Індустрія рекламних технологій відкриває нові горизонти конфіденційності, де сторонні файли cookie, IDFA та деякі інші ідентифікатори користувачів будуть відсутні. Тактика реклами, яку вони застосовують, наприклад націлювання на аудиторію, незабаром зникне у небуття або суттєво зміниться. Як на це реагувати паблішерам?
Втрата націлювання на основі файлів cookie без життєздатних альтернатив може зашкодити CPM паблішерам та зростанню доходу від реклами. Оскільки охопити цільову аудиторію без файлів cookie стає важче, рекламодавці можуть вибрати або тактику безадресної подачі матеріалу, або "золота клітка" зі значними пулами власних даних. Відповідно до дослідження, проведеного Google, паблішери можуть втратити 52% доходу після відключення сторонніх файлів cookie.
Стратегії передачі власних даних та приватні ідентифікаційні плани можуть задовольнити потребу в націлюванні на користувача, але вимагатимуть значних ресурсів від паблішерів. Попри те, що паблішери можуть і повинні робити стратегічні інвестиції, щоб плавати у цих водах, такому підходу бракує масштабованості та плавного переходу від одного джерела постачання до іншого.
Однак ще однією альтернативою, яку підтримують багато гравців ринку рекламних технологій- націлювання за контекстом, коли рішення про націлювання ухвалюють на основі вмісту вебсторінки, а не поведінкових даних користувачів. Сьогоднішня публікація допоможе нам глибше вивчити контекстну рекламу, принцип інтеграції нативної реклами в дану модель, яку MGID пропонує для подолання розриву.
Чому контекстне націлювання вигідне паблішерам
Контекстна реклама пройшла довгий еволюційний шлях. Два десятиліття тому саме таке націлювання було доступне лише на рівні домену. З появою машинного навчання та обробки природної мови, зокрема, стало можливим досліджувати окремі сторінки, використовувати детальнішу категоризацію та оцінювати сторінки на основі таких тем: ключові слова, тембр голосу, негативні чи позитивні настрої. Алгоритми контекстного інтелекту можуть переглядати не тільки текст, але й сканувати зображення та відео, диференціюючи їх значення та передані емоції.
Ці досягнення дозволяють рекламодавцям точно визначити місця, де користувач зацікавлений у темі, що стосується рекламованого товару, поділяє певні настрої до цієї теми. Згодом паблішери та платформи можуть показувати рекламу на цих сторінках аудиторії, яка активно споживає відповідний вміст.
Недавній експеримент, проведений серед клієнтів Dentsu, демонструє контекстну рекламу, що перевершує поведінково націлені покази за допомогою файлів cookie, вартість якої на 48% менше в середньому. В іншому кейсі для фінансового клієнта, перехід від стороннього відстеження на контекстну платформу Insider Inc. збільшив CTR на 11%. Голландське державне телебачення Nederlandse Publieke Omroep (NPO) припинило використання сторонніх файлів cookie, вони перейшли на контекстне націлювання в січні 2020 року; як результат, дохід від реклами зріс на 60–70% р/р. Більшість професійних інвесторів також підтверджують, що вони витрачатимуть більше грошей на контекстно націлені кампанії після закінчення епохи сторонніх файлів cookie.
Використовуючи сторонні рекламні блоки для відстеження, неважливо, як ви звертаєтесь до користувачів, якщо вони виявляють певну поведінку в інтернеті. Спираючись на контекст для ухвалення рішень щодо націлювання, рекламодавці надають паблішерам більше повноважень. Контекстуальні цілі складають окремі вебсторінки, де паблішери можуть враховувати попит рекламодавців при плануванні контенту.
Контекстна реклама відповідає вимогам конфіденційності та є прозорою; вона покладається на здатність аналізувати вміст та якість вебсторінок, а не на відстеження файлів cookie відвідувачів вебсайту. Користувачі самоідентифікуються шляхом проявленого інтересу в контенті у реальному часі. Для рекламних повідомлень це більш релевантний підхід для таргетування, якщо порівнювати з використанням емпіричних результатів або налаштувань.
Ефективність нативної реклами
Нативні оголошення коригують свій зовнішній вигляд, щоб відповідати оточенню з точки зору дизайну та стилю. Більшість нативних оголошень відображаються у віджетах рекомендацій вмісту, а потім посилаються на брендові повідомлення, що відображаються в редакційному контенті.
Історично така форма реклами розпочалася задовго до Інтернету як спонсоровані статті інформативної реклами та рекламних роликів. Ці старі рекламні методи також показали перші ознаки сортування за контекстом, бо вони зустрічались у відповідних за контекстом друкованих журналах. Наприклад, читаючи автомобільний журнал, ви могли побачити рекламні статті про нові моделі автомобілів, концепт-дизайн тощо.
Сьогодні завдяки таргетингу за контекстом, рекламодавці можуть знаходити відповідні вебсторінки, на яких рекламні оголошення будуть ще більше зливатись з контентом, узгоджуючи повідомлення від бренду з контентом, який відвідувачі активно шукають. Цей рекламний формат також надає більше контексту глядачам, стимулюючи рекламодавців стати більш креативними та розважальними. Поки що нативна реклама в поєднанні з націлюванням на контекст зміцнює перевірені часом ідеали релевантності та потенційно може додати розважальний контент і покращити взаємодію з користувачами.
Механізми нативної реклами можуть додати масштабованості, точності та безперебійності цьому підходу. Розумне виконання контекстних рішень дасть рекламодавцям можливість контекстуально зрозуміти контент, який користувач зараз читає, дізнатись про історичну поведінку та звички користувачів за допомогою сторонніх даних та оптимізувати підходи до таргетингу на вебсайтах паблішерів. Завдяки оптимізації в реальному часі контекстні цілі автономно оновлюватимуться, включаючи нові середовища, які виявилися ефективними.
Рішення для контекстної реклами від MGID
Контекстний інтелект від MGID використовує власний алгоритм ШІ для розрізнення змістовного контенту статті та оцінює її контекст та настрій. Контент ідентифікується та маркується на основі IAB Tech Lab Content Taxonomy 2.2 або конкретних запитів рекламодавців. Наші алгоритми машинного навчання NLP були попередньо навчені за допомогою вивчення великого набору статей. Вони покладаються значно більше, ніж просто кілька ключових слів, щоб визначити настрій контенту. Варто згадати, що модель BERT NLP, яку ми використовуємо, також застосовується алгоритмами пошуку Google.
Отримана категоризація контексту статті використовується для вибору найбільш релевантних оголошень для користувачів. Контекстна розвідка від MGID також дозволяє рекламодавцям збирати та націлювати аудиторію на основі її інтересів. Наприклад, можна націлитись на користувачів, які читають про спорт у статтях на інші теми.
Висновок
“Смерть” сторонніх файлів cookie — це новий початок для рекламної галузі, який відкриває нові можливості для основних гравців ринку реклами, включаючи невикористаний потенціал контекстного націлювання. У минулому поведінковий таргетинг спирався на поводження користувачів у Інтернеті, а тепер контекст зосереджений на фактичній, поточній поведінці користувачів.
Нативна реклама може бути ідеально оптимізована для цієї рекламної моделі, створюючи більш потужне маркетингове середовище та кращу взаємодію з користувачами. Contextual Intelligence від MGID — це ефективний та розумний набір інструментів для досягнення цілей в монетизації для паблішерів. Платформа допомагає забезпечити кращий досвід реклами для користувачів, дотримуючись вимог щодо конфіденційності.
