I cookie di terze parti non sono più i benvenuti in molti browser internet e presto non saranno lo strumento preferito degli inserzionisti per la profilazione dell'utente e la strategia delle campagne pubblicitarie.
In questo contesto regolamentato dalla GDPR, il targeting contestuale avanzato va ad affermarsi sempre di più. Alla base deve esserci una tecnologia sofisticata come quella cognitiva semantica.
La tecnologia cognitiva semantica basa la sua analisi del contenuto sul Natural Language Processing (NLP) ed è in grado di rilevare tutte le sfumature a livello di pagina. Questo include il sentiment - ovvero se il ‘mood’ generale della pagina è positivo, negativo o neutrale - e le annesse emozioni che sono fondamentali per captare il vero ‘feeling’ evocato nel lettore.
Uno degli aspetti fondamentali della tecnologia semantica è l'accuratezza dell'analisi contestuale. La precisione di quest'ultima è direttamente proporzionale alla profondità della comprensione contestuale dell’analisi, che si traduce nella maggiore accuratezza dell'analisi di un contesto editoriale. La profonda comprensione degli interessi dei lettori online supporta la capacità per questa tecnologia di creare dei profili contestuali dei clienti in real time, ossia dei segmenti personalizzati che mettono in sintonia un determinato contesto con un preciso pubblico target.
Immaginiamo questa tecnologia applicata a tutta l'inventory di una DSP o di un Publisher. Nel primo caso è in grado di selezionare i contesti appropriati per quel brand e quel messaggio pubblicitario. Nel secondo caso invece permette di ottimizzare l'inventory offerta, senza spreco di contenuti di qualità. Applicata in maniera scalabile è in grado di essere utilizzata in modo efficace in campagne pubblicitarie in diversi paesi e lingue.
Il targeting basato sul contesto non è solo una soluzione efficace per raggiungere i consumatori nel rispetto delle normative sulla privacy, ma in realtà è ciò che i consumatori preferiscono.
Infatti da una ricerca IAS basata su un sondaggio sui consumatori in UK, risulta che essi preferiscono la pubblicità che tiene conto dei loro acquisti passati e dei comportamenti di acquisto/navigazione, piuttosto che dei loro dati personali (demografici o geografici).
Dalla ricerca si evince che quasi la metà degli intervistati (48%) preferisce ricevere annunci basati sul targeting contestuale. A fronte di questo gli inserzionisti e gli editori dovrebbero adattare le loro strategie di targeting sul posizionamento dei propri annunci su pagine contestualmente pertinenti e non sulla base del profilo demografico del consumatore.
Questo approccio permette ai brand di interagire efficacemente con il loro pubblico e, non usando cookie, si è sicuri che non vengono raccolti dati personali (GDPR friendly). Inoltre, in un'epoca di minimizzazione dei costi pubblicitari, questa soluzione garantisce performance efficaci a buon prezzo.
Ne trarranno vantaggio anche la reach per gli inserzionisti e l’uso di una maggiore inventory per gli editori, con conseguente monetizzazione di contenuti di qualità che altrimenti non andrebbero considerati.
Anche Gartner, recentemente, nella sua roadmap tecnologica del 2020 rivista sulla base del nuovo scenario segnato dall’emergenza coronavirus - Gartner Top 8 Supply Chain Technology Trends for 2020 - ha inserito come settore in forte crescita quello dell'intelligenza artificiale e i suoi strumenti per comprendere meglio il contesto in cui vengono raccolti i dati.
E proprio l’analisi semantica, basata sull'intelligenza artificiale come Natural Language Processing (NLP), è uno strumento efficace per perfezionare la capacità di trasformare i dati in conoscenza ed offrire importanti insights per un'efficace strategia pubblicitaria e una comunicazione mirata a raggiungere il target giusto nel contesto giusto.
Nell'attuale scenario, la capacità di estrarre informazioni contestuali sull'interesse online dei lettori può essere una valida alternativa all'uso delle loro informazioni personali per pianificare una campagna pubblicitaria efficace.
Il targeting contestuale avanzato può offrire agli editori i seguenti vantaggi per garantire agli inserzionisti campagne di successo:
- Comprensione dei contenuti degli editori a livello di pagina e una classificazione granulare della propria inventory;
- Considera anche la rilevanza del contensto emozionale;
- Consente la personalizzazione della creatività dell'annuncio in base al suo contesto;
- Attrae più inserzionisti di qualità, sfruttando le sua risorse più importanti (contenuti e conoscenza del suo pubblico);
- Garantisce la Brand Suitability.