쿠키가 없는 미래는 어떤 모습일까요? 그것은 이미 여기에있다
게시 됨: 2022-03-28
더 나은 신호를 사용하여 미래 지향적인 ID 및 성능 전략 구축
Google Chrome 및 Safari와 같은 주요 브라우저가 역사적으로 현대 웹에서 청중 타겟팅 및 개인화를 지원해 온 핵심 메커니즘인 타사 쿠키를 완전히 단계적으로 제거하겠다고 발표한 지 3년이 넘었습니다.
업계는 전환점에 있습니다. 마케터, 퍼블리셔, 플랫폼 모두 관련 경험을 제공하고 궁극적으로 결과를 이끌어내기 위해서는 더 나은 솔루션이 필요하다는 것을 인식하고 있습니다. 소비자는 더 나은 개인 정보 보호 제어가 필요하고 플랫폼은 소비자에게 부가 가치를 제공하는 경험을 보장하기 위해 더 안정적인 방법이 필요합니다. 우리 업계는 개방형 웹의 모든 당사자에게 매력적이고 관련성 있으며 안전한 경험을 제공하기 위해 더 강력한 기반이 필요하다는 데 의심의 여지가 없습니다.
맥락을 넘어: 소비자 사고방식 이해하기
현재 모든 플랫폼이 마케팅 담당자를 쿠키 붕괴로부터 보호하기 위한 컨텍스트 전략을 자랑한다는 것을 알 수 있습니다. 컨텍스트도 중요하지만 컨텍스트 타겟팅만으로는 전략을 유지하거나 개선할 수 없습니다.
현대 쿠키 위기 이전에 Outbrain은 개인화에 대해 항상 다른 접근 방식을 취했습니다. 당사의 기술은 편집 컨텍스트, 사용자 관심 및 참여 를 기반으로 다양한 신호를 활용하여 가장 관련성 높은 경험을 제공합니다. 소비자와 공감할 수 있는 가장 좋은 방법은 개인 데이터의 백도어 사용을 통하는 것이 아니라 관심이 의도를 나타내는 방식과 컨텍스트 기반 머신 러닝이 이러한 소비자를 더 많이 찾는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 진정한 이해를 통해서라고 믿습니다.
Outbrain의 직접 코드 온 페이지 게시자 관계와 특허 받은 추천 기술은 사용자가 콘텐츠에 참여하는 방식을 기반으로 소비자의 관심을 드러냅니다. 진정한 소비자 이익에 대한 Outbrain의 이해를 뒷받침하는 세 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.
- 하루 동안 특정 게시자에 대한 소비자의 독서 습관
- 순간에 행동을 취하도록 유도하는 페이지의 컨텍스트
- 네트워크 전반에 걸쳐 수십억 개의 과거 참여 및 성과 데이터 포인트.
이러한 신호는 전자 상거래 브랜드의 제안과 같은 광고주 추천에 힘을 실어줄 뿐만 아니라 소비자가 가장 흥미롭게 볼 수 있는 편집 기사에 대한 추천에도 힘을 실어줍니다.
그렇다면 이러한 자산은 마케터를 위한 실제 솔루션으로 어떻게 변환됩니까? Outbrain은 고객을 위한 간단하고 효과적인 ID 솔루션을 뒷받침하는 두 가지 핵심 기둥으로 귀결된다고 믿습니다.
1. 올바른 청중에게 다가가는 것 이상: 올바른 사고방식에 도달하기
독자의 관심에 대한 특허된 이해와 업계 표준 솔루션 결합
타사 쿠키의 가장 큰 사용 사례 중 하나는 소비자 타겟팅입니다. 쿠키는 소비자가 특정 페이지 또는 제품을 본 시점을 식별하고 인구 통계를 대상으로 하는 데 오랫동안 사용되어 왔습니다. 마케터는 이러한 데이터 포인트에 의존하여 관련 광고를 게재하고, 성별 및 연령과 같은 요소를 제품에 대한 소비자의 잠재적 관심과 연관시킵니다.
이 전략은 중요한 요소인 사고 방식 을 간과합니다. 예를 들어, 누군가가 신발을 찾는 것처럼 보이지만 실제로는 패션 잡지에서 자신의 직업에 대한 트렌드 조사를 수행하고 있습니다. 이러한 뉘앙스를 식별하는 것은 소비자의 관련성을 최적화하는 데 중요합니다.
Outbrain은 소비자가 특정 게시자에서 읽은 기사와 궁극적으로 소비자의 행동을 유도하는 컨텍스트의 조합이 그들의 프로필과 마음 상태에 대해 훨씬 더 많은 통찰력을 제공한다고 믿습니다.
소비자의 독서 습관과 다양한 기사에서 취하는 행동은 Outbrain Interest Graph를 구축하는 것입니다. 관심 그래프는 10억 명의 소비자로부터 데이터 포인트를 수집하고 관심 조합을 표시하여 마케터가 인구 통계가 아닌 컨텍스트를 기반으로 소비자 사고 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.

