O legado do setor da publicidade digital foi interrompido por movimentos recentes dos principais players do setor, tais como Apple e Google, para reforçar a segurança dos dados do consumidor, que aproveita seus pontos fortes e centraliza ainda mais seu domínio do universo da publicidade digital.
Fora dos “jardins murados”, os anunciantes estão questionando se isso sinaliza o fim do modelo legado de publicidade digital, com o qual muitos de nós crescemos. Várias alternativas foram promovidas, incluindo a verificação de identidade, publicidade baseada em interesses e o alinhamento contextual.
O modelo legado de publicidade digital programática foi dominado por Facebook e Google, com uma parcela significativa dos gastos com publicidade direcionada para esse duopólio rico em dados, que não evoluiu em décadas.
No entanto, há luz no fim do túnel. Novas técnicas de inteligência de dados habilitadas por sofisticadas Plataformas de Dados de Clientes (CDP’s) e alimentadas por dados internos com foco em dados contextuais resultarão em um renascimento da publicidade digital.
Dados contextuais, facilitados por avanços em automação e inteligência artificial (IA), permitirão o setor ultrapassar a era do retargeting, a qual, com razão, alarmou consumidores e reguladores, e resultará em uma maior equidade de receita para os publishers. Ao utilizar esses recursos avançados, baseados em valiosos dados internos, os anunciantes receberão novas ferramentas inovadoras de segmentação de público-alvo, sem comprometer o desempenho ou a privacidade dos consumidores.
Essas técnicas fortalecerão ainda mais as relações tradicionais entre anunciantes e publishers, antes amplamente desintermediadas pelas redes programáticas.
Historicamente, com a compra contextual, os anunciantes faziam parcerias com publishers para segmentar categorias de interesse que esses publishers estabeleciam e mantinham com base nos comportamentos de seus visitantes. Para os publishers, isso significava muito trabalho manual para marcar artigos ou vídeos com palavras-chave apropriadas. Para os anunciantes, isso significava parceria com publishers, que invariavelmente utilizavam diferentes taxonomias e dados demográficos do público, tornando o processo complexo, ineficiente e muitas vezes ineficaz.
Em tempos mais recentes, os publishers progressivos adotaram sistemas que indexam automaticamente todas as formas de conteúdo digital em escala, com mais velocidade e precisão. Além disso, a tecnologia agora pode identificar pessoas e marcas em um vídeo ou imagem, e o processamento de linguagem natural pode extrapolar automaticamente as principais figuras políticas discutidas em um podcast. Há até pesquisas para entender o sentimento geral de vídeos e artigos. Essas inovações e muitas outras atualmente em pesquisa e desenvolvimento, liberarão o poder do contexto em escala. Os anunciantes irão segmentar o público-alvo usando uma geração totalmente nova de dados contextualmente derivados. Exemplos de segmentação por contexto incluem conteúdo de vídeo analisado para identificar aparições de produtos ou uma marca de saúde e bem-estar que segmentará conteúdo com representantes de suas marcas de celebridades.
Existem vários sinais e padrões contextuais que não podemos identificar atualmente e que se tornarão inestimáveis para os anunciantes. À medida que a análise de dados contextuais for melhorando, certamente seremos capazes de prever o comportamento individual por meio do contexto.
Com esses avanços no CDP, entenderemos melhor as implicações da publicidade de qualquer item de conteúdo consumido, assim como a maneira em que a mentalidade de uma pessoa pode afetar sua receptividade ao anúncio em um determinado momento. Relacione isso ao feedback específico do consumidor e seremos capazes de fornecer uma segmentação de campanha muito mais poderosa, eficiente e eficaz da que temos hoje.
Com agradecimentos ao AW360
