Увеличьте релевантность рекламы без сторонних файлов cookie

14 декабря 2022 г.

Джои Троц
Директор по управлению продуктами, Privacy Sandbox

Введение

Цель Privacy Sandbox — обеспечить конфиденциальность действий пользователей в открытом и свободном интернете. Для этого мы сотрудничаем с рекламной индустрией, чтобы перейти на новые технологии конфиденциальной рекламы и прекратить поддержку сторонних файлов cookie в Chrome во второй половине 2024 года .

Независимо от того, являетесь ли вы руководителем продукта, техническим директором, директором по маркетингу или генеральным директором, крайне важно понимать, как поддерживать сценарии использования рекламы в мире, где конфиденциальность становится все более значимой, и применять решения, способные оптимизировать как бизнес-результаты, так и конфиденциальность пользователей.

Несомненно, 2023 год станет критически важным для подготовки к миру без сторонних файлов cookie. В этом руководстве мы обсудим, как рекламная экосистема может обеспечить релевантность рекламы в будущем без файлов cookie:

• Что меняется в данных, используемых для показа релевантной рекламы?
• Каким образом рекламные технологические решения могут предложить рекламу на основе интересов без сторонних файлов cookie?
• Как машинное обучение может повысить производительность, используя безопасные для конфиденциальности сигналы?

Что меняется в данных, используемых для показа релевантной рекламы?

Реклама на основе интересов, также известная как персонализированная реклама, — это тип рекламы, использующий информацию об интересах и предпочтениях пользователя для показа ему более релевантной рекламы. Этот тип рекламы использует широкий спектр данных в качестве сигналов для определения того, какую рекламу показывать, например, какой контент просматривал пользователь, какие сайты он недавно посещал или какой сайт посещал ранее.

Сегодня эти сигналы в основном основаны на межсайтовых идентификаторах, таких как сторонние файлы cookie, которые уникальны для каждого устройства. По мере постепенного отказа от сторонних файлов cookie рекламные решения для рекламы на основе интересов должны развиваться, чтобы использовать сигналы, обеспечивающие конфиденциальность, для показа релевантной рекламы. К ним относятся собственные данные, контекстные сигналы и предоставляемые платформой API для сохранения конфиденциальности, такие как API тем , API FLEDGE и API отчётности атрибуции , которые помогают поддерживать критически важные сценарии использования в рекламной индустрии, защищая при этом от межсайтового отслеживания.

Реклама на основе интересов может выживать и процветать благодаря инновационным технологиям, развивающимся в рамках экосистемы. Эти технологии помогут нам двигаться к миру, в котором данные пользователей будут лучше защищены, а реклама сможет и дальше приносить маркетинговые результаты, поддерживая динамичный и открытый Интернет.

Каким образом рекламные технологические решения могут предлагать рекламу на основе интересов без сторонних файлов cookie?

Сегодня рекламодатели, ориентированные на интересы, обычно настраивают следующие параметры кампаний через своих поставщиков рекламных технологий:

1. Цель : Какого бизнес-результата рекламодатель пытается достичь с помощью этой рекламной кампании? Это подсказывает рекламным платформам, для чего следует оптимизировать кампанию. Например, рекламодатель может хотеть увеличить продажи на своем сайте детской одежды. Часто эти цели измеряются с помощью тегов межсайтовых конверсий и отчётов по атрибуции.
2. Аудитория : Кого хочет охватить рекламодатель? Это информирует рекламную платформу о том, кто, по мнению рекламодателя, наиболее подходит для его рекламы. Например, рекламодатель может стремиться охватить новых клиентов, которые в настоящее время интересуются детской одеждой.
3. Размещение : На каких сайтах рекламодатель планирует размещать рекламу? Это определяет, где разрешено размещать рекламу с точки зрения рекламного инвентаря или категорий рекламного инвентаря. Например, рекламодатели могут размещать свою рекламу на широком спектре веб-сайтов или выбрать конкретные сайты, которые с большей вероятностью охватят целевую аудиторию.
4. Бюджет и ставка: Сколько рекламодатель готов потратить в общей сложности и на конкретное действие, например, показ, клик по объявлению или конверсию? Это гарантирует, что кампания соответствует требованиям к стоимости для достижения поставленных целей. Например, рекламодатель может потратить до 1000 долларов США и платить максимум 2 доллара США за тысячу показов (CPM) за 500 000 показов целевой аудитории на определённых сайтах.

