A publicidade contextual abre caminho para novas oportunidades de marketing

Por Jason Andersen, Diretor Sênior de Iniciativas Estratégicas e Soluções de Parceiros

Os anunciantes e profissionais de marketing procuram sempre manter-se competitivos no atual cenário digital, especialmente porque o desafio da perda de sinal continua a levá-los a repensar as suas estratégias atuais e futuras. Com muitos dos principais navegadores eliminando o suporte para cookies de terceiros devido a questões de privacidade e segurança de dados, você precisará encontrar novas maneiras de identificar e alcançar seu público-alvo.

A publicidade contextual oferece uma solução inovadora; uma forma de combinar sinais contextuais com aprendizado de máquina para envolver os consumidores mais profundamente por meio de precisão altamente direcionada.

Embora a publicidade contextual possa ajudá-lo a alcançar o público desejado em meio à perda de sinal, o que é exatamente e como pode ajudar a otimizar o sucesso do anúncio digital?

Ser proativo agora, prevendo os possíveis impactos da descontinuação dos cookies, é essencial para manter o crescimento dos negócios e o impacto do marketing.

Você deve pensar de forma diferente sobre como alcançar seu público em um ambiente com menos pontos de dados disponíveis para fins de segmentação. Não é mais algo a ser considerado em algum momento no futuro – está aqui agora. Os impactos incluem:

O aprendizado de máquina está levando a publicidade contextual para o próximo nível e pode ajudá-lo a encontrar novas maneiras de alcançar e interagir com os consumidores. Você pode desbloquear novos insights a partir de dados além do que uma única página pode dizer sobre seus usuários. À medida que os cookies de terceiros desaparecem, identificadores alternativos chegam ao mercado, como RampID e UID2. Eles serão particularmente importantes para você usar.

À medida que a sincronização de cookies fica desatualizada, você terá que procurar métodos alternativos para atingir seu público-alvo. Houve um renascimento na publicidade contextual nos últimos anos, devido a alguns fatores importantes. Por exemplo, a perda de sinais de identidade. Isso forçou a indústria a mudar, e você deve procurar outro lugar e descobrir como alcançar seu público de maneira diferente.

Também houve avanços consideráveis ​​na capacidade dos profissionais de marketing de armazenar e operar através de um conjunto de sinais contextuais muito mais extenso do que qualquer coisa com que já trabalharam e de maneiras muito mais granulares. Isso é um grande negócio porque, quando se trata de aprendizado de máquina, o poder e o impacto desses modelos são inteiramente baseados em quão extenso e granular é o conjunto de dados que você pode coletar. O aprendizado de máquina pode reunir sinais contextuais críticos e descobrir quais constelações, ou quais combinações desses sinais, são mais preditivas e valiosas para um determinado anunciante.

Você pode adaptar modelos de aprendizado de máquina para anunciantes individuais usando todos esses sinais e encontrar padrões entre eles de maneiras que antes eram impraticáveis ​​ou inviáveis. A transformação está ocorrendo devido à capacidade da indústria de capturar dados muito mais granulares, operar através deles e então construir modelos que funcionem para os anunciantes.

Como a publicidade contextual avançada ajuda os profissionais de marketing a alcançar públicos não endereçáveis? Com a publicidade contextual avançada, você pode pegar um conjunto de dados conhecidos (identidade) e fazer inferências a partir deles com todos os outros sinais vistos no fluxo de bits.

O aprendizado de máquina está levando a publicidade contextual para o próximo nível e pode ajudá-lo a encontrar novas maneiras de alcançar e interagir com os consumidores.

Por exemplo, considere a indexação contextual. Você pode conhecer a identidade de um determinado grupo de famílias e, com a indexação contextual, pode observar como essas famílias são indexadas em relação a qualquer um dos ricos conjuntos de dados disponíveis em qualquer mercado de dados. Você pode observar como esses dados são indexados para esses usuários conhecidos para encontrar padrões nesses dados e então extrapolar a partir disso.

A excelente oportunidade para muitos profissionais de marketing é descobrir como alcançar seu público conhecido em um espaço não endereçável – baseado em sinais ambientais e não baseados em identidade – que ajude o desempenho de uma campanha. Seu público conhecido são pessoas que já estão convertendo – aquelas que gostam de seus produtos e serviços e estão engajadas com seus anúncios.