Datos propios: obtenga beneficios ahora [2023]

Publicado: 2023-09-06
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En la transición hacia un mundo sin cookies, ¿qué importancia tiene para usted priorizar los datos propios?

A medida que la inteligencia artificial (IA) continúa revolucionando el panorama de AdTech, el valor inherente y la potencia de los datos propios nunca han sido más claros. A diferencia de los datos de terceros, que se recopilan de los usuarios cuando interactúan con varios sitios web y plataformas, los datos de origen se obtienen directamente de la propia audiencia. Esta línea directa de información proporciona conocimientos más ricos y precisos sobre los comportamientos, preferencias y necesidades de los usuarios.

Hay varias razones de peso para este cambio de paradigma. En primer lugar, con el creciente escrutinio sobre la privacidad de los datos y la inminente desaparición de las cookies de terceros, los editores enfrentan presiones cada vez mayores para brindar experiencias publicitarias transparentes y éticas. La IA, con sus profundas capacidades de procesamiento de datos, prospera mejor en conjuntos de datos genuinos y precisos, del tipo que ofrecen los datos propios. Aprovechando esto, los editores no sólo pueden garantizar una publicidad más personalizada, sino también mantener la confianza de su audiencia, lo cual es primordial en el ecosistema digital actual.

Además, a medida que los algoritmos de IA se vuelven más sofisticados, los matices y detalles granulares proporcionados por los datos propios se vuelven invaluables. ¡Este artículo explica por qué necesita comenzar a priorizar los datos propios lo antes posible!

¿Por qué son tan importantes los datos propios?

A continuación enumeramos todas las razones por las que los datos propios son tan importantes:

  1. Direct Audience Insights : proporciona una vista sin filtros de los comportamientos y preferencias de la audiencia en función de sus interacciones directas con la plataforma del editor.
  2. Precisión de los datos : dado que se recopilan directamente de la fuente, los datos propios generalmente son más precisos y confiables que los datos de terceros.
  3. Personalización mejorada : permite a los editores crear contenido y experiencias publicitarias personalizadas para su audiencia, mejorando la participación del usuario.
  4. Cumplimiento de la privacidad de datos : se alinea con las regulaciones de privacidad globales, lo que reduce el riesgo de sanciones y mejora la confianza con la audiencia.
  5. Disminución de la dependencia de proveedores de datos externos : reduce los costos y las posibles imprecisiones asociadas con la compra de datos de terceros.
  6. Mejor rendimiento de los anuncios : permite una orientación más precisa de los anuncios, lo que mejora las tasas de clics y la eficacia general de los anuncios.
  7. Experiencia de usuario mejorada : el conocimiento de los datos propios puede guiar las mejoras de UI/UX, garantizando una experiencia más fluida para los visitantes.
  8. Estrategia preparada para el futuro : con la disminución de las cookies de terceros, depender de datos propios posiciona a los editores de manera ventajosa para el cambiante panorama digital.
  9. Mayores oportunidades de ingresos : los conocimientos profundos de la audiencia pueden revelar nuevas estrategias de monetización o áreas de expansión de contenido.
  10. Confianza de la audiencia fortalecida : demuestra un compromiso con la privacidad del usuario y construye relaciones más sólidas y auténticas con la audiencia.

El papel de los datos propios en la publicidad contextual y la personalización

  • Publicidad contextual :

Los datos propios ayudan a comprender las preferencias de contenido y los comportamientos de los usuarios en una plataforma. Esto permite a los anunciantes colocar anuncios relevantes para el contenido que se está viendo, mejorando la experiencia del usuario y la eficacia de los anuncios. Por ejemplo, si un usuario lee con frecuencia artículos sobre senderismo en el sitio de un editor, es posible que se le muestren anuncios de botas de montaña.

  • Personalización :

Con datos propios, las plataformas pueden adaptar la experiencia del usuario en función de las preferencias y comportamientos individuales. Esto incluye recomendaciones de contenido personalizadas, sugerencias de productos específicos y publicidad más relevante. Por ejemplo, un servicio de transmisión de música podría sugerir listas de reproducción basadas en el historial de escucha de un usuario.

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¿En qué se diferencian los datos propios de los datos de segundos y de terceros?

Los datos propios son datos muy precisos recopilados directamente de la propia audiencia o clientes de una empresa que reflejan comportamientos e interacciones directas de los usuarios. Los editores lo prefieren como una excelente alternativa ya que ha mejorado la experiencia general del usuario y la orientación de los anuncios.

Ejemplo : Amazon analiza el comportamiento de un usuario en su plataforma para recomendar productos.

Los datos de terceros son datos de origen comprados o adquiridos de otra entidad. Ayuda a ampliar el alcance de la audiencia o a comprender mejor un segmento de nicho específico.

Ejemplo : una marca como Rare Beauty accede a datos de una revista como "Vogue" para dirigirse a los lectores con anuncios específicos sobre el cuidado de la piel.

Los datos de terceros son los datos menos precisos que se agregan desde varias plataformas externas, como corredores de datos y sitios web, generalmente por corredores de datos. Esto se utiliza básicamente para segmentación genérica y para llenar vacíos de datos.

Ejemplo: Jeep compra datos sobre personas de un determinado nivel de ingresos para orientar anuncios más adelante.

