Kailangan ng mga Publisher ng Mas Matalinong Analytics para Mabuhay Nang Walang Cookies

Alam na alam ng mga publisher na, sa kabila ng pagpapaliban ng Google sa pagpapatupad, ang pagtatapos ng mga third-party cookies ay nananatiling malapit na, at gayundin ang mga hamong kaugnay ng pagbabagong ito. Ang pagkakaiba lang ay mas matagal pa ang kanilang paghahanda. Maaaring may mga alternatibong solusyon na ginagawa, ngunit karamihan ay nasa mga unang yugto pa lamang ng pagsubok at malayo pa sa pagiging walang problema, lalo na pagdating sa pag-access at pag-aampon ng datos ng mga manlalaro sa merkado. Maraming tagapaglathala kilalanin na ang datos mula sa unang partido ay nagpapakita ng isang mabisang alternatibo – ang kayamanan ng impormasyon ng madla na hawak na nila ay may malaking kapangyarihan upang pasiglahin ang mga daloy ng kita. Ngunit ang isyu ngayon ay nakasalalay sa pag-unlock ng potensyal nito at paggawa nito bilang isang scalable na solusyon. Para magamit nang maayos ang kanilang mga kasalukuyang asset ng data, kailangang i-convert ng mga publisher ang mga ito sa isang kumpletong view ng mga user na magbibigay-daan para sa mas mahusay na pag-unawa, segmentasyon, at pagbuo ng kita. Kaya, maaari bang nasa mas matalinong analytics ang sagot?

Hindi sapat ang pagkakaroon ng datos para manatiling mapagkumpitensya

Ang pangunahing problema para sa mga publisher na naghahangad na mas epektibong magamit ang kanilang first-party data ay kadalasan itong isang kumplikado at matagal na gawain. Nakikipag-ugnayan ang mga user sa content sa maraming iba't ibang paraan, at ang kanilang mga interaksyon ay lumilikha ng napakaraming unstructured data. Bukod pa rito, ang impormasyon sa loob ng mga hindi maayos na data pool ay kadalasang hindi kumpleto. Halimbawa, ang mga audience ay karaniwang pinaghalong mga naka-log in na user — kung saan ang mga publisher ay may pahintulot na mangalap ng ilang data at isang talaan ng ilang attribute, ngunit hindi lahat — at mga opt-out na bisita na hindi kilala. Samakatuwid, karamihan sa mga publisher ay nauuwi sa isang halo-halong piraso ng datos na maaaring mahirap intindihin, lalo na kapag kulang ang kakayahan sa panloob na paghawak ng datos. Ang ilang elemento ay mas madaling subaybayan at tasahin – tulad ng bilang ng mga pagbisita at oras na ginugol sa mga site – ngunit ang mga puntong ito ng datos lamang ay hindi sapat upang makabuo ng kumpletong pananaw ng mga indibidwal na kinakailangan upang magbigay ng pinasadyang nilalaman na nagpapalakas ng pakikipag-ugnayan o bumuo ng mga detalyadong profile sa advertising, lalo na para sa mga hindi nagpapakilalang gumagamit o sa mga taong pinipiling huwag magbahagi ng mga pangunahing detalye, tulad ng edad at kasarian. Gayunpaman, dito pumapasok ang analytics. Gamit ang mga tamang tool sa pagsusuri, maaaring pag-isahin ng mga publisher ang pira-pirasong datos ng audience at makakuha ng mahahalagang pananaw sa mga interes at gawi ng user; at simula pa lamang iyon.

