TÓM TẮT  

Trước khi chúng ta đi vào “cái chết của cookie”, việc tìm hiểu về lịch sử của cookie bên thứ ba là một điều quan trọng, công dụng của chúng trong hệ sinh thái lập trình hiện tại và lý do khiến chúng biến mất. Hãy để chúng tôi bắt đầu bằng cách đưa ra giải thích cookie của bên thứ ba là gì. Cookie của bên thứ ba là một đoạn mã sống trên trình duyệt web của bạn và hoạt động như một mã định danh cho bạn và lịch sử duyệt web của bạn.

Kể từ khởi đầu của quảng cáo kỹ thuật số, cookie của bên thứ ba đã được các nhà xuất bản và người mua sử dụng để hiển thị quảng cáo có liên quan cho người dùng và đo lường hiệu quả của quảng cáo. Tuy nhiên, do một số vấn đề trong vài năm qua xung quanh vấn đề về quyền riêng tư và minh bạch dữ liệu, các trình duyệt như Safari và Firefox đã xóa chúng. Các trình duyệt này chiếm khoảng 20% thị phần trên toàn cầu, vì vậy các nhà xuất bản và nhà quảng cáo vẫn có thể hoạt động bằng cookie của bên thứ ba, hay cũng có thể hiểu rằng họ vẫn có thể theo dõi hiệu quả của phần lớn người dùng trên toàn cầu thông qua phương pháp này. 

Lý do vì sao đây là một chủ đề nóng cho ngành công nghiệp tại thời điểm hiện tại chính là do Chrome (Google) đã công bố vào đầu năm nay rằng họ cũng sẽ xóa cookie của bên thứ ba khỏi trình duyệt của mình, đâu đó vào năm 2022. Chrome chiếm khoảng hai phần ba tỷ lệ trình duyệt trên toàn thế giới, có nghĩa là nó báo hiệu cho sự kết thúc của cookie của bên thứ ba dùng trong mục đích quảng cáo trong tương lai.

Vì lý do này, điều quan trọng là hãy bắt đầu suy nghĩ ngay bây giờ về cách giải quyết cho thế giới kỹ thuật số mới mà không có cookie của bên thứ ba. Dưới đây là 10 điều để bạn suy nghĩ hôm nay và bắt đầu hành động.

NHỮNG KHUYẾN NGHỊ SỚM  

Tin tốt là cookie của bên thứ ba đã biến mất một thời gian và thế giới kỹ thuật số đã không "sụp đổ". Chrome là phần cuối cùng của câu đố, trước khi chúng ta chuyển sang một thế giới mới không phụ thuộc quá nhiều vào chế độ nhắm mục tiêu và đo lường đã cũ và có phần không hiệu quả. Điều đầu tiên cần làm là không chỉ chờ đợi và xem điều này diễn ra như thế nào, hãy đón đầu và nói chuyện với các đối tác và nhà xuất bản lập trình của bạn về quan điểm của họ về một thế giới không cookie. Tại sao chúng phù hợp hơn những thứ khác? Chúng có cung cấp dữ liệu mạnh mẽ của bên thứ nhất không? Hiểu rằng vấn đề không phải chỉ là về nhắm mục tiêu, mà còn là về đo lường. Tìm kiếm các đối tác đã khám phá ra vấn đề của quảng cáo trong một thế giới không có cookie, cụ thể là thông tin chi tiết từ hoạt động của Safari và Firefox. Đây là một điểm khởi đầu tuyệt vời để các thương hiệu và đại lý hiểu được giải pháp nào đang dẫn đầu xu hướng.  

