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Cookie 消失之后 新时代广告人该善用的 6 种数据 - 科技 - 科技

第三方 Cookie 一直是数码广告界赖以为生的重要工具,广告主透过 Cookie 精准追踪网络用户的跨网站行为,进而针对高潜力客户投放个人化广告,提升投放效益。然而,近年消费者开始捍卫自身信息隐私,拒绝不合理的个人数据揭露;基于此,Google 已宣布在 2022 年前淘汰第三方 Cookie,Apple 也在 iOS 14 隐私更新中,要求 APP 端必须取得用户积极同意,才可进行后续追踪。

当第三方追踪工具逐渐失灵,是否代表著数据驱动与追踪的数码广告即将终结?

事实上,新时代的数码广告人依旧可以使用其他类型的受众数据,困难的是,如何将这些数据,融入妥适的身份辨识/分类策略中,进而成为投放广告的有效依据与标的,成为确实有用的“无饼干解决方案”。

TenMax 将透过本篇文章,介绍第三方 Cookie 消失前,行销人不可不知的六大数据类型,以及实际运用上将面临的优缺点:

一、第一方数据(First-party data)

第一方数据所指的是:企业直接从消费者、潜在客户身上搜集的资料。这类资料通常透过行销活动、官方网站、社群软件监测工具、问卷⋯⋯等方式取得,例如,当我们浏览网拍时,网站跳出通知,鼓励用户留下 email 以获得 50 元折价券,这便是企业搜集第一方数据的一个简单例子!

Cookie 消失之后 新时代广告人可善用第一方数据。(TenMax提供)

第一方数据的最重要特征,就是任何信息都是透过企业下辖的网域所搜集而成,因而此类数据具有可靠性、准确性和排他的机密性。只要企业可以大量搜集并妥善运用第一方数据,在内部创建家的参数和衡量标准,就可拥有专属的行销依据。近期,OTT(串流影音)平台和 CTV(联网电视)广告收益飙升,正是因为拥有大量的第一方数据。

运用第一方数据,需经过以下三个阶段:

【资料搜集(Data collection)】

企业可以透过多元的方式搜集数据,最原始的方式像是量贩店会在结帐时,询问你是否要注册成为会员;但数码的世界则复杂得多,包含如何运用工具捕捉用户在官方网站和社群平台上的浏览行为等。此外,资料搜集的方式,亦将影响后续的管理与运用的效能,因此许多企业会选择导入数据管理平台(DMP),由源头有效区分数据来源,使后续分析更加快速且有效。

【资料让步(Data concession)】

消费者的隐私保护意识正在兴起,自然不会在无利可图的情况下提供个人信息;因此,企业必须和受众沟通、创建信任,鼓励用户在你的各种管道上提供信息。除了提供优惠外,最有效的方式是透过“内容行销(Content Marketing)”,向受众提供高价值的知识,以获得受众信任。

【资料管理(Data management)】

搜集第一方资料的最终目的在于打造一个可用的数据库,企业可导入自动化行销的顾客关系管理系统(CRM)、前述提及的 DMP,来达成这个目标。另一方面,也必须留意资料的运用与保存,确保符合法规,且不会有滥用、外流等问题。例如过去曾有二手书平台的客户资料落入诈骗集团之手,大大重挫该平台形象与未来资料收集的能力。

使用第一方数据,请注意以下优缺点:

*优点:第一方数据可说是这个时代下“最好的资料”,由企业自订所需的资料,并基于用户同意而取得,具备准确、有效、专属的特质。

*缺点:在缺乏系统化策略的情况下,难以搜集到足够大量、规模化的资料;另外则是企业必须确保资料安全。

二、第二方数据(Second-party data)

第二方数据可说是第一方数据的延伸,由正在探索类似受众但不同利基市场的合作伙伴所组成,彼此交换、共享各自搜集的第一方数据。两者本质上相同,差别在于多了“共享”的成分,合作双方不用多费心力搜集,即可获得两倍规模的资料。

举例而言,贩售高蛋白粉的品牌可以从健身房搜集到的客户数据中受益,获取有利行销的资料;主打高单价精致名表的品牌,可以从游艇部落格的网站浏览用户数据中,获得可用的资源。在前述两个例子中,都可看到合作伙伴间,目标受众的人口统计资料高度重叠,因而适合协议共享双方数据。

Cookie 消失之后 新时代广告人可善用第三方数据。(TenMax提供)

值得注意的是,第二方数据应当在双方资料组,可以安全地共享以及储存的前提下进行;另外,由于第二方数据的关键是寻求并创建互惠互利的伙伴关系,因而通常不会被商品化。

使用第二方数据,请注意以下优缺点:

*优点:可扩展且更有效率地达成规模化,有助达成广告投放及成效衡量的效果。

*缺点:消费者不清楚自身提供的资料,将如何被运用与共享。随著未来隐私政策的收紧与日益严格的监管审查,企业应妥善确保消费者资料的安全性,并让消费者知悉资料使用的合理范围。

三、家庭层级的数据(Household-level data)

麦肯锡数码行销合作伙伴亚当布罗特曼指出“家户数据多年来一直是媒体和广告的主力军”,特别是对于那些旨在提升品牌知名度、创建品牌资产的企业来说更加重要,因为这些企业的目的是尽可能地广泛覆盖,接触最多的受众。

Cookie 消失之后 新时代广告人可善用家庭层级的数据。(TenMax提供)