Paggamit ng mas sopistikadong mga hula

Maaaring gampanan ng teknolohiya ng analytics ang mabigat na gawain ng pamamahala ng data sa isang pangunahing antas at tulungan ang mga publisher na magamit ang kanilang mga first-party asset. Sa halip na manu-manong mag-navigate sa napakaraming tambak ng magkakaibang impormasyon, maaari nilang gamitin ang mga awtomatikong mekanismo upang pagsamahin, linisin, at i-harmonize ang data sa isang pinagsama-samang hub. Mula doon, mas madaling maglapat ng paunang pagsusuri upang matuklasan ang mga insight na dating nawala sa kaguluhan – tulad ng kung aling mga uri ng nilalaman ang mas gusto ng mga naka-log in na user o mga karaniwang query sa paghahanap na nagpapahiwatig ng mga sikat na paksa. Ngunit sa susunod na yugto ng pagproseso ng datos kung saan tunay na nagiging malinaw ang buong halaga ng makabagong pagsusuri. Kapag ginamit kasabay ng machine learning predictive analytics, mabibigyan nito ng kakayahan ang mga publisher na mas mahusay na ikoordina ang kanilang datos at pagyamanin ito, pinupunan ang mga kakulangan para sa mga partikular na user at ginagamit ang mga umiiral na datos upang mahulaan ang mga pag-uugali ng mga hindi nagpapakilalang user. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga kilalang katangian ng mga partikular na gumagamit, magagamit ng smart analytics tech ang audience modelling upang lubos na mapalawak ang saklaw ng insight. Bukod dito, magagamit ng mga artificially intelligent (AI) algorithm ang 'mga katotohanang batayan' – tulad ng impormasyon ng account – upang matukoy ang mga pangunahing trend para sa mga indibidwal na may ilang partikular na katangian at mapahusay ang mga gumagamit na may parehong katangian o sumusunod sa mga katulad na pattern ng pag-uugali. Ang pangunahing benepisyo ng extension ng data na ito ay, siyempre, ang pagpapanatili ng apela sa advertising nang hindi umaasa sa mga third-party cookies. Sa pamamagitan ng paggamit ng kanilang sariling data, makakamit ng mga publisher ang pinong segmentasyon ng audience at patuloy na mag-alok ng mga tumpak na iniayon na placement sa real-time at sa malawakang saklaw. Ang malalim na pag-unawa sa mga katangian ng user ay nagbibigay-daan sa mga marketing team ng mga publisher na mahulaan kung aling mga produkto ang mas malamang na makakuha ng interes ng user, matukoy ang mga pinaka-tumutugon na audience, at maghatid ng mas iniayon na karanasan.

Pag-unlock ng mga insight ng mamimili upang mapalakas ang katapatan

Ngayon, narito na tayo sa pinakamahalagang prayoridad ng bawat publisher: ang pag-optimize ng karanasan. Sa kasalukuyang lubos na mapagkumpitensyang online na kapaligiran, ang tagumpay ay lalong nakasalalay sa bilis at kaugnayan. Upang mapalago ang isang malaki at tapat na madla na pinagkakakitaan, dapat mabilis na makuha ng mga publisher ang atensyon ng mga gumagamit sa pamamagitan ng paglalahad ng tunay na nakakaengganyong nilalaman na tumutugma sa kanilang natatanging panlasa. Muli, ito ay isang larangan kung saan ang epektibong pag-deploy ng analytics ay nagbibigay ng isang mahalagang kalamangan. Sa pamamagitan ng detalyadong pagsusuri ng real-time na interaksyon sa site, ang mga AI algorithm ay agad na makapaghahatid ng malalimang pananaw sa mga indibidwal na gawi, kagustuhan, at maging sa sentimyento tungo sa partikular na nilalaman. Ang komprehensibong pananaw na ito ang bumubuo sa mainam na pundasyon para sa mga isinapersonal na rekomendasyon sa nilalaman. Hindi lamang nito ipinapakita ang pangako ng publisher na matugunan ang mga pangangailangan ng audience, kundi lumilikha rin ito ng mga pinasimpleng karanasan na nagpapalakas sa mga ugnayan ng user, nagpapanatili ng katapatan, at nagpapataas ng halaga ng mga audience – na siya namang umaakit sa paggastos sa ad. At hindi lang iyon. Maaari ring gamitin ng mga publisher ang advanced predictive analytics upang pagsamahin ang papasok na data sa mga makasaysayang pattern ng pag-uugali at tumpak na mahulaan ang susunod na nilalaman na malamang na makaka-engganyo ang mga user. Bukod sa pagbibigay-daan para sa mga may-katuturan at personalized na karanasan na nagdaragdag ng karagdagang halaga para sa mga user, ang mga insight na ito ay maaaring higit pang mapalakas ang mga pagkakataon sa advertising, na nagbibigay-daan sa mga publisher na itugma ang mga ad na naaayon sa kasalukuyang mga pangangailangan ng user at sa mga paksa — at mga produkto — na may pinakamataas na posibilidad na pumukaw ng kanilang interes sa hinaharap.

