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Editoras precisam de análises mais inteligentes para sobreviver sem cookies

Marco DohmenMarco Dohmen
17 de agosto de 2021
Fato verificado por Marco Dohmen Editado por Marco Dohmen
análises mais inteligentes
Os editores sabem muito bem que, apesar da prorrogação do prazo imposta pelo Google, o fim dos cookies de terceiros permanece no horizonte, assim como os desafios associados a essa mudança. A única diferença é que eles têm mais tempo para se preparar.  Podem estar a ser desenvolvidas soluções alternativas, mas a maioria ainda se encontra em fases iniciais de teste e está longe de estar isenta de problemas, especialmente no que diz respeito ao acesso aos dados e à sua adoção pelos intervenientes no mercado.  Muitas editoras reconhecer Os dados primários representam uma alternativa viável – a riqueza de informações sobre o público que já possuem tem um poder significativo para impulsionar as fontes de receita. Mas o desafio agora é desbloquear esse potencial e torná-lo uma solução escalável.  Para aproveitar ao máximo seus ativos de dados existentes, as editoras precisam convertê-los em uma visão completa dos usuários, o que permite melhor compreensão, segmentação e geração de receita.  Então, será que a resposta está em análises mais inteligentes? 

Possuir dados não é suficiente para se manter competitivo

O principal problema para as editoras que buscam aproveitar seus dados primários de forma mais eficaz é que essa tarefa costuma ser complexa e demorada. Os usuários interagem com o conteúdo de diversas maneiras, e suas interações geram enormes volumes de dados não estruturados. Além disso, as informações contidas nesses conjuntos de dados desorganizados são frequentemente incompletas. Por exemplo, o público geralmente é composto por uma mistura de usuários conectados — para os quais as editoras têm consentimento para coletar certos dados e um registro de alguns atributos, mas não de todos — e visitantes anônimos que optaram por não participar.  Portanto, a maioria das editoras acaba com uma confusão de dados difíceis de decifrar, especialmente quando há falta de capacidade interna para o gerenciamento de dados. Alguns elementos serão mais fáceis de rastrear e avaliar — como o número de visitas e o tempo gasto nos sites —, mas esses dados, por si só, não são suficientes para produzir a visão completa dos indivíduos necessária para fornecer conteúdo personalizado que aumente o engajamento ou crie perfis de publicidade detalhados, principalmente para usuários anônimos ou aqueles que optam por não compartilhar informações importantes, como idade e sexo.  É aí que a análise de dados entra em cena. Com as ferramentas de avaliação certas, os editores podem unificar dados fragmentados de público e obter informações valiosas sobre os interesses e comportamentos dos usuários; e isso é só o começo. 

Utilizando previsões mais sofisticadas

A tecnologia analítica pode assumir a tarefa árdua da gestão de dados em um nível básico e ajudar as editoras a tornar seus ativos próprios utilizáveis. Em vez de navegar manualmente por vastas pilhas de informações dispersas, elas podem utilizar mecanismos automatizados para combinar, limpar e harmonizar os dados em um hub consolidado. A partir daí, fica mais fácil aplicar análises iniciais para descobrir insights anteriormente perdidos no caos – como quais tipos de conteúdo os usuários conectados preferem ou quais consultas de pesquisa comuns indicam tópicos populares.  Mas é na próxima fase do processamento de dados que o verdadeiro valor da análise inovadora se torna evidente. Quando usada em conjunto com a análise preditiva de aprendizado de máquina, ela permite que as editoras coordenem melhor seus dados e os enriqueçam, preenchendo as lacunas para usuários específicos e aproveitando os dados existentes para prever o comportamento de usuários anônimos.  Ao aproveitar os atributos conhecidos de usuários específicos, a tecnologia de análise inteligente pode usar a modelagem de público para expandir significativamente o escopo das percepções. Além disso, algoritmos de inteligência artificial (IA) podem utilizar dados confiáveis ​​– como informações de contas – para identificar tendências importantes em indivíduos com determinadas características e aprimorar a experiência de usuários que compartilham as mesmas características ou seguem padrões de comportamento semelhantes.  O principal benefício dessa extensão de dados é, obviamente, manter o apelo publicitário sem depender de cookies de terceiros. Ao aproveitar ao máximo seus próprios dados, os editores podem alcançar uma segmentação de público mais precisa e continuar oferecendo anúncios personalizados em tempo real e em grande escala. Essa compreensão aprofundada dos atributos do usuário permite que as equipes de marketing dos editores prevejam quais produtos têm maior probabilidade de despertar o interesse do usuário, identifiquem os públicos mais receptivos e ofereçam uma experiência mais personalizada. 