CẢM THẤY THOẢI MÁI VỚI CÁC PHƯƠNG TIỆN NHẮM MỤC TIÊU VÀ ĐO LƯỜNG KHÁC NHAU 

Khi chúng tôi tránh xa cookie của bên thứ ba, một số chiến lược nhắm mục tiêu và đo lường khác nhau mà chúng tôi đã quen thuộc sẽ biến mất. Điều bắt buộc đối với ngành công nghiệp kỹ thuật số là chúng tôi bắt đầu cảm thấy thoải mái khi đánh giá sự thành công của các chiến dịch của mình dựa trên các số liệu khác nhau. Đây là một thách thức đối với một số người trong thế giới kỹ thuật số, bởi vì đây là phương pháp duy nhất để nhắm mục tiêu và đo lường mà họ đã làm việc cùng. Những thứ như giới hạn tần suất, nhắm mục tiêu lại, phân bổ lượt xem bài đăng trông rất khác nhau nếu không có cookie của bên thứ ba có mặt. Hãy suy nghĩ về việc phát triển các chiến lược nhắm mục tiêu theo ngữ cảnh mới, khám phá các phương pháp như thử nghiệm gia tăng hoặc dữ liệu khảo sát để xác định kết quả thực tế của chiến dịch quảng cáo. Một ví dụ có thể là nhà quảng cáo không chỉ xem xét các chủ đề và định dạng theo ngữ cảnh khác nhau mà còn sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất để hiểu khách hàng của họ quan tâm đến nội dung nào. Điều này có thể hỗ trợ xây dựng các chiến lược theo ngữ cảnh trong tương lai.

ĐĂNG KÝ VỚI NỀN TẢNG QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DMP) CỦA BẠN 

Nếu bạn hiện có hoặc đang xem xét DMP, hãy tương tác với (các) nhà cung cấp của bạn để hiểu cách họ đang điều chỉnh theo thực tế sắp tới. Hỏi về các nguồn dữ liệu và lượng dữ liệu họ có là xác định hoặc xác suất. Dữ liệu xác định được khai báo trực tiếp bởi người tiêu dùng hoặc được xác nhận rõ ràng bởi nhà cung cấp dữ liệu, trong khi dữ liệu xác suất dựa trên các mẫu thống kê và phép ngoại suy. Kết quả là, dữ liệu xác suất thường kém chính xác hơn dữ liệu xác định. Bạn cũng nên hiểu lượng dữ liệu đến trực tiếp từ các nguồn dữ liệu của bên thứ nhất của các nhà cung cấp tham gia nhiều như thế nào, thay vì lượng dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu tổng hợp và xác suất vẫn rất hữu ích nhưng điều quan trọng là phải có sự hiểu biết rõ ràng về các khái quát hóa được thực hiện và cách chúng có thể ảnh hưởng đến hiệu quả mua phương tiện truyền thông của bạn. Các diễn biến đang diễn ra có khả năng làm giảm lượng dữ liệu xác định có sẵn, thay thế nó bằng các dự báo xác suất.

ĐỒNG Ý LÀ YẾU TỐ HÀNG ĐẦU 

Trong bối cảnh phải yêu cầu sự đồng ý cho quảng cáo được cá nhân hóa trong trang web hoặc ứng dụng của bạn, thật dễ dàng để đánh dấu vào các ô tuân thủ các cơ chế chấp thuận hiện hành. Tuy nhiên, việc kết thúc việc tuân thủ một đề xuất giá trị rất rõ ràng để có được sự đồng ý từ người dùng của bạn sẽ có tác động mạnh mẽ và hiệu quả hơn nhiều. Một số ý tưởng để đạt được điều này sẽ là cung cấp các mô tả dễ hiểu và hấp dẫn về cách sự đồng ý và dữ liệu giúp người dùng của bạn có được trải nghiệm hỗ trợ quảng cáo phong phú và thỏa mãn hơn, cũng như giải thích cách dữ liệu được bảo mật để ngăn chặn việc sử dụng hoặc theo dõi quá mức các mục đích cụ thể được nêu trong yêu cầu đồng ý của bạn. Một lần nữa, làm nổi bật giá trị sẽ được trả lại cho người dùng để đổi lấy sự đồng ý của họ nên là mục tiêu chính, không chỉ đơn giản là đạt được sự tuân thủ.