Mga estratehiya sa pag-target na nagpapatunay sa hinaharap at paglago ng madla

Maaari ring bigyan ng smart analytics ang mga publisher ng pananaw kung paano nakikipag-ugnayan ang mga user sa mga partikular na nilalaman sa iba't ibang digital property. Hindi lamang nito lalong pinapayaman ang mga profile ng user gamit ang detalyadong mga insight tungkol sa mga interes, kundi pinapayagan din nito ang mga publisher na i-optimize ang karanasan sa mga ginustong digital device ng mga audience. Dahil ang karaniwang sambahayan sa US ay nagmamay-ari ng 10 Ang mga device na may internet, na inaasahang aabot sa 15 pagsapit ng 2030, ay lubhang mahalaga na maakit ang mga ninanais na segment sa anumang paraan ng kanilang pakikipag-ugnayan sa nilalaman. Bukod dito, ang paggamit ng pananaw na ito upang matiyak ang lubos na nauugnay na advertising para sa bawat kapaligiran ay magpapahusay sa reputasyon ng publisher. Ang estereotipo ng nakakainis at nakakagambalang mga digital na ad ay nagiging bagay na ng nakaraan, at ang advanced analytics ay mahalaga para maunawaan kung gaano katanggap-tanggap ang mga mamimili sa bawat yugto ng kanilang digital na paglalakbay. Ang antas ng mga pananaw sa madla na ito ay lubhang kaakit-akit para sa mga advertiser at susuporta sa mga publisher sa epektibong pagkita ng pera sa kanilang imbentaryo at pagpapalakas ng mga stream ng kita. Kasabay ng pagpapabuti ng mga kakayahan sa pag-target sa maraming platform, ang smart analytics ay nag-aalok sa mga publisher ng potensyal na pasiglahin ang pagpapalawak ng audience. Kapag isinama sa real-time na konteksto at data ng nilalaman, ang mga kakayahan sa prediksyon ay ginagawang madaling matugunan ang mga impression nang walang data sa antas ng user. Kaugnay nito, masusuportahan nito ang mga pamamaraan ng retargeting, na nagbibigay-daan sa mga publisher at advertiser na itugma ang mga audience gamit ang clean-room technology. Bilang karagdagan, sa pamamagitan ng pagbibigay ng kalinawan sa mga trend at ibinahaging kagustuhan, ang mga solusyong ito ay nagbibigay-daan sa mga publisher na maabot ang mas maraming user sa lahat ng device. Ang paglipat ng kanilang pokus patungo sa first-party data ay isang hakbang sa tamang direksyon para sa mga publisher. Habang patuloy silang naghahanap ng mga bagong paraan upang umunlad nang walang third-party cookies, ang paglabas ng halaga ng kanilang sariling mga asset ng nilalaman ay magiging mahalaga upang mapanatili ang kalamangan sa advertising at patuloy na maihatid ang mga personalized na karanasan na inaasahan ng mga gumagamit. Ngunit bago nila maisagawa nang epektibo ang kanilang first-party na impormasyon, kakailanganin nilang palakasin ang kanilang kakayahang isaayos at gamitin ito, at mangangailangan iyon ng mas matalinong analytics.