كيف يمكن لنمذجة الذكاء الاصطناعي التنبؤية أن تساعد الناشرين على التخلص من عدم اليقين بشأن ملفات تعريف الارتباط الخاصة بالجهات الخارجية

لا يزال الجميع يتحدث عن زوال ملفات تعريف الارتباط التابعة لجهات خارجية، لكن النقاش يتغير. فبينما كان الناشرون والمعلنون ومزودو التكنولوجيا في البداية يشعرون بالغموض حيال كيفية عمل الاستهداف - والتسويق الرقمي بشكل عام - في المستقبل، فقد تحول التركيز الآن إلى تطبيق حلول تعود بالنفع على جميع الأطراف. بينما تختبر جوجل مقترحات مختلفة ذات طابع طيور في مشروع Sandbox الخاص بها لمعالجة ما يقدر بـ 52% مع انخفاض إيرادات الناشرين، ركزت الجهات الفاعلة في الصناعة على بيانات الطرف الأول والاستهداف السياقي كوسيلة لمساعدتهم على التغلب على حالة عدم اليقين التي تكتنف غياب ملفات تعريف الارتباط. يبشر هذا التحول بمستقبلٍ يسمح بالاستمرار في تقديم خدمات التسويق الرقمي الفعّالة مع الحفاظ على إمكانية الوصول إلى البيانات والتحكم فيها والامتثال لقوانين الخصوصية على الإنترنت المفتوح. كما سيضمن قابلية التوسع وتحقيق الربح المستدام. ومع ذلك، لكي يكون هذا التحول ناجحًا حقًا، فإنه سيتطلب أيضًا بعض المساعدة من التكنولوجيا - وتحديدًا الذكاء الاصطناعي والنمذجة التنبؤية.

فك شفرة بيانات الطرف الأول

يدرك الناشرون أن أحد الطرق المؤكدة للنجاة من عصر ملفات تعريف الارتباط قد تم تمهيده أمامهم بالفعل: بيانات الطرف الأول. فمن خلال التواصل المباشر مع جمهورهم، تزداد فرص الناشرين في الحصول على موافقة المستخدمين وجمع البيانات اللازمة لتطوير محتوى مخصص واستراتيجيات ربحية فعّالة، وبالتالي حماية أرباحهم النهائية. مع ذلك، يتطلب الاستفادة من بيانات الطرف الأول اتباع نهج شامل. فغالبًا ما تكون المعلومات المستقاة من تفاعلات المستخدمين مع الإنترنت غير منظمة ويصعب إدارتها، لا سيما بالنسبة للناشرين ذوي الموارد المحدودة. قد يكون بعض المستخدمين مسجلين دخولهم بينما يبقى آخرون مجهولين، مما يعني أن تغطية البيانات وفهم نشاط المستخدمين غالبًا ما يكونان غير متسقين وغير مكتملين. على سبيل المثال، تُظهر بياناتنا أن 2-10% فقط من المستخدمين يشاركون تفاصيل مثل العمر والجنس، تاركين 90% المتبقية مجهولة الهوية. لتحقيق أقصى استفادة من بيانات الجمهور القيّمة، يحتاج الناشرون إلى طريقة لتنظيمها وتوسيع نطاقها وتسخيرها بفعالية. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. أولًا، يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ذات القدرة العالية على المعالجة والتنسيق، دمج كميات هائلة من البيانات غير المصنفة في قاعدة بيانات مركزية واحدة يسهل فهمها وتفعيلها. ثانيًا، يمكنها سدّ الثغرات الأساسية لتزويد الناشرين بصورة شاملة ودقيقة لرحلة المستخدم، مما يتيح لهم إمكانية التجزئة والتفعيل الدقيقين، حتى في غياب بيانات واقعية ملموسة. على سبيل المثال، تستطيع خوارزميات التعلّم الآلي تحليل تفاعل المستخدمين الموافقين تلقائيًا بناءً على الإشارات السياقية، ما يوفر رؤية فورية لاهتماماتهم وتفضيلاتهم الفريدة، ويحافظ على تحديث ملفاتهم الشخصية ودقتها. هذا لا يوفر أيامًا أو أسابيع من المعالجة اليدوية فحسب، بل يُحسّن أيضًا تجربة الإعلان، إذ يُتيح ظهور المزيد من صيغ الإعلانات عالية القيمة التي يُقدّمها الناشرون، والتي تتناسب مع السياق وتجربة المستخدم. علاوة على ذلك، يمكن لتقنية نمذجة الذكاء الاصطناعي المتقدمة أن تسد الثغرات المتعلقة بالمستخدمين الذين يصعب تتبعهم. على سبيل المثال، من خلال تضمين البيانات ومن خلال بيئات مختلفة - الويب، والتطبيقات، وأنظمة إدارة علاقات العملاء، والتلفزيون المتصل بالإنترنت - يمكن الكشف عن أنماط بين المستخدمين ذوي سمات معينة، مما يُسهم في إثراء ملفات تعريف المستخدمين المتشابهين للحفاظ على استهداف الجمهور بأكمله. وتركز هذه التقنيات على المنطق، بدلاً من الإعلان السمات التي تعالج بشكل مباشر مخاوف الخصوصية التي تسببت في إلغاء ملفات تعريف الارتباط الخاصة بالجهات الخارجية في المقام الأول.

