Revival AdTech. Todo vuelve: La resurrección del Contextual Targeting
Como mi madre siempre me ha dicho:
No tiro nada de mi armario, porque todo vuelve.
Y es que ya lo dicen:
Nunca digas nunca, y en moda, menos.
Precisamente, en el caso que nos ocupa en este post, podríamos cambiar esta frase para decir:
Nunca digas nunca, y en AdTech, menos.
En otro orden, el título del post también me sirve para comentar que yo también vuelvo después de un tiempo algo desconectado. Sin querer poner excusas, he cambiado de proyecto profesional y he estado inmerso en pleno aterrizaje.
Ahora sí, vamos al grano. En busca de soluciones alternativas y compatibles con la privacidad, el Contextual Targeting ha resurgido como una de las opciones para el futuro entorno cookieless. La orientación contextual permite a los anunciantes y las marcas llegar a los usuarios en función del contexto que están viendo en una página.
Además, la tecnología contextual ha evolucionado para analizar más allá de la segmentación por palabras clave y puede ahora procesar una gama muy amplia de señales contextuales que brindan la oportunidad de llegar a las audiencias de una manera más relevante.
Evolución en la sombra
Mientras el Contextual Targeting dejó de ser el protagonista y estar delante de los focos, ha aprovechado en la sombra para evolucionar tecnológicamente y, al más puro estilo de Montecristo, preparar su “venganza” (perdón por la épica, ya me conocéis, pero seguro que también entenderéis el símil).
La evolución tecnológica que menciono, como no puede ser de otra manera, varia en funciones de las soluciones que ofrecen los distintos players de este nicho. Si tuviéramos que resumir los distintos métodos que utilizan tendríamos los que siguen:
Crawler. Un bot busca e indexa contenido en Internet. En esencia, dicho bot entiende el contenido de una página web al buscar palabras clave y frases. Algunos rastreadores pueden analizar transcripciones de audio o video, pero este avance aún es incipiente.
Panel-Based. Se utiliza tradicionalmente en la televisión para analizar los patrones de visualización de los hogares. Aunque ahora el panel-based se está convirtiendo en una forma de extender el contexto a CTV / OTT, mediante una selección de hogares y participantes a modo de muestra.
Website Metada. Mediante la indexación de los metadatos de cada página web con datos como el título de la página, transcripciones de videos, contenido de artículos, etc. Esta tecnología se puede usar para identificar el contexto de una página, no solo el contenido.
Principales beneficios y retos
Los beneficios
Coste. Aprovechar la orientación contextual puede ser una solución más económica para los métodos de targeting con audience behavioral data.
Futuro cookieless. Es una solución que se alimenta de contenido, imágenes, keywords, y señales onsite y que, por ende, no utiliza Third-Party Cookies IDs.
Incremento del Share of Voice. Proporciona a los anunciantes la posibilidad de arañar Share of Voice utilizando nombres de marcas y / o productos de los competidores.
Aumento de la relevancia. Las audiencias que leen e interactúan con ciertos temas indican la intención o el interés por un producto, una necesidad o un servicio específico.
Aplicaciones de Brand Safety. A través de la exclusión exacta o similar de keywords, temas o opiniones, los anunciantes pueden asegurar que sus mensajes no impactan en contextos negativos o con contenido desfavorable.
Dynamic Topic Targeting. Ayuda a los anunciantes a encontrar otros temas de tendencia o palabras clave que sean relevantes en sus audiencias para asegurarse de que formen parte de la conversación.
Oportunidades In-App win IDFAs. Se puede impactar a consumidores y/o usuarios en entornos iOS porque no necesita identificadores como los IDFAs.
Solución para industrias altamente reguladas. Los anunciantes de sectores como el financiero, farmacéutico o el alcohol utilizan la publicidad contextual porque no está basada en información personal o data de comportamiento.
Enriquecimiento de First-Party Data. Utilizando el contextual targeting se pueden enriquecer las estrategias de First-Party Data encontrando otras keywords y categorías relevantes que tienen una afinidad muy alta para las audiencias.
Los retos
Escala. En algunos nichos o categorías específicas es difícil conseguir escala para las campañas.
Pérdida de orientación 1:1. Aunque es obvio, es necesario comentarlo. Las señales contextuales no reemplazan a la orientación one-to-one (en este punto, os recomiendo este post sobre people-based marketing), ya que todas las señales que se recogen son anónimas y no se pueden vincular a un ID o dispositivo específico.
Planificar el alcance. Los partners que ofrecen soluciones contextuales disponen de métodos de forecast muy limitados y los anunciantes pueden echar en falta la transparencia para planificar como escalaran sus audiencias contextuales.
Poca estandarización. No existe una estandarización entre los distintos players acerca de clasificaciones, metodología o taxonomías. Aunque algunas soluciones aprovechas las IAB Contextual Categories, las definiciones de categorías y/o temas son muy subjetivas entre los distintos partners y, por lo tanto, la industria no ha adoptado un framework común y coherente.
Contextualización de videos. La capacidad de transcribir, validar y comprender el audio en un video varía según las soluciones. La industria contextual todavía no ha desarrollado ampliamente las herramientas para entender el video más allá de los metadatos.
Lagunas en la medición. Las cookies, device ID u otros identificadores no se utilizan en el contextual marketing por lo que la medición es algo difusa.
