Publikumssegment

Et publikumssegment er en gruppe mennesker defineret ved fælles karakteristika eller adfærd, demografi, interesser, tidligere køb, webstedsaktivitet, som en annoncør eller et annoncenetværk målretter som en enhed i stedet for at vise den samme annonce til alle. Segmenter omdanner rådata til noget, et budsystem faktisk kan handle på.

Hvad bygger et segment#

Segmenter konstrueres fra en blanding af kilder: First-Party Data indsamlet direkte fra dit websted eller din app, tredjepartsdata licenseret fra mæglere eller platforme, og udledte signaler som det indhold nogen læser eller den Geo Targeting region de browser fra. En Data Management Platform er det typiske stykke infrastruktur, der indtager alt dette og pakker det i segmenter, en annoncør kan vælge i et købsinterface.

Almindelige segmenttyper inkluderer demografiske (alder, køn, indkomstgruppe), adfærdsmæssige (nylige købere, kurvforladere, gentagne besøgende), interessebaserede (folk, der konsekvent interagerer med indhold om fitness eller personlig økonomi) og lookalike (folk, der ligner en eksisterende kundeliste, bygget af en Demand-Side Platform eller netværkets egen modellering).

Segmenter i native annoncering specifikt#

Native netværk har en tendens til at bygge lettere segmenter end de store walled gardens, da de ikke har den samme first-party login-graf, som en søge- eller socialmedieplatform har. Meget native målretning fungerer på niveau med udgiverkategori og Contextual Targeting, effektivt et proxy-segment bygget ud fra hvor annoncen kører, snarere end præcis hvem der ser den. Annoncører lægger deres egne remarketing-segmenter oven på gennem pixels, når nogen har besøgt deres websted én gang.

Dette betyder noget for vertikalvalg også. Hvis du tester en ny Vertical (Affiliate Marketing), former de segmentmuligheder et netværk tilbyder, eller ikke tilbyder, for den niche, hvor stramt du kan målrette, før du har opbygget din egen first-party remarketing-pulje.

Læsning af segmenter fra en konkurrents aktivitet#

Du vil ikke se de nøjagtige segmentdefinitioner en konkurrent bruger, de data forbliver i deres annoncekonto. Hvad du kan se, er resultatet: hvilke udgiverkategorier og geos et tilbud bliver ved med at køre på, hvilket fortæller dig meget om segmentet, de er landet på, selv uden de rå målretningsindstillinger. At trække det mønster fra en konkurrents indfangede kreative historik gennem et Ad Intelligence view er en hurtigere genvej end at starte segmenttestning fra en ren tavle.

Segmenter forfalder også. Et publikum, der konverterede godt for seks måneder siden på et tilbud, har ofte brug for opdatering, når Creative Fatigue sætter ind og de samme mennesker allerede har set annoncen flere gange. At observere om en konkurrent bliver ved med at rotere annoncekreativer på den samme udgiverklynge, kontra at opgive den, er en god proxy for om deres segment stadig performer.

En praktisk bemærkning om overlap#

Segmenter overlapper ofte mere, end mediabuyere antager. Et segment med "nylige søgere efter boliglånsrenter" og et segment med "boligejere over 50" vil dele en stor del af de samme mennesker, hvilket er en del af grunden til, at kørsel af flere lignende segmenter på én gang ofte bare deler dit eget budget mod dig selv i stedet for at nå virkelig nye leads. At tjekke for den slags overlap før du skalerer forbrug på tværs af flere segmentmuligheder betaler sig normalt mere end at tilføje en fjerde eller femte variant oven på tre, der allerede ser næsten identiske ud.