Причина полягає в антимонопольних позовах на компанію, а також у рекомендаціях Європейської комісії. Google підозрює, що Privacy Sandbox, інструмент, яким користуватимуться в Chrome після ліквідації cookie, принесе компанії нечесні переваги. З його залученням гігант цифрової індустрії стоятиме краще за конкурентів щодо монетизації й отримання доходів з цифрової реклами.
Гравці на ринку відреагували позитивно на новину про продовження життя cookie. У рекламодавців та паблішерів тепер більше часу, щоб вигадати та залучити нові рішення на зміну поточних сторонніх ідентифікаторів користувача.
Продовжимо таргетувати користувача за поведінкою…
Сторонні cookie використовують більшість гравців на ринку, щоб певному користувачу показувати потрібну рекламу. Споживачів хвилює конфіденційність, що їх даними можуть обмінюватися. Відмінній cookie індустрії AdTech кинуто виклик: треба вигадати, як зберегти релевантність реклами й не втратити дохід.
Зараз існує два способи розв'язання проблеми: далі використовувати характеристики людини або вигадати щось інше. Так, реально визначити користувача за поведінкою. Можна використовувати walled gardens – закриті платформи з величезною кількістю cookie від першої сторони, наприклад Facebook. По-новому ідентифікувати користувачів, а ще можна змусити користувачів сайтів реєструватися і надавати особисті дані.
Вже є ідеї щодо нових ідентифікаторів: беремо IP-адресу відвідувача сайту, його гео та ідентифікаційний рядок і створюємо анонімну ідентичність. Працюватиме це на всіх сайтах і нічого не вимагатиме від користувача, але можуть виникнути проблеми з точністю, але і цей варіант дуже нагадує cookie. Найімовірніше, це зачіпка, а не новий дохід.
Що ж можна сказати про варіант реєстрації? Звісно, дані отримуються безпосередньо, але це додатковий крок, який звужує коло читачів сайту і повністю знищує анонімність. Так чи інакше, але й ці методи мають певні недоліки. Особливо страждає конфіденційність користувача і від цього з ідентифікаторами не втекти.
…чи будемо шукати вихід з контексту?
Залишити в спокої користувача та зосередитися на контексті сторінки – це абсолютно інший підхід. Ідея в тому, щоб достатньо знати, про що йдеться на вебсторінці, щоб уявити, яка реклама стане для читача актуальною. Наприклад, якщо користувач читає статтю про баскетбольного гравця, його зацікавлять безліч пов'язаних товарів, наприклад, баскетбольна форма, м’яч або спортивна гра.
Контекстуальний таргетинг почав ставати популярним після залучення машинного навчання. Можна автоматично визначити й систематизувати контекст і рекламні оголошення, і зв'язати їх разом. Користувач зберігає анонімність, дані про нього не потрібні, а вся реклама залишається релевантною контексту. Але і цей спосіб не зовсім ідеальний: контекстуальних даних менше ніж поведінкових. Тисячі сторінок, відвіданих користувачем раніше, ігноруються. Таргетинг відбувається лиш за однією.
Можливо, спробувати все об'єднати?
А якщо спробувати об’єднати обидва підходи до таргетингу? GumGum, Oracle Advertising, MGID, Verizon Media та інші компанії вже почали це практикувати. За допомогою машинного навчання вони з'єднують контекст сторінки, інформацію про пристрій і браузер користувача, час, день тижня та інші доступні характеристики й збільшують можливості налаштування кампанії та таргетингу.
Наприклад, поведінка при купівлі преміумтоварів пов'язана, хоча контекстно бронювання хорошого готелю ніяк не пов'язане з дорогим годинником. Щоб відстежити такі тонкощі, потрібна була ціла команда менеджерів кампанії. Це гарантує оптимальний підхід до кожної деталі контенту, але вимагає багато ручної роботи, а це важко масштабувати. Застосовуючи нові рішення щодо машинного навчання і моделювання, можливості оптимізації кампанії виходять на новий рівень.
Висновок
Google дає більше часу на підготовку до скасовування сторонніх cookie. Так чи інакше, але це відбудеться, а питання «Чим замінити cookie?» ще актуальне для головних гравців на ринку цифрової реклами.
Автор: Дмитро Казанський, Head of Product в MGID у Північній Америці
