Un’audience addressability scalabile è uno degli elementi fondamentali per il successo del digital advertising. È arrivato il momento per publisher e inserzionisti di mettersi all’opera e definire strategia e tabella di marcia per identificare, targettizzare e coinvolgere le audience in modo conforme e sicuro per il brand, senza compromettere l’esperienza dell’utente.

Le principali opzioni disponibili sono tre: dati di prima parte abbinati, universal identifier e audience basata sul browser. Editori e brand devono capire e soppesare i vantaggi e gli svantaggi di ogni soluzione, canale per canale, tenendo presenti la necessità di misurazione e l’ottimizzazione omnichannel.

Dati di prima parte abbinati

Quando un publisher e un inserzionista sono in grado di identificare e associare inequivocabilmente un singolo consumatore utilizzando dati solidi – come l’indirizzo e-mail o l’ID del cellulare – l’addressability è un’opzione ideale. Per esempio, se qualcuno usa lo stesso indirizzo e-mail per accedere al sito web di un rivenditore e a quello di un editore premium, quell’indirizzo e-mail fornisce la verifica che si tratta della stessa persona su entrambi i siti, permettendo al rivenditore di effettuare il retargeting di quel consumatore con creatività e messaggi personalizzati. Inoltre, i dati di prima parte abbinati creano un ciclo di feedback tra le parti che consente agli editori di misurare e ottimizzare le prestazioni utilizzando gli stessi dati per aumentare il rendimento e il ritorno sull’investimento (ROI).

I dati di prima parte associati sono anche altamente scalabili attraverso collaborazioni tra publisher come NetID in Germania e Ozone nel Regno Unito. Iniziative che permettono agli editori di competere collettivamente con i walled garden identificando le sinergie tra le loro audience e combinando le loro inventory in un’unica piattaforma.

È inoltre possibile utilizzare i dati di prima parte abbinati per creare un’audience addressability cross-channel, ad esempio quando lo stesso nome utente o indirizzo e-mail vengono utilizzati per accedere a un’app su uno smartphone e poi su un tablet. Dal punto di vista della CTV, la stragrande maggioranza delle piattaforme VOD dei broadcaster, delle app di contenuti, dei dispositivi di streaming e di altri servizi video richiedono che gli individui si iscrivano con un indirizzo e-mail per accedere. E la crescente popolarità di questi servizi fa sì che i fornitori di CTV stiano sviluppando rapidamente un’audience addressability su larga scala. Inoltre, altri identificatori come la posizione possono essere sfruttati su più dispositivi per creare un altro livello di targetizzazione.

Gli svantaggi dell’approccio dei dati di prima parte abbinati sono rappresentati dal fatto che è relativamente complesso da impostare, escludendo potenzialmente molti piccoli editori e inserzionisti, e ci sono sfide nella creazione di soluzioni multi-mercato in grado di ingerire e comprendere più lingue e valute e aderire alle normative dei mercati locali. Tuttavia, lo spazio della tecnologia di addressability si sta evolvendo rapidamente con nuove soluzioni innovative che stanno arrivando sul mercato e che potrebbero risolvere queste sfide.

Universal ID

Con la scomparsa dei cookie di terze parti, gli Universal ID sono stati proposti come alternativa al tracciamento e al targeting dei consumatori sul web. Poiché questi ID sono forniti in un ambiente di prima parte, molti li hanno considerati a prova di futuro per raccogliere informazioni di identity. Per ottenere la portabilità dei dati (e quindi l’audience addressability), gli ID di prima parte e i dati associati vengono condivisi con fornitori di Universal ID di terze parti che si avvalgono di questi dati per costruire un grafico di identità che viene messo a disposizione dei media buyer e dei brand per il targeting.

