Cách hoạt động của Nhắm mục tiêu Quảng cáo Native (Ngữ cảnh, Sở thích & Hậu Cookie)

Quảng cáo native nhắm mục tiêu người dùng thông qua sự kết hợp của tín hiệu ngữ cảnh (trang và danh mục mà họ đang đọc), dữ liệu khán giả sở hữu của mạng (thiết bị, địa lý, lịch sử duyệt trong mạng nhà xuất bản của mình), và các đầu vào do nhà quảng cáo cung cấp như pixel tái nhắm và phân khúc tương đồng, được chạy qua một cuộc đấu giá thời gian thực thay vì mua vị trí cố định. Không có một cơ chế "nhắm mục tiêu native" duy nhất; nó là một tập hợp các tùy chọn chồng chầm chập, và mức độ trọng số của mỗi tùy chọn phụ thuộc vào mạng và mục tiêu chiến dịch.

Nhắm mục tiêu ngữ cảnh: lớp lâu nhất, hiện là bền nhất#

Mỗi mạng native cho phép bạn nhắm mục tiêu theo danh mục nội dung và từ khóa: bài viết tài chính, nội dung sức khỏe, đánh giá ô tô, v.v. Đây là hình thức nhắm mục tiêu ít xâm phạm nhất vì không cần biết gì về người dùng cá nhân, chỉ cần biết họ đang đọc gì. Nó cũng đã trở thành lớp có sức bền lâu nhất khi cookie bên thứ ba bị hạn chế, vì nhắm mục tiêu ngữ cảnh không dựa vào định danh xuyên trang.

Nhắm mục tiêu ngữ cảnh trên các mạng native thường sâu hơn một danh mục rộng. Taboola và Outbrain đều cung cấp khả năng nhắm mục tiêu ở mức trang và phần, vì vậy bạn có thể đặt giá cụ thể vào một chuyên mục sức khỏe của nhà xuất bản hoặc phần tài chính cá nhân thay vì toàn bộ miền. Độ chi tiết này thường là công cụ tốt hơn so với nhắm mục tiêu khán giả cho các nhà quảng cáo trong các danh mục được quy định, vì nó kiểm soát rủi ro kề nhau một cách trực tiếp.

Nhắm mục tiêu sở thích và hành vi#

Ngoài ngữ cảnh, các mạng xây dựng hồ sơ sở thích dựa trên hành vi duyệt web trong phạm vi nhà xuất bản của mình (người dùng đọc gì, nhấp vào gì và lưu lại gì trên các trang trong mạng). Đây là dữ liệu sở hữu của mạng, mặc dù bao phủ nhiều miền nhà xuất bản, vì nó được thu thập dưới mối quan hệ theo dõi của mạng với các trang đó. Dữ liệu này được dùng để tạo các phân khúc sở thích rộng (người muốn mua ô tô, người nghiên cứu du lịch, người đọc nội dung sức khỏe) mà nhà quảng cáo có thể chồng lên nhắm mục tiêu ngữ cảnh và địa lý.

Tái nhắm: dựa trên pixel và vẫn là công cụ có ý định cao nhất#

Đặt pixel của mạng lên trang của bạn và bạn có thể tái nhắm những khách truy cập chưa chuyển đổi bằng vị trí native khi họ duyệt các trang khác trong mạng. Điều này vẫn là một trong những công cụ mạnh nhất trong native vì nó dựa trên mối quan hệ sở hữu trực tiếp (pixel và khách truy cập của bạn), không phải đồ thị cookie bên thứ ba. Đó cũng là lý do tại sao tái nhắm native vẫn được bảo vệ tốt hơn so với các cuộc thảo luận về việc loại bỏ cookie ảnh hưởng mạnh đến quảng cáo hiển thị và xã hội.

Địa lý, thiết bị và lịch trình#

Đây là các yếu tố cơ bản trên mọi mạng: địa lý quốc gia và thường là khu vực/thành phố nhắm mục tiêu địa lý, loại thiết bị (desktop, mobile, tablet) và hệ điều hành, loại kết nối trên di động, và lịch trình theo giờ/ngày trong tuần. Không có yếu tố nào trong số này phụ thuộc vào việc giải quyết định danh, vì vậy các chiến dịch native ít bị ảnh hưởng bởi mất định danh hơn so với mua quảng cáo hiển thị programmatic dựa vào dữ liệu luồng đấu giá.

