligence by MGID, dostarcza przekaz marki do zaangażowanych odbiorców bez niekorzystnego wpływu na wrażenia z przeglądania. Stosując zastrzeżony algorytm sztucznej inteligencji, stara się określić prawdziwe znaczenie treści i jej przekaz w czasie rzeczywistym poprzez dopasowywanie wielu terminów.

Jak to działa? SI identyfikuje i etykietuje treści w oparciu o taksonomię treści IAB Tech Lab 2.2 lub konkretne wymogi reklamodawców. Nie identyfikuje nastroju na podstawie kilku słów kluczowych - jej algorytm uczenia maszynowego NLP został wstępnie przeszkolony na dużym zbiorze artykułów. Model BERT NLP, z którego korzysta inteligencja kontekstowa MGID, jest również używany przez algorytm wyszukiwania Google.

Gdy artykuł zostanie przeanalizowany przez sztuczną inteligencję, jego kontekst zostanie odpowiednio skategoryzowany. Następnie SI wybiera najbardziej odpowiednie reklamy dla użytkowników. Inteligencja kontekstowa od MGID umożliwia również reklamodawcom gromadzenie reklam i kierowanie ich do odbiorców na podstawie indywidualnych zainteresowań. Możliwe jest na przykład kierowanie reklam do użytkowników interesujących się sportem, gdy czytają artykuły o innej tematyce.

Takie rozwiązanie ma jednak swoje wady. Marketing kontekstowy nie uwzględnia danych użytkownika i plików cookie stron trzecich. Oznacza to, że dopasowując reklamy do treści strony internetowej, koncentruje się wyłącznie na aktualnych zainteresowaniach użytkownika. Takie podejście nie pozwala na retargetowanie. Poza tym wydawcy nadal polegają na własnej taksonomii treści, co może stać się przeszkodą w skalowaniu kontekstowych kampanii reklamowych.

4. Wykorzystaj uniwersalny identyfikator

Uniwersalne identyfikatory mogą się sprawdzić w przypadku dużych wydawców. Nie są jednak tak wszechstronne, jak mogłoby się wydawać.

Jeśli jesteś małym lub średnim wydawcą bez bezpośredniej relacji z użytkownikami, konieczne będzie przekonanie użytkowników do rejestracji/logowania się w witrynie przy użyciu adresów e-mail. Identyfikator UID 2.0 identyfikuje użytkowników wyłącznie na podstawie uwierzytelniania za pośrednictwem adresu e-mail i nie ma zastosowania do użytkowników, którzy się nie logują.
Konieczne będzie więc przekonanie użytkowników do uwierzytelnienia, co oznacza, że do gry ponownie wkracza strategia 1.

5. Skorzystaj z rozwiązania SDA

SDA, czyli kategoryzowanie użytkowników przez sprzedawcę (wydawcę), to specyfikacja opracowana przez IAB Tech Lab i zaprojektowana, by ułatwić wydawcom współpracę i monetyzację własnych danych w otwartej sieci. Mechanizm ten wykorzystuje własne dane sprzedawcy do dzielenia odbiorców na kategorie (segmenty), na przykład użytkowników zainteresowanych operą lub finansami osobistymi. Dane te są następnie przekazywane reklamodawcom. SDA często wymaga jednak stosowania różnych tagów i kategorii dla tej samej strony internetowej.

SDA ułatwia reklamodawcom przestrzeganie przepisów i zapewnia im większą kontrolę. Korzystanie z otwartych standardów promuje przejrzystość i odpowiedzialność w zakresie dostępu do danych i sposobu ich wykorzystania.

Oznacza to również, że reklamodawcy mogą wybierać nie tylko spośród rozwiązań platformowych, co pozwala na skalowanie bez uszczerbku dla jakości.

SDA oferuje wydawcom korzyści w obu scenariuszach, niezależnie od tego, czy przeglądarka Chrome wyłączy pliki cookie stron trzecich, czy też je zachowa. Jeśli Chrome zrezygnuje z plików cookie stron trzecich, targetowanie kontekstowe i własne segmenty odbiorców wydawców staną się głównymi metodami kierowania reklam do odbiorców. Alternatywnie, jeśli Chrome nadal będzie obsługiwać pliki cookie stron trzecich, własne segmenty odbiorców opracowane przez wydawców będą mogły być przenoszone między różnymi witrynami i uzupełniane sygnałami stron trzecich.

Konsumenci skorzystają dzięki adresowaniu zorientowanemu na prywatność, które zapewni ochronę ich danych osobowych. SDA bazuje na takich ustanowionych otwartych standardach, jak taksonomia treści i odbiorców IAB Tech Lab, specyfikacja OpenRTB i standard przejrzystości danych.

Dołącz do dyskusji: Pięć alternatywnych strategii radzenia sobie z zaprzestaniem korzystania z plików cookie stron trzecich

0 komentarze
Publikowane komentarze są prywatnymi opiniami użytkowników portalu. Wirtualnemedia.pl nie ponosi odpowiedzialności za treść opinii. Jeżeli którykolwiek z postów na forum łamie dobre obyczaje, zawiadom nas o tym redakcja@wirtualnemedia.pl