Por que o direcionamento contextual no mobile é cada vez mais relevante na era da privacidade

Por Matt Ellinwood (Guest author)
contextual targeting privacy age - square

A indústria está enfrentando um verdadeiro desafio por conta das consequências do lançamento do iOS 14.5+, o novo framework de ATT da Apple, e sua solução de atribuição, a SKAdNetwork. Hoje, quase ninguém está alheio às dificuldades geradas por essa mudança tão radical e repentina.

Ainda temos muito o que aprender sobre como ter sucesso no ecossistema diante do iOS 14.5+ e da SKAdNetwork. Apesar disso, já chegamos a uma grande conclusão sobre a importância do acesso a dados contextuais relevantes, detalhados e escaláveis.

Embora a concorrência por usuários identificáveis tenha gerado um aumento no custo, o valor estratégico das abordagens alternativas de direcionamento (que vão além dos IDs de usuários) representa uma grande oportunidade para a ampliação do retorno sobre o seu investimento.

O que significa “contextual”?

Vamos voltar um pouco e explicar como os “dados contextuais” podem ajudar a aprimorar as fontes e tipos de dados que podem ser mensurados para impulsionar a sua performance.

Dados contextuais de exibição de anúncios podem se referir a qualquer metadado de uma solicitação de anúncios que nos diga algo sobre o ambiente de exibição no qual o anúncio está sendo veiculado. Esses dados podem ser tão abrangentes quanto a nível plataforma, como iOS vs. Android, ou tão granulares quanto a nível de recursos disponíveis ou estilo visual do conteúdo do anúncio de acordo com o subgênero do jogo no qual o anúncio é exibido.

Fora da vertical de jogos, dados mais detalhados e contextuais podem ser usados para corresponder às personas de uma marca da mesma forma como audiências baseadas em interesse costumam fazer hoje em dia. Por exemplo, o interesse de um usuário por marcas alegres, coloridas e otimistas pode ser combinado com dados de humor para a comercialização mais bem-sucedida de jogos ou marcas.

Com os dados contextuais, tentamos deduzir o máximo que o contexto de um ambiente tem a nos dizer sobre a audiência que visualiza um anúncio. Quanto mais avançados os dados, maior a nossa capacidade de prever a performance de um anúncio e o seu potencial apelo a uma audiência.

Antes, estávamos acostumados a ter acesso a um amplo armazenamento de dados que eram utilizados para prever o interesse e o engajamento de uma audiência. Agora que os dados a nível do usuário e do dispositivo são bem mais limitados, precisamos ter acesso a dados mais avançados e detalhados sobre o ambiente de visualização de um anúncio.

Entendendo o ambiente de visualização

O direcionamento contextual não é novidade, e já existem inúmeras opções disponíveis para os profissionais de marketing que buscam ampliar suas ferramentas. No entanto, é fundamental que isso seja feito em ambos os lados da solicitação de anúncio, para que seja possível capturar indicações sobre o contexto de todo o ambiente de visualização, ou seja, do publisher e também do próprio anúncio.

Por isso, os anunciantes devem combinar suas estratégias para gerar criativos com indicações sobre contextos semelhantes dentro dos ambientes de aplicativos que possuem os mesmos atributos, em alta resolução de detalhes.

Ou seja, os anunciantes precisam usar conjuntos de dados que vão além de gêneros básicos e de um ranking de performance, permitindo o acesso a sub-gêneros, recursos dos jogos e outros atributos que são grandes indicativos de interesse, permitindo que o anunciante escale seus criativos.

Essa combinação oferece aos anunciantes um conjunto exclusivo de indicações sobre os dados contextuais em todo o ambiente de exibição, o que permite uma melhor performance.  

Inteligência criativa (Tagging) – Guie o trabalho criativo por meio de insights baseados em dados para impulsionar a performance

Aplicando dados contextuais na prática

Um dos maiores desafios que os dados contextuais podem ajudar os profissionais de marketing a resolver é a dificuldade de gerenciar manualmente listas segmentadas de aplicativos e metadados, e de combiná-los de forma sistemática para executar adequadamente os objetivos da campanha. Isso se agrava com as novas regras de privacidade da Apple, que limitam a disponibilidade de dados do usuário, além da alta variabilidade do Retorno sobre Investimento (ROI), que ocorre quando os dados de performance preditiva são escassos.

