Quase US$ 10 bilhões em receita de editores estão em risco, de acordo com uma análise da McKinsey, enquanto o Google se prepara para eliminar gradualmente os cookies de terceiros até o final de 2023. Será o fim da publicidade programática como a conhecemos, afirma o mais recente Relatório Mundial de Inovação na Mídia 2022-23, da FIPP. No entanto, essa mudança sísmica apresenta uma grande oportunidade para os editores, pondera Faisal Kalim, no WNIP.
“Na verdade, poderia ser um mundo muito melhor para os editores, um mundo que eles podem até ter um papel fundamental na formação como parte do sistema de publicidade digital que finalmente se afasta da Big-Tech e do mundo infernal de escala, cliques e globos oculares que eles nos impuseram por décadas”, diz o estudo.
“A publicidade digital há muito provou ser uma amiga inconstante para os editores, empilhada como está em favor da Big Tech”, escrevem os autores. “Com as preocupações globais com a privacidade pondo fim ao rastreamento de dados de terceiros, há uma oportunidade para os editores se concentrarem em alavancar seus próprios dados primários como uma proposta para vender aos anunciantes.”
O relatório sugere um processo de três etapas para os editores dimensionarem sua operação de dados primários:
– Desenvolva uma estratégia de dados abrangente para priorizar o investimento e obter adesão
– Teste, aprenda e meça para determinar os melhores métodos de ativação
– Crie recursos tecnológicos internos robustos enquanto conta com parceiros estratégicos para outros tipos de experiência
“Muitos editores coletam o máximo de dados possível, mas isso é contraproducente, pois sobrecarrega os leitores, aumenta os custos de tecnologia e pessoal, bem como o risco de violações de dados e outras violações de privacidade”, afirma Kalim.
A maneira eficaz de fazer isso, segundo ele, é identificar quais dados são essenciais e criar metas estratégicas em toda a organização para coleta e investimento. Isso exigiria a contratação de pessoas que entendem de dados, além de um gerente para liderar essas estratégias.
Os dados primários são muito úteis para fornecer experiências personalizadas. O relatório recomenda que os editores usem uma abordagem de teste e aprendizado para determinar o que deve ser personalizado e o nível de personalização necessário.
Por exemplo, um editor pode decidir se concentrar em um segmento de cliente e, portanto, precisaria investir apenas nos dados e na tecnologia necessários para testar esse caso de uso específico. A estratégia de personalização pode ser expandida para incluir mais segmentos e implantar tecnologia adicional, como inteligência artificial, após as etapas iniciais terem provado seu valor.