Создание эволюционной аудитории

В эпоху отказа от сторонних файлов cookie поставщики рекламных решений захотят адаптировать свои платформы к показу релевантной рекламы. Сегодня релевантность рекламы обычно достигается за счёт аудиторий, которые рекламодатель может использовать для охвата людей, наиболее заинтересованных в его продуктах и ​​услугах. Сегодня рекламодатели обычно используют следующие типы аудиторий:

1. Сродство : привлекайте пользователей на основе их увлечений, привычек и интересов.
2. На рынке : охват пользователей на основе их недавнего намерения совершить покупку.
3. Ремаркетинг : охват людей, которые ранее посещали сайт рекламодателя.
4. Расширение аудитории : охват пользователей определенного издателя на других веб-сайтах.

После прекращения поддержки сторонних файлов cookie поставщики рекламных решений смогут продолжить поддержку целей этих типов аудитории, используя новые подходы, включая API Privacy Sandbox.

Сродство

Сегодня рекламодатели охватывают пользователей, классифицированных по их интересам (также известным как «affinity»), чаще всего, используя сегменты сторонних данных. Эти аудитории предоставляются многими торговыми площадками и распределяются для активации по всей экосистеме рекламных технологий через такие каналы, как платформы спроса ( DSP ) и платформы управления данными ( DMP ).

Эти сегменты обычно создаются путем отслеживания отдельных лиц с использованием сторонних файлов cookie, а затем группировки пользователей на основе таксономии категорий и собственных методологий для определения того, когда пользователь соответствует требованиям той или иной категории.

После прекращения поддержки сторонних файлов cookie выбор аудитории на основе близости будет развиваться и использовать различные сигналы для включения пользователей в ту или иную аудиторию. Это можно будет сделать несколькими способами с помощью API Privacy Sandbox, сохраняющих конфиденциальность, включая:

• API тем : этот API предлагает стандартизированную таксономию интересов и общедоступную методологию для классификации интересов пользователя на устройстве на основе типов недавно посещённых веб-сайтов. Решения для рекламных технологий могут обращаться к API тем для получения информации об интересах пользователя, при этом API защищает конфиденциальность, ограничивая продолжительность истории просмотров, круг лиц, имеющих доступ к данной теме, количество возвращаемых категорий и многое другое. Этот API особенно полезен для рекламных технологий, не имеющих прямых отношений с издателями или возможностей контекстной оптимизации.
• API тем с контекстными данными : более продвинутый метод предполагает сравнение тем пользователя и контекста страницы для оценки дополнительных интересов пользователей. Например, рекламные технологии могут определить, что пользователи, интересующиеся определённым набором тем (например, активным отдыхом), могут переиндексировать страницы определённых категорий (например, сайты о гриле). Рекламные технологии могут обучить модель машинного обучения предсказывать, что посетитель сайта, посвящённого активному отдыху, может быть заинтересован в гриле, даже если тема «барбекю и гриль» не отображается в API тем. Этот метод особенно полезен для рекламной технологии, работающей на стороне покупателя, если она поддерживает возможности контекстной оптимизации.
• API FLEDGE : Этот API позволяет рекламным технологиям создавать сегменты аудитории, относя посетителей веб-страницы к определённому сегменту, например, «интересующимся семейными приключениями». Если у поставщика рекламного решения есть другие веб-сайты в партнёрской сети, посвящённые «семейным приключениям», он также может добавлять посетителей этих сайтов в этот же сегмент. FLEDGE защищает конфиденциальность пользователей, сохраняя назначение пользователей по сегментам аудитории на устройстве и не передавая рекламным технологиям информацию о принадлежности одного и того же пользователя к нескольким группам интересов. Это ограничивает межсайтовое отслеживание. API особенно полезен для рекламного решения с сетью партнёрских сайтов.

Благодаря этим методам рекламные решения могут предлагать масштабируемые сегменты аудитории по интересам, не полагаясь на межсайтовые идентификаторы пользователей. Рекламные решения не обязательно ограничиваться одним методом и могут различаться в зависимости от отношений с издателями, отношений с рекламодателями и возможностей машинного обучения.

