जीरो-पार्टी डेटा

जीरो-पार्टी डेटा वह जानकारी है जो एक ग्राहक किसी ब्रांड के साथ जानबूझकर और सक्रिय रूप से साझा करता है, जैसे उनकी बताई गई प्राथमिकताएं, खरीदारी के इरादे, या वे कैसे संपर्क किए जाना पसंद करेंगे, उस डेटा के विपरीत जो एक ब्रांड व्यवहार का अवलोकन करके अनुमान लगाता है। इस शब्द को "ग्राहक ने हमें सीधे क्या बताया" और "हमने उनके काम को देखकर क्या पता लगाया" के बीच एक स्पष्ट रेखा खींचने के लिए गढ़ा गया था।

यह फर्स्ट-पार्टी डेटा से कैसे भिन्न है#

फर्स्ट-पार्टी डेटा ब्रांड की अपनी संपत्तियों पर ग्राहक के वास्तविक व्यवहार, पृष्ठ दृश्य, खरीदारी इतिहास, ईमेल खुलने से एकत्र किया जाता है। यह मूल्यवान है और थर्ड-पार्टी डेटा की तुलना में अधिक गोपनीयता-अनुकूल है, लेकिन फिर भी यह अनुमानित है: एक ब्रांड व्यवहार की व्याख्या कर रहा है, सीधे नहीं पूछ रहा है। जीरो-पार्टी डेटा अनुमान लगाने के चरण को छोड़ देता है। एक क्विज़ जो पूछती है "आपकी त्वचा का प्रकार क्या है," एक प्राथमिकता केंद्र जहाँ एक ग्राहक यह चुनता है कि वह किस श्रेणी के ईमेल चाहता है, या एक खरीदारी के बाद का सर्वेक्षण जो पूछता है कि कोई क्यों खरीदारी कर रहा है, सभी जीरो-पार्टी डेटा उत्पन्न करते हैं, क्योंकि विज्ञापनदाता के ग्राहक ने इसे स्वयं बताया, इस बात की स्पष्ट जागरूकता के साथ कि वे इसे साझा कर रहे हैं।

यह प्रत्यक्षता ही वह कारण है कि इसे व्यक्तिगतकरण के लिए उच्च-विश्वास वाला माना जाता है: यहाँ कोई अनुमान नहीं लगाना पड़ता कि क्या एक क्लिक का मतलब वास्तविक रुचि था या यह एक दुर्घटना थी, क्योंकि ग्राहक ने आपको स्पष्ट रूप से बता दिया।

ब्रांड इसका अधिक क्यों एकत्र कर रहे हैं#

जैसे-जैसे कुकी-रहित लक्ष्यीकरण के तरीके थर्ड-पार्टी ट्रैकिंग द्वारा किए जाने वाले कार्यों के कुछ हिस्सों को प्रतिस्थापित करते हैं, ब्रांडों ने ग्राहकों से सीधे उस जानकारी के लिए पूछने पर अधिक जोर दिया है जिसकी उन्हें आवश्यकता है, बजाय सहमति प्रतिबंधों के आसपास इसका अनुमान लगाने की कोशिश करने के। यह अपने आप में एक तंत्र के रूप में भी अच्छी तरह से रूपांतरित करता है: एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई क्विज़ या प्राथमिकता फ़ॉर्म एक लैंडिंग पेज पर एक वैध जुड़ाव की रणनीति है, न कि केवल एक डेटा-संग्रह आवरण, जब यह ग्राहक को जानकारी के बदले में कुछ वापस देता है (एक सिफारिश, एक छूट, एक अधिक प्रासंगिक अनुभव)।

व्यापार-बंद पैमाने और ईमानदारी है। जीरो-पार्टी डेटा केवल उन ग्राहकों को कवर करता है जो सक्रिय रूप से भाग लेने को तैयार हैं, जो निष्क्रिय व्यवहारिक ट्रैकिंग की तुलना में एक छोटा और स्व-चयनित समूह है, और इसकी उपयोगिता ग्राहकों के प्रोत्साहन के लिए फॉर्म को खेलने के बजाय सटीक उत्तर देने पर निर्भर करती है।

नेटिव और एफिलिएट ट्रैफ़िक चलाने वाले विज्ञापनदाताओं के लिए यह कहाँ फिट बैठता है#

नेटिव और एफिलिएट अभियान चलाने वाले मीडिया खरीदारों के लिए, जीरो-पार्टी डेटा एक लक्ष्यीकरण इनपुट के रूप में कम और एक लैंडिंग-पेज और फ़नल डिज़ाइन विकल्प के रूप में अधिक दिखाई देता है: एक ऑफर रिवील से पहले एक छोटी क्विज़, या चेकआउट से पहले एक प्राथमिकता चरण, जो रूपांतरण ट्रैकिंग की गुणवत्ता में सुधार करता है और विज्ञापनदाता को उस खंड को रिटारगेट करने के लिए एक साफ़ संकेत देता है जो पहले से ही आपको बता चुका है कि वह क्या चाहता है, इसके अतिरिक्त कि जो भी जियो टार्गेटिंग पहले से ही दर्शकों को संकीर्ण कर रही है। यह स्वाभाविक रूप से एक डेटा क्लीन रूम दृष्टिकोण के साथ जोड़ा जाता है जब एक ब्रांड उस बताई गई प्राफ़रेंस डेटा को एक प्लेटफ़ॉर्म के दर्शकों के साथ जोड़ना चाहता है बिना किसी पक्ष के कच्चे रिकॉर्ड को उजागर किए।

एक प्राथमिकता क्विज़ के आसपास एक नया लैंडिंग फ़नल बनाने से पहले, यह जांचना उचित है कि क्या आपके वर्टिकल में प्रतिस्पर्धी पहले से ही एक समान यांत्रिकी चला रहे हैं। OpenAdLibrary का विज्ञापन इंटेलिजेंस इंडेक्स नेटवर्क और वर्टिकल्स में लाइव क्रिएटिव और लैंडिंग-पेज पैटर्न देखना सीधा कर देता है।