Table des matières
- Introduction
- Améliorer la pertinence grâce aux solutions basées sur des modèles
- Créer de meilleures connexions grâce aux insights basés sur le contexte
- Donner du pouvoir aux marques avec les espaces sécurisés (Clean Rooms)
- Conclusion
- Foire aux questions (FAQ)
Introduction
Considérez ceci : Comment les marques vont-elles se connecter avec leur public cible alors que les cookies tiers deviennent obsolètes ? La discussion sur l'obsolescence de ces cookies est depuis longtemps un point d'attention majeur dans l'industrie du marketing, suscitant des préoccupations et des débats parmi les marketeurs. Ce sujet est plus pertinent que jamais, alors que les consommateurs sont de plus en plus préoccupés par les questions de confidentialité tout en s'attendant à une expérience numérique personnalisée.
Dans le post d'aujourd'hui, nous explorerons des stratégies innovantes qui transcendent les limites des cookies tiers, en mettant l'accent sur les solutions basées sur des modèles, les insights basés sur le contexte et le pouvoir transformateur des espaces sécurisés. À la fin de cet article, vous comprendrez les voies par lesquelles les marques redéfinissent les stratégies de publicité numérique dans un monde qui privilégie la confidentialité des clients et la pertinence des interactions.
Améliorer la pertinence grâce aux solutions basées sur des modèles
Les limites des cookies tiers
Les cookies tiers sont depuis longtemps utilisés pour suivre le comportement des utilisateurs sur les sites web. Cependant, ils ont toujours offert une précision limitée, ne parvenant souvent pas à fournir la précision promise dans le ciblage. La suppression imminente de ces cookies offre aux marques l'opportunité de se tourner vers des solutions plus efficaces.
La puissance de l'IA et de l'apprentissage machine
Les technologies avancées d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage machine ouvrent la voie à une meilleure pertinence publicitaire grâce aux solutions basées sur des modèles. Ces systèmes utilisent des données de première partie et des signaux contextuels pour prédire avec précision la pertinence des annonces. Ils rassemblent et analysent des données provenant de diverses interactions utilisateur, telles que les habitudes d'achat et les activités de navigation, pour créer un modèle nuancé des préférences des utilisateurs.
Expérience client améliorée
Des recherches montrent qu'une majorité de consommateurs considère que l'expérience qu'une marque offre est aussi importante que ses produits. Grâce aux solutions basées sur des modèles, les marques peuvent améliorer l'engagement des clients en diffusant des annonces hautement pertinentes. Ces solutions s'améliorent continuellement avec chaque campagne, en s'adaptant dynamiquement au comportement des consommateurs. Les marques utilisant ces solutions ont signalé des augmentations significatives du retour sur investissement publicitaire, soulignant leur efficacité.
Créer de meilleures connexions grâce aux insights basés sur le contexte
Le virage vers l'adressabilité
Près de 95 % du trafic web devrait devenir non adressable par le biais des méthodes publicitaires traditionnelles d'ici la fin de l'année. Ce changement souligne la nécessité pour les marques de tirer parti des insights basés sur le contexte pour se connecter à leur public.
Les insights en temps réel sur la consommation de contenu
Le ciblage contextuel permet aux marques de placer des annonces en fonction du contenu sur lequel les utilisateurs sont actuellement engagés. Contrairement aux méthodes traditionnelles basées sur des identificateurs d'annonces, le ciblage contextuel repose sur l'analyse en temps réel du comportement des consommateurs. Par exemple, les marques peuvent choisir des catégories de produits et des types de contenus spécifiques où leurs annonces doivent apparaître, assurant ainsi la pertinence et renforçant l'engagement des utilisateurs.
Le ciblage contextuel avancé d'Amazon
Amazon Ads va encore plus loin dans le ciblage contextuel en intégrant leurs modèles d'IA avec des données étendues sur le comportement des utilisateurs à travers leur écosystème. En analysant les signaux d'achat, de visionnage et de navigation, la plateforme d'Amazon veille à ce que les consommateurs voient des annonces alignées sur leurs intérêts. Cette approche a démontré des améliorations significatives du retour sur investissement publicitaire, prouvant l'efficacité du ciblage contextuel avancé.