На рынке

В настоящее время рекламодатели охватывают пользователей, относящихся к категории «заинтересованных» (имеющих «намерение покупки»), используя сегменты сторонних cookie-файлов, аналогично тому, как они получают доступ к аудитории по «интересам». Относится ли пользователь к категории «заинтересованных» для продукта, например, «кулинарных принадлежностей», или просто интересуется кулинарией, зависит от собственных таксономий и методологий поставщиков рекламных решений.

После прекращения поддержки сторонних файлов cookie API, обеспечивающие конфиденциальность, будут предоставлять новые сигналы для формирования целевой аудитории. Некоторые альтернативные методы включают:

• API тем : Подобно использованию этого API для аудиторий по интересам, его использование для заинтересованных покупателей подразумевает возврат темы, которая может приблизительно определить покупательское намерение пользователя на основе общедоступной методологии и таксономии, используемых на устройстве. Стандартизированный трёхнедельный период ретроспективного анализа для создания этих тем защищает конфиденциальность пользователей, ограничивая общий объём данных, предоставляемых поставщикам рекламных решений. Однако разные категории товаров и услуг имеют разные циклы рассмотрения, варьирующиеся от нескольких дней до нескольких месяцев, что делает этот API полезным для рекламодателей, чей цикл покупки совпадает с периодом ретроспективного анализа темы.
• API FLEDGE : Как и в случае с аффинити-платформами, этот API позволяет рекламным платформам создавать собственные сегменты, например, «покупатели автомобилей, находящиеся на рынке». Если у поставщика рекламного решения есть другие веб-сайты в партнёрской сети, относящиеся к категории «покупатели автомобилей, находящиеся на рынке», он также может добавлять посетителей этих сайтов в тот же сегмент, сохраняя при этом конфиденциальность пользователей на разных сайтах. FLEDGE особенно полезен для рекламного решения, когда существуют прямые отношения между издателем и рекламодателем, что позволяет использовать партнёрские отношения в сфере данных, и требуется более широкая настройка, чем позволяет Topics.
• API тем + API отчётности по атрибуции : Объединяя API тем и API отчётности по атрибуции, вы можете расширить списки тем, связанных с определёнными конверсиями, такими как покупки, создавая дополнительные способы охвата целевой аудитории. Например, системы анализа или машинного обучения могут обнаружить, что пользователи, увидевшие рекламу акваланга и купившие его, очень часто ассоциируют с темами «Пляжи и острова» и «Рыбалка». Решение в области рекламных технологий может использовать это понимание для улучшения охвата пользователей, «заинтересованных в акваланге», выбирая пользователей с этими двумя темами. В этом случае отчётность по атрибуции защищает конфиденциальность пользователей, предоставляя агрегированные данные о конверсиях, связанные с темами и конверсиями. Такой подход имеет смысл, когда у поставщиков рекламных решений не так много контекстных данных, но есть возможности машинного обучения или надёжные возможности анализа данных.
• Контекстные данные + API Attribution Reporting : Решения для рекламных технологий могут использовать контекстную категоризацию страниц, на которых показывается реклама, категоризацию рекламодателей и продуктов, а также данные Attribution Reporting, чтобы выявлять тенденции и закономерности в типах сайтов, которые пользователи предпочитают посещать для покупки определённых товаров и услуг. Например, такое сочетание данных может привести к таким выводам, как, например, вывод о том, что пользователи, посещающие веб-страницы, посвящённые семейному времяпрепровождению, с высокой вероятностью также будут посещать для покупки одежду для активного отдыха.

Эти методы — лишь некоторые из множества способов, которыми рекламные технологические решения могут креативно масштабировать и настраивать сегменты аудитории, не полагаясь на межсайтовые идентификаторы пользователей. Они также могут интегрировать больше сигналов, таких как собственные данные и другие комбинации API, обеспечивающих конфиденциальность, для достижения ещё лучших результатов. Таким образом, рекламные технологические решения могут отличаться от других, применяя различные подходы к формированию аудитории, защите уникальных данных и развитию передовых возможностей машинного обучения.

