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Gli editori hanno bisogno di analisi più intelligenti per sopravvivere senza cookie

Marco DohmenMarco Dohmen
17 agosto 2021
Verificato da Marco Dohmen A cura di Marco Dohmen
analisi più intelligenti
Gli editori saranno ben consapevoli che, nonostante la sospensione dell'esecuzione da parte di Google, la fine dei cookie di terze parti rimane all'orizzonte, così come le sfide associate a questo cambiamento. L'unica differenza è che hanno più tempo per prepararsi.  Potrebbero essere in fase di studio soluzioni alternative, ma la maggior parte di esse si trova ancora nelle fasi iniziali di sperimentazione e non presenta problemi, soprattutto per quanto riguarda l'accesso ai dati e la loro adozione da parte degli operatori del mercato.  Molti editori riconoscere I dati di prima parte rappresentano un'alternativa valida: la ricchezza di informazioni sul pubblico che già detengono ha un potere significativo per alimentare flussi di entrate. Ma il problema ora è liberarne il potenziale e renderli una soluzione scalabile.  Per utilizzare al meglio le risorse di dati esistenti, gli editori devono convertirle in una visione completa degli utenti che consenta una migliore comprensione, segmentazione e generazione di ricavi.  Quindi la risposta potrebbe risiedere in analisi più intelligenti? 

Possedere i dati non basta per restare competitivi

Il problema principale per gli editori che cercano di sfruttare i propri dati proprietari in modo più efficace è che spesso si tratta di un'attività complessa e dispendiosa in termini di tempo. Gli utenti interagiscono con i contenuti in molti modi diversi e le loro interazioni producono enormi volumi di dati non strutturati. Inoltre, le informazioni contenute in pool di dati disordinati sono spesso incomplete. Ad esempio, il pubblico sarà solitamente composto da un mix di utenti registrati – per i quali gli editori hanno il consenso a raccogliere determinati dati e un record di alcuni attributi, ma non tutti – e visitatori che hanno optato per l'esclusione, rimanendo anonimi.  La maggior parte degli editori, quindi, si ritrova con un groviglio di dati difficili da decifrare, soprattutto quando manca la capacità di gestione interna dei dati. Alcuni elementi saranno più semplici da tracciare e valutare, come il numero di visite e il tempo trascorso sui siti, ma questi dati da soli non sono sufficienti a produrre la visione completa degli individui necessaria per fornire contenuti personalizzati che rafforzino il coinvolgimento o costruiscano profili pubblicitari dettagliati, in particolare per gli utenti anonimi o per coloro che scelgono di non condividere dettagli chiave, come età e sesso.  Ma è qui che entra in gioco l'analisi. Con gli strumenti di valutazione giusti, gli editori possono unificare i dati frammentati del pubblico e ottenere informazioni preziose sugli interessi e sui comportamenti degli utenti; e questo è solo l'inizio. 

Utilizzando previsioni più sofisticate

La tecnologia di analisi può occuparsi del grosso della gestione dei dati a livello base e aiutare gli editori a rendere utilizzabili le loro risorse proprietarie. Invece di gestire manualmente enormi quantità di informazioni disparate, possono sfruttare meccanismi automatizzati per combinare, ripulire e armonizzare i dati in un unico hub consolidato. Da lì, è più facile applicare l'analisi iniziale per scoprire informazioni precedentemente perse nel caos, come ad esempio quali tipi di contenuti preferiscono gli utenti registrati o query di ricerca comuni che indicano argomenti popolari.  Ma è nella fase successiva dell'elaborazione dei dati che il valore dell'analisi innovativa diventa davvero evidente. Se utilizzata in combinazione con l'analisi predittiva basata sul machine learning, può consentire agli editori di coordinare meglio i propri dati e arricchirli, colmando le lacune per utenti specifici e sfruttando i dati esistenti per prevedere i comportamenti di utenti anonimi.  Sfruttando le caratteristiche note di utenti specifici, le tecnologie di analisi intelligente possono utilizzare la modellazione dell'audience per ampliare significativamente la portata delle informazioni. Inoltre, gli algoritmi di intelligenza artificiale (IA) possono sfruttare le "verità di base" – come le informazioni sugli account – per identificare le tendenze chiave per individui con determinate caratteristiche e potenziare gli utenti che condividono le stesse caratteristiche o seguono modelli di comportamento simili.  Il vantaggio principale di questa estensione dei dati è, ovviamente, la possibilità di mantenere l'attrattiva pubblicitaria senza dipendere da cookie di terze parti. Sfruttando al meglio i propri dati, gli editori possono ottenere una segmentazione del pubblico raffinata e continuare a offrire posizionamenti personalizzati in tempo reale e su larga scala. Questa conoscenza approfondita degli attributi degli utenti consente ai team di marketing degli editori di prevedere quali prodotti hanno maggiori probabilità di catturare l'interesse degli utenti, individuare il pubblico più ricettivo e offrire un'esperienza più personalizzata. 

