ЖИЗНЬ ПОСЛЕ КУКИ: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПЕРВИЧНЫХ ДАННЫХ И КОНТЕКСТНЫХ СИГНАЛОВ

Сфера цифровой рекламы находится на критическом этапе. Сторонние файлы cookie постепенно устраняются основными браузерами, такими как Chrome, Safari и Firefox, что нарушило традиционные методы таргетинга. Маркетологам теперь необходимо переосмыслить способы взаимодействия с потребителями.

Этот сдвиг — не просто техническая проблема, это кардинальная перемена в способе взаимодействия с вашей аудиторией. Переход в сфере цифровой рекламы требует немедленной адаптации к стратегиям, ориентированным на конфиденциальность, которые учитывают предпочтения потребителей и в то же время обеспечивают эффективность кампаний.

Два мощных решения выделяются в качестве ключевых компонентов этой новой эры:

1. Данные первой стороны: Эти данные собираются непосредственно от ваших клиентов с их явного согласия. Они дают подлинное понимание поведения и предпочтений потребителей.
2. Контекстные сигналы: Эти сигналы работают в паре с данными первой стороны, согласуя ваши сообщения с текущей средой и намерениями вашей аудитории.

В этом контексте изучение инновационных стратегий, таких как использование покупаемых моментов в нативном ТВ, может значительно усилить ваши рекламные усилия.

Жизнь после куки — это не ограничения, а инновации. Вы можете выстраивать более крепкие и значимые отношения с потребителями за счёт прозрачной работы с данными и интеллектуальных стратегий таргетинга, в которых актуальность важнее навязчивости. Бренды, которым удастся освоить такой подход, будут процветать в будущем, где приоритетом является конфиденциальность.

Сторонние файлы cookie играли ключевую роль в цифровой рекламе на протяжении более чем двадцати лет. Эти небольшие текстовые файлы размещаются на устройствах пользователей сайтами, отличными от тех, которые они посещают в данный момент. Они позволяют рекламодателям отслеживать действия пользователей на различных веб-сайтах. Это означает, что рекламодатели могут видеть, как пользователь переходит от поиска товаров на одном сайте к их покупке на другом, что помогает им создавать детальные профили для более точного таргетирования рекламы.

Как работают сторонние файлы cookie в рекламе

Вся рекламная система основывается на возможности отслеживания пользователей на разных сайтах:

1. Платформы со стороны спроса (DSP): эти платформы используют сторонние файлы cookie для идентификации отдельных пользователей и показа таргетированной рекламы.
2. Платформы со стороны предложения (SSP): SSP используют сторонние файлы cookie для сегментации аудитории, позволяя издателям группировать посетителей по определённым критериям.
3. Реальное время торгов (RTB): рекламодатели участвуют в торгах за рекламные места в режиме реального времени, и данные файлов cookie играют ключевую роль в определении релевантности рекламы и её стоимости.

Последствия изменений конфиденциальности в браузерах

Однако недавние изменения конфиденциальности в браузерах нарушили эту систему. В 2017 году Safari начал блокировать сторонние файлы cookie по умолчанию, за ним последовал Firefox в 2019 году. Google Chrome, который контролирует около 65% рынка браузеров, первоначально планировал отказаться от сторонних файлов cookie к 2022 году, но неоднократно откладывал эти планы из-за озабоченности со стороны индустрии и регуляторных органов.

Эти изменения являются ответом на растущую осведомлённость пользователей о конфиденциальности и давление со стороны нормативных актов, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA). В результате браузеры переходят к подходам, ориентированным на конфиденциальность.

Последствия для маркетологов

Для маркетологов это означает значительную потерю сигнала. У вас будет меньше информации о поведении пользователей на разных сайтах, что затруднит точное таргетирование конкретных аудиторий. Моделирование атрибуции становится затруднительным, когда вы не можете отслеживать пользователей на разных этапах взаимодействия. Кроме того, без постоянных идентификаторов, таких как сторонние файлы cookie, сложно ограничивать частоту показов рекламы, что может привести либо к рекламной усталости (слишком частые показы одной и той же рекламы), либо к недостаточному охвату (слишком редкие показы).

