Programmatic Advertising cos’è e come si sta evolvendo?
Permettono alle aziende di acquistare spazi pubblicitari digitali in modo automatizzato. Questo significa che le aziende non devono più passare attraverso il processo di negoziazione dei prezzi e degli spazi pubblicitari con gli editori manualmente – le piattaforme fanno tutto questo per voi. Inoltre, forniscono anche una serie di opzioni di targeting che consentono di indirizzare strettamente i tuoi annunci a un pubblico specifico.
Ci sono diversi tipi di campagne di acquisizione attraverso le piattaforme programmatiche, ma i più comuni sono i seguenti:
1) Contextual Keyword – Questo è il caso in cui si indirizzano gli annunci in base a specifiche parole chiave pertinenti al tuo prodotto o servizio. Per esempio, se sei un’azienda che vende scarpe da corsa, potresti voler indirizzare gli annunci alle persone che hanno cercato termini come “corridori” o “scarpe da corsa”.
2) Targeting per categoria – Questo è dove si indirizzano gli annunci alle persone in base al tipo di prodotto o servizio a cui sono interessati. Per esempio, potresti voler indirizzare gli annunci per una nuova auto a persone che hanno recentemente visitato siti web automobilistici.
3) Pubblico simile – Questo è dove si indirizzano gli annunci a persone che sono simili ai vostri clienti attuali. Per esempio, se sei un’azienda che vende scarpe, potresti voler indirizzare gli annunci a persone che hanno recentemente visitato altri siti web di scarpe.
4) Affinity Audience – Questo è dove si indirizza gli annunci alle persone in base ai loro interessi. Per esempio, si potrebbe voler indirizzare gli annunci per una nuova console per videogiochi alle persone che hanno elencato “gaming” come uno dei loro interessi sul loro profilo di social media. Anche se in generale gli algoritmi rilevano automaticamente gli interessi degli utenti sulla base di dati statistici.
Ci sono molte piattaforme di pubblicità programmatica tra cui scegliere, ognuna con il proprio set di caratteristiche. È importante selezionare la piattaforma che meglio si adatta alle vostre esigenze. Ecco alcune delle più popolari piattaforme di pubblicità programmatica:
1) Google AdWords è una delle più popolari piattaforme di pubblicità programmatica ed è utilizzato da molte aziende. Ti permette di indirizzare gli annunci alle persone in base ai loro interessi, ai dati demografici e alla posizione.
2) Facebook Ads è un’altra popolare piattaforma pubblicitaria programmatica che consente di indirizzare gli annunci alle persone in base ai loro interessi, dati demografici e posizione. Ti permette anche di indirizzare gli annunci alle persone che hanno già visitato il tuo sito web.
3) Amazon Pubblicità – Amazon Advertising è una piattaforma pubblicitaria programmatica che permette di indirizzare gli annunci alle persone in base ai loro interessi e ai dati demografici. È più comunemente usato dalle aziende che vendono prodotti su Amazon.
4) LinkedIn Ads è una piattaforma pubblicitaria programmatica che consente di indirizzare gli annunci alle persone in base al loro titolo di lavoro, le dimensioni della società, o altri fattori. È più comunemente usato dalle aziende che vogliono raggiungere i professionisti del business.
5) Twitter Ads è una piattaforma pubblicitaria programmatica che consente di indirizzare gli annunci alle persone in base ai loro interessi, dati demografici e posizione. Ti permette anche di indirizzare gli annunci alle persone che hanno recentemente visitato il tuo sito web.
Come puoi vedere, ci sono molte diverse piattaforme pubblicitarie di Programmatic Advertising disponibili.
Il problema è intervenuto con l’ingresso in campo di nuovi vincoli legali sulla privacy.
VEDIAMO COSA STA SUCCEDENDO:
– Tutti i browser stanno dismettendo i 3rd party cookies alla base del tracciamento dei comportamenti online
– Apple con l’introduzione di ATT ha posto limiti ai MAID (mobile advetising ID – identificativo univoco sul cellulare)
– Nuove direttive a difesa della privacy dell’utente sono state varate. Nel frattempo in America una sentenza rende dati degli utenti accessibili in caso di sicurezza nazionale senza sentenza di tribunale ( creando disparità con la situazione Europea).