Ремаркетинг

Рекламодатели могут повторно привлекать пользователей, ранее посещавших их сайт, с помощью ремаркетинга. В настоящее время этот метод предполагает размещение стороннего cookie-файла в браузере при посещении сайта и последующее назначение ставок на показ рекламы в этом браузере при обнаружении этого cookie-файла на другом сайте. Решения для рекламных технологий позволяют создавать различные сегменты ремаркетинга для конкретного сайта на основе действий пользователей на нём.

Без сторонних файлов cookie рекламные технологические решения смогут использовать API FLEDGE для поддержки следующих вариантов использования ремаркетинга:

• API FLEDGE : Решения для рекламных технологий позволяют создавать настраиваемые сегменты ремаркетинга для сайта, формируя группы интересов в зависимости от активности пользователя. Ранее, в FLEDGE, решения для рекламных технологий формировали очень большие аудитории с нескольких веб-сайтов. В данном случае только один веб-сайт пытается повторно привлечь посетителя, и без встроенных в FLEDGE механизмов защиты конфиденциальности, такой подход может привести к тому, что веб-сайты будут выделять отдельных пользователей. Обеспечивая эффективный ремаркетинг аудитории, этот API защищает конфиденциальность отдельных пользователей, устанавливая пороговые значения k-анонимности, чтобы гарантировать, что достаточное количество пользователей смогут увидеть рекламу.

Даже без сторонних файлов cookie Privacy Sandbox позволяет рекламодателям использовать собственные данные для масштабного ремаркетинга на сторонних веб-сайтах.

Расширение аудитории

Иногда рекламодатели хотят охватить больше той же аудитории, которую они видят у конкретного издателя, но когда эти пользователи находятся на других сайтах. Расширение аудитории — это процесс, который расширяет собственную аудиторию издателя, находя её на других сайтах, чтобы увеличить частоту показов или охват той же аудитории. Используя расширение аудитории, издатель может предоставить рекламодателю сегмент аудитории, например, по интересам (например, гольфисты) или демографическим характеристикам (например, возрастной диапазон), и позволить рекламодателю найти эту аудиторию на других сайтах. Расширение аудитории также используется, когда рекламодатель хочет повысить узнаваемость своих товаров, охватывая потребителей, совершающих покупки на сайте продавца и в других местах в интернете.

Решения в области рекламных технологий расширят аудиторию для издателей без использования сторонних файлов cookie:

• API FLEDGE : Решения для рекламных технологий позволяют создавать пользовательские сегменты расширения аудитории для сайта, формируя группы интересов в зависимости от активности пользователей, например, от их интереса к определенному разделу сайта (например, разделу о путешествиях). Этот процесс фактически аналогичен ремаркетингу и обеспечивает ту же защиту конфиденциальности. Он подходит рекламодателям, которые ценят данные об аудитории первого уровня издателя, но не могут разместить достаточно рекламного инвентаря на его сайте для этой аудитории.

Как машинное обучение может повысить производительность, используя безопасные для конфиденциальности сигналы?

В связи с прекращением поддержки сторонних файлов cookie рекламодатели могут задуматься о том, как можно использовать машинное обучение и сигналы, обеспечивающие конфиденциальность, для достижения наилучших результатов.

Улучшение результатов рекламодателей за счет автоматизации

Большинство решений в области рекламных технологий предлагают различную степень ручной и автоматизированной оптимизации кампаний.

Большинство ручных решений требуют от рекламодателей указать желаемые аудитории, места размещения и ставки, а затем придерживаться этих данных. Ручная настройка обеспечивает рекламодателям надежный контроль, но может давать неоптимальные результаты, если рекламодателю необходимо знать все эффективные аудитории и места размещения или он не может предсказать теоретически оптимальную ставку для каждого показа с учетом всех задействованных переменных.

Большинство автоматизированных решений предлагают рекламодателям указать желаемый бизнес-результат (например, цена за действие/продажу в размере 2 долларов США), используя машинное обучение для определения наиболее эффективных для данного рекламодателя аудиторий и мест размещения, а также оптимальной ставки для достижения желаемой цели. В такой конфигурации рекламное решение практически не имеет ограничений, за исключением бюджета и цели. Выбор аудитории рекламодателем может рассматриваться как «предложение» или «отправная точка», но машинное обучение будет искать закономерности среди всех доступных данных, которые могут быть неразличимы для человека.

