In che modo si può interagire con i clienti in un futuro senza cookie?
Per qualsiasi azienda, la massimizzazione del valore degli investimenti pubblicitari è fondamentale. Poiché la maggior parte delle aziende offre un'ampia gamma di prodotti per i consumatori, spesso diversi tra loro, è importante ottimizzare le campagne in modo da rendere il più efficiente possibile l’acquisto di impression mostrando agli utenti solo i prodotti che vogliono davvero e nel momento in cui prestano la massima attenzione. Con l'avvicinarsi del mondo senza cookie, purtroppo, ottenere la massimizzazione dell'efficienza della campagna sta diventando sempre più complesso.
La creatività adeguata, inviata all'utente appropriato, al momento opportuno
La personalizzazione è il grande vantaggio della pubblicità online. Invece di creare un unico annuncio che possa interessare il pubblico più ampio possibile, i marketer possono sfruttare una vasta quantità di dati per adattare ogni annuncio a ogni utente. Inoltre, i brand hanno la capacità di individuare il momento ideale per amplificare il messaggio della loro campagna, ad esempio durante periodi promozionali, basandosi sull'attività degli utenti.
Deep Learning VS Machine Learning: più veloce, intelligente e flessibile
RTB House riesce a raggiungere questi obiettivi utilizzando una tecnologia chiamata Deep Learning, in grado di comprendere vasti dataset ed estrapolare insight che possono essere utilizzati per prevedere che tipo di contenuti o prodotti possano interessare ad un cliente. Secondo studi interni, il Deep Learning dimostra un'efficacia superiore del 50% rispetto agli strumenti di Machine Learning tradizionali.
Il mondo della pubblicità si prepara ad un futuro senza cookie
L'industria pubblicitaria sta affrontando un grande cambiamento con la fine dei cookie di tracciamento di terze parti, che consentono di monitorare gli utenti tra i diversi siti web, fornendo una personalizzazione su misura a discapito della loro privacy. Google Chrome ha ritenuto che i benefici dei cookie non giustificassero l'impatto sulla privacy degli utenti e si appresta ora a bloccarli.
RTB House ha dedicato notevoli investimenti per trovare soluzioni alternative che rispettassero le nuove direttive sulla privacy. A tale scopo, abbiamo elaborato un metodo che si avvale dei dati di prima parte per comprendere le preferenze dei clienti, senza mettere a rischio la loro privacy.
Per raggiungere questo obiettivo, RTB House ha lavorato a stretto contatto con Google e altri leader del settore per definire nuovi strumenti per la Privacy Sandbox di Google Chrome. Nel 2020, RTB House è stata una delle prime aziende ad tech a testare con successo Protected Audience API (precedentemente FLEDGE) della Privacy Sandbox, acquistando globalmente impression pubblicitarie per quasi 500 inserzionisti.
Protected Audience API si basa sull'osservazione del comportamento individuale dell'utente sul sito web dell'advertiser, consentendo ai vari tech provider di raggruppare utenti simili in cosiddetti gruppi di interesse.
Grazie alla tecnologia Product-level Turtledove e Outcome-based Turtledove - entrambi elementi vitali di Protected Audience API - RTB House può utilizzare informazioni specifiche, come ad esempio i prodotti che un gruppo di utenti ha visualizzato, e mostrare annunci correlati a questi prodotti in un secondo momento. Ciò consente agli inserzionisti di personalizzare in modo efficace le campagne in base al comportamento degli utenti, con un approccio privacy first.
La competenza di RTB House nel cookieless può dare una marcia in più al tuo marketing mix
Grazie alla sua competenza nel campo del cookieless, RTB House può apportare un vantaggio significativo al tuo marketing mix, offrendo un supporto prezioso alle aziende che si devono preparare all’imminente cambiamento dell'industria pubblicitaria.
Grazie al Deep Learning RTB House avrà la capacità di ascoltare i segnali provenienti dai browser e di combinare tali informazioni per creare segmenti di audience mirati, che sono interessanti ad un determinato prodotto o servizio. Attraverso l'analisi dei dati raccolti dai gruppi di utenti, il deep learning di RTB House è in grado di identificare i comportamenti, le preferenze e le caratteristiche comuni tra gli individui. Questa analisi approfondita consente di costruire segmenti di audience altamente specifici, consentendo ai marketer di indirizzare in modo più efficace le loro campagne pubblicitarie. Questa capacità di "ascolto" dei segnali del deep learning permette di comprendere meglio le esigenze e i desideri del pubblico di riferimento, favorendo una maggiore personalizzazione delle comunicazioni e una migliore risposta da parte dei potenziali clienti.