– Google Chrome sarà l’ultimo browser a dire addio ai 3rd party cookies
– Google Android introdurrà limiti alla condivisione di informazioni
Il Programmatic Advertising è in crisi dopo l’avvento di alcune politiche di esclusione dei cookies dai sistemi di rilevamento delle preferenze.
Come si potranno ottenere risultati soddisfacenti nel marketing dopo l’introduzione di regole estremamente rigide riguardo alla protezione della privacy?
Tutto il sistema del programmatic advertising è infatti basato sui cookie di terze parti, cioè proprio quelli che sono stati tagliati fuori per salvaguardare la privacy degli utenti di internet.
È logico che bisogna trovare una soluzione, e bisogna farlo in fretta. Bisogna capire come soddisfare le esigenze del consumatore e quelle dei venditori, cioè come proporre il prodotto giusto al target giusto.
Il problema è che, senza i cookie di terze parti, mancano un sacco di dati!
L’unico modo di colmare questo vuoto potrebbe essere il machine learning, insieme a una buona dose di nuove competenze e di nuovi strumenti.
Le piattaforme che meglio sono riuscite a cavalcare l’onda di questa nuova epoca sono quelle che hanno scommesso su altri strumenti di acquisizione dati come le API. (E’ emblematico il caso di Facebook)
Ci sono condizioni che impediscono al browser di comunicare i dati di tracciamento. Può succedere per esempio se ho un antivirus molto potente, ho scelto di navigare in incognito, oppure attivato un AdBlocker ecc. In questo caso i dati dell’utente che naviga sulla nostra pagina non possono essere tracciati.
Ciò significa che la pubblicità programmatica, che si basa sui cookie del browser per tracciare il comportamento degli utenti, non è più efficace come una volta.
Questo ha causato un sacco di problemi per l’industria pubblicitaria, e molte aziende sono ora alla ricerca di nuovi modi per catturare i dati.
Una soluzione potenziale è l’uso delle API. Le API sono strumenti che permettono alle aziende di raccogliere dati sul comportamento delle persone senza usare i cookie. Questi dati possono poi essere utilizzati per indirizzare gli annunci in modo più efficace.
Mentre l’uso delle API non risolve tutti i problemi associati alla pubblicità programmatica, è una soluzione potenziale che vale la pena di esplorare.
Continua a leggere per scoprire in che modo sopravvivremo a questa svolta epocale nel mondo del marketing!
La ricerca di Google sul programmatic advertising
Sai qual è la più grande azienda che ha urgente bisogno di trovare una soluzione il prima possibile? Esatto, è proprio Google.
Ecco perché ha commissionato una ricerca al gruppo Forrester, che ha visto coinvolti più di mille marketer e agenzie pubblicitarie di tutto il mondo. Lo scopo dello studio è quello di individuare in che modo si possano ottenere risultati ottimali con sistemi diversi da quelli a cui siamo abituati e, naturalmente, nel totale rispetto della privacy.
La ricerca ha permesso di scoprire che:
- I consumatori vogliono che la propria privacy sia tutelata, e le agenzie e i marketer si sentono responsabili di garantire questo diritto. L’86% degli intervistati è d’accordo con le nuove normative, ma non sa ancora bene come affrontare i cambiamenti.
- I marketer e le agenzie credono ancora nel programmatic advertising e continueranno a investire in questo campo, ritengono che la pubblicità stia affrontando una fase di evoluzione e intendono far parte anch’essi di questo processo.
- Le agenzie credono che sia importante investire anche in nuovi strumenti come il machine learning e l’automazione e in persone competenti in questi settori.
La tecnologia può garantire un marketing che rispetta la privacy?
Più tempo le persone trascorrono online, più numerosi sono i canali, i formati e i dispositivi su cui è possibile fare marketing. La pubblicità si è evoluta, quindi, in modo da adattarsi il più possibile alle abitudini dei consumatori.
Nell’ultimo decennio, il programmatic advertising è riuscito a targetizzare così bene il pubblico che gli annunci pubblicitari sembrano quasi creati su misura per ciascun utente.
