Intent Data
Az intent data viselkedési bizonyíték, keresések, oldallátogatások, ismételt böngészés, amely azt jelzi, hogy valaki aktívan halad egy vásárlás felé, és ez teszi lehetővé a hirdetők számára, hogy a pillanatra célozzanak, nem csak a demográfiai csoportra.

Az intent data viselkedési információ, olyan dolgok, mint a keresési lekérdezések, elolvasott tartalom, megtekintett termékek vagy ismételt látogatások, amelyek azt jelzik, hogy egy személy éppen most aktívan halad egy vásárlás vagy döntés felé. A hirdetők és hirdetési hálózatok ezt használják arra, hogy licitáljanak és megcélozzák azokat az embereket, akik a legvalószínűbben hamarosan konvertálnak, ahelyett, hogy pusztán a kor vagy a helyszín demográfiai adataiból találgatnának.
First-party vs. third-party intent#
A first-party intent adatok a saját tulajdonú felületeidről származnak: termékoldal-megtekintések, kosárelhagyások, e-mail-megnyitások, ismételt oldallátogatások, egy űrlap, amit valaki elkezdett, de nem fejezett be. Teljes mértékben a tiéd, és általában a legerősebb rendelkezésre álló prediktor, mivel valós interakciót tükröz a te konkrét ajánlatoddal.
A third-party intent adatok sok webhely és alkalmazás között aggregáltak, gyakran adatbrókerek, Demand-Side Platforms vagy Data Management Platforms által, majd eladva vagy licencelve azoknak a hirdetőknek, akik olyan embereket szeretnének elérni, akik érdeklődést mutatnak egy téma iránt a web más részein. Szélesebb a lefedettség, de zajosabb a jel, és nehezebb lett begyűjteni, mivel a böngészők korlátozzák a cross-site követést.
Hogyan használják a natív hirdetési hálózatok#
A keresési hirdetéseknek könnyű dolguk van: egy lekérdezés explicit intent. A Taboola, Outbrain és MGID-hez hasonló natív hirdetési hálózatoknak főleg nincs meg ez a luxus, mivel widgetjeik a kiadói tartalomban helyezkednek el, nem pedig egy keresési eredményoldalon. Ehelyett a Contextual Targeting-re támaszkodnak, a hirdetés megjelenési oldalának témájára és kategóriájára, az intent proxyjaként, kombinálva azzal a First-Party Data-val, amit a hirdető visszajuttat pixeleken és konverziós eseményeken keresztül.
A Geo Targeting gyakran rétegeződik rá. Egy nyugdíjtervezési ajánlatot futtató hirdető pénzügyi és hírtartalmakat fog megcélozni meghatározott országokban, és teljesen kihagyja a szórakoztató tartalmakat, a tartalom kontextust használva helyettesítőként a demográfiai és intent jelérték helyett, amit valójában szeretne.
Intent jelek kiolvasása kívülről#
Nem láthatod egy versenytárs first-party adatait, de sokat következtethetsz abból, hogy hol és mennyi ideig futtatnak egy kreatívet. Ha egy hirdető ugyanazt a céloldalt tartja élőben egy szűk kiadói kategória- és földrajzi sávban hetekig, valószínűleg talált egy tartalmi szintű intent egyezést, amely konvertál. Ha ugyanaz az ajánlat vékonyan terjed el kapcsolat nélküli kategóriák között, valószínűleg széles lefedettséget tesztel, nem pedig egy pontos szegmenst.
Ez az egyik hasznosabb módja annak, hogyan lehet használni a rögzített kreatívok indexét: húzz elő egy Native Ad Spy Tool nézetet egy versenytárs Media Buying tevékenységéről, és nézd meg az elterjedést, nem csak a címsort. A hosszú élettartam plusz egy szoros kiadói klaszter észszerű jele annak, hogy az Ad Hook mögötti intent egyezés elég jól működött ahhoz, hogy a hirdetés tovább fusson.
Az intent adatok minősége sok vertikális piacon nagyobb versenyelőnnyé vált, mint önmagában a kreatív, egyszerűen azért, mert annyi hirdető futtat hasonló hookokat. Az, aki a megfelelő pillanatot célozza, gyakran megnyeri az aukciót, még egy közepes címsorral is.