¿Quién es quién? El ecosistema de la publicidad contextual
DSPs. Demand Side Platforms
Las plataformas del lado de la demanda (DSP) han recopilado señales durante mucho tiempo a través del flujo de ofertas y otra tecnología para agregar datos y segmentar a los usuarios con el fin de orientarlos según datos demográficos, de comportamiento o contextuales. Estos datos se han visto como una estrategia para ganar awareness y realizar acciones de prospecting más dirigidas hacia nuevos usuarios.
La orientación contextual se habilitó históricamente principalmente mediante la selección de listas de sitios para orientar o excluir, junto con listas de palabras clave. Con el resurgimiento de lo contextual como una táctica de focalización popular y las mejoras que la posicionan para respaldar la tecnología en toda la industria, los DSP han adoptado nuevas formas de construir estas soluciones.
La tecnología de crawlers existente que históricamente ha capturado datos de keywords a nivel de página ha evolucionado para incluir frases y contexto y ajustarse a las tendencias para mejorar la relevancia de la marca, sobre todo mediante técnica de Natural Language Processing (NLP).
Principales players:
Amazon.
Amobee.
Display & Video 360.
The Trade Desk.
Verizon Media.
SSPs. Supply Side Platforms
Las plataformas del lado de la oferta (SSP) se han posicionado para ofrecer soluciones contextuales a través de integraciones con terceros.
De este modo, se pueden encontrar integraciones con parterns como GumGum, Peer39, o Oracle/Grapeshot, que habilitan a los SSPs a recibir señales contextuales y, de esa forma, ejecutar comprar mediante PMP deals o directamente en su plataforma para devolver al DSP la orientación.
Ad Verification
Los actores de Ad Verification son conocidos por sus soluciones de segmentación, seguimiento, medición de la visibilidad, brand safety y fraude.
Desde la perspectiva de la seguridad de la marca (brand safety), estas soluciones históricamente ha aprovechado una variedad de métodos entre los que se encuentran crawlers, procesamiento del lenguaje natural (NPL), así como el análisis de sentimientos para entender el contenido de una página web y clasificarlo en temáticas que los anunciantes quieran evitar.
Es decir, a medida que la tecnología avanza y las capacidades de segmentación evolucionan, los socios de verificación de anuncios han comenzado a aprovechar la tecnología que construye sus soluciones de brand safety para ofrecer a los anunciantes una forma de desarrollar estrategias de idoneidad de marca con segmentación contextual.
Principales players:
Comscore.
DoubleVerify.
Integral Ad Science.
Oracle Data Cloud.
Peer39.
Data Partners
Históricamente, los proveedores de datos aprovechan su tecnología para crear audiencias basadas en cookies. Así, los anunciantes han confiado en estos proveedores de datos que aprovechan cookies de tercera parte para rastrear a los usuarios en internet.
La desaparición de las cookies de terceros reducirá la escala y la direccionabilidad del inventario de intercambio abierto (open exchange). Los proveedores de datos que han basado sus ofertas en audiencias Third-Party Cookies tienen como objetivo evolucionar cambiando su enfoque y, así, poder ofrecer soluciones cookieless entre las que se encuentran audiencias contextualmente relevantes.
Los proveedores de datos que ofrecen sus propias soluciones contextuales tienen soluciones de crawler que escanean palabras clave, contenido y datos de URL a nivel de página para analizar y crear audiencias contextualmente relevantes. Luego, ingieren palabras clave de búsqueda para construir segmentos en sitios individuales que se indexan en exceso para esas palabras clave.
Los proveedores de datos generalmente se basan en keywords y temas a modo de un set semilla para, después, construir una selección en formato de lista de sitios web y/o URLs para dirigirse a un público objetivo.
Principales players:
Audigent.
Epsilon.
CrossPixel.
Semasio.
Redes sociales
Si bien las plataformas de redes sociales son principalmente conocidas por sus sólidas capacidades de orientación por comportamiento, algunos socios también tienen capacidades de orientación contextual disponibles.
Principales players:
Facebook.
Twitter.
Reddit.
Publishers (medios)
A medida que el reloj del fin de las audiencias de third party data avanza, los publishers ven una oportunidad de monetizar sus audiencias propias para ponerlas ofreciéndolas dentro de soluciones de publicidad contextual.
Hay dos formas principales de acceder al inventario de los medios mediante un enfoque contextual.
A través de un publisher individual que posee una propiedad digital o varias propiedades dentro de su cartera.
Mediante un proveedor contextual que posee la tecnología y/o el crawler que puede escanear URLs, palabras clave, analizar páginas completas de texto, imágenes y videos en el sitio.
Principales players:
Washington Post.
Hearst.
Kargo.
Condé Nast.
GumGum.
Teads.
OpenSlate -solución para video-.
Zefr -solución para video-.
VuePlanner -solución para video-.
Epílogo
El contextual targeting es un método de publicidad muy testado y que ahora está experimentando un resurgimiento debido al bloqueo de las cookies de tercera parte y a las distintas leyes de privacidad de datos.
Si algo está claro, es que ofrece una gran oportunidad para los anunciantes en su propósito de ampliar el alcance y la relevancia de sus campañas alrededor del inventario de la Open Web.
No obstante, como hemos visto, el ecosistema es amplio y existen distintas soluciones tecnológicas, por lo que es importante entender como cada partner usa la tecnología para construir sus segmentos contextuales.