{"id":26412,"date":"2022-07-25T10:38:53","date_gmt":"2022-07-25T08:38:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=26412"},"modified":"2022-07-25T10:38:53","modified_gmt":"2022-07-25T08:38:53","slug":"tendenze-di-unera-cookieless-il-targeting-contestuale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/blog\/tendenze-di-unera-cookieless-il-targeting-contestuale\/","title":{"rendered":"Tendenze di un’era cookieless: il targeting contestuale"},"content":{"rendered":"

I cambiamenti normativi e tecnologici influenzano il modo in cui raggiungiamo i nostri clienti e come possiamo raccogliere e usare i loro dati. Inoltre, le aspettative degli utenti sono in continuo aumento. Le persone chiedono maggiore trasparenza, scelta e controllo sull’uso dei loro dati online.<\/span><\/p>\n

Uno dei cambiamenti di cui pi\u00f9 si sente parlare \u00e8 la fine dei cookie, che ha gi\u00e0 iniziato ad avere un impatto sulle attivit\u00e0 di marketing digitale. Vediamo come.<\/span><\/p>\n

Targeting<\/b>: abbiamo a disposizione possibilit\u00e0 di targeting pi\u00f9 limitate a causa del rapido declino dell’uso dei cookie.<\/span><\/p>\n

Misurazione e attribuzione<\/b>: l’attuale tendenza a misurare le campagne post-click genera una perdita significativa di conversioni e una mancanza di realt\u00e0 nell’attribuzione di ciascun canale.<\/span><\/p>\n

Bidding<\/b>: gli algoritmi si nutrono di dati, e se questi dati sono limitati dall’assenza di cookie, non viene sfruttato tutto il potenziale degli algoritmi di bidding automatico.<\/span><\/p>\n

Il valore del programmatic\u00a0<\/span><\/h3>\n

Per tutti questi motivi, bisogna trovare il modo di continuare ad avere un impatto sui nostri utenti, nello stesso modo qualificato e personalizzato in cui lo abbiamo avuto in passato.\u00a0<\/span><\/p>\n

L’obiettivo principale per ogni marketing manager o paid media manager \u00e8 mantenere e aumentare i segmenti attivabili dopo la limitazione dei cookie, con i questi obiettivi principali:\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Aumentate le prestazioni delle campagne con risultati potenti.\u00a0<\/strong><\/li>\n
  2. Ottenere informazioni in tempo reale<\/strong><\/li>\n
  3. Guidare e mantenere la consapevolezza e la crescita del marchio<\/strong><\/li>\n
  4. Massimizzare la redditivit\u00e0 e guidare il ROI<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    Qualche mese fa, Making Science ha avviato una joint venture con il gruppo britannico che ha sviluppato la tecnologia <\/span>4D, una soluzione basata sul targeting contestuale cookieless<\/strong>, che combina il targeting programmatico con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico avanzato per fornire approfondimenti e raccomandazioni accurate, attuabili e scalabili<\/strong> in tempo reale.<\/p>\n

    \"\"<\/span><\/h3>\n

    4D: la tecnologia per massimizzare i risultati in un mondo senza cookie<\/span><\/h3>\n

    4D permette agli inserzionisti di definire il contesto perfetto in cui far apparire i propri annunci. In questo modo, i brand non devono preoccuparsi di stabilire continuamente parametri a seconda dei canali utilizzati. Al contrario, la comprensione contestuale di 4D consente suggerisce contesti in cui un marchio potrebbe voler o non voler apparire.\u00a0<\/strong><\/span><\/p>\n

    Con 4D possiamo ottenere un aumento del 30% delle sessioni rispetto alle campagne che non utilizzano questa tecnologia, e un aumento del 58% degli utenti unici. Alcune delle funzionalit\u00e0 che possono essere implementate grazie alla tecnologia:\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

      \n
    1. Tag 4D<\/b>: l\u2019implementazione di questo tag cookieless nelle campagne permette di raccogliere dati (nel rispetto della privacy), al fine di ottenere approfondimenti e apprendimento contestuale per attivare le proprie campagne.<\/span><\/li>\n
    2. Scansione di annunci video e YouTube<\/b>: il sistema scompone i contenuti video fotogramma per fotogramma per comprendere realmente il contesto di un video, rendendo pi\u00f9 facile che mai per i marchi rivolgersi ai consumatori giusti con le creativit\u00e0 giuste al momento giusto.<\/span><\/li>\n
    3. Reporting avanzato<\/b> basato su argomenti con l’obiettivo di analizzare in profondit\u00e0 le prestazioni di ciascuna delle campagne e di attivare questi insight per migliorare i tassi di risposta degli utenti.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      \"\"<\/span><\/p>\n

      La contestualit\u00e0 \u00e8 la forma pi\u00f9 antica di targeting pubblicitario. Prima dell’avvento di Internet era la base di tutta la pubblicit\u00e0 display mirata e ci sono stati frequenti tentativi di aggiornarla per i media digitali, soprattutto nel nuovo panorama della privacy. Ora con il Machine Learning pi\u00f9 avanzato e la tecnologia \u00e8 possibile raggiungere i clienti nel posto giusto al momento giusto<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n

      Contattaci se vuoi saperne di pi\u00f9 sulla tecnologia 4D e su questa soluzione cookieless basata sul targeting contestuale.\u00a0<\/span><\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      I cambiamenti normativi e tecnologici influenzano il modo in cui raggiungiamo i nostri clienti e come possiamo raccogliere e usare i loro dati. Inoltre, le aspettative degli utenti sono in continuo aumento. Le persone chiedono maggiore trasparenza, scelta e controllo sull’uso dei loro dati online. Uno dei cambiamenti di cui pi\u00f9 si sente parlare \u00e8 […]<\/p>\n","protected":false},"author":39,"featured_media":26460,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[800],"tags":[343],"class_list":["post-26412","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-adtech-it","tag-programmatic-it"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26412","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/39"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=26412"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26412\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/26460"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=26412"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=26412"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=26412"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}