Dane własne: czerpanie korzyści już teraz [2023]

Opublikowany: 2023-09-06
dane-własne a dane-strony trzeciej

Jak ważne jest dla Ciebie nadanie priorytetu danym własnym w procesie przechodzenia do świata bez plików cookie?

W miarę jak sztuczna inteligencja (AI) w dalszym ciągu rewolucjonizuje krajobraz AdTech, nieodłączna wartość i siła danych własnych nigdy nie była bardziej jasna. W przeciwieństwie do danych stron trzecich, które są zbierane od użytkowników podczas interakcji z różnymi witrynami internetowymi i platformami, dane własne są gromadzone bezpośrednio od własnych odbiorców. Ta bezpośrednia linia informacji zapewnia bogatszy i dokładniejszy wgląd w zachowania, preferencje i potrzeby użytkowników.

Istnieje kilka istotnych powodów tej zmiany paradygmatu. Po pierwsze, w obliczu rosnącej kontroli prywatności danych i zbliżającego się upadku plików cookie stron trzecich, wydawcy stają w obliczu rosnącej presji, aby zapewnić przejrzyste i etyczne doświadczenia reklamowe. Sztuczna inteligencja, dzięki swoim głębokim możliwościom przetwarzania danych, najlepiej rozwija się na prawdziwych i precyzyjnych zbiorach danych – takich, jakie oferują dane własne. Wykorzystując to, wydawcy mogą nie tylko zapewnić bardziej dostosowane reklamy, ale także utrzymać zaufanie odbiorców, co ma ogromne znaczenie w dzisiejszym ekosystemie cyfrowym.

Co więcej, w miarę jak algorytmy sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej wyrafinowane, niuanse i szczegółowe szczegóły dostarczane przez dane własne stają się bezcenne. W tym artykule wyjaśniono, dlaczego należy jak najszybciej zacząć nadawać priorytet danym własnym!

Dlaczego dane własne są tak ważne?

Poniżej wymieniliśmy wszystkie powody, dla których dane własne są tak ważne:

  1. Bezpośrednie statystyki odbiorców : zapewniają niefiltrowany obraz zachowań i preferencji odbiorców na podstawie ich bezpośrednich interakcji z platformą wydawcy.
  2. Dokładność danych : ponieważ są zbierane bezpośrednio ze źródła, dane własne są na ogół dokładniejsze i bardziej wiarygodne niż dane stron trzecich.
  3. Ulepszona personalizacja : umożliwia wydawcom tworzenie treści i reklam dostosowanych do potrzeb odbiorców, zwiększając zaangażowanie użytkowników.
  4. Zgodność z ochroną danych : jest zgodna z globalnymi przepisami dotyczącymi prywatności, zmniejszając ryzyko kar i zwiększając zaufanie odbiorców.
  5. Mniejsza zależność od zewnętrznych dostawców danych : zmniejsza koszty i potencjalne niedokładności związane z zakupem danych stron trzecich.
  6. Lepsza wydajność reklam : umożliwia bardziej precyzyjne kierowanie reklam, co prowadzi do poprawy współczynników klikalności i ogólnej skuteczności reklam.
  7. Lepsze doświadczenie użytkownika : wiedza pochodząca z danych własnych może pomóc w udoskonaleniu interfejsu użytkownika/UX, zapewniając odwiedzającym płynniejszą obsługę.
  8. Strategia przyszłościowa : wraz ze spadkiem liczby plików cookie stron trzecich poleganie na danych własnych wydawcy pozycjonują się korzystnie w zmieniającym się krajobrazie cyfrowym.
  9. Większe możliwości generowania przychodów : dogłębna analiza odbiorców może ujawnić nowe strategie monetyzacji lub obszary ekspansji treści.
  10. Wzmocnione zaufanie odbiorców : wykazuje zaangażowanie w ochronę prywatności użytkowników i buduje silniejsze, bardziej autentyczne relacje z odbiorcami.

Rola danych własnych w reklamie kontekstowej i personalizacji

  • Reklama kontekstowa :

Dane własne pomagają zrozumieć preferencje dotyczące treści i zachowania użytkowników na platformie. Umożliwia to reklamodawcom umieszczanie reklam odpowiednich do przeglądanych treści, poprawiając wygodę użytkownika i skuteczność reklam. Na przykład, jeśli użytkownik często czyta artykuły na temat pieszych wędrówek w witrynie wydawcy, może wyświetlić mu się reklama butów turystycznych.

