Les éditeurs auront bien conscience que, malgré le sursis d'exécution de Google, la fin des cookies tiers se profile à l'horizon, tout comme les enjeux liés à ce changement. La seule différence est qu'ils ont plus de temps pour se préparer.
Des solutions alternatives sont peut-être en cours d'élaboration, mais la plupart en sont encore aux premières étapes des tests et sont loin d'être sans problème, en particulier en ce qui concerne l'accès aux données et leur adoption par les acteurs du marché.
De nombreux éditeurs reconnaissent que les données de première partie représentent une alternative viable - la richesse des informations sur l'audience qu'ils détiennent déjà a un pouvoir important pour alimenter les flux de revenus. Mais le problème consiste maintenant à libérer son potentiel et à en faire une solution évolutive.
Pour bien utiliser leurs actifs de données existants, les éditeurs doivent les convertir en une vue complète des utilisateurs qui permet une meilleure compréhension, segmentation et génération de revenus.
Alors, la réponse pourrait-elle résider dans des analyses plus intelligentes ?
Posséder des données ne suffit pas pour rester compétitif
Le principal problème pour les éditeurs qui cherchent à exploiter plus efficacement leurs données de première partie est qu'il s'agit souvent d'une tâche complexe et chronophage. Les utilisateurs interagissent avec le contenu de différentes manières et leurs interactions produisent d'énormes volumes de données non structurées. De plus, les informations contenues dans des pools de données désordonnés sont souvent incomplètes. Par exemple, les audiences seront généralement un mélange d'utilisateurs connectés - pour lesquels les éditeurs ont le consentement de collecter certaines données et un enregistrement de certains attributs, mais pas tous - et de visiteurs anonymes désabonnés.
Par conséquent, la plupart des éditeurs se retrouvent avec un fouillis de données qui peuvent être difficiles à déchiffrer, en particulier lorsque la capacité de traitement des données internes fait défaut. Certains éléments seront plus simples à suivre et à évaluer - comme le nombre de visites et le temps passé sur les sites - mais ces points de données ne suffisent pas à eux seuls à produire la vue complète des individus nécessaires pour fournir un contenu personnalisé qui renforce l'engagement ou crée une publicité détaillée profils, en particulier pour les utilisateurs anonymes ou ceux qui choisissent de ne pas partager des détails clés, tels que l'âge et le sexe.
C'est cependant là qu'intervient l'analyse. Avec les bons outils d'évaluation, les éditeurs peuvent unifier les données d'audience fragmentées et obtenir des informations précieuses sur les intérêts et les comportements des utilisateurs ; et ce n'est que le début.
Utiliser des prédictions plus sophistiquées
La technologie d'analyse peut prendre en charge la lourde tâche de la gestion des données à un niveau de base et aider les éditeurs à rendre leurs actifs propriétaires utilisables. Au lieu de parcourir manuellement de vastes piles d'informations disparates, ils peuvent exploiter des mécanismes automatisés pour mélanger, nettoyer et harmoniser les données dans un hub consolidé. À partir de là, il est plus facile d'appliquer une analyse initiale pour découvrir des informations précédemment perdues dans le chaos, telles que les types de contenu que les utilisateurs connectés préfèrent ou les requêtes de recherche courantes qui indiquent des sujets populaires.
Mais c'est dans la phase suivante du traitement des données que toute la valeur de l'analyse innovante devient vraiment évidente. Lorsqu'il est utilisé conjointement avec l'analyse prédictive de l'apprentissage automatique, il peut permettre aux éditeurs de mieux coordonner leurs données et de les enrichir, en comblant les lacunes pour des utilisateurs spécifiques et en tirant parti des données existantes pour prédire les comportements des utilisateurs anonymes.
En exploitant les attributs connus d'utilisateurs spécifiques, la technologie d'analyse intelligente peut utiliser la modélisation d'audience pour élargir considérablement la portée des informations. De plus, les algorithmes d'intelligence artificielle (IA) peuvent tirer parti des «vérités de terrain» - telles que les informations de compte - pour identifier les tendances clés pour les individus présentant certains traits et augmenter les utilisateurs qui partagent les mêmes caractéristiques ou suivent des modèles de comportement similaires.
Le principal avantage de cette extension de données est, bien sûr, de maintenir l'attrait publicitaire sans dépendre de cookies tiers. En tirant le meilleur parti de leurs propres données, les éditeurs peuvent affiner la segmentation de l'audience et continuer à proposer des emplacements précisément adaptés en temps réel et à grande échelle. Cette compréhension approfondie des attributs des utilisateurs permet aux équipes marketing des éditeurs de prédire quels produits sont les plus susceptibles de susciter l'intérêt des utilisateurs, d'identifier les audiences les plus réceptives et de proposer une expérience plus personnalisée.
