Собственные данные: воспользуйтесь преимуществами прямо сейчас [2023 г.]

Опубликовано: 2023-09-06
Первичные данные и сторонние данные

Насколько важно для вас при переходе к миру без файлов cookie расставлять приоритеты в отношении собственных данных?

Поскольку искусственный интеллект (ИИ) продолжает производить революцию в сфере рекламных технологий, ценность и эффективность первичных данных как никогда очевидны. В отличие от сторонних данных, которые собираются от пользователей при их взаимодействии с различными веб-сайтами и платформами, собственные данные собираются непосредственно из собственной аудитории. Эта прямая линия информации обеспечивает более полную и точную информацию о поведении, предпочтениях и потребностях пользователей.

Для смены парадигмы есть несколько веских причин. Во-первых, из-за растущего внимания к конфиденциальности данных и приближающегося прекращения использования сторонних файлов cookie издатели сталкиваются с растущим давлением, требующим предоставления прозрачного и этичного рекламного опыта. Искусственный интеллект с его глубокими возможностями обработки данных лучше всего работает с подлинными и точными наборами данных — такими, которые предлагают собственные данные. Используя это, издатели могут не только обеспечить более индивидуализированную рекламу, но и сохранить доверие своей аудитории, что имеет первостепенное значение в современной цифровой экосистеме.

Более того, по мере того, как алгоритмы ИИ становятся все более сложными, нюансы и детализированные данные, предоставляемые собственными данными, становятся неоценимыми. В этой статье объясняется, почему вам нужно как можно скорее начать расставлять приоритеты в отношении первичных данных!

Почему собственные данные так важны?

Ниже мы перечислили все причины, почему собственные данные так важны:

  1. Прямой анализ аудитории : обеспечивает нефильтрованное представление о поведении и предпочтениях аудитории на основе ее прямого взаимодействия с платформой издателя.
  2. Точность данных . Поскольку собственные данные собираются непосредственно из источника, они, как правило, более точны и надежны, чем сторонние данные.
  3. Улучшенная персонализация : позволяет издателям создавать индивидуальный контент и рекламные возможности для своей аудитории, повышая вовлеченность пользователей.
  4. Соответствие конфиденциальности данных : соответствует глобальным правилам конфиденциальности, снижая риск штрафов и повышая доверие аудитории.
  5. Снижение зависимости от внешних поставщиков данных : снижает затраты и потенциальные неточности, связанные с приобретением сторонних данных.
  6. Повышение эффективности рекламы : обеспечивает более точный таргетинг рекламы, что приводит к повышению рейтинга кликов и общей эффективности рекламы.
  7. Улучшенный пользовательский интерфейс . Знания из собственных данных могут помочь в улучшении пользовательского интерфейса/UX, обеспечивая более плавное взаимодействие с посетителями.
  8. Стратегия, ориентированная на будущее : С уменьшением количества сторонних файлов cookie, опора на собственные данные позволяет издателям выгодно адаптироваться к меняющемуся цифровому ландшафту.
  9. Возможности увеличения дохода . Глубокое понимание аудитории может выявить новые стратегии монетизации или области расширения контента.
  10. Укрепление доверия аудитории : демонстрирует приверженность конфиденциальности пользователей и строит более прочные и аутентичные отношения с аудиторией.

Роль сторонних данных в контекстной рекламе и персонализации

  • Контекстная реклама :

Первичные данные помогают понять предпочтения контента и поведение пользователей на платформе. Это позволяет рекламодателям размещать рекламу, соответствующую просматриваемому контенту, повышая удобство использования и эффективность рекламы. Например, если пользователь часто читает статьи о походах на сайте издателя, ему может быть показана реклама походных ботинок.

  • Персонализация :

Используя собственные данные, платформы могут адаптировать пользовательский опыт на основе индивидуальных предпочтений и поведения. Сюда входят персонализированные рекомендации по контенту, целевые предложения продуктов и более релевантная реклама. Например, служба потоковой передачи музыки может предлагать плейлисты на основе истории прослушивания пользователя.

active_first_party_data

Чем собственные данные отличаются от сторонних данных и сторонних данных?

Первичные данные — это высокоточные данные, собранные непосредственно от собственной аудитории компании или клиентов и отражающие непосредственное поведение и взаимодействие пользователей. Издатели предпочитают его как отличную альтернативу, поскольку он улучшает общий пользовательский опыт и таргетинг рекламы.

Пример : Amazon анализирует поведение пользователя на своей платформе, чтобы рекомендовать продукты.

Вторичные данные — это собственные данные, приобретенные или полученные у другой организации. Это помогает расширить охват аудитории или лучше понять конкретный сегмент ниши.

Пример : такой бренд, как Rare Beauty, получает доступ к данным из журнала, такого как Vogue, чтобы таргетировать читателей с помощью конкретной рекламы по уходу за кожей.

Сторонние данные — это наименее точные данные, которые агрегируются с различных внешних платформ, таких как брокеры данных и веб-сайты, обычно брокерами данных. В основном это используется для общего таргетинга и заполнения пробелов в данных.

Пример: данные о покупке Jeep о людях с определенным доходом для последующего таргетинга рекламы.

Влияние собственных данных на доходы от рекламы, вовлечение пользователей и контент-стратегии

Собственные данные действуют как компас, направляя издателей к оптимизации рекламных кампаний, улучшению пользовательского опыта и более эффективным контент-стратегиям. Вот так :х

  • Доходы от рекламы . Использование собственных данных обеспечивает точный таргетинг, что часто приводит к повышению релевантности рекламы. На релевантные объявления с большей вероятностью будут нажимать, что увеличивает рейтинг кликов и, следовательно, доходы от рекламы. Рекламодатели также готовы платить больше за размещение рекламы, в которой используются точные собственные данные.
  • Вовлечение пользователей : благодаря лучшему пониманию поведения и предпочтений пользователей на основе собственных данных платформы могут создавать более индивидуальный опыт. Такая персонализация повышает вовлеченность пользователей, поскольку пользователи с большей вероятностью будут взаимодействовать с контентом и рекламой, которые соответствуют их интересам.
  • Стратегии контента . Вооружившись информацией из собственных данных, издатели и создатели контента могут принимать обоснованные решения о том, какой тип контента создавать. Анализируя, какие темы или форматы наиболее популярны среди их аудитории, они могут разрабатывать контент, соответствующий предпочтениям пользователей, что приводит к более высокому уровню удержания и вовлеченности.

Прогнозирование будущего собственных данных в издательском деле

В ближайшие годы собственные данные станут не просто инструментом, но и краеугольным камнем издательской индустрии. Поскольку цифровой ландшафт становится все более ориентированным на пользователя, издатели, которые умело используют возможности собственных данных, будут иметь наилучшие шансы на успех. Вот почему:

  1. Больше внимания сбору данных : по мере того, как сторонние файлы cookie исчезают, издатели будут все активнее инвестировать в инструменты и технологии для поддержки сбора собственных данных. Могут стать распространенными такие методы, как прогрессивное профилирование, при котором пользователи постепенно делятся большей информацией.
  2. Рост партнерских отношений в области данных . Издатели могут создавать стратегические альянсы с брендами или другими издателями для объединения первичных данных (фактически создавая сторонние данные) для получения более широкой информации без ущерба для достоверности данных.
  3. Интегрированный пользовательский опыт : благодаря более глубокому пониманию поведения пользователей издатели смогут создавать более интегрированный и захватывающий контент. Например, мы можем увидеть больше интерактивного контента или адаптивных пользовательских интерфейсов, основанных на индивидуальных предпочтениях.
  4. Подходы, ориентированные на конфиденциальность . Акцент на первичных данных приведет к внедрению передовых мер конфиденциальности. Прозрачные методы сбора данных, более понятные методы подписки и настройки данных, контролируемые пользователем, станут нормой.
  5. Улучшенная персонализация . Благодаря более обширным наборам данных механизмы персонализации на основе искусственного интеллекта станут более точными, предлагая пользователям контент и рекламные возможности, которые глубоко резонируют с их индивидуальными предпочтениями и поведением.
  6. Улучшенные модели монетизации . Вооружившись собственными знаниями, издатели могут экспериментировать с новыми стратегиями монетизации, выходя за рамки традиционных мест размещения рекламы. Например, могут возникнуть модели многоуровневой подписки, основанные на интересах пользователей.
  7. Межплатформенная синхронизация . Поскольку пользователи часто взаимодействуют с издателями на нескольких устройствах, собственные данные будут играть решающую роль в создании бесперебойного межплатформенного взаимодействия, обеспечивая согласованность пользовательского опыта и таргетинга рекламы.
  8. Качество данных важнее количества . Индустрия рекламных технологий сместит акцент с сбора больших объемов данных на обеспечение высочайшего качества данных. Глубокая информация из меньшего, вовлеченного сегмента аудитории может считаться более ценной, чем поверхностные показатели из более крупной, невовлеченной базы.

Выводы и практические выводы:

В заключение, поскольку пересечение искусственного интеллекта и рекламных технологий продолжает переопределять будущее цифровой рекламы, издатели обязаны уделять приоритетное внимание собственным данным. Не только как мера реагирования на изменения в отрасли, но и как активная стратегия, позволяющая оставаться впереди в игре, способствуя более глубоким связям со своей аудиторией и максимизируя эффективность рекламы.

Сфера цифровых публикаций, несомненно, претерпевает трансформацию, в эпицентре которой находятся собственные данные. Чтобы процветать в эту новую эпоху, издатели должны:

  1. Отдавайте приоритет достоверности данных . Убедитесь, что ваши методы сбора данных прозрачны, и отдайте предпочтение качеству, а не количеству.
  2. Инвестируйте в конфиденциальность : используйте методы, ориентированные на конфиденциальность, предлагая пользователям четкий выбор и контроль над своими данными.
  3. Используйте технологии : разверните искусственный интеллект и расширенную аналитику, чтобы получить более глубокое понимание ваших собственных данных.
  4. Диверсифицируйте монетизацию . Думайте не только о традиционных местах размещения рекламы, но и изучайте инновационные стратегии монетизации, адаптированные к вашей аудитории.

Поскольку важность первичных данных продолжает расти, издателям нужен надежный партнер, чтобы эффективно ориентироваться в этих водах. MonetizeMore, как партнер №1 по управлению рекламой, готов помочь вам максимизировать потенциальный доход от рекламы в этой развивающейся ситуации. Не оставайтесь позади; воспользуйтесь возможностями, которые предлагают первичные данные. Примите меры сегодня и сотрудничайте с MonetizeMore, чтобы раскрыть истинный потенциал вашей издательской платформы .

Связанные чтения

Потеряют ли издатели деньги в мире без файлов cookie?

Лучшие альтернативы сторонним файлам cookie