HÃY SUY NGHĨ VỀ THIẾT BỊ DI ĐỘNG TRƯỚC VÀ XEM XÉT NHẮM MỤC TIÊU THEO HỘ GIA ĐÌNH 

MUA HỆ SINH THÁI KHÉP KÍN 

Người mua phương tiện truyền thông sẽ phải chuyển nhắm mục tiêu của họ sang dữ liệu người dùng bằng cách sử dụng hồ sơ người dùng, chọn tham gia hoặc thu thập dữ liệu thông qua đăng nhập. Một cuộc khảo sát ở Mỹ và châu Âu do Sizmek thực hiện vào năm 2018, "hệ sinh thá khép kín" như Google, Facebook, gây khó khăn cho các nhà tiếp thị trong việc đánh giá dữ liệu vì các hệ sinh thá khép kín không cung cấp đủ dữ liệu cho các nhà tiếp thị để theo dõi hiệu quả của các chiến dịch. Do đó, các nhà xuất bản nên bắt đầu xây dựng phiên bản hệ sinh thái khép kín của riêng họ và thu thập dữ liệu người dùng tận dụng dữ liệu của bên thứ nhất. Các đại lý và thương hiệu sẽ cần hợp tác với các nhà cung cấp dữ liệu tận dụng thông tin kết hợp như thông tin đã đăng nhập, thông tin mua hàng, sử dụng thiết bị di động và vị trí, cùng với dữ liệu của bên thứ nhất của nhà xuất bản để đưa ra chiến lược nhắm mục tiêu.

CHUYỂN NGÂN SÁCH SANG DỊCH VỤ OVER-THE-TOP (OTT) 

Trong môi trường OTT như Viu, Hulu, Netflix và iQiYi nơi cookie không tồn tại, các nhà cung cấp dịch vụ phát trực tuyến sử dụng thông tin như ID thiết bị và quan tâm đến nội dung để xây dựng nhắm mục tiêu đối tượng. Với hàng tồn kho OTT, người mua sẽ có thể nhắm mục tiêu người dùng từ phân khúc đối tượng. Ngoài thông tin giới tính, độ tuổi và vị trí, dữ liệu như thời lượng họ xem, loại tin nhắn hoặc quảng cáo mà người dùng tương tác và những người trong gia đình đang xem nội dung có thể giúp các nhà tiếp thị nhắm mục tiêu đối tượng cụ thể. Các chỉ số như tỷ lệ hoàn thành video, tỷ lệ tương tác, tỷ lệ phân bổ và tỷ lệ truy cập có thể giúp các nhà tiếp thị đo lường hiệu quả của quảng cáo. Các nhà tiếp thị cũng có thể tận dụng dữ liệu như nội dung TV mà người dùng xem, thời gian trong ngày, loại thiết bị (di động hoặc tv), để nhắm mục tiêu đúng đối tượng có ý định mua sản phẩm. 

TẬP TRUNG VÀO BỐI CẢNH VÀ ĐỊNH DẠNG 

Các nhà tiếp thị có thể xem xét nhắm mục tiêu theo ngữ cảnh để có được thông tin chi tiết về thông tin người tiêu dùng, chẳng hạn như tần suất người dùng truy cập trang và hành vi của người dùng. Thương hiệu có thể làm việc với nhà xuất bản để nhắm mục tiêu chiến dịch của họ dựa trên các phân đoạn mà nội dung được phân loại mà không cần sử dụng cookie. Các nhà tiếp thị tập trung vào các định dạng có tác động cao như skinner, video và nội dung có thương hiệu sẽ có tiềm năng cao hơn để vượt trội hơn các thương hiệu khác để nắm bắt hành vi của người tiêu dùng. 

NGHĨ RẰNG AN TOÀN DỮ LIỆU NHƯ MỘT PHẦN MỞ RỘNG CỦA AN TOÀN THƯƠNG HIỆU 

Trong thế giới phức tạp của quảng cáo kỹ thuật số, an toàn thương hiệu và gian lận quảng cáo là những vấn đề phổ biến.

