{"id":12965,"date":"2021-05-03T17:59:33","date_gmt":"2021-05-03T17:59:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.criteo.com\/it\/blog\/contextual-targeting-campaign-guide\/"},"modified":"2024-02-26T17:37:51","modified_gmt":"2024-02-26T17:37:51","slug":"il-targeting-contestuale-nel-2021-tutto-quello-che-devi-sapere-prima-della-scomparsa-dei-cookie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/it\/blog\/il-targeting-contestuale-nel-2021-tutto-quello-che-devi-sapere-prima-della-scomparsa-dei-cookie\/","title":{"rendered":"Il targeting contestuale nel 2021. Tutto quello che devi sapere prima della scomparsa dei cookie"},"content":{"rendered":"

Prima c\u2019erano le norme sulla privacy del consumatore come il GDPR<\/span><\/a> e il CCPA<\/span><\/a>. Poi \u00e8 arrivata la notizia di Google che annunciava la scomparsa dei cookie di terze parti<\/span><\/a> da Chrome nel 2022 e l’annuncio di Apple che gli utenti di iOS 14 avrebbero dovuto dare il loro consenso all\u2019IDFA<\/span><\/a> (l\u2019identificatore per la pubblicit\u00e0). Ci\u00f2 ha fatto emergere molte nuove sfide per la pubblicit\u00e0 nell\u2019open Internet.<\/span><\/p>\n

Gli inserzionisti del digital advertising contano sui dati per personalizzare e ottimizzare ogni campagna. Dopo essersi affrettati a conformarsi alle normative sulla privacy e a effettuare la manutenzione dei loro dataset di first-party, oggi gli inserzionisti stanno pensando a come apparir\u00e0 in futuro la pubblicit\u00e0 senza l\u2019accesso ai dati di terze parti utili a potenziare i loro profili cliente.<\/span><\/p>\n

Anche se i cookie di terze parti sono ancora presenti, gli inserzionisti sperano di fornire valore sufficiente ai loro clienti per invogliarli a dare il loro consenso e continuare a condividere i loro dati personali. Tuttavia, questo non sar\u00e0 lo stesso per tutti. Per le campagne di annunci volte a coinvolgere audience su vasta scala, gli inserzionisti e gli editori guardano al targeting contestuale come alla soluzione per la pubblicit\u00e0 senza cookie.<\/span><\/p>\n

Questo non \u00e8 il targeting contestuale<\/a> dell\u2019alba del digital advertising. In questo articolo analizziamo come il targeting contestuale fornisce vantaggi a inserzionisti, editori e consumatori, perch\u00e9 \u00e8 pi\u00f9 sofisticato che in passato e quali capacit\u00e0 cercare per una soluzione di targeting contestuale.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Targeting contestuale: vantaggi per tutti<\/strong><\/h3>\n

Le soluzioni pubblicitarie in un mondo post-cookie devono offrire uno scambio di valore paritario tra l\u2019inserzionista, l\u2019editore e il consumatore. Ecco come il targeting contestuale risponde alle aspettative di coloro che ne sono interessati:<\/p>\n

Vantaggi per i consumatori<\/strong><\/h4>\n

Nel nostro elenco i consumatori vengono per primi, perch\u00e9… Tutte le normative e i cambiamenti del settore pubblicitario tornano ad assegnare ai consumatori maggiore controllo e trasparenza su come i loro dati vengono utilizzati dalle aziende.<\/p>\n

Ma, oltre a volere maggiore privacy, i consumatori vogliono anche un certo livello di personalizzazione degli annunci. La maggioranza (82%) degli intervistati del sondaggio DISQO sulla rilevanza degli annunci ha affermato che voleva vedere annunci rilevanti.1<\/sup><\/p>\n

Il targeting contestuale genera annunci rilevanti, analizzando il contenuto da fruire non la persona specifica che lo consuma, e quindi non fa affidamento sui cookie di terze parti. La personalizzazione degli annunci si basa sui segnali contestuali di una pagina Web, e sta diventando quasi la norma tra gli inserzionisti utilizzare anche i segnali del commerce dei loro dati first-party. I consumatori non devono necessariamente esprimere il loro consenso per condividere i loro dati perch\u00e9 il targeting contestuale li raggiunga.<\/p>\n

