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    出版商需要更智能的分析才能在没有 Cookie 的情况下生存

    出版商们都清楚,尽管谷歌暂缓了第三方 Cookie 的淘汰,但这一天终将到来,随之而来的挑战也依然存在。
    更新日期:2025年12月1日
    马可·多门

    创建者

    马可·多门

    Vahe Arabian

    事实核查

    Vahe Arabian

    Vahe Arabian

    编辑

    Vahe Arabian

    出版商们都清楚,尽管谷歌暂缓了第三方 Cookie 的淘汰,但这一天终将到来,随之而来的挑战也依然存在。唯一的区别是,他们有更多的时间来做准备。.  替代方案可能正在制定中,但大多数仍处于初步测试阶段,而且远非完美无缺,尤其是在数据访问和市场参与者采用方面。.  许多出版商 认出 第一方数据提供了一种可行的替代方案——他们已经掌握的大量受众信息具有强大的营收增长潜力。但现在的问题在于如何释放其潜力,并使其成为可扩展的解决方案。.  为了更好地利用现有的数据资产,出版商需要将其转化为完整的用户视图,从而更好地了解用户、进行用户细分并创造收入。.  那么,答案是否在于更智能的分析呢? 

    拥有数据并不足以保持竞争力。

    对于希望更有效地利用第一方数据的出版商而言,关键问题在于这通常是一项复杂且耗时的任务。用户与内容的互动方式多种多样,而这些互动会产生海量的非结构化数据。此外,杂乱无章的数据池中的信息往往不完整。例如,受众通常由两部分组成:一部分是已登录用户(出版商已获得其同意收集某些数据和部分属性记录,但并非全部),另一部分是选择退出的匿名访客。.  因此,大多数出版商最终都会面临大量难以解读的数据,尤其是在内部数据处理能力不足的情况下。有些数据比较容易追踪和评估,例如网站访问量和停留时间,但仅凭这些数据点不足以全面了解用户,也就无法提供能够提升用户参与度或构建详细广告画像的个性化内容,尤其对于匿名用户或选择不分享年龄、性别等关键信息的用户而言更是如此。.  然而,这正是数据分析发挥作用的地方。借助合适的评估工具,出版商可以整合分散的受众数据,深入了解用户的兴趣和行为;而这仅仅是个开始。. 

    使用更复杂的预测方法

    分析技术可以从根本上减轻数据管理的繁重工作,帮助发布商更好地利用其第一方资产。他们无需手动浏览海量分散的信息,而是可以利用自动化机制将数据融合、清洗和整合到一个统一的中心。在此基础上,可以更轻松地进行初步分析,从而挖掘出之前在混乱数据中遗漏的洞察——例如,已登录用户更喜欢哪些类型的内容,或者哪些常用搜索词反映了热门话题。.  但创新分析的全部价值真正体现在数据处理的下一阶段。当与机器学习预测分析结合使用时,它可以帮助发布商更好地协调和丰富数据,填补特定用户的数据空白,并利用现有数据预测匿名用户的行为。.  通过利用特定用户的已知属性,智能分析技术可以利用受众建模显著扩展洞察范围。此外,人工智能 (AI) 算法可以利用“真实数据”(例如帐户信息)来识别具有特定特征的个人的关键趋势,并增强具有相同特征或相似行为模式的用户群体。.  这项数据扩展的核心优势当然在于无需依赖第三方 Cookie 即可维持广告吸引力。通过充分利用自身数据,发布商可以实现更精准的受众细分,并持续实时、大规模地提供量身定制的广告位。这种对用户属性的深入了解,使发布商的营销团队能够预测哪些产品更有可能吸引用户,精准定位最具接受度的受众群体,并提供更加个性化的体验。. 

    挖掘消费者洞察,提升忠诚度

    现在我们来谈谈所有出版商最根本的核心要务:体验优化。在当今竞争激烈的在线环境中,成功越来越依赖于速度和相关性。为了发展庞大且忠实的受众群体并实现盈利,出版商必须迅速抓住用户的注意力,呈现真正引人入胜、符合他们独特品味的内容。而有效运用分析工具,再次为这一领域带来至关重要的优势。.  通过对实时网站互动进行精细分析,人工智能算法可以即时提供用户习惯、偏好乃至对特定内容的情感的深入洞察。这种全面的洞察为个性化内容推荐奠定了理想的基础。它不仅体现了发布商致力于满足受众需求的决心​​,还能创造流畅的用户体验,从而加强用户关系、维持用户忠诚度并提升受众价值——进而吸引更多广告支出。.  但这还不是全部。出版商还可以利用先进的预测分析技术,将新数据与历史行为模式相结合,精准预测用户接下来可能感兴趣的内容。这些洞察不仅能为用户打造更具价值的个性化体验,还能进一步提升广告投放机会,使出版商能够根据用户当前的需求以及未来最有可能引起他们兴趣的主题和产品来投放广告。.

    面向未来的目标定位策略和受众增长

    智能分析还能让出版商了解用户如何在各种数字平台上与特定内容互动。这不仅能通过更细致的兴趣洞察进一步丰富用户画像,还能让出版商优化用户在他们常用数字设备上的体验。美国家庭平均拥有…… 10 预计到 2030 年,联网设备将达到 15 台,因此,无论目标群体如何与内容互动,如何吸引他们参与都至关重要。.   此外,利用这些洞察确保在各种环境下投放高度相关的广告,将有助于提升出版商的声誉。令人厌烦、干扰性强的数字广告的刻板印象正在逐渐成为过去,而高级分析对于了解消费者在数字旅程各个阶段的接受程度至关重要。这种级别的受众洞察对广告商极具吸引力,并将帮助出版商有效地实现广告资源变现,并增加收入来源。.    除了提升跨平台定向能力外,智能分析还为发布商提供了拓展受众的潜力。结合实时情境和内容数据,预测功能无需用户级数据即可实现精准投放。这反过来又能支持重定向策略,使发布商和广告商能够利用“洁净室”技术匹配受众。此外,这些解决方案通过提供趋势和共同偏好的清晰洞察,帮助发布商触达更多跨设备用户。.  将重心转向第一方数据对发布商而言是朝着正确方向迈出的一步。随着他们不断寻求摆脱第三方 Cookie 的新途径,充分发挥自有内容资产的价值对于保持广告优势、持续提供用户期望的个性化体验至关重要。但在有效利用第一方信息之前,他们需要增强组织和利用这些信息的能力,而这需要更智能的分析工具。.
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