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行銷人員迎接第三方 Cookie 退場的三種方式

作者:Admin | Nov 30, 2021 4:00:00 PM

大家聽聞 Google 宣布 Chrome 網頁瀏覽器即將終止支援第三方 Cookie 時,想必一開始都震驚不已,不過現在心情應該已經平復下來。很難想像沒有第三方追蹤,我們該如何進行各種廣告行銷活動,畢竟許多人都將第三方追蹤視為線上廣告生態系統的骨幹,但這卻是我們即將面對的現實。以隱私為本的無 Cookie 世界可謂合情合理,雖然 Google 延後 這類 Cookie 退場的時間表,但行銷人員的時間仍然相當緊迫,必須重新思考及打造廣告行銷策略加以配合。

就像在瞬息萬變的世界中面對任何商業挑戰一樣,公司可透過各種步驟做好準備、調整配合,最終成長茁壯。事實上,第三方 Cookie 退場後,行銷人員立即要面對的考驗,就是在各個通路與訪客之間的互動成效。 為了做好準備面對這項挑戰,以下列出企業目前可採取的行動,以及 Appier 顧客資料科學平台 AIXON 所能提供的協助。

  1. 整合第一方資料
    沒有了第三方 Cookie,行銷人員剩餘的資料來源變得更加重要,將有助於瞭解目標受眾及其關心的內容。換句話說,第一方資料大展身手的時候到了。所謂的第一方資料,是指您直接從受眾蒐集的任何資料。由於這類資料是蒐集自受眾,因此具備相當高的關聯性及準確度,對您而言非常有用。

    為了更妥善運用第一方資料,公司應開始整合來自不同來源及頁面造訪,向每位用戶蒐集的所有資料。此整合流程可以建立更全面完整的用戶個人資料,包含用戶行為及人口統計資訊,使其更為完備。關於資料整合,有兩種方式可以整合第一方資料:確定性匹配(deterministic matching)及概率性匹配(Probabilistic matching)。

    「確定性匹配」會利用姓名及電子郵件地址等已知為真的識別項,針對單一用戶比對所有造訪及活動。相較之下,「概率性匹配」的確定性較低,使用地理資料或網頁瀏覽器及可能性等個人資訊較少的識別項進行比對。
    智慧身份識別圖譜 (Intelligent ID Graph): AIXON 使用確定性匹配及概率性匹配兩種方式整合第一方資料。AIXON 的 AI 模型及技術對概率性匹配方式特別重要,藉由建立所謂的「智慧身份識別圖譜」來比對用戶的所有相關資料。AIXON 概率性匹配的準確率高達 95%,對識別網站匿名流量特別有用。
  2. 投資於其他方式,豐富您的資料
    如何為第一方資料創造附加價值,將會是第三方 Cookie 終結所帶來的最大挑戰。行銷人員一向 仰賴 第三方資料,來填補僅使用第一方資料而可能產生的資訊缺口。第三方資料雖然不是完美的數據來源,但是可以替我們減少對客戶輪廓的臆測。

    為了在沒有第三方資料的情況下讓資料更有價值,行銷人員可以將重心放在如何利用有限的第一方資料,推斷出用戶的各種興趣。利用 AI 分析用戶行為後,預測能代表每位用戶特定興趣的關鍵字,提供有價值的洞察,協助瞭解用戶的搜尋習慣與偏好。
    附加標籤與延伸興趣 (Expanded Interests): AIXON 結合本身既有的技術基礎,以及用戶在網站上的操作行為,針對用戶預測出更多標籤,而延伸興趣就是從這些附加標籤產生的,AIXON 識別每位用戶的廣泛興趣,透過延伸興趣提供額外的資訊層級,協助行銷人員加以區隔及鎖定目標。
  3. 分析資料、預測行為並調整策略
    當我們整合資料並使其更為豐富後,接著需要進行分析以取得數據洞察。若缺少這關鍵的最後一步,您就只是漫無目的地佔用大量儲存空間。資料分析可協助行銷人員探索用戶行為模式和降低現存的轉換障礙,並有助於建立全新策略。

    無論有沒有第三方資料,此步驟都是商業營運不可或缺的一部分。由於客戶越來越精明,競爭也日漸激烈,行銷人員在市場中勝出的唯一方式,就是更充分瞭解受眾,並預測受眾的渴望與需求。
    情境式 AI 模型:
    用戶資料完備之後,AIXON 的 AI 模型就可派上用場。目前 AIXON 提供多個情境式 AI 模型,包括以下功能:分析與區隔用戶、多重用戶區隔、預測事件、預測客戶流失率、尋找類似受眾及比較用戶,每個模型都將協助行銷人員擬定有效的行銷策略。我們目前依據產業趨勢及用戶意見回饋持續開發更多模型,一旦準備好就會新增至平台之中。

    這些數據洞察最終將協助行銷人員決定目標受眾及鎖定目標的方式,並幫助您打造最理想的行銷活動。

* 希望以上內容可以減輕您對無 Cookie 未來的焦慮。如果您想更深入瞭解 AXION,以及 AXION 如何協助您做好準備,請與我們聯繫安排專屬的產品 Demo。