零方數據

零方數據是客戶有意且主動與品牌分享的資訊，例如他們陳述的偏好、購買意圖或希望如何被聯繫，這與品牌透過觀察行為來推斷的數據不同。這個術語的創造是為了在「客戶直接告訴我們的內容」和「我們透過觀察他們行為所推斷的內容」之間劃清界線。

它與第一方數據的區別#

第一方數據是從客戶在品牌自有資產上的實際行為收集而來，例如頁面瀏覽、購買歷史、電子郵件開啟。它很有價值，且比第三方數據更注重隱私，但它仍然是推斷出來的：品牌是在解讀行為，而非直接詢問。零方數據跳過了推斷步驟。一份詢問「您是什麼膚質」的測驗、一個讓訂閱者選擇想要接收哪些類別電子郵件的偏好中心，或是一份詢問購買原因的購買後調查，都會產生零方數據，因為廣告主的客戶是親自陳述的，並且清楚地意識到他們正在分享這些資訊。

這種直接性正是它被認為對個性化具有更高可信度的原因：無需猜測一次點擊是否意味著真正的興趣還是意外，因為客戶已經明確告訴你了。

為何品牌正在收集更多零方數據#

隨著無 Cookie 定向方法取代了部分第三方追蹤過去的作用，品牌更加傾向於直接向客戶詢問他們所需的資訊，而非試圖在同意限制下進行推斷。它本身作為一種機制也往往能帶來良好的轉換效果：一個設計良好的測驗或偏好表單放在登陸頁面上，本身就是一種合理的互動策略，而不僅僅是一個數據收集的外殼，尤其是當它能回饋給客戶一些東西（例如推薦、折扣、更相關的體驗）以換取資訊時。

其權衡在於規模和誠實性。零方數據只涵蓋願意積極參與的客戶，這是一個比被動行為追蹤更小且自我選擇的群體，而其有效性取決於客戶是否準確回答，而非為了激勵而操縱表單。

對於運行原生和聯盟流量的廣告主而言，它的定位#

對於運行原生和聯盟廣告活動的媒體採購員來說，零方數據較少作為定向輸入，而更多是作為登陸頁面和漏斗設計的選擇：例如在揭示優惠前的一個簡短測驗，或在結帳前的一個偏好選擇步驟。這既能提升轉換追蹤的品質，也能為廣告主提供更清晰的訊號，用於重新定向那些已經告訴你他們想要什麼的受眾細分，這是在任何現有的地理定向基礎上的額外資訊。當品牌希望將這些陳述的偏好數據與平台的受眾結合，而不暴露任何一方的原始記錄時，它自然適合與數據淨室方法搭配使用。

在圍繞偏好測驗建立新的登陸頁面漏斗之前，值得檢查您所在垂直領域的競爭對手是否已經在運行類似的機制。OpenAdLibrary 的廣告情報索引讓您可以輕鬆查看跨網路和垂直領域的即時廣告創意和登陸頁面模式。