Данные первой стороны — это информация, собранная непосредственно от ваших клиентов в ходе их взаимодействия с вашим брендом. Этот ценный ресурс включает аналитику сайта, историю покупок, подписки на электронную почту, использование мобильного приложения, взаимодействие со службой поддержки и ответы на опросы. В отличие от сторонних файлов cookie, которые отслеживают пользователей на множестве сайтов, данные первой стороны поступают от прямых отношений между вами и вашей аудиторией.

Преимущества данных первой стороны выходят за рамки простого сбора информации:

• Точная таргетизация становится более точной, когда вы понимаете реальное поведение и предпочтения своих клиентов
• Персонализированные сообщения достигают новой степени релевантности благодаря подлинным сведениям о клиентах
• Повышенное доверие формируется благодаря прозрачной практике сбора данных на основе согласия
• Более высокое качество данных обусловлено прямыми отношениями с клиентами, а не предполагаемым поведением

Ваши клиенты добровольно делятся информацией, когда видят в этом явную пользу. Это создает основу для содержательного взаимодействия, уважающего границы конфиденциальности и при этом предоставляющего релевантный опыт. Данные первой стороны позволяют вам создавать всесторонние профили клиентов на основе фактических взаимодействий, а не предположений.

Переход к сбору данных первой стороны меняет подход к построению отношений с клиентами. Вы получаете более глубокое понимание моделей покупок, предпочтений в контенте и поведения при взаимодействии. Эта прямая связь позволяет вам создавать целевые кампании, резонирующие с конкретными сегментами аудитории, оставаясь при этом в соответствии с нормами конфиденциальности.

Ваша стратегия сбора данных первой стороны обеспечивает долгосрочный успех в меняющемся цифровом ландшафте.

Контекстные сигналы означают фундаментальный переход от навязчивой отслеживания к интеллектуальному анализу контента. В отличие от отслеживания на основе файлов cookie, которое следует за пользователями по разным сайтам для создания профилей поведения, контекстная таргетизация анализирует непосредственную среду, где появляются объявления. Этот подход изучает содержимое веб-страницы, ключевые слова, темы и сигналы намерений пользователя, чтобы показывать релевантную рекламу без сохранения персональных идентификаторов.

Реальные контекстные сигналы фиксируют момент взаимодействия. Когда вы посещаете кулинарный блог с рассказами об итальянских рецептах, контекстная технология выявляет темы, связанные с едой, и показывает соответствующую рекламу кухонной техники или деликатесных ингредиентов. Система мгновенно обрабатывает семантику содержимого, настроение и тематическую релевантность.

Ключевые преимущества контекстного соответствия

• Повышенная релевантность благодаря гармонии контента и сообщения
• Соблюдение конфиденциальности без сбора персональных данных
• Безопасность бренда за счёт соответствующего подбора контента
• Мгновенная активация без необходимости накопления исторических данных

Таргетированная реклама по интересам без идентификаторов эффективно демонстрирует силу контекстного подхода. Финансовая компания может нацеливаться на пользователей, читающих статьи об инвестициях на различных изданиях, не зная их личных данных. Таргетинг основывается на тематике контента, а не на персональном отслеживании.

Контекстные сигналы отлично работают в условиях, где традиционное отслеживание неэффективно. Мобильные приложения, подключенные телевизоры и браузеры с акцентом на конфиденциальности получают выгоду от этого подхода. Вы сохраняете эффективность рекламы, уважая предпочтения пользователей в отношении конфиденциальности, создавая устойчивую основу для Жизни после файлов cookie: контекстная + нативная стратегия, основанная на данных первой стороны.

Гибридные стратегии таргетинга появляются, когда вы объединяете данные первой стороны с контекстными сигналами в реальном времени, создавая мощную основу для персонализации без использования файлов cookie. История покупок вашего клиента, шаблоны взаимодействия с электронной почтой и данные о поведении на веб-сайте могут определять контекстные размещения, обеспечивая появление рекламы в средах, которые соответствуют продемонстрированным интересам.