Déverrouiller les informations sur les consommateurs pour stimuler la fidélité
Nous arrivons maintenant à la priorité fondamentale la plus durable de chaque éditeur : l'optimisation de l'expérience. Dans l'environnement en ligne hautement concurrentiel d'aujourd'hui, le succès repose de plus en plus sur la rapidité et la pertinence. Pour développer une large audience fidèle monétisée, les éditeurs doivent rapidement attirer l'attention des utilisateurs en présentant un contenu vraiment attrayant qui correspond à leurs goûts uniques. Encore une fois, il s'agit d'un domaine où le déploiement efficace de l'analytique offre un avantage crucial.
Grâce à une analyse granulaire de l'interaction du site en temps réel, les algorithmes d'IA peuvent fournir instantanément une vue approfondie des habitudes individuelles, des préférences et même du sentiment envers un contenu spécifique. Cet aperçu complet constitue la base idéale pour des recommandations de contenu personnalisées. Non seulement cela démontre l'engagement des éditeurs à répondre aux besoins de l'audience, mais cela crée également des expériences rationalisées qui renforcent les relations avec les utilisateurs, maintiennent la fidélité et augmentent la valeur des audiences, ce qui à son tour attire les dépenses publicitaires.
Et ce n'est pas tout. Les éditeurs peuvent également exploiter l'analyse prédictive avancée pour combiner les données entrantes avec des modèles de comportement historiques et prédire avec précision le prochain contenu avec lequel les utilisateurs sont susceptibles de s'engager. En plus d'ouvrir la voie à des expériences pertinentes et personnalisées qui ajoutent une valeur supplémentaire pour les utilisateurs, ces informations peuvent encore augmenter les opportunités publicitaires, permettant aux éditeurs de faire correspondre les annonces en fonction des besoins actuels des utilisateurs et des sujets - et produits - avec la plus grande probabilité de susciter des étincelles. leur intérêt pour l'avenir.
Stratégies de ciblage à l'épreuve du temps et croissance de l'audience
L'analyse intelligente peut également donner aux éditeurs une vue de la façon dont les utilisateurs interagissent avec un contenu spécifique sur diverses propriétés numériques. Non seulement cela enrichit davantage les profils des utilisateurs avec des informations granulaires sur les intérêts, mais cela permet également aux éditeurs d'optimiser l'expérience sur les appareils numériques préférés du public. Avec un ménage américain moyen possédant 10 appareils connectés à Internet, ce qui devrait atteindre 15 d'ici 2030, il est extrêmement important d'engager les segments souhaités, quelle que soit leur interaction avec le contenu.
De plus, l'utilisation de ces informations pour garantir une publicité hautement pertinente pour chaque environnement améliorera la réputation de l'éditeur. Le stéréotype des publicités numériques irritantes et perturbatrices appartient au passé, et des analyses avancées sont essentielles pour comprendre à quel point les consommateurs sont réceptifs à chaque étape de leur parcours numérique. Ce niveau d'informations sur l'audience est très attrayant pour les annonceurs et aidera les éditeurs à monétiser efficacement leur inventaire et à renforcer leurs sources de revenus.
Outre l'amélioration des capacités de ciblage sur plusieurs plates-formes, l'analyse intelligente offre aux éditeurs la possibilité d'accroître l'audience. Lorsqu'elles sont combinées avec des données de contexte et de contenu en temps réel, les capacités prédictives rendent les impressions adressables sans données au niveau de l'utilisateur. À son tour, cela peut prendre en charge les méthodes de reciblage, permettant aux éditeurs et aux annonceurs de faire correspondre les audiences à l'aide de la technologie de salle blanche. De plus, en fournissant une clarté sur les tendances et les préférences partagées, ces solutions permettent aux éditeurs d'atteindre plus d'utilisateurs sur tous les appareils.
Se concentrer sur les données de première partie est un pas dans la bonne direction pour les éditeurs. Alors qu'ils continuent à chercher de nouvelles façons de prospérer sans cookies tiers, il sera crucial de libérer la valeur de leurs actifs de contenu pour conserver l'avantage publicitaire et continuer à offrir les expériences personnalisées que les utilisateurs attendent. Mais avant de pouvoir mettre leurs informations de première partie en action efficace, ils devront renforcer leur capacité à les organiser et à les exploiter, ce qui nécessitera des analyses plus intelligentes.