Revelando informações valiosas sobre o consumidor para impulsionar a fidelização

Chegamos agora à prioridade fundamental e duradoura de qualquer editor: a otimização da experiência. No ambiente online altamente competitivo de hoje, o sucesso depende cada vez mais da velocidade e da relevância. Para construir uma base de usuários ampla, fiel e monetizada, os editores precisam captar rapidamente a atenção do usuário, apresentando conteúdo realmente envolvente que atenda aos seus gostos específicos. Mais uma vez, esta é uma área em que a implementação eficaz de análises proporciona uma vantagem crucial.  Por meio de análises detalhadas da interação em tempo real com o site, os algoritmos de IA podem fornecer instantaneamente uma visão aprofundada dos hábitos, preferências e até mesmo sentimentos individuais em relação a conteúdos específicos. Essa visão abrangente forma a base ideal para recomendações de conteúdo personalizadas. Isso não apenas demonstra o compromisso do editor em atender às necessidades do público, mas também cria experiências otimizadas que fortalecem o relacionamento com o usuário, fidelizam e aumentam o valor do público — o que, por sua vez, atrai investimentos em publicidade.  E isso não é tudo. Os editores também podem aproveitar análises preditivas avançadas para combinar dados recebidos com padrões comportamentais históricos e prever com precisão o próximo conteúdo com o qual os usuários provavelmente interagirão. Além de abrir caminho para experiências relevantes e personalizadas que agregam valor aos usuários, esses insights podem impulsionar ainda mais as oportunidades de publicidade, permitindo que os editores relacionem anúncios às necessidades atuais dos usuários e aos tópicos — e produtos — com maior probabilidade de despertar seu interesse no futuro.

Estratégias de segmentação e crescimento de público à prova de futuro

A análise inteligente também pode fornecer aos editores uma visão de como os usuários interagem com conteúdo específico em diversas plataformas digitais. Isso não apenas enriquece ainda mais os perfis dos usuários com insights detalhados sobre seus interesses, mas também permite que os editores otimizem a experiência nos dispositivos digitais preferidos do público. Com a família americana média possuindo 10 Com a expectativa de que o número de dispositivos conectados à internet chegue a 15 até 2030, engajar os segmentos desejados, independentemente de como interagem com o conteúdo, é extremamente importante.   Além disso, usar essa visão para garantir publicidade altamente relevante para cada ambiente fortalecerá a reputação do editor. O estereótipo de anúncios digitais irritantes e intrusivos está se tornando coisa do passado, e a análise avançada de dados é essencial para entender o nível de receptividade dos consumidores em cada etapa de sua jornada digital. Esse nível de conhecimento sobre o público é muito atraente para os anunciantes e ajudará os editores a monetizar seus inventários de forma eficaz e a impulsionar suas fontes de receita.    Além de aprimorar as capacidades de segmentação em múltiplas plataformas, a análise inteligente oferece aos editores o potencial de impulsionar a expansão do público. Quando combinada com dados contextuais e de conteúdo em tempo real, a capacidade preditiva permite direcionar impressões sem a necessidade de dados em nível de usuário. Por sua vez, isso pode dar suporte a métodos de retargeting, permitindo que editores e anunciantes encontrem públicos-alvo usando tecnologia de ponta. Além disso, ao fornecer clareza sobre tendências e preferências compartilhadas, essas soluções permitem que os editores alcancem mais usuários em todos os dispositivos.  Mudar o foco para dados primários é um passo na direção certa para as editoras. À medida que continuam buscando novas maneiras de prosperar sem cookies de terceiros, liberar o valor de seus próprios ativos de conteúdo será crucial para manter a vantagem competitiva em publicidade e continuar oferecendo as experiências personalizadas que os usuários esperam. Mas, antes de colocarem suas informações primárias em ação de forma eficaz, precisarão fortalecer sua capacidade de organizá-las e aproveitá-las, e isso exigirá análises mais inteligentes.
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