Vantaggi per gli inserzionisti<\/strong><\/h4>\n

Oggi il \u201cnuovo\u201d targeting contestuale offre numerosi vantaggi agli inserzionisti. Concentrandosi sul fatto che gli inserzionisti devono continuare a coinvolgere i consumatori mentre navigano sull\u2019open Internet, il targeting contestuale \u00e8 una delle migliori soluzioni post-cookie.<\/p>\n

Nel sondaggio di Criteo su 1.000 senior marketing executive di tutto il mondo, un terzo afferma che le sue campagne dipendono troppo da Facebook, Google e Amazon.2<\/sup><\/p>\n

I marketer riconoscono l\u2019importanza di raggiungere i consumatori in ogni touchpoint che pu\u00f2 influenzare le loro decisioni di acquisto. Il targeting contestuale consente agli inserzionisti di continuare a raggiungere i consumatori su tutti i loro siti Web preferiti, mostrando annunci rilevanti (le modalit\u00e0 le spieghiamo di seguito).<\/p>\n

Vantaggi per gli editori<\/strong><\/h4>\n

Anche se vi \u00e8 una maggiore focalizzazione sugli inserzionisti, gli editori avvertono altrettanta pressione cercando soluzioni pubblicitarie cookie-less, allo scopo di continuare a monetizzare le loro audience. Se adottano il targeting contestuale, gli editori possono fornire ancora placement pubblicitari efficaci senza cookie di terze parti.<\/p>\n

Un altro vantaggio del targeting contestuale per gli editori \u00e8 quello che richiede meno esclusione di parole chiave. Con il giusto livello di sofisticazione, il targeting contestuale pu\u00f2 andare oltre le parole chiave, allo scopo di comprendere il sentiment di una pagina e stabilirne la rilevanza e la sicurezza. Questo elimina la necessit\u00e0 di escludere intere categorie di contenuto (ad esempio le ultime notizie).<\/p>\n

Il targeting contestuale consente a piccoli editori di nicchia di acquisire revenue dalla pubblicit\u00e0, poich\u00e9 avranno contenuti contestualmente rilevanti per audience molto specifiche.<\/p>\n

Il prossimo livello del targeting contestuale<\/strong><\/h3>\n

Puntando a creare campagne contestuali che generino risultati paragonabili all\u2019advertising di oggi basato sui cookie, il settore sta superando il targeting tradizionale con le parole chiave, focalizzandosi sulla creazione di una combinazione di dati first-party e segnali contestuali che contribuiscano a raggiungere i consumatori propensi ad acquistare. Ecco come il targeting contestuale si sta rinnovando nel 2021.<\/p>\n

Analisi profonda di testo e immagini<\/strong><\/h4>\n

Oggi, l\u2019elaborazione del linguaggio naturale (o natural language processing, NLP) consente una conoscenza pi\u00f9 approfondita del contesto e del sentiment di ogni pagina Web. Il machine learning sta aiutando gli inserzionisti ad allontanarsi dalle parole chiave e dalle liste di inclusione per contare invece sull\u2019intelligenza artificiale, allo scopo di trovare il contenuto pi\u00f9 rilevante, creando opportunit\u00e0 di maggiore reach per le loro campagne.<\/p>\n

Ad esempio, se stai cercando l\u2019allineamento con una parola chiave inerente allo stile di vita, ma una parte del contenuto con quella parola chiave \u00e8 in contrasto con quel dato stile di vita, vorrai evitare che i tuoi annunci appaiano su quelle pagine Web. Piuttosto che escludere un\u2019intera categoria di contenuti, l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 comprendere il sentiment di ogni pagina Web e dedurre dove non dovrebbero apparire i tuoi annunci.<\/p>\n

Oltre all\u2019analisi del testo, il machine learning \u00e8 in grado di analizzare immagini, video e audio e di comprenderne il significato. Tutto ci\u00f2 si aggiunge alla comprensione globale di una pagina Web e d\u00e0 agli inserzionisti altre opzioni di inventory, come annunci in-video e per la connected TV e gli annunci over the top (OTT).<\/p>\n