Ci sono essenzialmente due stili di Universal ID, ognuno con i propri vantaggi e le proprie sfide. Gli Universal ID probabilistici (comunemente chiamati device fingerprinting) combinano alcuni dati di prima parte con indizi sul comportamento degli utenti, attributi a livello di traffico (ad esempio, browser e siti web visitati di frequente), risoluzione dello schermo e velocità di download sul dispositivo di accesso. I dati combinati vengono utilizzati per creare profili di utenti individuali che hanno un’alta probabilità di corrispondere con altri profili di utenti non loggati su diversi dispositivi e browser.

Anche se relativamente semplici nel design e nell’impostazione, la longevità degli ID probabilistici è incerta, poiché i tre principali browser si sono impegnati a bloccare il fingerprinting in futuro. Piuttosto che vedere questo come una sfida, il settore dovrebbe considerarla un’opportunità per ulteriori innovazioni.

Il secondo stile di Universal ID è deterministico, o de-anonimizzato. Questi funzionano in modo simile ai cookie di terze parti, essenzialmente tracciando il comportamento dell’utente sul sito. La differenza è che gli ID deterministici utilizzano cookie di prima parte, quindi i dati raccolti possono essere legittimamente utilizzati per scopi pubblicitari. Lo svantaggio è che i cookie di prima parte non forniscono approfondimenti cross-site o cross-channel perché sono legati al dominio del proprietario del sito web.

Oggi, una grande opportunità per gli editori e gli inserzionisti che guardano all’approccio Universal ID è quella di considerare un approccio misto. PubMatic combina varie soluzioni ID probabilistiche e deterministiche che vengono messe a disposizione degli acquirenti in un’unica piattaforma, assicurando l’identificazione del miglior mix per i singoli inserzionisti.

Segmenti di audience del browser

L’ultima opzione, ancora in fase di definizione, utilizza segmenti di audience basati sui browser. L’analisi iniziale mostra che questo approccio è altamente scalabile ma manca di trasparenza e visibilità. Essenzialmente, l’utilizzo di segmenti di audience basati sui browser si traduce in un ambiente che non è dissimile dal vecchio modello di rete – acquisti alla cieca su inventory invenduta. Affinché questo approccio abbia successo, è necessaria un’ulteriore innovazione che riduca significativamente la minaccia di problemi di brand-safety e permetta agli editori e ai brand di misurare e ottimizzare le performance.

Audience addressability e un futuro cookieless

Nei prossimi 12 mesi ci saranno probabilmente ulteriori innovazioni nello spazio tecnologico dell’audience addressability – specialmente nel programmatic. È importante sfruttare le opportunità attuali e quelle che si presenteranno in futuro per continuare a fornire agli editori la possibilità di competere con i walled garden e dare ai media buyer i dati di cui hanno bisogno per pianificare e attivare campagne utilizzando addressable audience indipendenti.

Publisher e inserzionisti dovrebbero concentrarsi sull’esplorazione e la sperimentazione di più soluzioni per capirne l’efficacia rispetto agli obiettivi di business. Lavorare con soluzioni come Identity Hub di PubMatic offre la possibilità di effettuare test A/B con diverse soluzioni, attivando, gestendo e curando le soluzioni ID in un’unica piattaforma e creando un pubblico scalabile e indirizzabile per gli inserzionisti.  Per questi ultimi, la creazione di accordi di mercato privati con il targeting ID unico di PubMatic offre opportunità per migliorare la personalizzazione, aumentare l’efficienza dei media e il ROI delle campagne attraverso formati omnichannel: mobile, in-app, CTV e web display. Il nodo finale è la stratificazione di dati di audience aggiuntivi in un modo che assicuri ai proprietari dei dati il controllo consentendo però ad acquirenti e venditori di transare in modo reciprocamente vantaggioso. All’interno di PubMatic Audience Encore gli acquirenti possono creare segmenti di dati completamente personalizzati in accordi di private marketplace e targettizzare le audience attraverso una moltitudine di dati di prima parte facilmente disponibili attraverso le nostre partnership premium ed esclusive con H-Code, Captify, Audigent, Lotame e altri.

%d blogger hanno fatto clic su Mi Piace per questo: