कस्टम ऑडियंस

कस्टम ऑडियंस उपयोगकर्ताओं का एक टार्गेट करने योग्य समूह है जिसे एक विज्ञापनदाता प्लेटफ़ॉर्म की पूर्व-निर्मित रुचि या जनसांख्यिकीय श्रेणियों के बजाय अपने स्वयं के डेटा से बनाता है। इसे आमतौर पर एक ग्राहक सूची (ईमेल, फ़ोन नंबर, या हैश किए गए पहचानकर्ता) अपलोड करके, ट्रैकिंग पिक्सेल के साथ वेबसाइट विज़िटर को टैग करके, या ऐप गतिविधि को कनेक्ट करके बनाया जाता है, फिर उस डेटा को प्लेटफ़ॉर्म के उपयोगकर्ता आधार के खिलाफ मिलान किया जाता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि वही लोग पहले से ही उस पर कहाँ मौजूद हैं।

तीन सामान्य स्रोत#

अधिकांश कस्टम ऑडियंस तीन स्थानों में से एक से आती हैं। एक ग्राहक सूची एक सीधी अपलोड है, आमतौर पर ईमेल या फ़ोन नंबर, जो प्लेटफ़ॉर्म के पंजीकृत उपयोगकर्ताओं के खिलाफ मिलान की जाती है, जो मौजूदा खरीदारों को अपसेल या पुनः सक्रियता संदेश देने के लिए उपयोगी है। वेबसाइट या ऐप गतिविधि विशिष्ट क्रियाओं, पेज व्यू, उत्पाद व्यू, कार्ट जोड़, खरीदारी पर फायर होने वाले पिक्सेल या SDK से आती है, जो रीमार्केटिंग अभियानों के चलने वाला वही अंतर्निहित तंत्र है। एंगेजमेंट ऑडियंस उन लोगों से बनाई जाती हैं जिन्होंने पहले से ही प्लेटफ़ॉर्म पर सीधे विज्ञापनदाता के विज्ञापनों या सामग्री के साथ इंटरैक्शन किया है, जैसे कि कोई भी जिसने वीडियो विज्ञापन का एक हिस्सा देखा हो या फॉर्म खोला हो।

लुकअलाइक के लिए बीज के रूप में कस्टम ऑडियंस#

कस्टम ऑडियंस को स्वयं टार्गेट करने से परे, इसका मुख्य अन्य उपयोग समान-ऑडियंस विस्तार के लिए बीज के रूप में है: प्लेटफ़ॉर्म कस्टम सूची की साझा विशेषताओं का विश्लेषण करता है और नए उपयोगकर्ताओं को ढूंढता है जो इसके समान हैं। इसीलिए कस्टम ऑडियंस में डेटा गुणवत्ता तब भी मायने रखती है जब कोई खरीदार इसे सीधे टार्गेट करने की योजना नहीं बना रहा हो। एक अव्यवस्थित या अत्यधिक व्यापक कस्टम सूची डाउनस्ट्रीम एक कमजोर विस्तार ऑडियंस उत्पन्न करती है, इसलिए व्यवहार में दोनों सुविधाएँ निकटता से जुड़ी हुई हैं भले ही वे अलग-अलग समस्याओं का समाधान करती हों।

फर्स्ट-पार्टी डेटा और गोपनीयता प्रतिबंध#

उपयोगी कस्टम ऑडियंस बनाना मजबूत फर्स्ट-पार्टी डेटा पर निर्भर करता है: साफ, सहमति प्राप्त, सीधे एकत्र किया गया उपयोगकर्ता जानकारी न कि किसी ब्रोकर से खरीदा गया थर्ड-पार्टी डेटा। गोपनीयता विनियमन और प्लेटफ़ॉर्म नीति दोनों ने उन पहचानकर्ताओं के आसपास कसकर किया है जिनका उपयोग कस्टम ऑडियंस से मिलान करने के लिए किया जा सकता है और वह मिलान कैसे होता है, आम तौर पर हैश किए गए, सहमति प्राप्त डेटा की ओर धकेलते हुए जो विज्ञापनदाता द्वारा सीधे एकत्र किया गया हो। खरीदारों को पुराने अपलोड तरीकों के अभी भी लागू होने की धारणा बनाने के बजाय मिलान आवश्यकताओं और सहमति नियमों के लिए विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म की वर्तमान दस्तावेज़ीकरण जाँचनी चाहिए।

यह नेटिव और एफिलिएट फनल में कहाँ फिट बैठता है#

कस्टम ऑडियंस सोशल और सर्च प्लेटफ़ॉर्म पर अधिक परिपक्व हैं जो पंजीकृत-उपयोगकर्ता पहचान को बड़े पैमाने पर रखते हैं, लेकिन अंतर्निहित विचार, लोगों को उस डेटा के आधार पर टार्गेट करना जो आपके पास पहले से उनके बारे में है, चैनलों में लागू होता है। Taboola या Outbrain के माध्यम से नेटिव विज्ञापन चलाने वाला एक खरीदार जिसके पास ग्राहक सूची या पिक्सेल-ट्रैक किया गया साइट डेटा भी है, अक्सर उस ऑडियंस को कनेक्टेड डिमांड-साइड प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से रूट कर सकता है ताकि नेटिव इन्वेंटरी के शीर्ष पर कस्टम-ऑडियंस टार्गेटिंग की परत चढ़ाई जा सके, न कि केवल नेटवर्क की अंतर्निहित संदर्भिक और जियो टार्गेटिंग पर निर्भर रहकर। यह उन विज्ञापनदाताओं के लिए सबसे अधिक मायने रखता है जिनके पास आकर्षित करने के लिए एक स्थापित ग्राहक आधार है, जैसे DTC ब्रांड अन्य चैनलों के साथ नेटिव चला रहे हैं, कम उन ठंडे एफिलिएट ऑफ़र के लिए जिनके पास बीज के लिए कोई मौजूदा ग्राहक डेटा नहीं है।

समय के साथ एक कस्टम ऑडियंस को उपयोगी बनाए रखना#

सूचियाँ बासी हो जाती हैं। एक बार अपलोड की गई और कभी ताज़ा नहीं की गई ग्राहक सूची हर महीने वर्तमान खरीदार व्यवहार से और दूर होती जाती है, और छोटी एट्रिब्यूशन विंडो वाली पिक्सेल-आधारित ऑडियंस को आबादी बनाए रखने के लिए निरंतर नए विज़िट की आवश्यकता होती है। सूचियों को नियमित शेड्यूल पर ताज़ा करना, और उन पहचानकर्ताओं को हटाना जो अब मान्य नहीं हैं, एक कस्टम ऑडियंस (और उससे मॉडल की गई किसी भी चीज़) को उस ब्रांड द्वारा वास्तव में आज तक पहुँचे जाने वाले लोगों का प्रतिनिधित्व करने के लिए बनाए रखता है न कि एक साल पहले तक पहुँचे गए लोगों का।