Собственные данные занимают место сторонних
Новые версии политики использования на основе согласия в приложениях и на веб-сайтах, такие как Apple App Tracking Transparency и меры Google по устранению сторонних файлов cookie, дают больше контроля потребителю услуг и одновременно ограничивают рекламодателей, которые полагаются на сторонние данные для создания профиля пользователя.
Адресная реклама, возможность показывать видеорекламу конкретным людям, становится все более актуальной и сложной задачей. Рекламодатели хотят "дотянуться" до людей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку, но как они их найти и как взаимодействовать с ними наиболее эффективно?
Важный, но слишком часто упускаемый из виду компонент - это возможность создавать точные профили зрителей. Они начинают формироваться с первичных данных, информации, собранной непосредственно от подписчиков и включающей более подробные поведенческие данные.
Профили, сформированные из собственных данных, - путь к эффективной адресной рекламе
Усовершенствованное решение для адресной рекламы должно давать возможность генерировать высокопточные атрибуты профилирования, получаемые с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, для построения подробной картины индивидуального поведения при просмотре в течение продолжительного времени.
Кроме того, очень важно, чтобы создание такого профиля сочеталось с немедленной автоматической калибровкой данных.
Полные, эффективные и дифференцированные профили, которые могут гиперсегментировать аудитории подписчиков, намного более привлекательны для рекламодателей, чем стандартные демографические данные.
Выделяют следующие преимущества собственных данных:
⇒ таргетинг, выходящий за рамки пола, возраста и географии
⇒ профили, которые представляют реальное поведение подписчиков
⇒ профили, которые стоят дешевле, чем покупка сторонних данных для использования в качестве атрибутов таргетинга
Полностью продуманное решение для профилирования также должно быть в состоянии точно определить пользователей, которые намереваются совершить покупку. Конечная цель - создать атрибуты, основанные на текущем фактическом поведении (а не заявленном поведении), чтобы предоставить каждому рекламодателю значительно более точную целевую аудиторию.
Проблемы, связанные с профилированием собственной аудитории
Владельцы видеосервисов всегда находятся в поиске методов эффективной монетизации с использованием профилирования собственных данных в рекламе, поэтому им необходимо решить две большие проблемы: измеримость и окупаемость таргетинга.
Измеримость - острая проблема в отрасли. Рекламодатели хотят знать, просматриваются ли оплаченные ими рекламные объявления в течение требуемого времени, с требуемой частотой нужной аудиторией. Вот почему так важно надежное и независимо рассчитываемое измерение. Этого можно добиться, используя репрезентативную панель просмотра. Однако для этого требуется соответствующий аналитический опыт и разработка автоматических решений.
Ориентация на окупаемость - вторая большая проблема, связанная с атрибутами таргетинга. В двух словах, полное отсутствие таргетинга должно быть меньше и хуже для рекламодателя, чем рост и окупаемость, отчеты о которых вы можете предоставить. Адресная реклама - дорогостоящая и сложная с точки зрения эксплуатации технология по сравнению с линейными кампаниями. Если результаты не лучше, чем простая трансляция вашей рекламы, тогда зачем беспокоиться о таргетинге?
Продвинутые рекламные решения могут предоставить эффективный способ привлечь ориентированную на покупки аудиторию с помощью релевантной рекламы, и тем самым создавать новые потоки доходов. Первый шаг в этом направлении - первичное профилирование аудитории.