Segmentação e publicidade contextual: quão boas elas podem ser?

O direcionamento comportamental está quase desaparecido no iOS. It’ll em breve será significativamente desafiado no Android como o GAID morre uma morte brutal e Privacy Sandbox para Android surge das suas cinzas. O que nos resta é direcionamento contextual … é o mobile publicidade de apps está caindo?

Recentemente, tivemos da Remerge, no podcast Growth Masterminds para conversar sobre segmentação contextual em mobile . A pergunta: quão bom isso pode ficar? O receio implícito: quão ruim é, na realidade?

Dê o play no vídeo acima para iniciar a conversa e continue rolando para ver alguns dos destaques.

E, antes de começarmos, uma breve definição dos termos como são normalmente usados ​​no ecossistema de marketing mobile :

Direcionamento comportamental: anúncios direcionados para pessoas com base no que elas’ve fizeram anteriormente em outros apps:

• Geralmente requer algum tipo de mecanismo de rastreamento
• Geralmente apresenta preocupações significativas com a privacidade
• Praticamente impossível agora no iOS com a Transparência de Rastreamento de Aplicativos
• Isso pode ser feito de forma segura para a privacidade (o Privacy Sandbox para Android é uma tentativa)
• Normalmente, pode ser usado para atingir grupos mais restritos de pessoas com interesses muito específicos

Segmentação contextual: direcionar anúncios para pessoas com base em seu contexto atual:

• Geralmente requer saber em qual aplicativo a pessoa está no momento, ou pelo menos que tipo de aplicativo é
• Geralmente considerado muito mais seguro em termos de privacidade do que o direcionamento comportamental
• Geralmente é mais eficaz para atingir um público mais amplo, incluindo grupos maiores de pessoas com interesses gerais

Primeiro: o direcionamento contextual não é apenas um contexto simples

A primeira coisa a ter em mente é que o contexto não é algo simples. 

O direcionamento contextual moderno em mobile aplicativos frequentemente não são como o direcionamento contextual na web. Na web, o Google ou outra rede de anúncios rastreou uma página ou vídeo, sabe que conteúdo está nele ou nele, entende semanticamente sobre o que esse conteúdo trata e direciona um anúncio relevante para um público que geralmente está interessado nesse conteúdo. A esperança, claro, é que uma pessoa que acha Pesca esportiva no Alasca interessante também se interesse por anúncios de moscas de pesca, ou varas, ou viagens guiadas, cabanas perto de bons rios de pesca, ou relógios de parede com tema de peixe com Amazon Alexa dentro.

(Não pergunte.)

Há um pouco disso em mobile também, mas a maior parte desse contexto vem do próprio app ou da categoria do app. (Nota: algumas plataformas de adtech como a Inmobi podem potencialmente “ler” conteúdo do app e usar isso como insight para segmentação contextual, assumindo que os SDKs corretos com as devidas permissões estejam ativos.) 

Mas muitos aspectos importantes da segmentação contextual em aplicativos provêm de pontos de dados menos visíveis e óbvios.

“No fim das contas, pode ser qualquer sinal ou atributo que conheçamos sobre a situação atual do usuário… o mais simples é a hora atual do dispositivo”, diz Katsukis. “Que dia da semana é agora? Que tipo de aplicativo ele está usando… há quanto tempo? Então, qualquer outra informação que venha da editora e do próprio aplicativo, como a classificação do aplicativo, você pode descobrir: a categoria à qual o aplicativo pertence… isso lhe dá algumas informações e uma compreensão de como o usuário está interagindo no momento, em que ele está interessado, onde ele está interagindo.”

Na verdade, a publicidade contextual pode aproveitar até 100 sinais, diz Katsukis, incluindo detalhes como:

• Conexão Wi-Fi ou celular
• Informações sobre lances/preços da rede de anúncios
• Localização aproximada/grosseira
• Informações do dispositivo (marca, versão do sistema operacional, versão do dispositivo)

Isso pode ser usado para criar ofertas relevantes e direcionar conteúdo criativo de qualidade para o usuário, fornecendo informações sobre se ele está em casa, no escritório ou em trânsito, onde ele está no mundo em geral — por exemplo: na Alemanha durante a Oktoberfest — e informações potencialmente relevantes para o perfil demográfico, como o status socioeconômico, com base no tipo de dispositivo e no custo extrapolado.