Impacto de los datos propios en los ingresos publicitarios, la participación del usuario y las estrategias de contenido

Los datos propios actúan como una brújula que guía a los editores hacia campañas publicitarias optimizadas, experiencias de usuario mejoradas y estrategias de contenido más efectivas. Así es como :x

  • Ingresos publicitarios : aprovechar los datos propios permite una orientación precisa, lo que a menudo conduce a una mayor relevancia de los anuncios. Es más probable que se haga clic en los anuncios relevantes, lo que aumenta las tasas de clics y, en consecuencia, los ingresos publicitarios. Los anunciantes también están dispuestos a pagar una prima por la colocación de anuncios que utilizan datos propios precisos.
  • Compromiso del usuario : con una mejor comprensión de los comportamientos y preferencias de los usuarios a partir de datos propios, las plataformas pueden crear experiencias más personalizadas. Esta personalización aumenta la participación del usuario, ya que es más probable que los usuarios interactúen con contenido y anuncios que resuenan con sus intereses.
  • Estrategias de contenido : armados con información de datos propios, los editores y creadores de contenido pueden tomar decisiones informadas sobre qué tipo de contenido producir. Al analizar qué temas o formatos son más populares entre su audiencia, pueden desarrollar contenido que se alinee con las preferencias del usuario, lo que genera mayores tasas de retención y participación.

Previsión del futuro de los datos propios en el sector editorial

En los próximos años, los datos propios no serán solo una herramienta sino una piedra angular de la industria editorial. A medida que el panorama digital se vuelve más centrado en el usuario, los editores que aprovechen hábilmente el poder de los datos propios estarán mejor posicionados para el éxito. Este es el por qué:

  1. Mayor énfasis en la recopilación de datos : a medida que las cookies de terceros desaparecen, los editores invertirán cada vez más en herramientas y tecnologías para reforzar su recopilación de datos propios. Es posible que prevalezcan métodos como la elaboración de perfiles progresivos, en los que los usuarios comparten gradualmente más información a lo largo del tiempo.
  2. Aumento de las asociaciones de datos : los editores pueden formar alianzas estratégicas con marcas u otros editores para agrupar datos propios (creando efectivamente datos de segundos) para obtener conocimientos más amplios sin comprometer la autenticidad de los datos.
  3. Experiencias de usuario integradas : con una comprensión más profunda del comportamiento del usuario, los editores crearán experiencias de contenido más integradas e inmersivas. Por ejemplo, podríamos ver contenido más interactivo o interfaces de usuario adaptables basadas en preferencias individuales.
  4. Enfoques centrados en la privacidad : el énfasis en los datos propios marcará el comienzo de medidas de privacidad avanzadas. La norma serán prácticas transparentes de recopilación de datos, métodos de suscripción más claros y configuraciones de datos controladas por el usuario.
  5. Personalización mejorada : con conjuntos de datos más ricos, los motores de personalización impulsados ​​por IA se volverán más precisos y ofrecerán a los usuarios contenido y experiencias publicitarias que resuenan profundamente con sus preferencias y comportamientos individuales.
  6. Modelos de monetización mejorados : armados con información propia, los editores pueden experimentar con nuevas estrategias de monetización, yendo más allá de las ubicaciones de anuncios tradicionales. Por ejemplo, podrían surgir modelos de suscripción escalonada basados ​​en los intereses de los usuarios.
  7. Sincronización multiplataforma : dado que los usuarios suelen interactuar con los editores a través de múltiples dispositivos, los datos propios desempeñarán un papel crucial en la creación de experiencias multiplataforma fluidas, garantizando la coherencia en la experiencia del usuario y la orientación de los anuncios.
  8. Calidad de datos sobre cantidad : la industria AdTech cambiará su enfoque de acumular grandes volúmenes de datos a garantizar la más alta calidad de los datos. Los conocimientos profundos de un segmento de audiencia más pequeño y comprometido podrían considerarse más valiosos que las métricas superficiales de una base más grande y no comprometida.

Conclusión y conclusiones prácticas:

En conclusión, a medida que las intersecciones de la IA y la AdTech continúan redefiniendo el futuro de la publicidad digital, corresponde a los editores priorizar los datos propios. No solo como una medida reactiva a los cambios de la industria, sino como una estrategia proactiva para mantenerse a la vanguardia, fomentando conexiones más profundas con su audiencia y maximizando la eficacia publicitaria.

Sin lugar a dudas, el panorama editorial digital está experimentando una transformación, con los datos propios en su epicentro. Para prosperar en esta nueva era, los editores deben:

  1. Priorice la autenticidad de los datos : asegúrese de que sus métodos de recopilación de datos sean transparentes y priorice la calidad sobre la cantidad.
  2. Invierta en privacidad : adopte prácticas centradas en la privacidad, ofreciendo a los usuarios opciones claras y control sobre sus datos.
  3. Aproveche la tecnología : implemente inteligencia artificial y análisis avanzados para obtener información más profunda a partir de sus datos propios.
  4. Diversifique la monetización : piense más allá de las ubicaciones de anuncios tradicionales y explore estrategias de monetización innovadoras adaptadas a su audiencia.

A medida que la importancia de los datos propios continúa creciendo, los editores necesitan un socio confiable para navegar estas aguas de manera efectiva. MonetizeMore, como socio número uno en administración de publicidad, está preparado para ayudarlo a maximizar su potencial de ingresos publicitarios en este panorama en evolución. No te quedes atrás; aprovechar las oportunidades que ofrecen los datos propios. Tome medidas hoy y asóciese con MonetizeMore para desbloquear el verdadero potencial de su plataforma de publicación .

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