Cross devices w modelu programmatic
|
Wg raportu We are social Polacy spędzają w sieci ponad 6 godzin, z czego 4,4 godz. na desktopie, a 1,3 godz. na urządzeniach mobilnych. Surfowanie po Internecie rozkłada się równomiernie na kilka urządzeń, w zależności od tego gdzie jesteśmy. Jak wykorzystać ich moc reklamową?
Polacy spędzają w sieci ponad 6 godzin, z czego 4,4 godz. na desktopie, a 1,3 godz. na urządzeniach mobilnych – tak wynika z opublikowanego w 2016 roku raportu We are social. Od zeszłego roku liczba użytkowników mobilnych mogła znacznie wzrosnąć. Jednak nie znaczy to, że Polacy mniej czasu spędzają na desktopie. Surfowanie po Internecie rozkłada się równomiernie na kilka urządzeń, w zależności od tego gdzie akurat przebywamy. Jak wykorzystać ich moc reklamową?
Cross – czyli kilka urządzeń
Według globalnej firmy badawczej Nielsen przeciętny amerykański konsument korzysta z czterech urządzeń ze stałym łączem internetowym. Rynek cyfrowy charakteryzuje się dużym zróżnicowaniem odbiorców, przez co komunikat adresowany do jednego użytkownika może trafić do wielu osób. Aby platformy DSP mogły uruchomić kampanię między urządzeniami, muszą nawiązać współpracę z dostawcami lub usprawnić mapowanie numeru ID na wielu urządzeniach. Dopasowanie tego numeru na przestrzeni kilku lat rozwinęło się w takim stopniu, że dzięki zbieraniu bilionów anonimowych danych z komputerów, tabletów, smartfonów system jest w stanie przypisać je do indywidualnych właścicieli.
Dwie wiodące metody
Obecnie na rynku istnieją dwa sposoby zbierania danych i łączenia użytkowników z konkretnymi urządzeniami:
1. Deterministyczny - łączy informacje logowania użytkowników z aplikacji i stron internetowych. Identyfikacja deterministyczna jest bardziej dokładna niż probabilistyczna. Duże firmy, jak np. Facebook mogą śledzić użytkowników serwisu bez konieczności używania do tego danych osobowych (PII). Wystarczy, że dana osoba zaloguje się do witryny przy pomocy tej samej nazwy użytkownika i hasła, ale z różnych urządzeń.
2. Probabilistyczny – algorytm analizuje tysiące różnych anonimowych danych, takich jak urządzenia, systemy operacyjne, pory dnia korzystania z Internetu czy często odwiedzane strony. Tym sposobem różne urządzenia można przypisać do konkretnej osoby. Choć ta metoda nie jest w 100 % doskonała, to staje się coraz bardziej popularna. Na korzyść tego sposobu przemawia fakt, że nie wymaga stosowania pytań dotyczących prywatności, które wymagane są w przypadku plików cookie.
W momencie kiedy marketerzy nie są w stanie rozpoznać użytkowników wszystkich urządzeń, muszą nie tylko stawić czoła wyzwaniom targetowania, ale również możliwości utraty danych oraz śledzenia atrybucji. Identyfikacja wielu urządzeń pozwala reklamodawcom na kierowanie komunikatu do jednego użytkownika, ale na różne urządzenia. Dzięki temu do konsumentów trafia konkretna reklama, która ma szansę konwertować. Targetowanie na wiele urządzeń umożliwia markom uzyskanie cennych informacji, które są przydatne przy tworzeniu lepszych i bardziej angażujących kampanii.
Dane na wagę złota
Dopasowanie użytkowników do różnych urządzeń z roku na rok rozwija się coraz szybciej. Agencje oraz wydawcy nadal uczą się, jak kwalifikować reklamy na poszczególne urządzenia oraz prawidłowo odczytywać dane. Rzetelny i solidny pomiar jest niezbędny do odkrycia prawdziwego potencjału reklamy programmatic ingerującej kilka urządzeń, która w niedługim czasie stanie się nierozłącznym elementem budżetów marketingowych w Interecie.
Źródło: Yield Riser
Nadesłał:
KnowledgeHub Fund
|