"Hậu cookie" thực sự thay đổi gì#

Các phần của nhắm mục tiêu native bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi việc loại bỏ cookie bên thứ ba luôn là lớp mỏng nhất: các hồ sơ hành vi xuyên trang được ghép lại ngoài dữ liệu sở hữu của một mạng duy nhất. Các mạng native ít phụ thuộc vào điều này hơn so với quảng cáo hiển thị programmatic trên web mở, vì phần lớn stack nhắm mục tiêu của native (ngữ cảnh, dữ liệu sở thích của mạng, pixel nhà quảng cáo, địa lý/thiết bị) không cần định danh chung bên thứ ba. Đó là một trong những lý do khiến native vẫn duy trì được vị thế trong khi một số hình thức nhắm mục tiêu dựa trên ID của quảng cáo hiển thị và xã hội trở nên kém hiệu quả. Các phương pháp dạng cohort và xác suất đang lấp đầy những khoảng trống còn lại, nhưng câu trả lời trung thực là hầu hết các nhà mua native không cần thay đổi sách hướng dẫn nhắm mục tiêu nhiều như các nhà mua quảng cáo hiển thị programmatic.

Phân khúc thị trường khán giả và đối tác dữ liệu bên thứ ba#

Một số mạng bổ sung các phân khúc khán giả bên thứ ba thông qua hợp tác với nền tảng quản lý dữ liệu, cho phép nhà quảng cáo nhắm mục tiêu các danh mục như "đang tìm bảo hiểm ô tô" hoặc "đã tìm kiếm các ưu đãi du lịch" do các nhà cung cấp dữ liệu bên ngoài xây dựng, thay vì dựa trên quan sát sở hữu của mạng. Các phân khúc này thường có chi phí cao hơn và, thành thật mà nói, ít ổn định hơn so với công cụ ngữ cảnh và tái nhắm nội bộ của mạng, vì phương pháp luận cơ bản thay đổi theo nhà cung cấp và không luôn được công khai chi tiết. Hãy xem các phân khúc bên thứ ba như một lớp bổ sung có thể kiểm tra, không phải nền tảng; hãy chạy một kiểm soát so sánh với nhắm mục tiêu chỉ ngữ cảnh trước khi cam kết ngân sách đáng kể cho chúng.

Đọc nhắm mục tiêu của đối thủ từ bên ngoài#

Bạn không thể thấy cài đặt phân khúc chính xác của đối thủ, nhưng có thể suy luận nhiều từ những gì thực tế đang chạy: các địa lý và thiết bị mà quảng cáo xuất hiện, các ngành nhà xuất bản mà nó tập trung, và thời gian tồn tại, thường là chỉ số cho việc nhắm mục tiêu và sáng tạo có đang hội tụ vào một khán giả hiệu quả hay không, một mẫu được đề cập sâu hơn trong hướng dẫn của chúng tôi về mua truyền thông cho quảng cáo native. Các hướng dẫn riêng cho mạng về cách hoạt động của quảng cáo Taboola, cách hoạt động của Outbrain, và cách hoạt động của quảng cáo native MGID phân tích menu nhắm mục tiêu và cơ chế đấu giá của từng mạng, và bài viết của chúng tôi về mở rộng sang các địa lý mới đề cập cách lựa chọn nhắm mục tiêu địa lý thay đổi khi chiến dịch mở rộng vào các thị trường hạng 2 và hạng 3.

Chỉ số thông minh quảng cáo của OpenAdLibrary theo dõi dấu chân địa lý, thiết bị và ngành của mọi sáng tạo được ghi lại, vì vậy thay vì đoán chiến lược nhắm mục tiêu của đối thủ, bạn có thể thấy mẫu thực tế: quốc gia nào quảng cáo đang chạy, có phải chỉ trên di động hay chạy trên mọi nền tảng, và cách chúng đã thay đổi kể từ lần đầu xuất hiện.