Some tudo isso e você terá dados que podem ser incrivelmente úteis, principalmente em certos setores. Meu estômago, por exemplo, não se importa com qual aplicativo estou usando quando dá 18h e ele começa a ficar vazio. Combine isso com outros dados que respeitam a privacidade, como previsão do tempo, calendário e eventos, e você adiciona relevância passo a passo, podendo até conquistar um novo cliente do Uber Eats.

Isso realmente funciona para alguns setores, diz Katsukis.

Mas a má notícia é que encontrar públicos-alvo específicos e altamente segmentados a um preço acessível por meio de publicidade contextual é extremamente desafiador. Daí os problemas que o modelo D2C (direto ao consumidor) enfrenta atualmente para atingir clientes em potencial, e os desafios que alguns — não todos — jogos mobile também estão enfrentando.

Em segundo lugar, você precisa de alguma tecnologia

Isso provavelmente é óbvio, mas você não vai se dar bem com segmentação contextual analisando apenas um ou dois fatores. 

A boa notícia é que há muitos dados disponíveis em diversas fontes que respeitam a privacidade:

• Dados do dispositivo
• Dados do aplicativo/editor
• Dados da plataforma Adtech
• Dados ambientais (clima/calendário/eventos) 

A má notícia é que você não conseguirá analisar manualmente ou em tempo real dezenas ou centenas de dados derivados de dispositivos, aplicativos, plataformas de tecnologia de anúncios e do ambiente, como clima e eventos, sem tecnologia avançada.

“Você não consegue ir muito longe com dados contextuais se fizer tudo manualmente”, diz Katsukis. “Por exemplo, vamos segmentar todos às 19h de uma sexta-feira depois do trabalho… para que eles peçam comida. Esse é um exemplo simples, mas se você quiser escalar isso e ser realmente bom hoje em dia, pode usar aprendizado de máquina para analisar todo o histórico, tudo o que foi feito, e até mesmo usar o inventário de IDs para tentar entender… o que está funcionando e tentar fazer conexões com os diferentes sinais que você observa.”

Em outras palavras, aprimore suas habilidades. Crie modelos; treine-os. Use IDFAs quando disponíveis (e GAIDsquando disponíveis). Utilize-os para medir a eficácia da sua publicidade contextual e torne-se cada vez melhor nisso. (Ou: peça aos seus fornecedores de tecnologia de publicidade que façam todo esse trabalho.)

Uma coisa é certa. Você não será o único a fazer o teste:

De acordo com o IAB, 74% dos profissionais de marketing estão usando dados contextuais para melhorar a publicidade após a ID de dispositivo e os cookies de terceiros na web (claro, o cookie de terceiros acabou de ganhar nova vida com o Google). That’s mais que aqueles que utilizam dados de primeira‑parte (60%) e mais que aqueles que dependem (e pagam) dos editores para fazer a segmentação em suas caixas‑pretas (45%).

Aproveite o desconto de 50% em publicidade contextual

Uma das vantagens: você ganha um desconto significativo em publicidade contextual.

“Neste momento, o inventário sem ID ainda é — e eu verifiquei hoje mesmo — 53% mais barato”, diz Katsukis. “Essa é obviamente uma oportunidade para um anunciante explorar e descobrir: ‘Ok, consigo alcançar o mesmo resultado com anúncios contextuais sem ID, e ainda ter a oportunidade de dar lances 53% menores… já que não há muita concorrência?’”

A grande vantagem é que, se você conseguir metade dos resultados obtidos com publicidade contextual em comparação com a segmentação comportamental, o investimento se paga. E se conseguir melhorar um pouco mais... aí é lucro puro.

É claro que isso é uma grande incógnita.

Aplicativos de nicho com requisitos específicos para jogadores — e um forte desejo de atrair os maiores investidores — terão mais dificuldade. Aplicativos e marcas maiores, com ofertas e propostas de valor mais genéricas ou universalmente atraentes, terão mais facilidade em usar táticas de marketing de massa em um ambiente digital e contextualizado.

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