Sbloccare le informazioni sui consumatori per aumentare la fedeltà

Passiamo ora alla priorità fondamentale e più duratura di ogni editore: l'ottimizzazione dell'esperienza. Nell'attuale contesto online altamente competitivo, il successo si basa sempre più su velocità e pertinenza. Per far crescere un pubblico vasto e fedele, monetizzato, gli editori devono catturare rapidamente l'attenzione degli utenti presentando contenuti davvero coinvolgenti che rispondano ai loro gusti specifici. Ancora una volta, questo è un ambito in cui l'implementazione efficace dell'analisi dei dati offre un vantaggio cruciale.  Attraverso l'analisi granulare dell'interazione in tempo reale con il sito, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono fornire istantaneamente una visione approfondita delle abitudini, delle preferenze e persino del sentiment individuali nei confronti di contenuti specifici. Questa visione completa costituisce la base ideale per raccomandazioni di contenuti personalizzate. Non solo dimostra l'impegno degli editori nel soddisfare le esigenze del pubblico, ma crea anche esperienze ottimizzate che rafforzano le relazioni con gli utenti, ne mantengono la fidelizzazione e ne aumentano il valore, il che a sua volta attrae investimenti pubblicitari.  E non è tutto. Gli editori possono anche sfruttare analisi predittive avanzate per combinare i dati in entrata con modelli comportamentali storici e prevedere con precisione i prossimi contenuti con cui gli utenti potrebbero interagire. Oltre ad aprire la strada a esperienze pertinenti e personalizzate che aggiungono valore aggiunto per gli utenti, queste informazioni possono ulteriormente incrementare le opportunità pubblicitarie, consentendo agli editori di adattare gli annunci in linea con le esigenze attuali degli utenti e con gli argomenti (e i prodotti) con la maggiore probabilità di suscitare il loro interesse in futuro.

Strategie di targeting a prova di futuro e crescita del pubblico

L'analisi intelligente può anche fornire agli editori una panoramica di come gli utenti interagiscono con contenuti specifici su diverse proprietà digitali. Questo non solo arricchisce ulteriormente i profili utente con informazioni dettagliate sugli interessi, ma consente anche agli editori di ottimizzare l'esperienza sui dispositivi digitali preferiti dal pubblico. Con una famiglia media statunitense che possiede 10 dispositivi abilitati a Internet, che si prevede raggiungeranno quota 15 entro il 2030, coinvolgere i segmenti desiderati indipendentemente da come interagiscono con i contenuti è estremamente importante.   Inoltre, utilizzare queste informazioni per garantire una pubblicità altamente pertinente per ogni ambiente migliorerà la reputazione dell'editore. Lo stereotipo della pubblicità digitale irritante e dirompente sta diventando un ricordo del passato e l'analisi avanzata è essenziale per comprendere il livello di ricettività dei consumatori in ogni fase del loro percorso digitale. Questo livello di informazioni sul pubblico è molto interessante per gli inserzionisti e aiuterà gli editori a monetizzare efficacemente il loro inventario e a rafforzare i flussi di entrate.    Oltre a migliorare le capacità di targeting su più piattaforme, l'analisi intelligente offre agli editori il potenziale per alimentare l'espansione del pubblico. Se combinate con dati contestuali e di contenuto in tempo reale, le capacità predittive rendono le impression indirizzabili senza dati a livello di utente. A sua volta, questo può supportare metodi di retargeting, consentendo a editori e inserzionisti di abbinare il pubblico utilizzando tecnologie "clean-room". Inoltre, fornendo chiarezza su tendenze e preferenze condivise, queste soluzioni consentono agli editori di raggiungere più utenti su tutti i dispositivi.  Spostare l'attenzione sui dati proprietari è un passo nella giusta direzione per gli editori. Mentre continuano a cercare nuovi modi per prosperare senza cookie di terze parti, liberare il valore dei propri contenuti sarà fondamentale per mantenere il vantaggio pubblicitario e continuare a offrire le esperienze personalizzate che gli utenti si aspettano. Ma prima di poter mettere a frutto le informazioni proprietarie, dovranno rafforzare la loro capacità di organizzarle e sfruttarle, e questo richiederà analisi più intelligenti.
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