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Como a modelagem preditiva por IA pode ajudar as editoras a se livrarem da incerteza dos cookies de terceiros 

Jürgen GallerJürgen Galler
22 de março de 2021
Verificado por Jürgen Galler Editado por Jürgen Galler
modelo preditivo de IA
Ainda se fala muito sobre o fim dos cookies de terceiros, mas a conversa está mudando. Embora editores, anunciantes e fornecedores de tecnologia inicialmente se sentissem perdidos quanto ao funcionamento do direcionamento — e do marketing digital em geral — no futuro, o foco agora está na implementação de soluções que beneficiem todos os envolvidos.  Enquanto o Google testa várias propostas com temática de pássaros em seu projeto Sandbox para lidar com um número estimado de problemas, estima-se que 52% Com a queda na receita das editoras, os participantes do setor voltaram suas atenções para os dados primários e a segmentação contextual como formas de lidar com a incerteza da ausência de cookies.  Essa mudança é um bom presságio para um futuro que permita a entrega contínua de marketing digital eficaz, preservando o acesso aos dados, o controle e a conformidade com a privacidade na web aberta. Também garantirá escalabilidade e monetização sustentável.  No entanto, para que essa mudança seja verdadeiramente bem-sucedida, também será necessária alguma ajuda da tecnologia – especificamente da inteligência artificial (IA) e da modelagem preditiva.  

Desvendando o mistério dos dados primários 

Os editores sabem que um caminho seguro para a salvação pós-cookies já está ao seu alcance: os dados primários. Com uma conexão direta com seu público, os editores têm uma chance maior de obter o consentimento do usuário e coletar os dados necessários para impulsionar conteúdo personalizado e estratégias de monetização e, em contrapartida, proteger seus resultados financeiros.  No entanto, aproveitar os dados primários exige uma abordagem holística. As informações provenientes das interações dos usuários com a web são frequentemente não estruturadas e difíceis de gerenciar, especialmente para editores com poucos recursos. Alguns usuários podem estar conectados, enquanto outros permanecem anônimos, o que significa que a abrangência dos dados e a compreensão da atividade do usuário são muitas vezes inconsistentes e incompletas. Por exemplo, nossos dados mostram que apenas 2 a 10% dos usuários compartilham detalhes como idade e sexo, deixando os 90% restantes com informações desconhecidas.  Para aproveitar ao máximo os valiosos dados de audiência, as editoras precisam de uma maneira de organizá-los, expandi-los e utilizá-los de forma eficaz. É aqui que a IA pode ajudar. Em primeiro lugar, ferramentas com IA, com alta capacidade de processamento e orquestração, podem consolidar grandes volumes de dados não classificados em um único repositório de insights, mais fácil de entender e ativar. Em segundo lugar, elas podem preencher lacunas vitais, oferecendo às editoras uma visão unificada e essencial da jornada do usuário, o que abre caminho para uma segmentação e ativação precisas, mesmo na ausência de dados concretos.  Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar automaticamente o engajamento de usuários que consentem com a divulgação de seus dados, com base em sinais contextuais, oferecendo uma visão em tempo real de interesses e preferências exclusivos, mantendo os perfis atualizados e precisos. Isso não apenas economiza dias ou semanas de processamento manual, como também aprimora a experiência publicitária, impulsionando formatos de anúncios de alto valor, criados por editores, que correspondem ao contexto e à experiência do usuário.   Além disso, a tecnologia avançada de modelagem de IA pode preencher as lacunas para usuários não rastreáveis. Por exemplo, incluindo dados fA partir de diferentes ambientes – web, aplicativos, CRM e CTV – é possível descobrir padrões entre usuários com determinados atributos, o que permite o enriquecimento de perfis de usuários semelhantes para manter a segmentação em todo o público. Essas tecnologias se concentram em lógica, em vez de declarado atributos que abordam diretamente as preocupações com a privacidade que motivaram a descontinuação dos cookies de terceiros.  

Levando o contextual a um novo nível 

A segmentação contextual também recuperou popularidade à medida que o setor continua sua busca por soluções eficazes, porém respeitosas à privacidade e em conformidade com a lei, para atingir os consumidores na era pós-cookies.  A tecnologia nessa área evoluiu muito nos últimos 10 anos, permitindo agora o desenvolvimento de ferramentas de segmentação contextual mais precisas e ágeis. Por si só, as editoras já possuem o conhecimento e a capacidade de personalizar conteúdo e criar segmentos de público que formam uma base sólida para a publicidade contextual. No entanto, com ferramentas mais sofisticadas, elas agora podem oferecer uma precisão de segmentação muito maior. Por exemplo, a nova geração de tecnologia com inteligência artificial permite que as editoras ultrapassem os limites contextuais tradicionais. Ao usar sinais em tempo real e uma avaliação abrangente de suas propriedades digitais, elas podem coletar informações precisas e escaláveis ​​sobre o público, que podem ser disponibilizadas para marcas e também para o próprio departamento de marketing da editora.   Resumindo, proporciona a capacidade de segmentação incremental necessária para facilitar a personalização, o que não só é altamente atraente para os anunciantes, como também garante uma melhor experiência para os usuários – fortalecendo, em última análise, os laços com o público e aumentando a probabilidade de fidelização a longo prazo.   Investir em dados primários e segmentação contextual avançada é, sem dúvida, um passo na direção certa para o cenário da mídia digital. Para os editores, simplesmente trocar um cookie (de terceiros) por outro (primário) pode não ser suficiente para eliminar completamente a incerteza em relação aos cookies. A chave é construir uma estratégia de dados primários ágil e escalável, testando tecnologias alternativas. Isso criará mais oportunidades para os editores aumentarem o valor entregue tanto aos usuários quanto às marcas e, consequentemente, fortalecerem sua posição no mercado.      
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