E adesso che sembrava andasse tutto così bene, le leggi sulla privacy richiedono uno stravolgimento totale.
La ricerca di Forrester ha rilevato che i consumatori sono molto preoccupati per la propria privacy sul web, non vorrebbero che la propria attività di navigazione venisse tracciata (62%) e sono pochi quelli che si sentono tranquilli nel condividere i propri dati online (25%).
Solo il 20% delle persone non si sente disturbato dal fatto che il tracciamento permette loro di visualizzare pubblicità più pertinenti con i propri interessi.
Questo significa che l’80% delle persone preferirebbe visualizzare annunci meno pertinenti ma avere la certezza che nessuno tracci i loro dati.
Ma cosa ne pensano invece le agenzie?
L’86% degli intervistati ritiene che, a partire dal 2020, le preoccupazioni degli utenti nei confronti di marketing e privacy siano aumentate.
E parallelamente sono aumentate anche le preoccupazioni dei marketer su come affrontare il futuro. Un terzo di loro non sa come farà a connettere le varie piattaforme per gli spazi pubblicitari. Molti non sanno come riusciranno ad elaborare una strategia di personalizzazione delle campagne e come fare a raggiungere la giusta audience.
Temono, quindi, che un po’ tutte le aree della loro attività vengano colpite da questi cambiamenti e molti di essi hanno già incontrato difficoltà nella lettura dei dati e nel raggiungimento degli obiettivi prefissati.
Nonostante questi ostacoli, i marketer e le agenzie continuano a fidarsi del programmatic advertising, in particolare grazie a una crescente fiducia nei confronti delle nuove tecnologie. Per esempio, negli Stati Uniti sono stati fatti grandi investimenti nell’advertising su CTV, la TV connessa a internet.
L’87% degli intervistati crede che il programmatic advertising continuerà ad esistere, perché è il modo migliore per raccogliere i dati. Sarà solo un po’ diverso, e la difficoltà consiste solo nel trovare il giusto approccio.
La tecnologia deve trovare il modo di soddisfare il cliente e garantirne la privacy
Le agenzie e i marketer intervistati sono convinti che le piattaforme pubblicitarie debbano implementare soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning nei loro software.
Questo permetterà di riempire i vuoti lasciati dalla mancanza di dati e di gestire quindi un sistema di automazioni che completerà il lavoro.
Con l’esclusione dei cookie di terze parti, servono comunque nuove fonti di dati. I cookie di prime parti sono quelle che potrebbero aiutare maggiormente a colmare le lacune.
I cambiamenti in atto richiedono comunque anche nuove competenze, servono figure professionali adatte a gestire il machine learning, capaci di interpretare i cambiamenti del mercato e di adattarsi alle novità della tecnologia. Data scientist, statisti, analisti, sono tutti mestieri che saranno richiestissimi nel prossimo futuro.
Chi subirà i danni maggiori dal “cookieless world”?
Le imprese di e-commerce più piccole soffriranno di più del cambiamento strategico della pubblicità online. Questo perché i grandi attori dell’e-commerce (Amazon, Zalando, Alibaba ecc…) hanno un traffico così grande che i loro dati di prima parte non hanno bisogno di essere integrati (o almeno hanno meno bisogno di essere integrati) con dati di terze parti.
Le aziende più piccole, invece, hanno bisogno di integrare queste informazioni per raggiungere un pubblico più preciso con le loro campagne pubblicitarie. Senza cookie, diventa molto più difficile indirizzare gli annunci in modo efficace. Ci sono molte soluzioni potenziali a questo problema, ma nessuna di esse è perfetta.
Gli e-commerce più piccoli hanno due grandi problemi da risolvere per avere successo nel mondo cookieless: (1) Come ottenere l’accesso a dati di alta qualità? e (2) Come indirizzare gli annunci in modo più efficace senza cookie?
Il primo problema è relativamente facile da risolvere. Ci sono un certo numero di aziende che vendono l’accesso ai dati degli utenti (compresi i dati demografici, la cronologia degli acquisti, ecc…). Tuttavia, la qualità di questi dati può variare notevolmente.