原本此类数据通常运用在传统电视广告投放上,而后受到在线影音普及之冲击,许多人选择使用手机或电脑观看影音内容,逐渐将眼光转离传统的有线电视;然而,今年因疫情影响,消费者待在家的时间增加,开始回归使用电视大萤幕观赏影音,其中一大比例的家户将电视链接 OTT 内容,或是直接将有线电视升级转为 CTV 联网电视。在此脉络下,部分 OTT / CTV 厂商已宣称“有能力针对家户精准的投放广告”,例如台湾的 LiTV 便是一例。

*优点:覆盖层面更广,可提升广告触及率,且过去在传统电视广告上的效果出色。
*缺点: 缺少细分受众并推出个人化广告的操作空间。

四、内文比对技术(Contextual)

内文比对技术存在于数码广告界已久,指的是透过 URL 爬虫媒体内容,进一步抓取网站内容关键字,借此配对相关的广告内容。由于内文比对几乎不会牵涉使用者浏览行为资料,因此较不存在隐私问题,属于相对稳定、可靠的解方。

举例而言,在 Cookie 等个人追踪技术下,在旅游网站上留下阅读轨迹的消费者,会被贴标为对旅游信息有兴趣的受众,此时广告投放的采买对象是“受众”本身,消费者在浏览财经或运动等各类媒体网站时都有可能看到旅游广告;但在内容比对技术之下,广告采买对象转向“媒体”,广告的呈现是根据使用者正在观看的文章内容类别,例如财经网站上就可能出现金融信贷广告,而非美妆广告。

*优点:保障隐私安全,几乎不会涉及使用者行为资料;广告配合网站内容出现,关联性高,使用者体验较佳。

Cookie 消失之后 新时代广告人可善用内文比对技术(Contextual)。(TenMax提供)

*缺点:精准度稍低,无法细分受众并推出个人化广告。

五、身份图谱(Identity Graph)

身份图谱是用以追踪客户的数据库,目的在于全方位跨平台、跨装置地掌握个别客户的行为,进而创建完整且三维的客户缩影,厘清客户的需要,并在投放广告时精准触及。相较于一般的 CRM 系统,身份图谱不只收集常见的联络资料和会员编号,更进一步缝合客户的各种数据与个人识别码,例如:联络电话、电子信箱、行动装置 ID、IP 位址、浏览行为⋯⋯等,当然,也包含了 Cookie。

过往,Cookie 是建构身份图谱最方便且直接的工具,可一次收集到多种有用数据;然而,Cookie 消失并不代表身份图谱也将殒亡,不过必须透过其他更长远的方式加以建构,例如透过相同的登入资料,便可以锁定单一用户所使用的行动装置,建构跨装置的身份图谱资料。

使用身份图谱,请注意以下优缺点:

*优点:身份图谱可整并来自多个不同来源的数据,协助企业全面暸解单一客户,进而提供个人化的服务与广告;另一方面,身份图谱协助企业掌握客户的跨装置行为,亦可进行相关归因,有助于企业做出更有效率的行销管道预算规划。

*缺点:构成身份图谱需要投入大量的技术与资源,尤其在失去 Cookie 后更是如此。企业应当评估财务上能否负担,以及建构身份图谱是否能带来相应的回报。

六、同类群组(Cohort)

提及 Cookie 的替代方案,怎么能忘记 Google 正如火如荼发展的 FLoC 追踪技术?

Cookie 消失之后 新时代广告人可善用同类群组(Cohort)。(TenMax提供)

FLoC (Federated Learning of Cohorts)广告追踪技术,旨在生成同类群组的数据,是 Google 隐私沙盒计划中重要的一环,官方声明此一技术已经可以达到原本第三方 Cookie 方法的 95% 效果。相较于第三方 Cookie 精准的个人化识别与追踪,FLoC 技术转而分析用户在网络上活动的“摘要”,并将用户和其他拥有类似浏览兴趣的群众归类为同一个群组;未来,广告主投放广告不再是锁定个人,而是针对群体。

听起来很复杂吗?简单来说,Cookie 时代,就像是所有颜色的金鱼都在同一个池子中,你可以一只一只地捞起来看、选择要带哪一只回家;而 FLoC 技术,则是将颜色相近的金鱼放在同样的池子里,你只能选择打包特定颜色的池子,无法细致选择要哪一只金鱼——但整体而言,大方向是类似的,广告主可以选择最重要的群体来投放广告。

*优点:理论上来说,似乎较为隐私安全,且可确保投放效益。

*缺点:Google 过去受益于第三方 Cookie,成为世界上数一数二的数码广告商,现今面对隐私保护的潮流,宣布停用第三方 Cookie,转而发展同类群组追踪方式,似乎只是换个方式继续追踪?此一改变是否就能消除侵犯隐私的疑虑,还是一大争议,并未取得大众的一致认可。

不少专家担忧,群体分众恐怕会加重歧视,引发有心人士对特定群组进行网络攻击;电子前线基金会 EFF 也认为,虽然 FLoC 技术避免针对年龄、性别和收入来直接定位用户,但是透过辅助工具来分析分组,仍然有办法区分不同的使用者。这类质疑也正是 FLoC 目前无法在欧洲地区进行测试的原因,毕竟未经用户同意便使用个人数据生成同类群组,极可能违反欧盟《一般资料保护规范》(GDPR)的规范。

暸解以上六种可用数据,不足以弥平你心中的焦虑吗?推荐你阅读以下两篇 TenMax 专文,全面为 Cookie 消失的年代备战。

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(科技)

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