Media Lookalike<\/strong><\/h4>\n

Gli inserzionisti stanno usando i loro dati first-party di targeting contestuale per comprendere meglio gli interessi sui contenuti della loro customer base e per coinvolgere audience attraverso media lookalike.<\/p>\n

Cerca una soluzione di pubblicit\u00e0 contestuale che possa analizzare i tuoi dati di first-party su transazioni recenti e scopri quali pagine Web e categorie contestuali sono state alla base di quelle transazioni. Questi sono i segnali del commerce.<\/p>\n

Ci\u00f2 dovrebbe rendere possibile la visualizzazione di annunci per i prodotti o i servizi giusti su media lookalike, pagine e categorie simili a quelle su cui erano i clienti prima che acquistassero tali articoli, in base ai segnali appena scoperti del commerce, oltre che ai segnali contestuali raccolti in tempo reale.<\/p>\n

Questo consente agli inserzionisti di raggiungere i consumatori che hanno probabilit\u00e0 di acquistare, senza la necessit\u00e0 di cookie di terze parti.<\/p>\n

\"Media<\/p>\n

La chiave per avere successo con questo approccio \u00e8 lavorare con un partner che abbia accesso a un ampio set di dati del commerce, con transazioni dall\u2019intero Web.<\/p>\n

Sicurezza del brand<\/strong><\/h4>\n

Tecnologia sofisticata con sicurezza del brand integrata. Quando il machine learning analizza ogni elemento di una pagina Web, \u00e8 per assicurarsi che gli annunci appaiano accanto a contenuti rilevanti e per evitare contenuti non appropriati. Questo apre a una maggiore inventory di annunci e a una pi\u00f9 ampia reach di campagne, offrendo la tranquillit\u00e0 ai marketer.<\/p>\n

Punta a collaborare con un partner che abbia abbastanza relazioni con gli editori per garantire maggiore scala alle tue campagne, e che offra anche i dati di first-party del commerce che consentono maggiore targeting sofisticato.<\/p>\n

Ottimizzazione delle creativit\u00e0 in tempo reale<\/strong><\/h4>\n

Le creativit\u00e0 per il targeting contestuale devono essere ottimizzate in tempo reale per offrire su ogni pagina Web le raccomandazioni sui prodotti pi\u00f9 rilevanti. I prodotti o servizi dei tuoi annunci possono basarsi sui segnali del commerce, sulla rilevanza contestuale o sui tuoi prodotti pi\u00f9 popolari, e tu devi avere la possibilit\u00e0 di filtrare gli articoli del tuo catalogo che appaiono negli annunci in base a disponibilit\u00e0, posizione o sottocategoria.<\/p>\n

Checklist del targeting contestuale<\/strong><\/h3>\n

Ecco una semplice checklist di elementi da considerare quando cerchi un partner per il lancio delle tue campagne di annunci contestuali:<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Deep<\/p>\n

    \n
  1. Analisi profonda di testo e immagini<\/strong>
    \n<\/strong>Assicurati che il machine learning stia analizzando testo, immagini e anche video e audio, per conoscere l\u2019intero contesto di una pagina Web.<\/li>\n
  2. Media Lookalike<\/strong>
    \n<\/strong>Usa i tuoi dati first-party per creare media lookalike e raggiungere consumatori che presentano probabilit\u00e0 di acquistare senza cookie di terze parti.<\/li>\n
  3. Sicurezza del brand<\/strong>
    \n<\/strong>Amplia la reach delle tue campagne usando il machine learning per evitare contenuti non appropriati.<\/li>\n
  4. Ottimizzazione delle creativit\u00e0 in tempo reale<\/strong>
    \n<\/strong>Mostra i prodotti e servizi che hanno maggiore rilevanza contestuale per ogni pagina Web in tempo reale.<\/li>\n
  5. <\/li>\n<\/ol>\n

    \"\"<\/a><\/p>\n

    1<\/sup>DISQO Ad Relevance Survey, US, May 2020, n=999
    \n2<\/sup>Criteo COVID-19 Impact on Marketing Survey, Global, October 2020, n=1,039<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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