الارتقاء بالسياق إلى مستوى جديد

كما استعاد الاستهداف السياقي شعبيته مع استمرار الصناعة في سعيها لإيجاد حلول فعالة، ولكنها تراعي الخصوصية وتتوافق مع القوانين، لاستهداف المستهلكين في عصر ما بعد ملفات تعريف الارتباط. لقد قطعت التكنولوجيا في هذا المجال شوطًا كبيرًا خلال السنوات العشر الماضية، مما أتاح تطوير أدوات استهداف سياقي أكثر دقة ومرونة. يمتلك الناشرون، في حد ذاتهم، المعرفة والقدرة اللازمتين لتخصيص المحتوى وبناء شرائح الجمهور التي تُشكل أساسًا متينًا للإعلانات السياقية. ومع ذلك، وبفضل الأدوات الأكثر تطورًا، أصبح بإمكانهم الآن تقديم دقة استهداف أعلى بكثير. فعلى سبيل المثال، يُمكّن الجيل الجديد من التقنيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الناشرين من تجاوز القيود السياقية التقليدية. فباستخدام الإشارات الآنية والتقييم الشامل لمواقعهم الرقمية، يُمكنهم جمع رؤى دقيقة وقابلة للتطوير حول الجمهور، والتي يُمكن توفيرها للعلامات التجارية وكذلك لقسم التسويق الخاص بالناشر. باختصار، يوفر هذا النظام إمكانية الاستهداف التدريجي اللازمة لتسهيل التخصيص، وهو أمر ليس جذابًا للغاية للمعلنين فحسب، بل يضمن أيضًا تجربة أفضل للمستخدمين - مما يعزز في النهاية روابط الجمهور ويزيد من احتمالية الولاء على المدى الطويل. يُعدّ التركيز على بيانات الطرف الأول والاستهداف السياقي المتقدم خطوةً في الاتجاه الصحيح لقطاع الإعلام الرقمي. أما بالنسبة للناشرين، فقد لا يكون استبدال ملف تعريف ارتباط (طرف ثالث) بآخر (طرف أول) كافيًا للتخلص تمامًا من حالة عدم اليقين المتعلقة بملفات تعريف الارتباط. يكمن الحل في بناء استراتيجية مرنة وقابلة للتطوير لبيانات الطرف الأول من خلال اختبار تقنيات بديلة. سيُتيح ذلك فرصًا إضافية للناشرين لزيادة القيمة المُقدّمة لكلٍ من المستخدمين والعلامات التجارية، وبالتالي تعزيز مكانتهم في السوق.