Представьте себе бренд, специализирующийся на спорте, у которого данные первой стороны показывают, что клиенты часто покупают беговую экипировку весной. В сочетании с контекстными сигналами из материалов о спорте и здоровье вы можете показывать целевые сообщения о новых беговых кроссовках заинтересованной аудитории, читающей соответствующие публикации. Такой подход обеспечивает релевантность без инвазивного отслеживания.

Алгоритмы ИИ и машинного обучения анализируют эти объединённые наборы данных, выявляя скрытые закономерности и сегменты аудитории. Модели машинного обучения обрабатывают контекстные данные—такие как тематика контента, тональность и сигналы пользовательских намерений—вместе с профилями ваших клиентов первой стороны, чтобы прогнозировать оптимальные места размещения рекламы и стратегии сообщений.

Практическое применение стратегий объединения данных

• Оптимизация динамического креатива: данные первой стороны определяют творческие элементы, а контекстные сигналы — время размещения
• Расширение аудитории: машинное обучение выявляет похожие контекстные среды, в которых взаимодействуют ваши известные клиенты
• Единообразие сообщений на всех каналах: данные первой стороны обеспечивают согласованность коммуникаций в различных контекстных средах

Современные алгоритмы постоянно повышают точность таргетинга, обучаясь на шаблонах взаимодействия, что позволяет масштабировать персонализированный опыт, соблюдая границы конфиденциальности. Это объединение данных создаёт более совершенные возможности таргетинга, чем каждая из стратегий в отдельности.

Сопоставление в изолированных средах представляет собой прорыв в области безопасного сотрудничества с данными, позволяя рекламодателям и издателям объединять наборы данных без раскрытия исходной информации о клиентах. Эти защищённые среды позволяют сопоставлять аудитории между платформами, сохраняя при этом строгий контроль конфиденциальности. Изолированные среды обрабатывают зашифрованные данные с помощью математических алгоритмов, гарантируя, что конфиденциальная информация о клиентах никогда не покидает защищённую среду.

Технология работает путём создания анализа совпадений между вашими первичными данными и наборами данных издателей, выявляя общие сегменты аудитории без нарушения конфиденциальности отдельных пользователей. Крупные платформы, такие как Amazon DSP, Google Ads Data Hub и Facebook Advanced Analytics, предлагают решения в изолированных средах, позволяющие использовать полученные данные для анализа, при этом сохраняя данные клиентов зашифрованными и анонимизированными.

Хэшированные электронные адреса служат основой псевдонимных идентификаторов в рекламных экосистемах, не использующих cookie-файлы. Когда вы собираете электронные адреса через добровольное согласие, их можно преобразовать в необратимые криптографические хэши, которые сохраняют идентичность пользователя для таргетирования, не раскрывая личной информации. Такой подход обеспечивает возможность адресации между платформами на веб-сайтах, мобильных устройствах и телевизорах с подключением к интернету.

Вы можете использовать сопоставление хэшированных электронных адресов для:

• Создания объединённых профилей клиентов на всех точках взаимодействия
• Ограничения частоты показов без использования cookie-файлов
• Оценки эффективности кампаний с применением методов измерения с соблюдением конфиденциальности
• Создания похожих аудиторий на основе зашифрованных сегментов клиентов

Эти псевдонимные идентификаторы обеспечивают необходимую точность эффективного таргетирования, одновременно учитывая ожидания потребителей в отношении конфиденциальности и требования регуляторов.

Нативная реклама — это эффективное решение в условиях посткуки-ландшафта, создающее бесшовный рекламный опыт, органично вписываясь в редакционный контент. В отличие от традиционной баннерной рекламы, которая сильно зависит от сторонних cookies для таргетинга, нативные форматы используют контекст размещения для доставки релевантных сообщений.

Подход Жизнь после куков: Контекстная + нативная стратегия, основанная на данных первой стороны меняет способ взаимодействия с аудиторией. Нативная реклама, размещённая в соответствующей контентной среде, достигает более высокой вовлеченности, поскольку соответствует текущим интересам и намерениям пользователя. Например, компания, предоставляющая финансовые услуги, размещая нативный контент в статьях об инвестировании, естественно попадает в ожидания читателя, устраняя необходимость в назойливом отслеживании.

