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Jan 26, 2024

Como a IA está resolvendo o problema de privacidade dos anunciantes

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Longe vão os dias de publicar alguns grandes e ousados ​​spreads em uma revista popular ou lançar uma aquisição de página inicial digital em alguns sites de editores de alto tráfego. Até o próximo ano, o mercado global de plataforma cruzada e publicidade móvel deve atingir quase US$ 300 bilhões. Portanto, lançar uma campanha que abrange redes sociais, display, streaming e muito mais não é exceção. É a (nova) regra.

Embora essa abordagem lance uma rede mais ampla e permita que as marcas encontrem os consumidores onde eles estão, dois desafios continuam a preocupar muito os anunciantes: segmentar anúncios de maneira consistente e eficaz para públicos relevantes e, a partir daí, atribuir desempenho aos resultados comerciais. Essas preocupações existem em todas as plataformas – e quanto mais extensões de campanha, geralmente, mais obscuros os esforços de segmentação e atribuição parecem se tornar.

Agora, porém, há uma nova camada. Os regulamentos de privacidade aprimorados significam que os anunciantes estão perdendo o acesso a detalhes granulares que antes ajudaram a aprimorar a segmentação da campanha e o desempenho geral.

As políticas de privacidade aprimoradas estão tornando a publicidade digital ainda mais desafiadora. Embora a identificação e o direcionamento eficaz para públicos discretos em escala sempre tenham sido uma tarefa difícil, os dados que antes orientavam essas decisões agora estão fora de questão.

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Mas vai mais fundo. Grande parte dos dados que os anunciantes podem coletar é puramente estimativa - muitos usuários optam por não rastrear no local e no aplicativo. Até 88% dos usuários do Facebook em todo o mundo - e 96% nos EUA - optaram por não rastrear aplicativos, por exemplo. Combine esses números impressionantes com políticas de privacidade específicas da plataforma e os anunciantes estão encarando métricas incompletas com mais frequência do que nunca.

Cada vez mais, as marcas têm usado a inteligência artificial (IA) para melhorar a segmentação e a atribuição. A IA pode ajudar os anunciantes a alcançar o público desejado com base em insumos criativos. Compare essa abordagem com o antigo jogo de adivinhação em que a segmentação de público pré-planejada orientava a estratégia.

Ao aproveitar a IA, tanto as plataformas quanto os anunciantes podem otimizar melhor a segmentação de base mais ampla, contando com os algoritmos da plataforma de mídia para coletar inúmeros pontos de dados enquanto entregam as mensagens certas para os usuários certos no momento certo.

A IA também está melhorando a medição e a atribuição, preenchendo as lacunas de percepção que as políticas de privacidade modernas estão criando. Usando a modelagem preditiva, os anunciantes agora podem preencher essas lacunas de maneira eficiente e eficaz.

Algoritmos orientados por IA podem analisar grandes quantidades de dados, identificando padrões e insights que ajudam a encontrar, engajar e ativar seus clientes ideais. Nenhum planejador de mídia humano seria capaz de executar neste nível e nesta velocidade.

Igualmente importante, com a IA, os anunciantes podem ir além dos dados demográficos, explorando sinais comportamentais e contextuais para fornecer anúncios mais relevantes ao público. A modelagem semelhante ainda pode ser aplicada aqui também - trabalhando com um conjunto de dados específico; os anunciantes podem criar públicos-alvo semelhantes com base no grau de alinhamento de indivíduos e segmentos com o público-alvo original. Muitos insights conectivos que os algoritmos de mídia modernos podem revelar foram anteriormente ocultos de anunciantes e especialistas em mídia.

A IA pode ajudar os anunciantes a entregar mensagens muito mais relevantes para consumidores individuais com base em seus interesses, histórico de navegação e outros fatores-chave. Essa abordagem pode ajudar a aumentar o engajamento e as conversões, fornecendo conteúdo mais perceptível quando, onde e como os consumidores têm maior probabilidade de realizar uma ação.

Como o algoritmo alimenta muitos elementos criativos diferentes para um público mais amplo, ele aprende rapidamente quem responde a quais tipos de anúncio em quais ambientes. Isso permite que os sistemas baseados em IA otimizem a entrega com base em sinais comportamentais. Ele reconhece que esse tipo de consumidor que vê este anúncio nesta plataforma neste momento, por exemplo, provavelmente clicará, navegará e realizará uma ação crítica – seja uma compra, opt-in por e-mail ou outro KPI.