  • Personalizacja :

Dzięki danym własnym platformy mogą dostosowywać doświadczenia użytkowników w oparciu o indywidualne preferencje i zachowania. Obejmuje to spersonalizowane rekomendacje treści, ukierunkowane sugestie produktów i trafniejsze reklamy. Na przykład usługa strumieniowego przesyłania muzyki może sugerować playlisty na podstawie historii słuchania użytkownika.

aktywuj_pierwsze_dane_party

Czym różnią się dane strony pierwszej od danych strony drugiej i danych strony trzeciej?

Dane własne to bardzo dokładne dane zebrane bezpośrednio od odbiorców lub klientów firmy, odzwierciedlające bezpośrednie zachowania i interakcje użytkowników. Jest preferowany przez wydawców jako świetna alternatywa, ponieważ poprawia ogólne wrażenia użytkownika i kierowanie reklam.

Przykład : Amazon analizuje zachowanie użytkownika na swojej platformie, aby polecić produkty.

Dane drugiej strony to dane pierwszej strony zakupione lub uzyskane od innego podmiotu. Pomaga poszerzyć zasięg odbiorców lub lepiej zrozumieć konkretny segment niszowy.

Przykład : marka taka jak Rare Beauty uzyskuje dostęp do danych z magazynu takiego jak „Vogue”, aby kierować do czytelników określone reklamy produktów do pielęgnacji skóry.

Dane stron trzecich to najmniej dokładne dane, które są agregowane z różnych platform zewnętrznych, takich jak brokerzy danych i strony internetowe, zazwyczaj przez brokerów danych. Jest to zasadniczo wykorzystywane do ogólnego targetowania i uzupełniania luk w danych.

Przykład: dane dotyczące zakupów Jeepa na temat osób w określonym przedziale dochodów w celu późniejszego targetowania reklam.

Wpływ danych własnych na przychody z reklam, zaangażowanie użytkowników i strategie dotyczące treści

Własne dane działają jak kompas, prowadząc wydawców w stronę zoptymalizowanych kampanii reklamowych, lepszych doświadczeń użytkowników i skuteczniejszych strategii dotyczących treści. Oto jak:x

  • Przychody z reklam : wykorzystanie danych własnych pozwala na precyzyjne kierowanie, co często prowadzi do wyższej trafności reklam. Odpowiednie reklamy są częściej klikane, co zwiększa współczynnik klikalności, a w konsekwencji przychody z reklam. Reklamodawcy są również skłonni zapłacić wyższą kwotę za miejsca docelowe reklam, które korzystają z dokładnych danych własnych.
  • Zaangażowanie użytkowników : dzięki lepszemu zrozumieniu zachowań i preferencji użytkowników na podstawie danych własnych platformy mogą tworzyć bardziej dostosowane doświadczenia. Ta personalizacja zwiększa zaangażowanie użytkowników, ponieważ są oni bardziej skłonni do interakcji z treściami i reklamami, które odpowiadają ich zainteresowaniom.
  • Strategie dotyczące treści : dysponując wglądem w dane własne, wydawcy i twórcy treści mogą podejmować świadome decyzje dotyczące rodzaju treści, które produkują. Analizując, które tematy lub formaty są najpopularniejsze wśród odbiorców, mogą tworzyć treści zgodne z preferencjami użytkowników, co prowadzi do wyższych wskaźników utrzymania i zaangażowania.

Prognozowanie przyszłości danych własnych w publikacjach

W nadchodzących latach dane własne będą nie tylko narzędziem, ale kamieniem węgielnym branży wydawniczej. W miarę jak krajobraz cyfrowy stanie się bardziej skoncentrowany na użytkowniku, wydawcy, którzy umiejętnie wykorzystają moc danych własnych, będą mieli najlepsze szanse na sukces. Dlatego:

  1. Większy nacisk na gromadzenie danych : w miarę zanikania plików cookie stron trzecich wydawcy będą coraz częściej inwestować w narzędzia i technologie usprawniające gromadzenie danych własnych. Powszechne mogą stać się metody takie jak profilowanie progresywne, w ramach którego użytkownicy stopniowo udostępniają więcej informacji.
  2. Rozwój partnerstwa w zakresie danych : wydawcy mogą tworzyć strategiczne sojusze z markami lub innymi wydawcami, aby łączyć dane własne (efektywnie tworząc dane drugiej strony) w celu uzyskania szerszego wglądu bez uszczerbku dla autentyczności danych.
  3. Zintegrowane doświadczenia użytkowników : dzięki głębszemu zrozumieniu zachowań użytkowników wydawcy będą tworzyć bardziej zintegrowane i wciągające doświadczenia związane z treściami. Na przykład możemy zobaczyć więcej interaktywnych treści lub adaptacyjnych interfejsów użytkownika opartych na indywidualnych preferencjach.
  4. Podejścia zorientowane na prywatność : nacisk na dane własne zapoczątkuje wprowadzenie zaawansowanych środków ochrony prywatności. Przejrzyste praktyki gromadzenia danych, jaśniejsze metody wyrażania zgody i ustawienia danych kontrolowane przez użytkownika będą normą.
  5. Ulepszona personalizacja : dzięki bogatszym zbiorom danych silniki personalizacji oparte na sztucznej inteligencji staną się bardziej precyzyjne, oferując użytkownikom treści i reklamy, które głęboko odpowiadają ich indywidualnym preferencjom i zachowaniom.
  6. Ulepszone modele monetyzacji : dysponując spostrzeżeniami z pierwszej ręki, wydawcy mogą eksperymentować z nowymi strategiami monetyzacji, wychodząc poza tradycyjne miejsca docelowe reklam. Mogą na przykład pojawić się wielopoziomowe modele subskrypcji oparte na zainteresowaniach użytkowników.
  7. Synchronizacja między platformami : ponieważ użytkownicy często kontaktują się z wydawcami na wielu urządzeniach, dane własne będą odgrywać kluczową rolę w tworzeniu płynnych doświadczeń między platformami, zapewniając spójność doświadczeń użytkowników i kierowania reklam.
  8. Jakość danych ponad ilość : branża AdTech przeniesie swoją uwagę z gromadzenia dużych ilości danych na zapewnianie ich najwyższej jakości. Głębokie spostrzeżenia pochodzące z mniejszego, zaangażowanego segmentu odbiorców można uznać za bardziej wartościowe niż płytkie dane z większej bazy niezaangażowanych odbiorców.

Wnioski i przydatne wnioski:

Podsumowując, ponieważ skrzyżowanie sztucznej inteligencji i AdTech w dalszym ciągu na nowo definiuje przyszłość reklamy cyfrowej, na wydawcach spoczywa obowiązek priorytetowego traktowania danych własnych. Nie tylko jako środek reaktywny na zmiany w branży, ale jako proaktywna strategia pozwalająca utrzymać przewagę w grze, wspierając głębsze relacje z odbiorcami i maksymalizując skuteczność reklamy.

Krajobraz publikacji cyfrowych niezaprzeczalnie przechodzi transformację, której epicentrum stanowią dane własne. Aby prosperować w tej nowej erze, wydawcy muszą:

  1. Nadaj priorytet autentyczności danych : upewnij się, że metody gromadzenia danych są przejrzyste i przedkładaj jakość nad ilość.
  2. Inwestuj w prywatność : zastosuj praktyki zorientowane na prywatność, oferując użytkownikom jasny wybór i kontrolę nad swoimi danymi.
  3. Technologia Harness : wdrażaj sztuczną inteligencję i zaawansowaną analitykę, aby uzyskać głębsze informacje na podstawie własnych danych.
  4. Dywersyfikacja monetyzacji : wyjdź poza tradycyjne miejsca docelowe reklam i poznaj innowacyjne strategie monetyzacji dostosowane do Twoich odbiorców.

Ponieważ znaczenie danych własnych stale rośnie, wydawcy potrzebują zaufanego partnera, który będzie w stanie skutecznie poruszać się po tych wodach. MonetizeMore, jako partner nr 1 w zakresie zarządzania reklamami, jest gotowy pomóc Ci zmaksymalizować potencjał przychodów z reklam w tym zmieniającym się środowisku. Nie pozostawaj w tyle; wykorzystać możliwości, jakie oferują dane własne. Podejmij działania już dziś i nawiąż współpracę z MonetizeMore, aby odblokować prawdziwy potencjał swojej platformy wydawniczej .

Powiązane lektury

Czy wydawcy stracą pieniądze w świecie bez plików cookie?

Najlepsze alternatywy dla plików cookie stron trzecich