Audiență Personalizată

O audiență personalizată este un grup țintă de utilizatori pe care un advertiser îl construiește din propriile date, și nu din categoriile predefinite de interes sau demografice ale unei platforme. Este creată de obicei prin încărcarea unei liste de clienți (adrese de email, numere de telefon sau identificatori hash), prin marcarea vizitatorilor site-ului cu un pixel de urmărire, sau prin conectarea activității din aplicație, după care acele date sunt potrivite cu baza de utilizatori a platformei pentru a găsi unde aceleași persoane există deja pe ea.

Cele trei surse comune#

Majoritatea audiențelor personalizate provin dintr-unul dintre cele trei locuri. O listă de clienți este o încărcare directă, de obicei adrese de email sau numere de telefon, potrivită cu utilizatorii înregistrați ai platformei, utilă pentru a ajunge la cumpărătorii existenți cu mesaje de upselling sau reactivare. Activitatea pe site sau în aplicație provine de la un pixel sau SDK care se declanșează la acțiuni specifice, vizualizări de pagină, vizualizări de produs, adăugări în coș, achiziții, care este același mecanism de bază pe care rulează campaniile de remarketing. Audiențele de angajament sunt construite din persoane care au interacționat deja cu anunțurile sau conținutul advertiserului direct pe platformă, cum ar fi oricine a vizionat o porțiune dintr-un anunț video sau a deschis un formular.

Audiențele personalizate ca bază pentru audiențe lookalike#

Pe lângă targetarea audienței personalizate în sine, principala sa altă utilizare este ca bază pentru o extindere de audiență similară: platforma analizează trăsăturile comune ale listei personalizate și găsește utilizatori noi care seamănă cu ea. Acesta este motivul pentru care calitatea datelor dintr-o audiență personalizată contează chiar și atunci când un advertiser nu plănuiește să o ținteze direct. O listă personalizată dezordonată sau prea largă produce o audiență de extindere mai slabă în aval, așa că cele două funcționalități sunt strâns legate în practică, chiar dacă rezolvă probleme diferite.

Datele first-party și constrângerile de confidențialitate#

Construirea unor audiențe personalizate utile depinde de date first-party solide: informații curate, consimțite, colectate direct de la utilizatori, și nu date third-party cumpărate de la un broker. Reglementările de confidențialitate și politicile platformelor s-au strâns în jurul a ceea ce identificatori pot fi folosiți pentru a potrivi o audiență personalizată și a modului în care se face acea potrivire, împingând în general către date hash, consimțite, colectate direct de advertiser. Advertiserii ar trebui să verifice documentația curentă a platformei specifice pentru cerințele de potrivire și regulile de consimțământ, mai degrabă decât să presupună că metodele mai vechi de încărcare se mai aplică.

Unde se încadrează acest lucru în funnel-urile native și de afiliere#

Audiențele personalizate sunt mai mature pe platformele sociale și de căutare care dețin identitatea utilizatorilor înregistrați la scară largă, dar ideea de bază, targetarea persoanelor pe baza datelor pe care le deții deja despre ele, se aplică pe toate canalele. Un advertiser care rulează anunțuri native prin Taboola sau Outbrain și care deține și o listă de clienți sau date de site urmărite prin pixel poate adesea direcționa acea audiență printr-o platformă demand-side conectată pentru a aplica targetarea pe audiență personalizată pe inventarul native, în loc să se bazeze doar pe segmentările contextuale și de geo-targeting predefinite ale rețelei. Acest lucru contează cel mai mult pentru advertiserii care au o bază de clienți stabilită de la care să tragă, cum ar fi brandurile DTC care rulează anunțuri native alături de alte canale, și mai puțin pentru ofertele de afiliere cold care nu au date existente de clienți de la care să pornească.

Menținerea unei audiențe personalizate utile în timp#

Listele se învechesc. O listă de clienți încărcată o dată și niciodată actualizată se îndepărtează din ce în ce mai mult de comportamentul actual al cumpărătorilor în fiecare lună, iar o audiență bazată pe pixel cu o fereastră de atribuire scurtă are nevoie de vizite noi continue pentru a rămâne populată. Actualizarea listelor pe un program regulat și eliminarea identificatorilor care nu mai sunt valizi menține o audiență personalizată (și orice modelat din ea) reprezentativă pentru cine ajunge brandul astăzi, și nu pentru cine a ajuns acum un an.