Примеры успешных кампаний

• Партнёрства BuzzFeed с брендом Tasty демонстрируют excellence в нативной рекламе, интегрируя продвижение кухонного оборудования в рецепты
• T Brand Studio от The New York Times создаёт спонсируемый контент, сохраняя редакционное качество при достижении целей брендов
• Контекстная реклама в LinkedIn использует профессиональный контекст для доставки B2B-сообщений, органично вписываясь в платформенный опыт

Безопасность бренда благодаря контекстному соответствию

Вы обеспечиваете безопасность бренда, гарантируя, что ваши нативные объявления появляются рядом с уместным контентом. Именно здесь нативная реклама действительно выделяется, поскольку позволяет бесшовно интегрироваться в релевантный контент. Контекстное соответствие защищает репутацию вашего бренда, обеспечивая при этом релевантность сообщений. Современные инструменты анализа контента помогают определить подходящие среды, предотвращая размещение рекламы рядом с противоречивым или неподходящим материалом. Такой подход укрепляет доверие потребителей благодаря прозрачному, ненавязчивому рекламному опыту, уважающему конфиденциальность пользователей и сохраняющему эффективность кампаний.

В текущей ситуации, когда сторонние cookies устаревают, контекстная реклама становится оптимальным решением для эффективного таргетинга аудитории и вовлечения.

Традиционные модели атрибуции сталкиваются с беспрецедентными вызовами в условиях пост-куки эпохи. Отслеживание переходов между устройствами, атрибуция конверсий и картирование пути клиента — ранее зависевшие от постоянных идентификаторов — теперь требуют полной перестройки. Вы больше не можете полагаться на детерминированное сопоставление для объединения точек взаимодействия на разных платформах, что вынуждает к кардинальному переходу к методам измерения, сохраняющим конфиденциальность, которые обеспечивают практические аналитические данные без нарушения приватности потребителей.

Тестирование инкрементальности становится золотым стандартом для измерения реального рекламного эффекта в этих новых условиях. В отличие от модели атрибуции по последнему клику, которая просто связывает показы с конверсиями, тестирование инкрементальности использует контролируемые эксперименты для выявления реального прироста, который генерируют ваши кампании. Вы создаёте тестовую и контрольную группы, воздействуя рекламой на один сегмент и не показывая её другому, после чего измеряете разницу в желаемых результатах.

У этого подхода есть несколько ключевых преимуществ:

• Количественное измерение причинно-следственной связи, а не атрибуция на основе корреляции
• Оценка влияния по всем каналам без необходимости отслеживания действий конкретных пользователей
• Соответствие требованиям конфиденциальности благодаря анализу агрегированных и анонимизированных данных
• Оптимизация эффективности медиарекламы за счёт выявления действительно инкрементальных конверсий

Ведущие бренды, такие как Procter & Gamble и Unilever, успешно внедрили подходы к измерению инкрементальности и выяснили, что 20–30% конверсий, ранее приписываемых цифровой рекламе, происходили органически. Вы можете применять аналогичные методы с помощью таких платформ, как Facebook's Conversion Lift или Google's Campaign Experiments, принимая решения по распределению бюджета на основе данных и одновременно соблюдая границы конфиденциальности.

Ограничение частоты показов становится значительно более сложным, когда нельзя полагаться на постоянные идентификаторы cookie для отслеживания отдельных пользователей в разных сеансах. Без традиционных методов отслеживания рекламодатели должны применять инновационные подходы для предотвращения усталости от рекламы, сохраняя эффективность кампаний.

Альтернативные стратегии управления частотой

Вероятностное моделирование выступает эффективным решением для методов ограничения частоты показов без использования cookie. Вы можете использовать определение устройства в сочетании с шаблонами временных данных, чтобы оценивать экспозицию пользователя на различных точках контакта. Данный подход использует статистические алгоритмы для выявления вероятных повторных посетителей на основе поведенческих сигналов, а не прямой идентификации.

Хэшированные идентификаторы электронной почты предоставляют еще один способ управления частотой показов рекламы. Когда пользователи проходят аутентификацию на различных платформах, вы можете создавать приватные ограничения по частоте с использованием зашифрованных адресов электронной почты, которые не раскрывают личную информацию, но позволяют координировать показы между платформами.