Nhưng khi ngành công nghiệp phát triển, có một trụ cột mới cho các nhà tiếp thị muốn xây dựng và bảo vệ thương hiệu của họ chính là an toàn dữ liệu. 

An toàn dữ liệu là tất cả các việc đảm bảo rằng bạn đang sử dụng dữ liệu an toàn, không phải dữ liệu độc hại cho tất cả các quảng cáo. Theo định nghĩa, dữ liệu an toàn là bất kỳ dữ liệu nào được thu thập hoặc sử dụng với sự đồng ý được cung cấp và thông báo tự do từ người tiêu dùng, tuân thủ tất cả các luật về quyền riêng tư dữ liệu. Mặc dù quy định về quyền riêng tư dữ liệu ở Đông Nam Á và Ấn Độ vẫn chưa đạt được các yêu cầu được thể hiện bởi Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) của Liên minh Châu Âu hoặc Đạo luật quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA), nhưng chúng vẫn có thể được áp dụng cho số lượng đáng kể người nước ngoài và khách du lịch trong khu vực. Trong khi đó, có luật pháp đang phát triển nhanh chóng ở các thị trường trọng điểm như Singapore, Ấn Độ, Indonesia và Malaysia sẽ có xu hướng tuân theo các ví dụ đã được thực thi ở các thị trường tiên tiến.

An toàn dữ liệu là một khái niệm đảm bảo rằng các nhà tiếp thị dữ liệu sử dụng cho quảng cáo an toàn trước rủi ro danh tiếng, pháp lý và tài chính, và được thu thập với sự đồng ý đáng tin cậy và có thể theo dõi của người dùng. 

MANG LẠI CÁC MÔ HÌNH DỮ LIỆU LỚN (HƠN) 

Thông thường, khi mọi người nghĩ về lập kế hoạch truyền thông dựa trên dữ liệu, điều đầu tiên xuất hiện trong tâm trí là khả năng giải quyết phương tiện truyền thông trực tiếp. Điều này đặc biệt đúng trong giới adtech vì phần lớn các cuộc thảo luận tập trung vào số lần hiển thị được giao dịch trong một phiên đấu giá có lập trình. Do đó, việc sử dụng các bộ dữ liệu cấp dân số, mang tính đại diện hơn (ví dụ: từ nghiên cứu được cung cấp) ngược dòng trong giai đoạn chiến lược (hoặc thậm chí trước chiến dịch) là một lĩnh vực thường có thể bị bỏ qua bởi các học viên lập trình. 

Tuy nhiên, khi chúng ta hướng tới một thế giới không có cookie của bên thứ ba và ID thiết bị di động bị xâm phạm, có một cơ hội thực sự để hợp nhất các không gian này và tận dụng các bộ dữ liệu tổng hợp, ngược dòng truyền thống để tăng cường và thông báo triển khai các bộ dữ liệu thời đại lập trình hạ lưu theo những cách mới. Khi làm điều này, chúng tôi kết nối các "cấp độ" dữ liệu khác nhau trong một luồng không gián đoạn. Với mô hình xung quanh cách chúng ta có thể thu thập và triển khai dữ liệu người dùng tiến về phía trước chuyển sang một mô hình được xây dựng dựa trên sự đồng ý, điều quan trọng cần lưu ý là các bộ dữ liệu cấp độ dân số, đại diện hơn sẽ không bị gián đoạn.

Các bộ dữ liệu này đại diện cho các nhóm đối tượng lớn hơn và trong khi di chuyển chậm hơn và ít lập trình hơn, vốn có độ lệch thấp hơn so với các bộ dữ liệu lập trình cấp người dùng. Những gì chúng ta có thể làm là sử dụng cái trước để tạo ra một "hộp cát" chiến lược trong đó chúng ta có thể triển khai dữ liệu cấp sự kiện trong khi giảm thiểu nguy cơ thiên vị. Chỉ cần cùng một dữ liệu cấp độ người dùng được khai báo có thể được sử dụng để "hiệu chỉnh" nghiên cứu được cung cấp để phù hợp với một trường hợp sử dụng chiến dịch cụ thể.

