Come sarà un futuro cookieless? È già oggi
Come i marketer possono costruire una identity & performance strategy veramente a prova di futuro
Nella sezione "opinioni" Engage ospita articoli di approfondimento sui temi caldi della pubblicità online scritti da importanti esponenti dell'industria dell'advertising. In questo contributo Sebastiano Cappa, Managing Director di Outbrain Italy, parla dei nuovi scenari che si delineeranno con il tramonto dei cookie
Sono passati più di tre anni da quando i principali browser come Google Chrome e Safari hanno annunciato la loro intenzione di eliminare completamente i cookie di terze parti, i meccanismi chiave che hanno storicamente alimentato il targeting del pubblico e la personalizzazione sul web moderno.
L'industria è a un punto di svolta: i marketer, gli editori e le piattaforme riconoscono che sono necessarie soluzioni migliori per offrire esperienze rilevanti e, in ultima analisi, ottenere risultati. I consumatori hanno bisogno di controlli sulla privacy migliori, e le piattaforme hanno bisogno di modi più affidabili per garantire che le esperienze che offrono aggiungano valore al consumatore. Non c'è dubbio che il nostro settore ha bisogno di una base più solida per fornire esperienze coinvolgenti, rilevanti e sicure per tutte le parti nell’open web.
Andare oltre il contesto: Qualificare la mentalità con più segnali
Il contesto è importante, ma il targeting contestuale da solo non è sufficiente per mantenere, e tanto meno migliorare, la strategia digitale.
Già da prima della attuale crisi dei cookie, Outbrain, una delle principali piattaforme di recommendation dell’open web, ha sempre adottato un approccio diverso alla personalizzazione. La nostra tecnologia sfrutta vari segnali basati sul contesto editoriale, l'interesse dell'utente e l'engagement per fornire le esperienze più rilevanti. Crediamo che il modo migliore per entrare in risonanza con i consumatori non sia mai stato attraverso l'uso backdoor dei dati personali, ma attraverso la reale comprensione di come l'interesse segnali l'intenzione, e di come l'apprendimento automatico alimentato dal contesto possa aiutare a trovare più consumatori.
Le relazioni dirette di Outbrain con gli editori e la tecnologia di raccomandazione brevettata scoprono gli interessi dei consumatori in base al modo in cui questi interagiscono con i contenuti sulla base di tre elementi chiave:
- Le abitudini di lettura di un consumatore su un dato editore nel corso della giornata
- Il contesto della pagina che li spinge ad agire in quel momento
- Miliardi di dati storici sull'engagement e sulle performance nel nostro network.
Questi insights non solo alimentano le raccomandazioni degli inserzionisti ma anche le raccomandazioni degli articoli editoriali che i consumatori troveranno più interessanti. Quindi, come si traducono queste risorse in soluzioni reali per i marketer? In Outbrain, crediamo che siano due i pilastri fondamentali:
1. Oltre a raggiungere il pubblico giusto, raggiungere la giusta mentalità
Abbinare la comprensione brevettata dell'interesse del lettore con soluzioni di identità standard del settore.
Uno dei maggiori casi d'uso dei cookie di terze parti è il targeting dei consumatori. I cookie sono stati a lungo utilizzati per identificare quando un consumatore ha guardato una pagina o un prodotto specifico, e/o per prevedere i dati demografici dei consumatori. I marketer hanno fatto affidamento su questi dati per servire annunci pertinenti, associando fattori come il sesso e l'età con il potenziale interesse di un consumatore in un'offerta.
Questa strategia trascura un elemento critico: la mentalità del consumatore. Per esempio, qualcuno potrebbe sembrare alla ricerca di scarpe, mentre in realtà sta conducendo una ricerca sulle tendenze per il suo lavoro in una rivista di moda. Identificare queste sfumature è fondamentale per ottimizzare la rilevanza per il consumatore.
In Outbrain crediamo che dalla combinazione di articoli che i consumatori leggono in un dato editore emerga una visione molto più approfondita del loro profilo e del loro stato d'animo. Le abitudini di lettura dei consumatori, e le azioni che intraprendono dai vari articoli, sono ciò che costruisce l'Outbrain Interest Graph che raccoglie dati da 1 miliardo di consumatori, facendo emergere la loro combinazione di interessi per dare ai marketer una migliore comprensione della mentalità dei consumatori, basata sul contesto piuttosto che sulla demografia.
L'Interest Graph non si basa principalmente su profili cross-site: la maggior parte degli Interest Profiles sono basati sulle abitudini di lettura dei singoli editori. E continua ad essere una delle tattiche di maggior successo di Outbrain per i marketer. I marketer di Outbrain che usano l'Interest Targeting ottengono infatti fino al 55% in più di tassi di conversione in media.
Il nostro obiettivo finale è quello di fornire le soluzioni cookieless più complete per gli acquirenti, e questo include la collaborazione con il maggior numero possibile di soluzioni standard del settore e sicure per la privacy.
Outbrain supporta pienamente le soluzioni ID universali, tra cui LiveRamp AuthenticatedTraffic Solution e ID5 ID. Queste soluzioni, in aggiunta a Interest e Contextual di Outbrain, non solo danno ai marketer la possibilità di raggiungere un pubblico specifico, ma di espandere il loro impatto con offerte che hanno dimostrato di aumentare l’engagement e di generare entrate pubblicitarie vitali ai proprietari dei media digitali aperti.
2. Capire la mentalità per guidare risultati concreti
Strumenti di automazione per aiutare l'azione e soluzioni programmatiche per un maggiore engagement su una base pre-bid
I marketer si sono storicamente affidati a complessi modelli di attribuzione multi-touch, che tracciano ogni touchpoint attraverso le properties prima di convertire definitivamente. Senza cookie di terze parti, questo tipo di tracciamento (e la conseguente ottimizzazione) viene meno. Fortunatamente, Outbrain ha investito proattivamente nell'AI e nell'apprendimento automatico per creare una piattaforma che capisce come il contesto guida l'azione per i marketer, ottimizzando di conseguenza automaticamente le offerte su migliaia di editori in tempo reale.
I nostri due motori di automazione, Conversion Bid Strategy ed Engagement Bid Strategy, utilizzano il machine learning per regolare ogni strategia di offerta. Che si tratti di engagement (come le visualizzazioni di pagina o la durata della sessione) o di conversion (al caso specifico ROAS o CPA), le strategie di offerta di Outbrain utilizzano anni di dati storici e le analisi di prima parte per raggiungere gli obiettivi di campagna. In media, le nostre strategie di offerta riducono i CPA del 50% e aumentano la conversione del 30%.
Ora abbiamo portato la nostra esperienza di automazione sul lato programmatic del nostro business: abbiamo usato quegli stessi segnali contestuali e di engagement per aiutare gli acquirenti programmatici a ottimizzare le loro campagne di engagement su una base pre-bid.
Il nostro Max CTR Deal analizza miliardi di punti di dati contestuali in tempo reale per inviare agli acquirenti solo richieste di offerte per le opportunità con maggior coinvolgimento, su una base di pre-bid. Nello stesso modo in cui le piattaforme garantiscono la viewability con soluzioni pre-bid, Outbrain garantisce un coinvolgimento reale e risultati su una base pre-bid, che diventerà ancora più importante con il completo declino dei cookie.
Ancora una volta, i risultati parlano da soli: gli acquirenti programmatici beneficiano di un CTR 5 volte superiore con Max CTR Deal rispetto alle campagne run-of-network. A differenza dei metodi del passato, che richiedevano un reporting complesso e un'ottimizzazione manuale, gli strumenti di automazione di Outbrain prendono il lavoro manuale e gli insight per guidare i risultati, espandendo la strategia aziendale oltre le visualizzazioni e le impression, senza dipendere dai cookie.
La bottom line
Se da un lato questi nuovi regolamenti hanno forzato un cambiamento all'interno dell'industria pubblicitaria, dall'altro hanno anche innescato aggiornamenti necessari ai metodi di targeting e di tracciamento in uso da tempo. Vediamo un futuro in cui il web si interseca con la personalizzazione sicura della privacy che aumenta il valore per gli Editori e gli inserzionisti, creando al contempo un ambiente più trasparente e sostenibile per i consumatori. Questo futuro è già iniziato.