Utgivere vil være godt klar over at, til tross for Googles utsettelse av implementeringen, er slutten på tredjeparts informasjonskapsler fortsatt i horisonten, og det samme gjør utfordringene knyttet til denne endringen. Den eneste forskjellen er at de har lengre tid på seg til å forberede seg.
Alternative løsninger kan være under utvikling, men de fleste er fortsatt i de innledende stadiene av testing og er langt fra problemfrie, spesielt når det gjelder datatilgang og adopsjon av markedsaktørene.
Mange utgivere erkjenner at førstepartsdata representerer et levedyktig alternativ – den store mengden publikumsinformasjon de allerede har, har betydelig kraft til å drive inntektsstrømmer. Men problemet ligger nå i å frigjøre potensialet og gjøre den til en skalerbar løsning.
For å kunne bruke sine eksisterende dataressurser på en god måte, må utgivere konvertere dem til en komplett brukervisning som gir bedre forståelse, segmentering og inntektsgenerering.
Så, kan svaret ligge i smartere analyser?
Å eie data er ikke nok for å holde seg konkurransedyktig
Hovedproblemet for utgivere som ønsker å utnytte førstepartsdataene sine mer effektivt, er at det ofte er en kompleks og tidkrevende oppgave. Brukere samhandler med innhold på mange forskjellige måter, og interaksjonene deres produserer enorme mengder ustrukturerte data. I tillegg er informasjonen i uordnede databassenger ofte ufullstendig. For eksempel vil målgrupper vanligvis være en blanding av innloggede brukere – som utgivere har samtykke til å samle inn visse data og en oversikt over noen attributter for, men ikke alle – og besøkende som har valgt bort dette og som er anonyme.
De fleste utgivere ender derfor opp med et virvar av dataelementer som kan være vanskelige å tyde, spesielt når intern datahåndteringskapasitet mangler. Noen elementer vil være enklere å spore og vurdere – for eksempel antall besøk og tid brukt på nettsteder – men disse datapunktene alene er ikke nok til å produsere den komplette oversikten over individer som trengs for å tilby skreddersydd innhold som styrker engasjementet eller bygger detaljerte annonseprofiler, spesielt for anonyme brukere eller de som velger å ikke dele viktige detaljer, for eksempel alder og kjønn.
Det er imidlertid her analyse kommer inn i bildet. Med de riktige evalueringsverktøyene kan utgivere forene fragmenterte målgruppedata og få verdifull innsikt i brukerinteresser og -atferd; og det er bare begynnelsen.
Bruk av mer sofistikerte prediksjoner
Analyseteknologi kan ta på seg den tunge oppgaven med datahåndtering på et grunnleggende nivå og hjelpe utgivere med å gjøre sine førstepartsressurser brukbare. I stedet for å navigere manuelt i enorme stabler med ulik informasjon, kan de utnytte automatiserte mekanismer for å blande, rense og harmonisere data til et konsolidert knutepunkt. Derfra er det enklere å bruke innledende analyser for å avdekke innsikt som tidligere gikk tapt i kaoset – for eksempel hvilke typer innhold innloggede brukere foretrekker eller vanlige søk som indikerer populære emner.
Men det er i neste fase av databehandling at den fulle verdien av innovativ analyse virkelig blir tydelig. Når den brukes sammen med prediktiv analyse fra maskinlæring, kan den gjøre det mulig for utgivere å koordinere dataene sine bedre og berike dem, fylle hullene for spesifikke brukere og utnytte eksisterende data til å forutsi atferden til anonyme brukere.
Ved å utnytte de kjente egenskapene til spesifikke brukere, kan smart analyseteknologi bruke målgruppemodellering til å utvide innsiktsomfanget betydelig. Dessuten kan kunstig intelligente (AI) algoritmer utnytte «grunnsannheter» – som kontoinformasjon – for å identifisere viktige trender for individer med bestemte egenskaper og forsterke brukere som deler de samme egenskapene eller følger lignende atferdsmønstre.
Kjernefordelen med denne datautvidelsen er selvsagt å opprettholde reklameappellen uten å være avhengig av tredjeparts informasjonskapsler. Ved å få mest mulig ut av sine egne data, kan utgivere oppnå raffinert målgruppesegmentering og fortsette å tilby presist skreddersydde plasseringer i sanntid og i stor skala. Denne dyptgående forståelsen av brukerattributter gjør det mulig for utgivernes markedsføringsteam å forutsi hvilke produkter som har størst sannsynlighet for å fange brukerinteresse, finne de mest mottakelige målgruppene og levere en mer skreddersydd opplevelse.
