За последние несколько лет, под давлением общественности и регулирующих органов, опасения по поводу конфиденциальности данных заставили компании пересмотреть свои стратегии сбора данных. Это фактически положило конец эпохе принудительного обмена данными о клиентах, которая длилась более 25 лет.
Начиная с середины 90-х сторонние файлы cookie: фрагменты кода, размещенные на веб-сайтах или серверах, позволяли рекламодателям и паблишерам собирать, анализировать и обмениваться информацией о пользователях, а также создавать возможность таргетинга и повторного таргетинга пользователей с помощью персонализированной рекламы. Когда этот инструмент сбора данных стал использоваться все чаще и чаще, и им стали злоупотреблять, стали очевидны его недостатки:
- не было получено явное согласие пользователя на обработку данных;
- пользователям не была предоставлена информация о том, как их данные будут храниться и использоваться;
- не применялась гарантированная защита данных, а взломы, сомнительные коммерческие интересы и злонамеренные действия могли привести к раскрытию пользовательских данных в течение нескольких секунд.
Запланированное прекращение использования этих сторонних файлов cookie глубоко потрясло рекламную экосистему. Даже переход Google Analytics с UA на GA4, который должен завершиться к марту 2023 года, также в значительной степени был обусловлен стремлением к усилению защиты данных.
Некоторые паблишеры и рекламодатели оплакивают потерю этого легкодоступного инструмента для отслеживания своих пользователей и их данных, таких как геолокация, возрастная группа, покупательная способность и даже их поисковые запросы в интернете. Однако для компаний, стремящихся к долгосрочной стабильности и прибыльности, запланированный отказ от сторонних данных — это возможность построить свой бизнес на более прочной и социально ответственной основе.
Понимание уровней данных разных сторон
Итак, в чем разница между собственными и сторонними данными? Фактически они представляют собой множество уровней согласия и посредничества между пользователем (например, физическим или юридическим лицом, которое посещает веб-сайт) и конечным получателем пользовательской информации.
** Данные zero-party** — это данные, заблаговременно и добровольно предоставленные пользователем. Например, пользователь, нажимающий на викторину, опрос или информационный бюллетень, где нужно вводить имя и адрес электронной почты.
Собственные данные извлекаются исключительно веб-сайтом, который посещает пользователь, а данные второй стороны — это данные, которые веб-сайт передает прямому партнеру. Сторонние данные, наоборот, собираются внешними компаниями, а не веб-сайтом, который посещает пользователь.
Собственные и сторонние файлы cookie устанавливаются через сервер или код. Однако основное различие заключается в том, кто имеет доступ к собранным данным. В случае собственных файлов cookie собранные данные доступны только хост-сайту. А сторонние файлы cookie и данные собранные с их помощью доступны любому веб-сайту, который загружает код или покупает собранную базу данных.
Без сторонних файлов cookie модель “founders – keepers” означает, что паблишеры должны запрашивать разрешение на хранение и использование файлов cookie, после чего они фактически становятся владельцами пользовательскими данными. Другими словами, новый мировой порядок выгоден как пользователям, так и паблишерам.
Как собирать и использовать собственные данные
Вовлеченность является ключом к пониманию пользователей в мире, где заботятся о конфиденциальности. Вместо того, чтобы собирать объемную информацию о профиле и поведении пользователя в Интернете, паблишеры должны стимулировать взаимодействие со своими посетителями с помощью таких действий, как:
- чтение статей;
- заполнение опросов и анкет;
- навигация по сайту;
- возможность делиться контентом в социальных сетях;
- возможность оставлять комментарии;
- возможность пользоваться поисковой системой сайта;
- использование опции чата.
Это взаимодействие позволяет паблишерам создавать профили пользователей и понимать путь, который они прошли. Кроме того, данные навигации и взаимодействия могут быть дополнены для дальнейшей персонализации взаимодействия с пользователем.
Персонализированный пользовательский опыт
Обладая более подробными собственными данными, паблишеры также получат более полное представление о том, что их аудитория считает актуальным, значимым и интересным. Персонализация пользовательского опыта приближает паблишеров к Святому Граалю маркетинга: созданию полного и точного профиля пользователя.
Персонализированный пользовательский интерфейс дает пользователям возможность взаимодействовать с более персонализированным контентом. Взамен это помогает паблишерам собирать больше данных. Вот некоторые стратегии:
- подписка на периодические информационные рассылки;
- подписка на специальные акции;
- платный доступ к подробному контенту;
- доступ к сообществу (социальные сети, форумы, комментарии);
- персонализированный профиль для индивидуального контента.
Для этого типа персонализации часто нужны минимальные или разовые усилия. Фильтрация контента на основе ключевых слов, создание страницы входа в аккаунт клиента или настройка контента для отправки по электронной почте часто могут быть выполнены с задействованием небольшого количества ресурсов и высокой отдачей от инвестиций.