Построение целостного нарратива бренда

Последовательное сторителлинг требует тщательной координации доставки сообщений без использования традиционного отслеживания пользователей. Вы можете реализовать это с помощью:

• Содержательной последовательности: пошаговая доставка сообщений на основе категорий страниц или тематического содержания
• Временных нарративов: использование недавности визитов и глубины сеансов как индикаторов прогресса пользовательского пути
• Контекстных сюжетных линий: согласование последовательности сообщений с сезонными тенденциями или актуальными темами

Эти стратегии без использования cookie позволяют создавать осмысленные взаимодействия с брендом, соблюдая границы конфиденциальности. Ключ заключается в понимании намерений пользователей через контекстные сигналы, а не через вторгающиеся методы отслеживания.

Роль розничных медийных сетей стала центральной для масштабного получения качественных данных первой стороны. Эти платформы предоставляют рекламодателям прямой доступ к данным о покупательском поведении, предпочтениях в шопинге и аутентифицированной пользовательской информации, которые традиционные сторонние куки никогда не могли бы обеспечить. Amazon DSP, Walmart Connect и Roundel от Target демонстрируют, как ритейлеры используют свои отношения с клиентами для создания ценных рекламных экосистем.

Проблема заключается в фрагментации между несколькими платформами. Вам приходится управлять кампаниями в десятках розничных медийных сетей, каждая из которых имеет свои уникальные форматы данных, возможности таргетинга и стандарты измерения. Кросс-канальная координация становится необходимой, когда путь клиента проходит через поисковые запросы в Amazon, просмотр в мобильном приложении Target и покупки в магазинах Walmart.

Стратегические партнёрства с проверенными участниками экосистемы решают задачи идентификации пользователей, обеспечивая при этом соответствие требованиям конфиденциальности. Издатели, такие как The New York Times, и технологические компании, например LiveRamp, позволяют безопасно сотрудничать в области данных с использованием безопасных сред (clean-room). Благодаря таким партнёрствам вы можете:

• Сопоставлять аудитории между платформами с использованием хэшированных адресов электронной почты
• Обеспечивать последовательный таргетинг, не раскрывая исходные данные о клиентах
• Увеличивать охват в веб- и мобильных приложениях
• Внедрять единые системы измерения

Жизнь после куки: Контекстная и нативная стратегия, основанная на данных первой стороны требует слаженных действий от множества заинтересованных сторон. Вам нужны технологические партнёры для решения задач идентификации, издательские партнёры для доступа к рекламным местам и розничные партнёры для обогащения данных первой стороны. Такой совместный подход гарантирует, что ваша стратегия таргетинга останется последовательной, независимо от того, взаимодействуют ли клиенты через мобильные приложения, настольные браузеры или платформы подключённого телевидения.

Жизнь после куки: Контекстный и нативный стратегический план, основанный на данных первой партии — это не просто тактическое изменение, а принципиальное переосмысление цифровой рекламы, построенное на уважении и прозрачности. Вы должны ставить доверие потребителей во главу угла, обеспечивая, чтобы каждая практика сбора данных включала ясные механизмы согласия и обмена ценностями, выгодный вашей аудитории.

Стратегии, ориентированные на конфиденциальность, требуют совместных инноваций во всей экосистеме. Издатели, рекламодатели и поставщики технологий должны работать вместе, обмениваться передовыми практиками и разрабатывать стандартизированные подходы, защищающие конфиденциальность потребителей и сохраняя эффективность рекламы. Эти коллективные усилия гарантируют, что никто из участников не останется в стороне в ходе перехода.

Для продвижения вперед необходимы:

• Прозрачная коммуникация о способах использования данных и преимуществах для потребителей
• Инклюзивные партнёрства, учитывающие разнообразные рыночные потребности и технические возможности
• Постоянные инновации в технологиях измерения, таргетинга и идентификации
• Отраслевое внедрение методов, сохраняющих конфиденциальность

Ваш успех зависит от принятия такой коллаборативной модели, в рамках которой устойчивые маркетинговые стратегии без использования куки возникают благодаря обмену знаниями и взаимному уважению прав потребителей на конфиденциальность.