Låser opp forbrukerinnsikt for å øke lojaliteten
Nå kommer vi til alle utgiveres mest vedvarende kjerneprioritet: optimalisering av brukeropplevelsen. I dagens svært konkurransepregede nettmiljø er suksess i økende grad avhengig av hastighet og relevans. For å bygge opp et stort, lojalt publikum som tjener penger, må utgivere raskt fange brukerens oppmerksomhet ved å presentere virkelig engasjerende innhold som taler til deres unike smak. Nok en gang er dette et område der effektiv utrulling av analyser gir en avgjørende fordel.
Gjennom detaljert analyse av nettstedsinteraksjon i sanntid kan AI-algoritmer umiddelbart gi en grundig oversikt over individuelle vaner, preferanser og til og med følelser knyttet til spesifikt innhold. Denne omfattende innsikten danner det ideelle grunnlaget for personlige innholdsanbefalinger. Ikke bare demonstrerer det utgivernes forpliktelse til å møte publikumsbehov, men det skaper også strømlinjeformede opplevelser som styrker brukerrelasjoner, opprettholder lojalitet og øker verdien av publikum – noe som igjen tiltrekker seg annonseutgifter.
Og det er ikke alt. Utgivere kan også benytte seg av avansert prediktiv analyse for å kombinere innkommende data med historiske atferdsmønstre og nøyaktig forutsi hvilket innhold brukerne sannsynligvis vil engasjere seg i neste gang. I tillegg til å bane vei for relevante, personlige opplevelser som gir ekstra verdi for brukerne, kan denne innsikten ytterligere forbedre annonseringsmulighetene, slik at utgivere kan matche annonser i tråd med nåværende brukerbehov og emnene – og produktene – som har størst sannsynlighet for å vekke deres interesse i fremtiden.
Fremtidssikre målrettingsstrategier og publikumsvekst
Smart analyse kan også gi utgivere et innblikk i hvordan brukere samhandler med spesifikt innhold på tvers av ulike digitale eiendommer. Dette beriker ikke bare brukerprofiler ytterligere med detaljert innsikt rundt interesser, men det lar også utgivere optimalisere opplevelsen på publikums foretrukne digitale enheter. Med en gjennomsnittlig amerikansk husholdning som eier 10 internettaktiverte enheter, noe som forventes å nå 15 innen 2030, er det enormt viktig å engasjere ønskede segmenter uansett hvordan de samhandler med innhold.
Dessuten vil det å bruke denne innsikten til å sikre svært relevant annonsering for hvert miljø forbedre utgiverens omdømme. Stereotypen om irriterende, forstyrrende digitale annonser er i ferd med å bli en saga blott, og avansert analyse er avgjørende for å forstå hvor mottakelige forbrukere er i hvert trinn av sin digitale reise. Dette nivået av publikumsinnsikt er svært attraktivt for annonsører og vil hjelpe utgivere med å effektivt tjene penger på beholdningen sin og styrke inntektsstrømmene.
I tillegg til å forbedre målrettingsfunksjonene på tvers av flere plattformer, gir smart analyse utgivere potensialet til å drive publikumsutvidelse. Kombinert med kontekst- og innholdsdata i sanntid, gjør prediktive funksjoner visninger adresserbare uten data på brukernivå. Dette kan igjen støtte retargeting-metoder, slik at utgivere og annonsører kan matche målgrupper ved hjelp av renromsteknologi. I tillegg, ved å gi klarhet i trender og delte preferanser, gjør disse løsningene det mulig for utgivere å nå flere brukere på tvers av alle enheter.
Å flytte fokuset mot førstepartsdata er et skritt i riktig retning for utgivere. Etter hvert som de fortsetter å lete etter nye måter å trives på uten tredjeparts informasjonskapsler, vil det være avgjørende å frigjøre verdien av sine egne innholdsressurser for å beholde reklamefortrinnet og fortsette å levere de personlige opplevelsene brukerne forventer. Men før de kan omsette førstepartsinformasjonen sin i effektiv handling, må de styrke evnen til å organisere og utnytte den, og det vil kreve smartere analyser.
