Noua eră a targetării presupune înțelegerea contextului conținutului și a intenției userului, mai degrabă decât presupuneri bazate pe keywords și demografice.
Jaysen Gillespie, VP of global product commercialisation la RTB House, face o radiografie a pieței publicității și prezintă avantajele produselor RTB House pentru nevoile diverse ale advertiserilor.
Regulile de privacy au devenit mai stricte. Datele demografice ale terților au devenit mai puțin precise, iar nevoia de a dovedi valoarea marketing-ului de-a lungul funnel-ului s-a amplificat.
De ce abordările actuale nu sunt suficiente
Majoritatea sistemelor de targetare contextuală din prezent funcționează pe principii surprinzător de simple. Sunt scanate paginile web pentru keywords, conținutul e clasificat în categorii ample și sunt făcute presupuneri despre ceea ce doresc utilizatorii pe baza locului în care se află.
Problema fundamentală este conceptuală. Optimizarea e pentru reach și volume, mai degrabă decât pentru relevanță. Targetarea comportamentală a încercat să rezolve acest lucru prin urmărirea acțiunilor utilizatorilor în timp, dar, chiar și înainte de înăsprirea reglementărilor de privacy, această abordare avea limitări. Comportamentul istoric nu prezice întotdeauna intenția actuală, iar categoriile comportamentale ample ratează adesea nuanțele a ceea ce utilizatorii își doresc de fapt în momentul respectiv.
Momentul „deep learning”
În ultimii ani, RTB House a dezvoltat IntentGPT – un sistem pe bază de AI care analizează conținutul paginilor web în moduri care depășesc cu mult simpla potrivire de keywords. Descoperirea a venit din aplicarea „deep learning” pentru a înțelege nu doar ce spune conținutul, ci și ce înseamnă el în context.
Sistemul examinează structura conținutului, tiparele de limbaj și sensul implicit din text. Mai important, procesează aceste informații alături de tiparele de user engagement în timp real pentru a identifica semnale autentice de intenție. În loc să clasifice conținutul în categorii predeterminate, identifică aspecte specifice care indică de ce utilizatorii interacționează cu anumite pagini web.
Una dintre cele mai interesante provocări tehnice a fost conectarea ofertelor partenerilor cu plasamente contextuale relevante. Sistemul identifică paginile web în care anumite produse sunt cu adevărat pentru utilizatorii care citesc conținutul respectiv, apoi permite licitarea targetată pentru afișarea reclamelor în acele pagini. Acest lucru creează o punte directă între ceea ce advertiserii vor să vândă și unde sunt utilizatorii cel mai probabil interesați.
Lecții despre performance
Rezultatele din primele implementări au fost încurajatoare, cu rate de engagement cu 44% mai mari, în medie, comparativ cu metodele contextuale tradiționale. Dar această îmbunătățire reprezintă și o aliniere între ceea ce utilizatorii caută de fapt cu ceea ce advertiserii oferă.
În ceea ce privește măsurarea, metricii de engagement quality contează mai mult decât indicatorii tradiționali de reach. Timpul petrecut cu reclamele, semnalele de conversion intent și durata interacțiunii oferă insight-uri mai bune decât simpla rată de click.
Implicații pentru industrie
Acesta este un punct de cotitură. Industria de advertising poate continua să replice vechile metode de targetare în interiorul noilor limitări de privacy și tehnologice sau poate construi abordări fundamental mai bune pentru a înțelege intenția userului.
Pentru advertiseri, acest lucru înseamnă regândirea planificării campaniilor în jurul conținutului contextual și al indicatorilor de comportament, mai degrabă decât a presupunerilor demografice. De asemenea, înseamnă ajustarea obiectivelor campaniilor pentru a pune accentul pe engagement quality, nu doar pe cantitate.
Această abordare este deosebit de eficientă pentru sectoare precum travel, fashion, și automotive – industrii în care intenția utilizatorului are un impact semnificativ asupra probabilității de conversie. Contextul contează enorm în aceste verticale.
Schimbarea reprezintă o trecere de la targetarea bazată pe presupuneri la targetarea bazată pe identificarea intenției utilizatorului. Companiile care implementează aceste metode se pot aștepta la performanță îmbunătățită a campaniilor și la o utilizare mai eficientă a bugetului.
Așteptări pentru viitor
AI și deep learning permit acum crearea de propuneri cu adevărat win-win – acele abordări rare care oferă atât niveluri mai înalte de user privacy, cât și eficiență crescută a campaniilor. Următorul pas pentru advertiseri e explorarea integrării sistemelor de contextualizare cu AI în fluxurile de lucru ale campaniilor existente. Barierele tehnice sunt mai mici decât cred mulți, iar câștigurile de performanță pot fi substanțiale.
Vizitează rtbhouse.com pentru a afla mai multe despre noile oportunități în digital marketing.