Предоставление рекламодателям прямого доступа к гиперцелевой аудитории
После того, как вы создали свой механизм для сбора собственных данных и персонализировали свое предложение, вы уже можете увидеть [более заинтересованные и лояльные сегменты](https://digiday.com/wp-content/uploads/2022/01/Q121_The-Publishers -Guide-to-First-Party-Data.pdf). Однако вы сидите на настоящем кладе рекламного золота. Вместо неорганизованной массы пользователей у вас есть аудитория с четким набором интересов, демографических данных и проверенных паттернов поведения.
Предоставляя место и информацию для рекламодателей, вы предлагаете им следующие преимущества:
- возможность адаптировать кампании к конкретным сегментам аудитории;
- возможность быстрой корректировки на основе информации в реальном времени;
- монетизация за счет качественного, хорошо настроенного контента, который в конечном итоге приносит пользу пользователю.
На самом деле, как заметили первые, кто применил этот метод, этот толчок подтолкнул компании к созданию озер данных. Их можно использовать для собственной выгоды, а также, в зависимости от размера и степени детализации информации, для монетизации с помощью рекламы.
Большие возможности, которые открываются при использовании собственных данных: платформы данных паблишеров
Крупные сети паблишеров могут создавать свои собственные рекламные платформы или платформы данных и продавать рекламодателям свою собственную аудиторию. Инсайдерская платформа Saga является примером того, как можно использовать собственные данные таким образом, чтобы пользователи также могли находить нужную им информацию.
С помощью Saga, Insider собирает информацию о пользователях на своих многочисленных платформах паблишеров — не напрямую о каждом пользователе, а о том, что он делает в портфолио Insider. Эти данные о поведении аудитории затем передаются рекламодателям, которые таким образом могут определить правильную аудиторию для своего продукта.
DTMG увеличила свою базу данных хешированных электронных писем с 5 до 55 миллионов в год. San Francisco Chronicle и Conde Nast также разработали стратегии для связи рекламодателей с данными об аудитории. Естественно, чем больше интернет-ресурсов можно объединить в одно озеро данных, тем лучше будет информация об аудитории и тем эффективнее будет реклама.
Другие преимущества
Для паблишеров владение данными связано как с властью, так и с риском: без хорошей стратегии сбора, управления и использования данных можно наделать много ошибок. Если же все сделать правильно, можно сблизить свою аудиторию и увеличить вовлеченность. Работа с доверенными рекламодателями — один из способов управления рисками; это способствует развитию вашей стратегии и позволит сразу же посмотреть, что работает лучше всего, — это еще один способ оставаться впереди.
Для рекламодателей работа на собственных платформах данных предлагает главное преимущество, заключающееся в обращении к предварительно отобранной аудитории.
Пользователям важнее всего то, что сбор данных о них сулит важные преимущества:
- более высокая релевантность контента;
- более высокая релевантность рекламы;
- модерация комментариев (и более безопасный и вежливый дискурс).
Заключительная мысль
Собственные данные, несомненно, связаны с многими трудностями. Первая и самая большая из них — это готовность к переменам.
Помимо этого первоначального препятствия, вырисовываются две основные проблемы.
Материальные ресурсы: даже при наличии готовности к изменениям нужны еще и огромные материальные и человеческие ресурсы. В случае с DTMG его успех вызвал волну необходимых инвестиций — хранилища для агрегированных данных, а также помещения для размещения аналитиков данных и креативщиков для интерпретации и обслуживания сегментированной аудитории — все это может быть недоступно для небольших компаний. Нужно начинать с малого и постепенно увеличивать обороты.
Знание: даже если есть необходимые материальные ресурсы и правильное мышление, это всего лишь начало пути. Еще ни у кого нет стандартизированного способа идентификации, анализа или измерения сегментов, раскрытых в результате сбора данных первой стороной. Мы все, в некотором смысле, строим самолет, одновременно летя на нем. Ключевым моментом здесь является раннее начало, сбор данных как можно раньше, а также наблюдение и заметки об успехах и неудачах других коллег.
Укрепление доверия, вовлечение и повышение эффективности контента за счет персонализации по-прежнему являются неоспоримыми основными преимуществами политики использования собственных данных. Нужно добавить, что собственные данные также дают паблишерам возможность лучше понять свою аудиторию и предоставлять более качественный контент и рекламу.
Паблишерам, которые разумно используют свои собственные данные, новый мировой порядок фактически даст более точную информацию об их аудитории. В конце концов, демографические данные, ранее полученные с помощью сторонних данных, тоже не всегда предсказывали, нажмет ли покупатель кнопку «Купить». Поэтому предыдущие действия пользователей на веб-сайте могут быть гораздо более мощным предиктором их поведения.
