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无极荣耀:饼干之后的生活:零售商正在测试以替代


第三方cookie的时代终于要结束了。那么,零售商在向顾客提供有针对性的、个性化的信息时该怎么办呢?

苹果的Safari浏览器和Mozilla的Firefox浏览器已经默认屏蔽了cookie。谷歌已经将其淘汰时间推迟到2023年,与此同时,这家搜索和广告巨头正在努力寻找替代品。

cookie消亡的主要原因是隐私问题。但是,即使消费者对cookies跟踪他们的方式感到不舒服,他们仍然希望在线广告是相关的。

零售商也关心相关性。他们想把广告提供给最有可能购买他们产品的人。网络定位的特殊性使数字广告有别于电视和广播等替代品:营销人员不会浪费金钱向对产品和服务不感兴趣的人推荐产品和服务。

鉴于此,许多公司都在竞相开发新的目标选择,以帮助维持在线广告生态系统。零售商们已经开始在第三方浏览器cookie之外尝试有针对性的广告选项,这些选项很有前途。

以下是一些零售商已经在测试的产品:

自身的数据

一些零售商正通过开发自己的第一方数据来应对从cookie转移的趋势。

例如,通过直接从消费者那里收集信息,美国喜力啤酒品牌可以开展个性化的营销活动,并获得对客户数据的更大控制权。喜力美国公司消费者洞察总监丽贝卡·肯尼迪告诉AdExchanger。

Kennedy表示:“拥有第一方数据策略的优势主要在于更多地了解消费者。”“我们这样做的目标之一是通过市场细分和消费者参与策略来提高媒体的效率和效果。”

喜力能够从代理机构导入数据,并将其集中用于电子邮件营销活动,以建立知名度和参与度。肯尼迪补充说,虽然过去电子邮件营销不是该饮料品牌的重点,但随着第三方cookie逐步被淘汰,电子邮件营销正变得越来越有用。

精品奢侈手袋品牌Caraa也在专注于第一方饼干。该公司创始人Aaron Luo告诉Glossy,收集电子邮件地址和将营销策略转向第一方数据已经提高了广告的质量。

谷歌的絮状物

鉴于谷歌在在线广告领域的主导地位,以及其Chrome浏览器的受欢迎程度,许多零售商和营销人员都在观望这家搜索巨头如何应对无cookie的未来。

今年早些时候,谷歌宣布计划开发“群体联合学习”,即基于视频群组的广告,该广告可以分析浏览行为,并将人们分类,这为营销人员提供了一种接触特定受众的方式,同时防止他们获取个人身份信息。

该公司将其吹捧为“网络广告的隐私优先未来”,印度和国外的广告监管机构不鼓励无极4官网品牌在没有成人监督的情况下将8岁以下的孩子放在广告中。也避免无极荣耀官网了在广告中直接与孩子说话的方式向孩子展示。因此,大多数品牌也更喜欢在这些视频中邀请有影响力的孩子的父母。谷歌声称,与cookie广告相比,每一美元的转化率至少达到95%——尽管许多营销人员仍在等待更多证据来证明其有效性。

不过,有些人认为这是一种适当的中间立场,在隐私需求和数字广告中的目标定位价值之间取得了平衡。

Merkle Analytics公司的副总裁Jordan Cardonick告诉AdExchanger:“如果有人想知道如何度过一个没有cookie的未来,谷歌应该是首当其冲的。”

选择id

包括Lotame、Merkle、LiveRamp和The Trade Desk在内的几家公司正在开发另一种id,这种id依赖于发行合作伙伴和广告交易所的第一方cookie数据来开发消费者资料。与第三方cookie相比,替代id的优势在于它们与设备无关,因此广告商可以了解他们所使用的设备的消费者。

鞋品牌Dr. Martens最近与一家服务于西班牙裔社区的出版商合作,向讲西班牙语的读者推销其产品。发行商使用了第一方的cookie(这仍然是允许的)和Lotame的Panorama ID作为宣传活动的一部分。

这个实验得到了回报——这个活动实际上比传统的在线广告更有效,成本是第三方cookie广告的十分之一,点击率是后者的10倍。

马滕斯博士的付费媒体和搜索引擎营销数字营销经理艾丽卡·克莱门斯(Erika Clemens)告诉AdAge:“利用这些数据,他们能够建立起的受众似乎对广告内容更感兴趣。”

Fitbit最近在父亲节(Father 's Day)使用LiveRamp的替代ID进行了一次活动,也取得了类似的良好效果。依靠高质量的发行商库存的广告活动比基于cookie定位的对照组获得了两倍的广告支出回报,而且每页浏览量的成本下降了34%。

零售合作伙伴

沃尔玛(Walmart)和塔吉特(Target)正在寻找利用他们的第一方数据帮助零售商接触消费者的方法。塔吉特(Target)在一份宣传手册中指出,尽管传统的第三方cookie数据可以让零售商接触到“可能结婚”或年龄范围内的消费者,但这家大型零售商知道客户的具体年龄、他们经常光顾哪些商店以及其他精确数据。

与此同时,沃尔玛正与The Trade Desk合作,利用其客户过去的购买数据,开发可预测的受众群体,并在跨渠道的品牌层面预测购物者行为。

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