Ma ci sono alcune altre soluzioni potenziali.
Una possibile soluzione è l’uso di API, come abbiamo visto. Le API (Application Programming Interfaces) permettono alle aziende di condividere dati tra loro. Questo può essere un ottimo modo per le aziende più piccole di ottenere l’accesso a dati di alta qualità da aziende più grandi.
Per esempio, immaginate di essere una piccola azienda di e-commerce che vende vestiti. Potreste collaborare con un’azienda come Amazon, che ha un sacco di dati sugli acquisti. Amazon potrebbe fornirvi l’accesso alla sua API, che vi darebbe accesso a tutti i suoi dati. Questo ti permetterebbe di indirizzare gli annunci in modo più efficace e migliorare le tue possibilità di fare una vendita
Ma ci sono alcuni svantaggi per usando le API. Per prima cosa, può essere difficile da impostare e gestire. In secondo luogo, i dati forniti dalle API possono essere schiaccianti, e può essere difficile capire quali dati sono più importanti.
Una soluzione è utilizzare AI (Artificial Intelligence) e ML (Machine Learning), ovvero sistemi automatici basati sui segnali disponibili per le piattaforme di distribuzione degli annunci, con i quali molti cercano di alleviare le preoccupazioni dei clienti.
Tuttavia, non possono competere con coloro che dispongono di grandi quantità di dati e possono segmentarli. Sarà sufficiente l’UID (universal id, ovvero un identificatore personale univoco per tutte le varie tecnologie adottate da un utente) per raggiungere gli obiettivi minimi di un editore, siano essi esposizione o vendita? Probabilmente no!
Alcune soluzioni in campo per ottimizzare le campagne ADS senza Cookies.
Il ruolo dei CRM nel “cookieless world”. 
Un sistema CRM è una parte fondamentale delle operazioni di qualsiasi azienda, e questo è particolarmente vero nel mondo cookieless. Senza cookie, diventa molto più difficile indirizzare gli annunci in modo efficace. Tuttavia, ci sono molte soluzioni potenziali a questo problema, ma nessuna di esse è perfetta.
Un CRM può aiutare le aziende a indirizzare meglio le loro campagne pubblicitarie e migliorare la loro redditività. Possiamo già fare un uso mirato dei dati ottenuti nel CRM migliorando la loro raccolta, cosa che si fa attraverso la segmentazione.
Utilizzeremo questi dati per migliorare la nostra comprensione del comportamento e delle preferenze dei clienti.
Queste informazioni sono essenziali per qualsiasi azienda che vuole rimanere competitiva.
💡 Ti suggerisco Hubspot che attraverso la mail rileva e collega alcuni dati sin da subito. Per utenti già registrati nel tuo database il tracciamento durante le campagne è molto più preciso.
Google Propone FLoc
Ovvero, Federated Learning of Cohorts, di dati racconti tramite API e resi disponibili dopo essere stati raccolti da Google Chrome e da chi ha utilizzato Chromium . FLoC ha il potenziale per risolvere alcuni dei problemi che le imprese di ecommerce devono affrontare in un mondo senza cookies.
In primo luogo, FLoC fornisce l’accesso a dati di alta qualità. Questo perché si basa sui dati degli utenti che hanno scelto di condividere i loro dati. Questo significa che i dati forniti da FLoC sono di alta qualità, poiché provengono da persone che hanno scelto di condividerli.
Aimè però questo non è proprio ancora un sistema a norma sia per la GDPR e CCPA. Come parte di qualsiasi soluzione per la privacy, dovrebbe esserci il concetto di “non condividere ciò che sai di me senza il mio consenso”. L’aggregazione dei dati, proposta qui da Google, non risolve il problema.
Il Mobile Marketing ID
In considerazione del fatto che la navigazione avviene ormai in gran parte da mobile questa soluzione sembra interessante!
Il Mobile Advertising ID (MAID) è un identificatore unico fornito dagli stessi dispositivi mobili. Il MAID può fornire un identificatore pseudonimo affidabile, sicuro e stabile dell’utente e della sua attività mobile, ma allo stesso tempo proteggere la privacy dei consumatori. MAID è davvero interessante perché è molto più preciso di altri dati e soprattutto fornisce anche la posizione dell’utente.
