RTB House prezintă o analiză pe diferențele între targeting contextual și behavioral. Profesioniști din domeniu pot astfel să înțeleagă mai bine cum funcționează strategiile de targetare contextuală și comportamentală, cu ce provocări se confruntă marketerii când selectează fiecare dintre aceste strategii, dar și cum va afecta viitorul fără cookies strategiile de targetare.
Crearea unei strategii eficiente de targetare a clienților este o provocare continuă. Printre factorii care influențează direct astfel de strategii se numără piața dinamică, evoluția comportamentului și preferințelor consumatorilor și dezvoltarea rapidă a noilor tehnologii. Pe de o parte, asta necesită o ajustare continuă a strategiilor, iar pe de altă parte deschide calea explorării unor posibilități de targetare complet noi.
În acest context, targetarea comportamentală segmentează clienții pe baza comportamentului lor anterior, de la site-uri vizitate până la linkuri accesate sau achiziții efectuate. Astfel, utilizatorii sunt clasificați în segmente specifice folosite apoi pentru publicitate personalizată. O urmare directă e că se poate ajunge mai eficient la grupul țintă cu mesaje personalizate. Targetarea contextuală, pe de altă parte, presupune că perioada de interes este complet diferită. Aici contează ce face utilizatorul aici și acum, ce conținut vizualizează în prezent. Este o metodă eficientă de a ajunge la utilizator cu un mesaj potențial interesant în cel mai bun moment posibil.
Asemănări și diferențe între targetarea comportamentală și contextuală
Pentru un mix câștigător între cele două e mai eficient să se pornească de la elementele care pot fi considerate numitor comun. Ambele sunt instrumente dinamice extrem de puternice. Cele mai bune soluții de pe piață utilizează Deep Learning pentru a spori acuratețea direcționării, pentru a alege cele mai eficiente implementări și chiar pentru a prezice posibilitatea unei conversii. Totodată, amândouă permit accesarea grupului țintă mai eficient decât o abordare generală sau targetarea demografică.
Un element cheie care trebuie reținut despre ambele e că nu sunt perfecte și nu funcționează în orice situație. Au anumite dezavantaje, limitări și provocări de care trebuie ținut cont în definirea strategiei pentru orice business.
În ceea ce privește diferențierea, cea mai importantă e că cele două au puncte de focus diferite: cea comportamentală monitorizează comportamentul online al utilizatorului, în timp ce în cazul targetizării contextuale e monitorizat conținutul paginii pe care o vizualizează.
În primul caz, pot fi trase numeroase concluzii precise despre interesele, dorințele sau planurile acestora, dar implică și un risc ridicat de eroare. Pentru a atribui cu exactitate un utilizator unui anumit segment, este necesar să fie ținut cont de informații despre activitatea acestuia pe mai multe dispozitive diferite pe care le poate utiliza. Omiterea oricăruia dintre acestea poate denatura puternic segmentele asignate clientului și poate duce la direcționarea către acesta a unor reclame care nu sunt neapărat de interes pentru el. De asemenea utilizarea aceluiași dispozitiv de mai multe persoane poate genera erori. Utilizarea unui dispozitiv de mai mulți utilizatori era o situație des întâlnită, dar această situație devine tot mai rară pe măsură ce crește utilizarea dispozitivelor mobile. În acest sens, un studiu realizat de Statista în februarie 2022 arată că dispozitivele mobile sunt utilizate de 90% din populația globală. Mai mult, traficul de internet mobil reprezintă aproximativ 55% din traficul total de internet.
În dezvoltarea unei strategii de targetare trebuie ținut cont și de perioada de afișare și de criteriile de segmentare. Spre exemplu, dacă un utilizator s-a arătat interesat în trecut de călătorii de vacanță și în prezent vizitează un site de sfaturi de călătorie, probabil că încă își planifică călătoria, astfel că șansele de conversie sunt încă mari.
În al doilea caz, targetarea contextuală pare să abordeze eficient deficiențele celeilalte tehnici. Evită riscul de necorelare a anunțurilor, nu se bazează pe cookies și nu implică preocupări legate de confidențialitate sau de targetarea excesivă, deoarece anunțul nu urmărește utilizatorul. Desigur, această metodă este, de asemenea, departe de a fi perfectă. Nu toți cei care vizitează un blog auto au intenția de a cumpăra o mașină. Alegerea nu poate fi făcută însă fără a ține cont de obiectivul campaniei, de ipotezele acesteia sau de specificul afacerii.
Tehnologiile folosite de RTB House pentru targetare
Pentru a ajunge la audiența potrivită, RTB House folosește AudienceAI. Aceasta presupune trecerea de la metodele tradiționale de targetare bazate pe cookies de la terți la audiență în timp real cu impact maxim, bazată pe date zero first party. Avantajul acestei metode este și eliminarea posibilelor prejudecăți privind cea mai bună audiență de targetat. Rezultatele sunt analizate, optimizate și ajustate 24/7 de algoritmi Deep Learning care prezic comportamentele utilizatorilor cu exactitate și în timp real.
Pentru zona de web, RTB House folosește instrumentul intern ContextAI, parte din AudienceAI și care ajută la înțelegerea mai bună a contextului în care navighează utilizatorul în timp real și, ca urmare, permite accesarea publicului potrivit în mediul potrivit pentru a maximiza impactul anunțului.
Campaniile comportamentale pe care le derulează RTB House se bazează pe comportamentul pe site sau pe interacțiunea cu bannerele, cum ar fi impresia, click-ul sau vizualizarea completă. Este o metodă eficientă de publicitate care poate ajuta companiile să recupereze foști cumpărători sau vizitatori.
RTB House este o companie globală care oferă tehnologii de marketing de ultimă generație pentru advertiseri și agenții de top din întreaga lume. Motorul său proprietar de cumpărare a spatiului publicitar este primul din lume care este alimentat în întregime de algoritmi Deep Learning, permițând agenților de publicitate să genereze rezultate remarcabile și să-și atingă obiectivele în fiecare etapă.
Fondată în 2012, echipa RTB House cuprinde peste 1000 de specialiști în peste 30 de locații de pe tot globul. Aceasta deservește peste 3.000 de campanii pentru clienți din regiunile EMEA, APAC și America.
După ce a implementat cu succes Deep Learning în 100% din algoritmii săi în 2018, RTB House și-a continuat cercetările în domeniul AI. AI Marketing Lab și Creative Lab au fost înființate ca noi divizii ale companiei concentrate pe dezvoltarea produselor inovatoare de MarTech. Oferta de produse bazată pe inteligență artificială a companiei include soluții de retargeting și campanii de branding cu anunțuri video ultra-eficiente.
