Tilpasset målgruppe

En tilpasset målgruppe er en målbar gruppe brukere som en annonsør bygger fra sine egne data i stedet for en plattforms forhåndsbygde interesser eller demografiske kategorier. Den opprettes typisk ved å laste opp en kundeliste (e-postadresser, telefonnumre eller hashede identifikatorer), ved å merke nettstedbesøkende med en sporingspixel, eller ved å koble til app-aktivitet, og deretter matche disse dataene mot plattformens brukerbase for å finne hvor de samme personene allerede finnes på den.

De tre vanlige kildene#

De fleste tilpassede målgrupper kommer fra ett av tre steder. En kundeliste er en direkte opplasting, vanligvis e-postadresser eller telefonnumre, matchet mot plattformens registrerte brukere, nyttig for å nå eksisterende kjøpere med oppgraderings- eller reaktiveringsmeldinger. Nettsted- eller app-aktivitet kommer fra en pixel eller SDK som utløses på spesifikke handlinger, sidevisninger, produktvisninger, handlekurv-legginger, kjøp, som er den samme underliggende mekanismen remarketing-kampanjer kjører på. Engasjementsmålgrupper bygges fra personer som allerede har interagert med annonsørens annonser eller innhold direkte på plattformen, for eksempel alle som har sett en del av en videoannonse eller åpnet et skjema.

Tilpassede målgrupper som utgangspunkt for lookalikes#

Utover å rette seg mot den tilpassede målgruppen selv, er dens hovedbruk som utgangspunkt for en lignende målgruppeutvidelse: plattformen analyserer den tilpassede listens delte trekk og finner nye brukere som ligner på den. Dette er grunnen til at datakvaliteten i en tilpasset målgruppe betyr noe selv når en annonsør ikke planlegger å rette seg mot den direkte. En rotete eller for bred tilpasset liste produserer en svakere utvidelsesmålgruppe nedstrøms, så de to funksjonene er nært knyttet sammen i praksis selv om de løser forskjellige problemer.

First-party-data og personvernbegrensninger#

Å bygge nyttige tilpassede målgrupper avhenger av solide first-party-data: rene, samtykkebaserte, direkte innsamlede brukerinformasjon i stedet for tredjepartsdata kjøpt fra en megler. Personvernreguleringer og plattformpolitikk har begge blitt strengere rundt hvilke identifikatorer som kan brukes til å matche en tilpasset målgruppe og hvordan den matchingen skjer, og presser generelt mot hashede, samtykkebaserte data samlet inn direkte av annonsøren. Annonsører bør sjekke den spesifikke plattformens nåværende dokumentasjon for matchekrav og samtykkeregler i stedet for å anta at eldre opplastingsmetoder fortsatt gjelder.

Hvor dette passer inn i native- og affiliate-kanaler#

Tilpassede målgrupper er mer modne på sosiale og søkeplattformer som har registrert brukeridentitet i stor skala, men den underliggende ideen, å rette seg mot mennesker basert på data du allerede eier om dem, gjelder på tvers av kanaler. En annonsør som kjører native-annonser gjennom Taboola eller Outbrain som også eier en kundeliste eller pixel-sporet nettstedsdata, kan ofte dirigere den målgruppen gjennom en tilkoblet demand-side platform for å legge til tilpasset målgruppeinnsats på toppen av native-inventar, i stedet for å stole kun på nettverkets innebygde kontekstuelle og geografiske målgruppeinnsats. Dette betyr mest for annonsører med en etablert kundebase å trekke fra, som DTC-merker som kjører native sammen med andre kanaler, mindre for kalde affiliate-tilbud uten eksisterende kundedata å starte fra.

Å holde en tilpasset målgruppe nyttig over tid#

Lister blir utdaterte. En kundeliste lastet opp én gang og aldri oppdatert, avviker mer fra nåværende kjøperatferd hver måned, og en pixel-basert målgruppe med et kort attribusjonsvindu trenger kontinuerlige nye besøk for å forbli befolket. Å oppdatere lister på et regelmessig skjema, og fjerne identifikatorer som ikke lenger er gyldige, holder en tilpasset målgruppe (og alt som er modellert fra den) representativ for hvem merket faktisk når i dag, i stedet for hvem det nådde for et år siden.