Машинное обучение использует эти закономерности для оптимизации эффективности, добавляя более релевантные аудитории и корректируя ставки на основе прогнозируемой эффективности этих аудиторий. Privacy Sandbox — один из многих источников сигналов, которые будут доступны для машинного обучения после прекращения поддержки сторонних файлов cookie. Машинное обучение может максимизировать эффективность рекламы за счет постоянного тестирования и изучения всех лучших аудиторий, мест размещения и ставок в динамике, для разных кампаний и даже для разных рекламодателей. Стоит отметить, что сложная аналитика, выполняемая опытными специалистами, также может выявлять аналогичные корреляции.

Сокращение необходимости рекламодателям управлять аудиторией, местами размещения и ставками упростит их работу и позволит системам машинного обучения добиваться наилучших результатов. Инвестиции в автоматизированные решения в сфере рекламных технологий не только приносят пользу рекламодателям, но и могут способствовать отказу от сторонних файлов cookie.

Дополнительные сигналы для машинного обучения

Рекламные технологии всегда учитывали множество сигналов при принятии решения о назначении ставки на показ рекламы. В мире без межсайтового отслеживания файлов cookie рекламные технологии выиграют от использования всех доступных сигналов, обеспечивающих конфиденциальность, в машинном обучении для прогнозирования бизнес-результатов, таких как клики или конверсии. Следующие сигналы, обеспечивающие конфиденциальность, иногда недооцениваются, но могут существенно повлиять на релевантность рекламы в будущем, без сторонних файлов cookie:

1. Особенности рекламного объявления : анализ рекламного объявления на уровне компонентов (например, текста, изображений, дизайна) может помочь спрогнозировать эффективность для определенной аудитории или на определенных страницах, например, в зависимости от тематики объявления или от того, содержит ли оно много текста.
2. Данные собственной аудитории : издатели, маркетологи и розничные сети всё чаще создают идентификаторы собственной аудитории и сегменты, такие как аудитории, определяемые продавцами . Знание поведения пользователя на определённом сайте с течением времени позволяет лучше прогнозировать, какие объявления лучше всего подходят для этого пользователя или сегмента на этом сайте, без межсайтового профилирования. Данные собственной аудитории издателя могут помочь улучшить ставки на всех его сайтах. Эти улучшения ставок для отдельных сайтов могут в совокупности повысить эффективность всей кампании.

Решения в области рекламных технологий позволяют добиться наилучших результатов, объединяя все доступные инструменты, такие как машинное обучение и сигналы, обеспечивающие конфиденциальность, от API-интерфейсов, сохраняющих конфиденциальность, а также контекстные данные, креативные данные и собственные данные.

Заключение

После постепенного отказа от сторонних файлов cookie крайне важно, чтобы рекламная индустрия продолжала показывать релевантную рекламу и чтобы потребители получали ожидаемую ими защиту конфиденциальности. Мы понимаем, что использование новых инструментов, таких как Privacy Sandbox, требует усилий, и мы продолжим поддерживать отрасль на протяжении всего этого перехода.

В дальнейшем мы призываем вас:

1. Инвестируйте в добавление API-интерфейсов, сохраняющих конфиденциальность, таких как Topics, FLEDGE и Attribution Reporting, в ваши решения в области рекламных технологий, чтобы поддерживать распространенные сценарии использования рекламы на основе интересов после прекращения использования сторонних файлов cookie.
2. Тестируйте API Privacy Sandbox в сочетании с другими сигналами, обеспечивающими конфиденциальность, включая данные собственных издателей, чтобы оценить будущую эффективность и сформировать стратегию.
3. Увеличьте производительность, предоставив машинному обучению возможность использовать все доступные конфиденциальные данные, предоставляя максимальную свободу для обучения и оптимизации.

Индустрия рекламных технологий может выполнять множество основных функций таргетинга и назначения ставок, используя API Privacy Sandbox. Однако включение дополнительных сигналов, обеспечивающих конфиденциальность, помимо этих API, и их совместное использование дают множество преимуществ.

Инновации — неотъемлемая часть индустрии цифровой рекламы. Развивая существующие подходы к релевантности рекламы, мы можем успешно перейти от сторонних файлов cookie к более конфиденциальному и эффективному интернету.