PHÒNG LÀM SẠCH DỮ LIỆU   

Với tương lai của ngành công nghiệp được xây dựng xung quanh dữ liệu của bên thứ nhất, sự đồng ý của người dùng và quyền riêng tư, vai trò của các phòng làm sạch dữ liệu trong tiếp thị sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Theo định nghĩa, phòng sạch dữ liệu là một không gian cho phép nhiều bên tập hợp dữ liệu của họ lại với nhau để phân tích theo các quy tắc được xác định để đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ của người dùng. Các quy tắc này thường kiểm soát loại dữ liệu có thể được đưa vào phòng sạch, cách dữ liệu đó có thể được kết hợp với các dữ liệu khác trong phòng sạch, loại phân tích mà mỗi bên có thể thực hiện và dữ liệu nào có thể thoát khỏi phòng sạch. Với quyền truy cập mở vào dữ liệu cấp nhật ký với các trường ID người dùng không được biên tập ngày càng hạn chế, các phòng làm sạch dữ liệu cho phép các nhà tiếp thị tiếp tục thực hiện phân tích nâng cao để đo lường, phân bổ và phân khúc đối tượng, mặc dù ở cấp độ nhóm thuần tập tổng hợp.

Trong ngành, giải pháp phòng sạch dữ liệu phổ biến nhất là Trung tâm dữ liệu quảng cáo của Google, mặc dù các giải pháp cũng đang được Amazon và Facebook phát triển. Bên ngoài các khu vườn có tường bao quanh, các nền tảng dữ liệu đám mây như Infosum và Snowflake đang cung cấp các phòng sạch phi tập trung hoặc phân tán cho phép nhiều bên tham gia dữ liệu để tạo ra một hợp tác dữ liệu an toàn về quyền riêng tư.

DỰ BÁO CHO AD STACK TRONG TƯƠNG LAI LÀ ĐÁM MÂY (CLOUD) 

Với tất cả những gì chúng ta đã thảo luận, rõ ràng là ad stack truyền thống của ngày hôm qua sẽ cần phải phát triển để tính đến một thế giới do người dùng đồng ý mà không có cookie của bên thứ ba. Một xu hướng mà chúng tôi tin rằng sẽ tiếp tục phát triển là vai trò ngày càng tăng của các hệ thống quản lý dữ liệu dựa trên đám mây mà chúng tôi đã liên kết nhiều hơn với các nhóm IT hoặc Business Intelligence.  

Tích hợp giữa nền tảng quảng cáo và ứng dụng đám mây đã diễn ra. Ví dụ, nhà tiếp thị hiện có khả năng trực tiếp nhập và xuất dữ liệu từ Google Analytics sang Google Cloud Platform thông qua BigQuery. Một ví dụ trực tiếp hơn nữa là Trung tâm dữ liệu quảng cáo được xây dựng trên BigQuery. Các ứng dụng quản lý dữ liệu dựa trên đám mây sẽ là một phần không thể thiếu trong việc giúp các nhà tiếp thị lưu trữ, phân tích, mô hình hóa và trực quan hóa các loại dữ liệu khác nhau từ dữ liệu dựa trên quảng cáo đến dữ liệu và nghiên cứu quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Điều này lần lượt sẽ cho phép các nhà tiếp thị thu thập thông tin chi tiết toàn diện hơn để đưa ra quyết định tiếp thị. 
 

Mặc dù việc trích xuất và thao tác dữ liệu trong các hệ thống dựa trên đám mây ngày nay thường đòi hỏi kiến thức làm việc về Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL), nhưng có khả năng các lựa chọn và lựa chọn mã thấp sẽ xuất hiện theo thời gian, cho phép nhiều nhà quảng cáo và nhà cung cấp tận dụng các hệ thống này. 

Nguồn: iabseaindia.com