Nello scaricare un app scarichi anche un file che riesce a tracciar ei tuoi comportamenti. Hai presente per esempio tutti quei giochini gratuiti? …
Questo può essere un ulteriore dato utile per campagne davvero personalizzate o anche per lavorare su campagne drive-to-store (porta in negozio nuovi potenziali clienti).
Tuttavia, MAID ha alcuni svantaggi. In primo luogo, non è ancora ampiamente utilizzato. Secondo, può essere difficile da implementare. Nonostante questi svantaggi, MAID è ancora una grande soluzione per la pubblicità mobile.
In considerazione del fatto che l’utente medio in Italia usufruisce di Internet da mobile per l’88,8% mediante utilizzo di mobile APPs, la scelta di mercato in quella direzione potrebbe esser valutata con maggior oculatezza. Ciò che avviene invece è che l’80% delle APP scaricate di quell’88% non viene utilizzato perché non funziona a dovere.
Una riflessione su questo credo sia doverosa.
Le mie impressioni
Questi sono solo alcuni sistemi che si stanno testando, soluzioni definitive in realtà non ce ne sono, come del resto è normale che si nel mondo digitale dove tutto è in evoluzione continua.
Ciò che di certo subito comprendi è che c’è sempre meno spazio per l’incompetenza e che la sfida per le piccole imprese si fa sempre più complessa.
Senza le dovute conoscenze tecniche l’implementazione di campagne promozionali diventa abbastanza complessa, sebbene alcune piattaforme si stiano adoperando per rendere il passaggio quanto più possibile indolore per gli utenti.
Sarà infatti possibile ricevere indicazioni precise da parte dei grandi player per lo sviluppo delle tue attività di marketing, ma resta un vantaggio in più una vera consapevolezza di ciò che sta davvero accadendo. Solo così i dati che raccoglierai potranno esser visti nella giusta ottica.
In conclusione
Tornando alla ricerca di Google, mi ha fatto capire alcune caratteristiche di questo grande cambiamento nel mondo del marketing e della privacy:
-
- Da un marketing basato sui cookie di terze parti si sta passando allo sviluppo di cookie di prime parti;
- Bisogna tenere d’occhio le nuove tecnologie e i nuovi canali che vengono usati dai consumatori, come ad esempio le TV connesse a internet, perché rappresentano una buona opportunità di successo;
- Il Machine Learning e le automazioni colmeranno le aree in cui i dati saranno mancanti;
- Sono necessarie competenze molto avanzate per riuscire a gestire i nuovi sistemi di advertising e per interpretare di dati ed elaborare strategie vincenti.
Cosa possiamo fare adesso per prepararci a un nuovo modo di fare marketing?
- Innanzitutto, è il momento di analizzare con molta attenzione le tue strategie di advertising e individuare tutti i settori in cui l’argomento privacy è in qualche modo coinvolto.
- Contatta tutti i tuoi partner coinvolti nelle tue attività di marketing e verifica cosa hanno intenzione di fare per proteggere la privacy degli utenti. Se necessario, trova altri partner. Assicurati comunque che il loro focus sia nel trovare una soluzione a lungo termine e orientata a eventuali cambiamenti futuri. Lascia perdere chi trova soluzioni “tappabuchi” solo per adattarsi al momento presente.
- Fai tanti tanti tanti test. Cerca la soluzione migliore per te e non dare mai nulla per scontato. Stabilisci dei parametri per misurare i risultati e confrontali con il relativo costo.
- Assicurati di aver ben compreso le reali esigenze del tuo target: coinvolgilo, chiedigli informazioni, comunica. Il contatto diretto ti aiuterà ad esser più efficace anche nella produzione di contenuti.
- Infine, non isolarti e non star lì ad aspettare che tutto cambi. Confrontati con chi si trova nella tua stessa situazione, informati, partecipa a incontri, webinar, eventi di ogni tipo che possano aiutarti a comprendere meglio come affrontare il cambiamento.
E tu cosa stai facendo per prepararti a un marketing orientato alla privacy? Lascia un commento e discutiamone!
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