Primero fueron los reglamentos en relación a la privacidad de los consumidores, como el RGPD y la CCPA. Luego se hizo público el anuncio de Google sobre la desaparición de las cookies de terceros en Chrome en 2022 y, por último, Apple anuncio que los usuarios de iOS 14 tendrían que dar su consentimiento para el uso del IDFA (el identificador para publicidad). Esto planteó muchos nuevos desafíos para la publicidad en el internet abierto.
Los anunciantes de publicidad digital se basan en los datos para personalizar y optimizar cada campaña. Después de apresurarse por cumplir las normativas sobre privacidad y mantener sus bases de datos de origen, ahora los anunciantes se preguntan cómo será el futuro de la publicidad sin acceso a datos de terceros para mejorar los perfiles de sus clientes.
Mientras sigan existiendo las cookies de terceros, los anunciantes esperan poder ofrecer suficiente valor a sus clientes para que estos opten por seguir compartiendo sus datos personales en el futuro. Sin embargo, ese no será siempre el caso. Para que las campañas publicitarias atraigan a las audiencias a gran escala, los anunciantes y publishers están considerando el targeting contextual como la respuesta a la publicidad sin cookies.
No se trata del targeting contextual de los inicios de la publicidad digital. En este artículo, vemos en detalle cómo la publicidad contextual ofrece ventajas a anunciantes, publishers y consumidores, por qué es más sofisticada que antes y qué funcionalidades deben buscarse en una solución de segmentación contextual.
Targeting contextual: Beneficios para todos
Las soluciones publicitarias en un mundo post-cookies deben tener un intercambio de valor uniforme entre el anunciante, el publisher y el consumidor. A continuación te contamos cómo el targeting contextual satisface las expectativas de todas las partes implicadas:
Beneficios para los consumidores
Los consumidores son los primeros en nuestra lista por un motivo de peso: Todas las regulaciones y cambios del sector publicitario se centran de nuevo en dar a los consumidores mayor control y transparencia sobre el uso de sus datos por parte de las empresas.
Pero, además de querer más privacidad, los consumidores también quieren disfrutar de cierto nivel de personalización de la publicidad. La mayoría (82%) de los encuestados en el Estudio de Relevancia de la Publicidad de DISQO dicen que quieren ver anuncios relevantes.1
El targeting contextual presenta anuncios relevantes analizando el contenido que se consume – no la persona concreta que lo consume – y, por lo tanto, no depende, en absoluto, de las cookies de terceros. La personalización de los anuncios se basa en las señales contextuales procedentes de una página web, y cada vez es más habitual que los anunciantes utilicen también las señales comerciales de sus datos de origen. Los consumidores no tienen necesariamente que optar por compartir sus datos para que el targeting contextual funcione.
Beneficios para los anunciantes
Son numerosas las ventajas que el “nuevo” targeting contextual ofrece a los anunciantes en la actualidad. Ahora vamos a centrarnos en el hecho de que los anunciantes necesitan seguir atrayendo a los consumidores mientras navegan por Internet. El targeting contextual es una de las mejores soluciones en un mundo post-cookies.
En la reciente encuesta realizada por Criteo a 1.000 responsables de Marketing de todo el mundo, un tercio manifestó que piensa que sus campañas dependen demasiado de Facebook, Google y Amazon.2
Los anunciantes entienden la importancia de llegar a los consumidores en todos los puntos de contacto que puedan influir en sus decisiones de compra. El targeting contextual permite a los anunciantes seguir llegando a los consumidores a través de sus sitios web favoritos y ofrecerles anuncios relevantes (a continuación explicamos cómo).
Beneficios para los publishers
Aunque la atención se centra en los anunciantes, los publishers se sienten igual de presionados para encontrar soluciones publicitarias sin cookies y seguir monetizando sus audiencias. Al adoptar el targeting contextual, los publishers pueden seguir ofreciendo ubicaciones publicitarias efectivas sin cookies de terceros.
Otra ventaja del targeting contextual para los publishers es que requiere una menor exclusión de palabras clave. Con el nivel adecuado de sofisticación, el targeting contextual puede ir más allá de las palabras clave para entender el sentimiento de una página y determinar así su relevancia y seguridad. Esto elimina la necesidad de tener que poner categorías enteras de contenido extra (como, por ejemplo, noticias de última hora).
El targeting contextual también abre las puertas a los pequeños publishers de nicho para obtener ingresos publicitarios, ya que tendrán contenidos contextualmente relevantes para audiencias muy específicas.