Donner du pouvoir aux marques avec les espaces sécurisés
Le concept des espaces sécurisés
Les espaces sécurisés offrent un environnement respectueux de la vie privée où les marques peuvent effectuer des requêtes analytiques approfondies sur des données pseudonymes. En exploitant ces espaces, les marketeurs peuvent obtenir des insights précieux sur les parcours client et la performance des annonces sur plusieurs canaux sans compromettre la vie privée des utilisateurs.
Analytique collaborative
Les espaces sécurisés facilitent la collaboration des données de première et de troisième parties, permettant aux marques de mener des analyses approfondies. Par exemple, les marques peuvent créer des segments de public uniques et évaluer le retour sur investissement de leurs campagnes en toute sécurité. Cette approche garantit que la profondeur analytique n'est pas perdue même en l'absence d'identifiants traditionnels.
Étude de cas : L'impact des espaces sécurisés
Considérons une marque d'appareils électroménagers qui a utilisé Amazon Marketing Cloud (AMC) pour optimiser ses dépenses publicitaires. En analysant des insights en temps réel provenant de l'AMC, la marque a découvert des tendances temporelles dans l'engagement des consommateurs. Cette approche basée sur les données a abouti au dayparting, c'est-à-dire cibler les annonces pendant les périodes d'engagement accru, entraînant des augmentations significatives des commandes, des ventes et du retour sur investissement.
Conclusion
Alors que le paysage publicitaire évolue avec la suppression des cookies tiers, les marques doivent adopter des approches innovantes pour maintenir leur pertinence et se connecter efficacement avec les consommateurs. Les solutions basées sur des modèles offrent un ciblage publicitaire amélioré en exploitant l'IA et l'apprentissage machine, tandis que les insights basés sur le contexte offrent des opportunités d'engagement en temps réel et pertinents. Les espaces sécurisés garantissent une analyse robuste et conforme à la vie privée, permettant aux marques de comprendre et de répondre de manière plus intelligente au comportement des consommateurs.
La transition loin des cookies tiers n'est pas simplement un défi mais une opportunité pour les marques de peaufiner leurs stratégies publicitaires, de prioriser l'expérience client et d'obtenir de meilleurs résultats. En adoptant ces solutions avancées, l'avenir de la publicité numérique semble prometteur, garantissant que les marques restent efficaces et pertinentes dans un écosystème numérique en constante évolution.
Foire aux questions (FAQ)
Quels sont les cookies tiers ?
Les cookies tiers sont de petits éléments de données stockés sur le navigateur d'un utilisateur par un site web autre que celui qu'il visite actuellement. Ils sont couramment utilisés pour le suivi entre sites et la publicité ciblée.
Pourquoi les cookies tiers sont-ils dépréciés ?
Les cookies tiers sont progressivement éliminés en raison des préoccupations croissantes concernant la vie privée des utilisateurs et la sécurité des données. Des navigateurs tels que Safari et Firefox les ont déjà bloqués, et Google Chrome prévoit de le faire d'ici la fin de 2023.
Quelles sont les solutions basées sur des modèles en publicité numérique ?
Les solutions basées sur des modèles utilisent des algorithmes d'IA et d'apprentissage machine pour prédire le comportement des utilisateurs et la pertinence des annonces en fonction d'une combinaison de signaux d'achat, contextuels et de première partie. Ces solutions offrent un ciblage plus précis que les méthodes traditionnelles basées sur les cookies.
Comment fonctionne le ciblage contextuel ?
Le ciblage contextuel place des annonces en fonction du contenu que les utilisateurs consultent actuellement, plutôt que de se baser sur des données historiques ou des identifiants d'utilisateur. Il utilise des insights en temps réel sur la consommation de contenu pour faire correspondre les annonces avec des contextes pertinents.
Qu'est-ce qu'un espace sécurisé en publicité numérique ?
Un espace sécurisé est un environnement sécurisé et respectueux de la vie privée où les marques peuvent analyser des données pseudonymes provenant de diverses sources. Cela permet d'obtenir des insights et des analyses détaillés sur le comportement des clients et la performance des annonces sans compromettre la vie privée des utilisateurs.
Comment les espaces sécurisés peuvent-ils améliorer les stratégies publicitaires ?
Les espaces sécurisés permettent aux marques de combiner des données de première et de troisième parties pour effectuer des analyses sophistiquées. Cette capacité aide à comprendre les parcours clients, à créer des segments de public uniques et à optimiser les dépenses publicitaires pour un meilleur retour sur investissement.
