个性化广告的后 cookie 路径
已发表: 2022-07-27在不久的将来，我们从第三方 cookie 和设备获得的大部分信号都将消失。 虽然身份播放器已经在市场上填补空白，但大部分关注点都放在了整体受众的可寻址性上。 虽然可寻址性是最重要的，但营销人员也在寻找可以在没有 cookie 的情况下创建个性化体验的方法。
作为数字营销人员，我们知道洞察力是个性化的关键。 代替浏览器和设备数据，有远见的营销人员正在测试其他富有洞察力的来源，以建立不依赖于传统面包屑追踪的受众档案。 我采访了一些营销人员，了解他们正在实施哪些工具和技术来保持领先地位。
CDP 和身份解决方案
CDP 和身份图构建了用户的单一视图，包括显式和隐式的兴趣和偏好。 这种独特的身份将大量信号拼接在一起，以提供 360 度视图来支持个性化，而无需第三方 cookie。
使用已建立的 CDP 或身份平台将与客户相关的所有标识符保存在一个地方，包括个人身份信息 (PII)，如用户名和电话号码，以及非 PII 信号，如第一方 cookie 和发布者 ID。 营销人员可以利用这些 CDP 或身份图数据库为客户和潜在客户构建全渠道视图，使他们能够跨各种接触点创建个性化广告和消息传递。
使用 CDP 或身份平台的营销人员可以从一百多个接触点捕获数据，并在其整个 CRM 中构建统一视图，以推动个性化消息传递。 使用高级分析和建模，营销人员可以根据每个用户的不同渠道、意图信号和倾向得分创建各种个性化场景。 使用虚拟 ID 连接广告标识符不仅可以实现聚合可寻址性，还有助于推动跨渠道个性化。
第二方数据
避免第三方 cookie 丢失的另一种方法是开始构建第二方数据。 当营销人员将他们的数据与另一个品牌或发布商数据集相结合以产生超出他们自己的 CRM 或订阅者数据库中可用数据的新见解和受众时，就会创建这种类型的增量受众数据。
建立大量第二方受众的优势使营销人员能够扩展其消费者数据池，更重要的是，与营销人员通过第三方 cookie 或数据获得的相关性更高的消费者数据相比，营销人员可以访问这些数据。 由于第二方数据涉及组合相似但不同的数据集，因此可操作的见解的收益很高。 它几乎总是比为汇总的第三方数据付费的营销人员表现得更好。
此策略对于已建立广泛客户数据库的知名品牌或营销人员最有用。 对于没有机会建立自己的第一方数据的小型企业或新公司来说，寻找愿意合作的合作伙伴可能并不容易。 要使这一策略奏效，您必须找到一个合作伙伴与您共享数据，然后在您与另一家公司共享客户数据时在您的网站上披露这种关系。 构建这些第二方受众已成为数据无尘室或云服务提供商（包括 Infosum 和 Snowflake）的基石服务。
阅读下一篇：为什么我们关心数据洁净室
上下文广告
多年来，我们看到内容相关定位被吹捧为 cookie 的替代品。 这种方法侧重于所消费的内容——博客文章、视频或人们正在参与的其他内容的上下文——而不是个人信息。
因此，数据隐私几乎没有风险。 然而，数字营销人员仍然可以提供高度个性化的内容和广告。
虽然上下文广告对营销人员来说并不是什么新鲜事，但改变的是人工智能现在被更高级的提供商使用，这些提供商可以通过上下文定位进行细化。 营销人员可以围绕一系列目标构建个性化，包括元数据、标题、相关关键字、评论等。 通过挖掘这些信息并寻找信号，营销人员可以深入了解用于跨渠道个性化和消息传递的客户。
这个不断发展的上下文广告和个性化世界可能需要营销人员重新掌握他们的技能，并更多地了解它今天的工作原理以及如何利用它来实现可寻址性和个性化工具。 而且，与严重依赖关键字的旧上下文营销模型不同，新的上下文定位工具依赖于自然语言处理和图像识别。
这些更新的算法还可以以前所未有的速度和可靠性掌握页面和应用程序的情绪。 总而言之，这使营销人员能够在与其潜在客户高度相关且对其品牌安全的环境中展示个性化广告。
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基于位置和兴趣的定位
记住可以离线捕获高质量的个性化意图数据比以往任何时候都更加重要。 您的客户和潜在客户定期去哪里或闲逛的地方对于洞察力和个性化机会同样重要。
Safegraph、Simple.fi 和 Factual 等位置数据公司根据预先确定的兴趣点创建丰富的受众档案，并将其拼接到他们的 ID 或 UID 等无 cookie 的 ID 中，以实现跨渠道和个性化定位。 这些公司通常有数千个位置，包括快餐店、机场、零售店和高尔夫球场，仅举几例。
来自位置数据的真实世界洞察力可以使用显式信息（包括访问的商店或位置的类型）来推动个性化，以推断人口统计、富裕程度和其他信息，以便在开发个性化模型时使用额外的杠杆。
与基于位置的数据提供稍微“元”的个性化方法大致相同，基于兴趣的广告根据访问者的行为将网站访问者捆绑到广泛的内容主题中。 在这些基于兴趣的定位和个性化平台中，最受关注的是谷歌最近提出的概念，主题，它取代了其最初的策略，队列联合学习 (FLoC)。 主题背后的想法是，浏览器会在用户上网时了解他们的兴趣，并与参与网站分享他们的最大兴趣以用于广告目的。 所有这一切都发生在他们的围墙花园后面，通过将用户访问的网站分类为一组有限的大约 350 个广泛的主题，例如健身爱好者或跑车爱好者。
当用户访问支持 Topics API 的网站时，浏览器会从他们最近三周内最频繁的主题中选择其设备上最多三个主题并与该网站共享。 然后，网站及其广告合作伙伴可以使用这些主题来确定要显示哪种类型的个性化广告。
虽然陪审团仍在讨论主题，但谷歌声称主题更私密，并且比 FLoC 和基于 cookie 的定位提供更大的透明度和用户控制。 尽管如此，该概念的许多细节尚未公布。
用于个性化的更好的第一方数据
如果你想真正提供个性化的体验，你需要知道你的用户是谁，而电子邮件地址是建立他们的个人资料的第一步。
放大您的用户注册。 利用所有的接触点站点交换通讯注册、购物车结帐、折扣代码或忠诚度计划的信息。
建立更强大的客户档案。 从小处着手，但要尽可能多地获取有关客户的信息。 集成其他数据收集接触点。 使用快速按钮跟进新的电子邮件订阅者，以捕获偏好数据，以更好地定位内容和产品。
参与电子邮件和短信营销。 充分利用电子邮件和短信来提高客户参与度。 根据用户在您网站上的行为向他们发送个性化的优惠和内容，并跟进个性化的 SMS 以获取特殊销售、促销和折扣。
总而言之，第三方 cookie 的消亡和对设备级数据的限制并不意味着广告个性化的终结； 营销人员将利用大量备用数据和 ID 来推动跨渠道个性化。 结合起来，这些新工具和策略将使营销人员能够继续与他们的客户和潜在客户进行个性化的对话。
本文中表达的观点是客座作者的观点，不一定是 MarTech。 工作人员作者在这里列出。
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