관심 그래프는 주로 교차 사이트 프로필에 의존하지 않습니다. 대부분의 관심 프로필은 개별 게시자의 독서 습관을 기반으로 합니다. 그리고 이것은 마케터를 위한 Outbrain의 가장 성공적인 전술 중 하나입니다. Interest Targeting을 사용하는 Outbrain 마케터는 평균적으로 최대 55% 더 높은 전환율을 봅니다.
우리의 궁극적인 목표는 구매자에게 가장 포괄적인 쿠키 없는 솔루션을 제공하는 것이며 여기에는 가능한 한 많은 산업 표준의 개인 정보 보호 솔루션과의 파트너 관계가 포함됩니다.
Outbrain은 LiveRamp Authenticated Traffic Solution 및 ID5 ID를 포함한 범용 ID 솔루션을 완벽하게 지원합니다. Outbrain의 고유한 관심 및 상황별 솔루션과 함께 이러한 솔루션은 마케터에게 특정 청중에게 도달할 수 있는 능력을 제공할 뿐만 아니라 참여를 증가시키는 것으로 입증된 제안으로 영향력을 확장하고 개방형 웹 미디어 소유자에게 중요한 광고주 예산을 제공합니다.
그렇다면 마케터가 개방형 웹 광고의 미래를 맡을 수 있는 또 다른 방법은 무엇일까요?
컨텍스트 데이터는 항상 Outbrain 플랫폼을 뒷받침해 왔습니다. 이는 우리가 권장 사항을 제공하고 게시자 페이지와 소비자의 관심에 맞게 피드를 개인화하는 방법을 제공합니다. 또한 조회수와 인상이 아닌 실제 결과를 이끌어내는 방법에 힘을 실어줍니다.
2. 구체적인 결과를 도출하기 위한 사고방식 이해
행동을 유도하는 자동화 도구와 참여를 유도하는 프로그래밍 방식 솔루션
Outbrain의 플랫폼은 항상 참여를 기반으로 구축되었습니다. 어떤 관심사와 맥락적 신호가 특정 행동을 유도하는지 추적하는 지속적인 피드백 루프입니다. 관심과 맥락이 소비자 대 (종종 임의적인) 인구 통계학적 요인에 대한 더 깊은 이해를 촉진하는 방법을 다루었습니다.
이를 통해 우리는 핵심 초점의 두 번째 부분인 사고 방식이 구체적인 결과로 전환되는 방식을 알 수 있습니다. Outbrain의 플랫폼은 마케터가 가장 관련성 높은 잠재고객을 찾는 데 도움이 될 뿐만 아니라 판매에서 페이지뷰 등에 이르기까지 해당 잠재고객으로부터 실제 행동을 유도할 수 있는 방법을 제공합니다.
당사의 두 가지 자동화 엔진인 전환 입찰 전략 및 참여 입찰 전략은 머신 러닝을 사용하여 컨텍스트가 특정 목표에 대한 행동을 유도하는 방법을 이해합니다. 필요한 결과를 도출하는 것으로 입증된 주제 및 섹션에 대한 입찰 전략을 자동으로 조정합니다.
참여(페이지 조회 또는 세션 시간과 같은) 또는 전환(특정 ROAS 또는 CPA에서)이든 Outbrain 입찰 전략은 목표를 달성하기 위해 수년간의 과거 데이터와 자체 분석을 사용합니다. 평균적으로 Google의 입찰 전략은 CPA를 50% 줄이고 전환을 30% 증가시킵니다.
이제 우리는 상황에 맞는 전문 지식을 비즈니스의 프로그래매틱 측면으로 가져왔습니다. 동일한 참여 신호를 사용하여 프로그래매틱 구매자가 사전 입찰 기반으로 참여를 위해 캠페인을 최적화할 수 있도록 지원했습니다.
Max CTR Deal은 실시간으로 수십억 개의 컨텍스트 데이터 포인트를 분석하여 사전 입찰을 기반으로 최고의 참여 기회에 대한 입찰 요청만 구매자에게 보냅니다. 플랫폼이 사전 입찰 솔루션으로 조회 가능성을 보장하는 것과 마찬가지로 Outbrain은 사전 입찰을 기반으로 실제 참여와 결과를 보장합니다. 이는 쿠키가 완전히 감소함에 따라 더욱 중요해질 것입니다.
다시 말하지만, 결과는 스스로를 의미합니다. 프로그래밍 방식 구매자는 RON 캠페인에 비해 최대 CTR 거래를 통해 5배 더 높은(예, 5배) CTR의 이점을 누릴 수 있습니다.
복잡한 보고 및 수동 최적화가 필요한 과거의 힘든 방법과 달리 Outbrain의 자동화 도구는 수동 노동과 추측을 통해 결과를 이끌어 내고 쿠키에 의존하지 않고 조회수 및 노출수 이상으로 전략을 확장합니다.
결론
이러한 규정으로 인해 업계의 구조적 변화가 불가피한 동시에 오랫동안 유지되어 온 타겟팅 및 추적 방법에 대한 매우 필요한 업데이트도 촉발되었습니다. 우리는 웹이 퍼블리셔와 광고주의 가치를 향상시키는 동시에 소비자를 위해 보다 투명하고 지속 가능한 환경을 만드는 개인 정보 보호 개인화에 관한 미래를 봅니다. 그 미래를 위한 준비가 오늘부터 시작됩니다.