É fundamental que os profissionais de marketing tenham uma solução e uma fonte de dados que os liberte das planilhas manuais e permita que a equipe de publicidade (ou de UA) se concentre em encontrar formas de impulsionar a performance e otimizar o ROI.

Análise da vertical de jogos – Otimize a performance do criativo para obter maior LTV e alcance, utilizando “recursos contextuais” nos aplicativos do anunciante e do publisher.

Os profissionais de marketing podem criar listas de permissões em escala, encontrando e utilizando conjuntos de dados contextuais que descrevem ambos os lados do ambiente de anúncios usando os mesmos termos. Aqui, o desafio é encontrar soluções que possam trazer fontes de dados confiáveis e uma tecnologia que permita a execução de milhares de criativos e campanhas.

Entre os fatores que você deve avaliar sobre a sua abordagem de segmentação contextual estão o seu nível de confiança nos dados, além de avaliar se esses dados são avançados e diferenciados o suficiente para que você formule hipóteses que possam ser testadas repetidamente.

Conjuntos de dados que vão somente até o nível de gênero ou de pontuações no aplicativo funcionam apenas até certo ponto. Lembre-se também de que você precisará indexar seus próprios criativos e aplicar uma metodologia consistente para ter confiança em seus resultados, tudo sem se sobrecarregar com muito trabalho.

Critérios para o sucesso

Em um mundo centrado na privacidade, embora conjuntos de dados contextuais avançados sejam uma possível fonte de insights e de aumento da performance, esses dados devem atender a três critérios:

1) Os dados devem ser acionáveis.

2) Tanto os dados como as ações informadas devem ser escaláveis.

3) É preciso que seja possível mensurar os resultados de nossas estratégias baseadas em dados contextuais.

“Dados acionáveis” significa que os dados devem ser confiáveis o suficiente para que seja possível tirar conclusões e agir em termos de execução da campanha.

Por exemplo, um conjunto de dados unilateral sobre a popularidade ou a performance do aplicativo não é confiável o suficiente para a formulação de estratégias sofisticadas. Ter um conjunto de gêneros e sub-gêneros, informações sobre elementos e recursos, personagens, humores e estilo de um jogo, que permitem uma definição clara do público específico em ambos os lados do ambiente de visualização, permitirá que você desenvolva e teste hipóteses concretas com base em resultados repetidos.

Assim que um conjunto de dados mais detalhado é identificado, o segundo critério se torna fundamental: os dados devem ser escaláveis.

Esse sempre foi o maior teste pelo qual os dados de direcionamento devem passar. Os melhores dados primários de audiências são valiosos por sua capacidade de gerar resultados em grande escala, e o limite desse alcance costuma ser o primeiro obstáculo.

Para dados contextuais, que buscam uma intersecção única entre a visualização e o ambiente, a escala será um problema.

Por fim, os resultados devem ser mensuráveis. Os experimentos devem ser estruturados e executados de forma que o aumento ligado a uma hipótese possa ser mensurado e verificado. 

Como sempre, isolar os sinais de segmentação contextual e de correspondência será um desafio em meio ao ruído de uma campanha ativa, e o gerenciamento da sua campanha para dados contextuais provavelmente terá que ser tão  cuidadoso quanto o de outros tipos de segmentação.

Principais conclusões

Com a intensificação das iniciativas de privacidade prevista para o próximo ano, e com o aumento da busca por novas vantagens de performance na indústria como um todo, espera-se que os conjuntos de dados contextuais avançados se tornem cada vez mais valiosos, sendo aplicados com maior rigor.

Os anunciantes devem buscar soluções escaláveis para se destacar no ecossistema e obter uma performance extraordinária.

Os gerentes de UA devem avaliar se analisaram as melhores fontes disponíveis para obter dados escaláveis que não estão a nível do usuário, e se são capazes de executar estratégias de campanhas que não apenas usam esses dados como também impulsionam a performance. 

Matt Ellinwood

Matt Ellinwood é o diretor de gestão de produtos da Vungle, e lidera os produtos da  Demand Side Platform (DSP), produtos de dados e iniciativas de privacidade. Possui experiência em tecnologia de anúncios focada em produtos de dados e performance, incluindo a segmentação de audiências, testes e análises de performance. Antes de trabalhar na Vungle, ele era o responsável pelos produtos de dados na TubeMogul (que hoje é a Adobe Ad Cloud).

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