Con la "web sin cookies" a la vuelta de la esquina, el impulso para deshabilitar el seguimiento de usuarios en navegadores y aplicaciones, combinado con estrictas regulaciones de privacidad de datos, ha obligado a los editores a buscar nuevos métodos para crear audiencias direccionables.

La cruda realidad…. La pérdida de la segmentación basada en cookies sin alternativas viables puede dañar los CPM de los editores y afectar negativamente a los ingresos publicitarios totales. Será cada vez más difícil llegar a las audiencias objetivo sin cookies y, debido a esto, los anunciantes pueden optar por terrenos acotados con importantes grupos de datos propios. Según un estudio realizado por Google, los editores pueden perder hasta el 52% de los ingresos después de la pérdida de cookies de terceros.

La buena noticia es que hay una luz al final del túnel. La respuesta para ofrecer publicidad relevante y oportuna sin arriesgar la privacidad se puede encontrar en la focalización contextual [específicamente a través de la coincidencia de segmentos de no usuarios]. La focalización contextual, que aprovecha los datos propios de los editores para hacer coincidir la publicidad con el contenido en la página, no es un concepto nuevo. Sin embargo, las mejoras en el aprendizaje automático contextualizado revelan una gran promesa en cuanto a su precisión y granularidad.

El equipo de MGID ha estado trabajando incansablemente entre bastidores en una solución para cruzar la línea divisoria de las cookies. La idea detrás de nuestra solución: mantener los beneficios de la focalización contextual tradicional con el objetivo de reconstruirla como una solución publicitaria viable en un mundo posterior a las cookies. El resultado final, una solución de Inteligencia Contextual para publicidad nativa, que va más allá de las señales contextuales.

Focalización Contextual, ¡RECARGADA!

Presentamos la Inteligencia Contextual de MGID, una solución patentada de focalización contextual que utiliza algoritmos de I.A. para extraer contenido significativo de un artículo y evaluar su contexto y sentimiento. Luego, el contenido se identifica y etiqueta según la Taxonomía de Contenido 2.2 de IAB Tech Lab.

Las soluciones contextuales actuales requieren un elemento humano fuerte para asignar categorías de contenido a cada documento. Sin embargo, este enfoque no es escalable. Con 1.7 mil millones de sitios web en todo el mundo y un promedio de 575 mil más que se ponen online todos los días. Sumado a esto, hay una alta probabilidad de que cada sitio contenga páginas que se relacionen con una amplia gama de temas. En pocas palabras, se necesitaría un ejército de personas para clasificar esto con precisión.

La solución de Inteligencia Contextual de MGID aborda el dilema sin cookies con un enfoque de aprendizaje automático. Esto se hace seleccionando cientos de URL para entrenar nuestra herramienta de inteligencia sobre un tema de interés. Para garantizar la calidad de esos datos, utilizamos un conjunto separado de URL (un número aproximado al primer conjunto) para probar y verificar la precisión. Una vez que se completa este proceso, nuestra función de inteligencia contextual reconoce el tema automáticamente en cualquier página o documento que le proporcionemos. A partir de ahí, la lista completa de nuestros sitios de editores se puede indexar contra el tema ese mismo día.

Además, nuestra solución tiene la capacidad de clasificar cada página en términos de su relevancia para la categoría contextual deseada. Luego, las ofertas se establecen en proporción a esta relevancia. De esta manera, las campañas contextuales de MGID logran una escala completa y generan un ROAS más alto.

¡Conociendo las necesidades de los editores!

Existen múltiples beneficios de la Inteligencia Contextual de MGID para los editores en particular:

Protección natural de la privacidad: A través de asociaciones directas con nuestros editores, MGID se basa en sus datos contextuales propios en lugar de los datos personales. Nuestra solución de Inteligencia Contextual combina tipos de contenido, temas y entidades, como personas y productos, con el análisis de sentimientos de la información en la página y, posteriormente, clasifica las audiencias en segmentos según los intereses, no los datos personales.

Estadísticas de la Audiencia de los Editores: Al depender del contexto para tomar decisiones de focalización, los anunciantes otorgan más poder a los editores. Por lo tanto, los editores pueden tener en cuenta la demanda de los anunciantes al planificar su estrategia editorial. La Inteligencia Contextual de MGID también abre las puertas para que los editores pequeños de nicho obtengan ingresos publicitarios porque tendrán contenido que es contextualmente relevante para audiencias muy específicas.

Demanda directa de anunciantes premium: Con la confianza de los anunciantes locales y globales, nos aseguramos de que lleguen a sus audiencias objetivo a gran escala. Al mismo tiempo, brindamos a nuestros editores la oportunidad de monetizar su contenido y maximizar su rendimiento vendiendo inventario a los anunciantes con las ofertas más altas. Además, la focalización contextual se usa ampliamente para las campañas de reconocimiento de marca (tanto de display como de video), y los eCPM de dichas campañas son más altos.

Como resultado, la Focalización Contextual de MGID permite a los editores retener el valor del inventario de anuncios y aumentar el CPM medio después de la desaparición de las cookies de terceros. Además, no hay pérdidas de ingresos en el camino, ya que no hay otros proveedores de datos entre el editor, el anunciante y nuestra plataforma.

Resumiendo

La eliminación gradual de las cookies de terceros afectará a la totalidad de la publicidad digital: desde la planificación de campañas, la focalización de la audiencia, la atribución y la medición del rendimiento de los anuncios. La mayoría de los usuarios de la web abierta no serán identificables.

La solución de Inteligencia Contextual de MGID proporciona una respuesta simple a este dilema, asegurando un intercambio de valor uniforme entre el anunciante, el editor y el consumidor.