Nhắm mục tiêu khán giả tương đồng và tương tự#

Khi pixel tái nhắm hoặc danh sách khán giả tùy chỉnh có đủ khối lượng, hầu hết các mạng có thể xây dựng một phân khúc tương đồng từ đó: người dùng có hành vi duyệt web giống người chuyển đổi của bạn, mà không cần giải quyết danh tính cá nhân. Đây là nơi nhắm mục tiêu native bắt đầu giống với những gì các nền tảng xã hội đã cung cấp trong nhiều năm, ngoại trừ dữ liệu seed thường nhỏ hơn (pixel phát từ lưu lượng của một nhà quảng cáo duy nhất) thay vì đồ thị hành vi toàn nền tảng. Các phân khúc tương đồng thường hoạt động tốt nhất như công cụ mở rộng sau khi bạn đã có một khán giả cốt lõi chuyển đổi được xác định bởi ngữ cảnh và tái nhắm; khi dùng như công cụ tiếp cận lạnh với danh sách seed mỏng, chúng thường kém hiệu quả hơn so với nhắm mục tiêu ngữ cảnh trực tiếp.

Nhắm mục tiêu tương tác với đấu giá, không chỉ là phạm vi tiếp cận#

Dễ nghĩ rằng nhắm mục tiêu chỉ là bộ lọc khán giả, nhưng trên các mạng native nó còn ảnh hưởng đến chi phí thực tế của bạn. Nhắm mục tiêu hẹp hơn, có liên quan hơn (phần nhà xuất bản cụ thể, nhóm tái nhắm ấm) thường có nghĩa là cạnh tranh với ít nhà quảng cáo hơn cho cùng một ấn tượng, giúp giảm CPC thực tế ngay cả trước khi chất lượng sáng tạo được tính. Nhắm mục tiêu rộng hơn tiếp cận nhiều người nhưng đưa bạn vào một bể đấu giá lớn hơn, thường bao gồm các nhà quảng cáo đặt giá dựa trên khối lượng hơn là tính liên quan. Đây là một trong những lý do các chiến lược nhắm mục tiêu ngữ cảnh hẹp và ưu tiên tái nhắm thường vượt trội hơn các chiến dịch tiếp cận rộng trên cơ sở ROAS thuần, mặc dù khối lượng ấn tượng thô có vẻ nhỏ hơn trên giấy.

Nơi nhà quảng cáo nhắm mục tiêu sai lầm#

Hai sai lầm thường xuất hiện trong các tài khoản native. Đầu tiên là chồng quá nhiều lớp hạn chế cùng lúc trên một chiến dịch mới: địa lý chặt, phân khúc sở thích hẹp và danh sách nhà xuất bản whitelist nhỏ, khiến thuật toán thiếu khối lượng để học và duy trì chi phí cao vô hạn. Sai lầm thứ hai là ngược lại: chạy rộng trên mọi chiều từ ngày đầu vì "chúng tôi sẽ tối ưu sau", tiêu tốn ngân sách vào các vị trí không liên quan trước khi tài khoản có bất kỳ tín hiệu nào để làm việc. Trình tự tốt hơn thường là địa lý và thiết bị trước (rẻ để làm đúng, đắt để làm sai), ngữ cảnh thứ hai, sau đó chồng tái nhắm và mở rộng sở thích khi bạn có dữ liệu hiệu suất thực tế để phản hồi.

Bài học thực tiễn#

Nhắm mục tiêu native không phải là một nút quay, mà là năm hoặc sáu nút độc lập (ngữ cảnh, dữ liệu sở thích mạng, pixel của bạn, địa lý, thiết bị, lịch trình) mà bạn kết hợp lại, và sự kết hợp thắng sẽ khác nhau cho mỗi ngành. Các nhà quảng cáo trong lĩnh vực sức khỏe và tài chính thường ưu tiên nhắm mục tiêu ngữ cảnh ở mức phần vì rủi ro kề nhau và tuân thủ quan trọng hơn. Thương mại điện tử tập trung vào tái nhắm và khán giả tương đồng vì ý định mua hàng dễ nắm bắt hơn qua pixel. Bắt đầu với ngữ cảnh và địa lý để thiết lập nền tảng an toàn, chồng tái nhắm khi pixel của bạn có đủ khối lượng, và xem các phân khúc sở thích như một công cụ mở rộng khi khán giả cốt lõi đã chuyển đổi.