El siguiente nivel de targeting contextual
Para crear campañas para targeting contextual que garanticen resultados comparables con los de la publicidad actual basada en cookies, el sector está yendo más allá del targeting tradicional por palabras clave. El enfoque se centra en reunir los datos propios y las señales contextuales para llegar a los consumidores con idea de comprar. Así es como el targeting contextual se está actualizando en 2021:
Análisis profundo de textos e imágenes
Hoy en día, el procesamiento de lenguaje natural (NLP) permite entender mejor el contexto y el sentimiento de cada página web. El machine learning está ayudando a los anunciantes a olvidarse de las palabras clave y las listas de inclusión y a confiar en la inteligencia artificial para encontrar el contenido más relevante, y lograr así mayor alcance para sus campañas.
Por ejemplo, si quieres alinearte con una palabra clave de estilo de vida, pero algunos de los contenidos con esa palabra clave son críticos con ese estilo de vida, no querrás que tus anuncios aparezcan en esas páginas web. En lugar de excluir toda una categoría de contenido, la IA puede entender el sentimiento de cada página web e inferir dónde no deben colocarse tus anuncios.
Además del análisis de texto, el machine learning también puede escanear imágenes, vídeo y audio y comprender mejor su significado. Esto ayuda a comprender una página web en su totalidad y da a los anunciantes otras opciones de inventario, como anuncios en vídeo, TV conectada (CTV) y OTT.
Media Lookalikes
Los anunciantes están utilizando sus datos propios para el targeting contextual para entender mejor los intereses de contenido de sus clientes y atraer la atención de otras audiencias gracias a los Media Lookalikes.
Busca una solución de publicidad contextual que pueda analizar tus datos sobre transacciones recientes y descubrir qué páginas web y categorías contextuales precedieron dichas transacciones. Son señales comerciales.
Debería poder mostrar anuncios de los productos o servicios oportunos en Media Lookalikes – páginas y categorías similares a aquellas en las que los clientes estaban antes de comprar esos artículos – basándose en las señales comerciales recién descubiertas, así como en las señales contextuales en tiempo real.
Esto permite a los anunciantes llegar a los consumidores con más probabilidades de comprar, sin necesidad de utilizar cookies de terceros.
La clave del éxito de este enfoque es colaborar con un partner que tenga acceso a un gran conjunto de datos comerciales que muestren las transacciones de toda la web.
Seguridad de la marca
La seguridad de la marca integrada viene de la mano de la tecnología sofistificada. Cuando el machine learning analiza cada elemento de una página web, garantiza que los anuncios solo aparezcan junto al contenido relevante y evita el contenido inapropiado. Esto amplía aún más el inventario de anuncios y el alcance de las campañas, a la vez que da tranquilidad a los anunciantes.
Confía en un partner que tenga suficientes relaciones con publishers Premium para ofrecer una escala adicional para sus campañas, y que también ofrezca datos comerciales propios que garanticen un targeting más sofisticado.
Real-Time Creative Optimization
Las creatividades para el targeting contextual deben optimizarse en tiempo real para ofrecer las recomendaciones de productos más relevantes desde el punto de vista contextual para cada página web. Los productos o servicios de tus anuncios pueden basarse en señales comerciales, relevancia contextual o tus productos más populares, y deberían tener la opción de filtrar los artículos de tu catálogo que aparecen en los anuncios en función de la disponibilidad, la ubicación o la subcategoría.
Lista de comprobación de targeting contextual
A continuación compartimos contigo una sencilla lista de comprobación de las características que debe tener un buen socio para lanzar campañas de publicidad contextual:
- Análisis profundo de textos e imágenes
Asegúrate de que el machine learning escanea el texto, las imágenes e incluso el vídeo y el audio para entender todo el contexto de una página web. - Media Lookalikes
Utiliza tus datos para crear Media Lookalikes y llega, sin cookies de terceros, a los consumidores que tienen más probabilidades de comprar. - Seguridad de la marca
Amplía el alcance de tus campañas utilizando el machine learning para evitar contenidos inapropiados. - Real-Time Creative Optimization
Muestra en tiempo real los productos o servicios más relevantes desde el punto de vista contextual para cada página web.
Prepara tu estrategia publicitaria a para el futuro
El targeting contextual es una de las pocas soluciones publicitarias que las empresas deben probar este año para estar bien preparadas para el futuro de la publicidad. ¡Déscargate ya El Manual de Publicidad Digital 2021: Repensando los presupuestos y los canales para el nuevo proceso de compra del cliente para empezar a ajustar tu estrategia de publicidad:
1DISQO Encuesta sobre la relevancia de la publicidad, EE. UU., mayo de 2020, n=999
2Encuesta de Marketing de Criteo sobre el Impacto del COVID-19, a nivel mundial, octubre de 2020, n=1.039
