Bagaimana Pemodelan Prediktif AI Boleh Membantu Penerbit Mengelakkan Diri Daripada Ketidakpastian Kuki Pihak Ketiga

Semua orang masih bercakap tentang kematian kuki pihak ketiga, tetapi perbualan itu semakin berubah. Walaupun penerbit, pengiklan dan penyedia teknologi pada mulanya berasa tidak tahu tentang bagaimana penyasaran – dan pemasaran digital secara umum – akan berfungsi pada masa hadapan, tumpuan kini telah beralih kepada pelaksanaan penyelesaian yang membawa manfaat kepada semua pihak. Ketika Google menguji pelbagai cadangan bertemakan burung dalam projek Sandboxnya untuk menangani anggaran 52% Penurunan hasil penerbit, pemain industri telah menumpukan perhatian pada data pihak pertama dan penyasaran kontekstual sebagai cara untuk membantu mereka menavigasi ketidakpastian tanpa kuki. Perubahan ini petanda baik untuk masa depan yang membolehkan penyampaian pemasaran digital yang berkesan secara berterusan sambil memelihara akses data, kawalan dan pematuhan privasi di web terbuka. Ia juga akan memastikan kebolehskalaan dan pengewangan yang mampan. Walau bagaimanapun, agar perubahan ini benar-benar berjaya, ia juga memerlukan sedikit bantuan daripada teknologi – khususnya kecerdasan buatan (AI) dan pemodelan ramalan.

Memecahkan masalah data pihak pertama

Penerbit tahu bahawa satu jalan pasti untuk penyelamatan pasca-kuki telah pun tersedia di kaki mereka: data pihak pertama. Dengan hubungan langsung dengan khalayak mereka, penerbit mempunyai peluang yang lebih baik untuk mendapatkan persetujuan pengguna dan mengumpulkan data yang diperlukan untuk memacu kandungan yang disesuaikan dan strategi pengewangan, dan sebagai balasannya, melindungi keuntungan mereka. Walau bagaimanapun, memanfaatkan data pihak pertama memerlukan pendekatan holistik. Maklumat daripada interaksi pengguna dengan web sering tidak berstruktur dan sukar diurus, terutamanya untuk penerbit yang kekurangan sumber. Sesetengah pengguna mungkin log masuk manakala yang lain tanpa nama, bermakna liputan data dan pemahaman tentang aktiviti pengguna selalunya tidak konsisten dan tidak lengkap. Contohnya, data kami menunjukkan hanya 2-10% pengguna berkongsi butiran seperti umur dan jantina, meninggalkan baki 90% tidak diketahui. Untuk memanfaatkan sepenuhnya data khalayak yang berharga, penerbit memerlukan cara untuk mengatur, mengembangkan dan memanfaatkannya dengan berkesan. Di sinilah AI boleh membantu. Pertama, alatan berkuasa AI dengan kapasiti pemprosesan dan orkestrasi yang tinggi boleh menyatukan himpunan data yang tidak disusun yang luas ke dalam satu stor pandangan tunggal yang lebih mudah difahami dan diaktifkan. Kedua, ia boleh mengisi bahagian penting yang hilang untuk memberikan penerbit gambaran bersepadu yang sangat penting tentang perjalanan pengguna, yang membuka pintu kepada segmentasi dan pengaktifan yang tepat, walaupun tanpa data fakta sebenar. Contohnya, algoritma pembelajaran mesin boleh menganalisis penglibatan pengguna yang bersetuju secara automatik berdasarkan isyarat kontekstual untuk menyediakan tetingkap masa nyata tentang minat dan pilihan unik yang memastikan profil dikemas kini dan tepat. Ini bukan sahaja menjimatkan masa pemprosesan manual selama berhari-hari, atau berminggu-minggu, tetapi juga meningkatkan pengalaman pengiklanan – memacu lebih banyak format iklan berpandukan penerbit bernilai tinggi yang sepadan dengan konteks dan pengalaman pengguna. Tambahan pula, teknologi pemodelan AI yang canggih boleh menutup jurang bagi pengguna yang tidak dapat dikesan. Contohnya, dengan memasukkan data fdaripada persekitaran yang berbeza – web, aplikasi, CRM dan CTV – corak antara pengguna dengan atribut tertentu boleh didedahkan, sekali gus mendorong pengayaan profil pengguna yang serupa untuk mengekalkan kebolehsasaran merentasi seluruh khalayak. Teknologi ini memberi tumpuan kepada logik, bukannya diisytiharkan atribut, yang secara langsung menangani kebimbangan privasi yang menyebabkan penamatan kuki pihak ketiga sejak awal lagi.

Membawa kontekstual ke tahap yang baharu

Penyasaran kontekstual juga telah kembali popular apabila industri meneruskan usahanya untuk mencari penyelesaian yang berkesan, namun mementingkan privasi dan patuh kepada pengguna dalam era pasca-kuki. Teknologi dalam bidang ini telah banyak berkembang dalam tempoh 10 tahun yang lalu, kini membolehkan pembangunan alat penyasaran kontekstual yang lebih tepat dan tangkas. Penerbit sendiri mempunyai pengetahuan dan keupayaan yang meluas untuk memperibadikan kandungan dan membina segmen khalayak yang membentuk asas yang boleh digunakan untuk pengiklanan berasaskan konteks. Namun, dengan alat yang lebih canggih, mereka kini boleh menawarkan ketepatan penyasaran yang jauh lebih tinggi. Contohnya, generasi baharu teknologi berkuasa AI hari ini membolehkan penerbit melangkaui had kontekstual tradisional. Dengan menggunakan isyarat masa nyata dan penilaian komprehensif terhadap sifat digital mereka, mereka boleh mengumpulkan pandangan khalayak yang tepat dan boleh diskala yang boleh disediakan kepada jenama serta jabatan pemasaran penerbit sendiri. Pendek kata, ia memberikan kebolehalamat tambahan yang diperlukan untuk memudahkan pemperibadian yang bukan sahaja sangat menarik bagi pengiklan tetapi juga memastikan pengalaman yang lebih baik untuk pengguna – akhirnya mengukuhkan ikatan khalayak dan meningkatkan kemungkinan kesetiaan jangka panjang. Memperhatikan data pihak pertama dan penyasaran kontekstual lanjutan sememangnya satu langkah ke arah yang betul untuk landskap media digital. Di pihak penerbit, hanya menukar satu kuki (pihak ketiga) dengan yang lain (pihak pertama) mungkin tidak mencukupi untuk mengelakkan sepenuhnya ketidakpastian kuki. Kuncinya adalah untuk membina strategi pihak pertama yang tangkas dan boleh diskala dengan menguji teknologi alternatif. Ini akan mewujudkan peluang selanjutnya untuk penerbit meningkatkan nilai yang diberikan kepada pengguna dan jenama dan, seterusnya, mengukuhkan kedudukan mereka di pasaran.