Trazendo relevância dos anúncios sem depender de cookies de terceiros: técnicas avançadas de modelagem de público-alvo
18 de junho de 2024 | Por Daniele Barchiesi, gerente de ciência aplicada, e Guilherme Ilunga, especialista em ciência aplicada
Embora parecesse uma possibilidade distante em 2017, já passou da hora de adotarmos novas soluções mais eficazes para inserir as mensagens das marcas para os consumidores e abandonarmos os cookies. Não importa se em 2025 ou mais tarde, praticamente toda a web deixará de usar cookies de terceiros, e a preparação para essa mudança já está bem avançada.
Essa evolução impeliu anunciantes e empresas de tecnologia de publicidade a aprimorar suas estratégias para interagir com os públicos-alvo de maneiras significativas. Os novos métodos incluem investimentos estratégicos em clean rooms, soluções baseadas em navegador e uso de dados internos. Além disso, soluções consolidadas, como a segmentação contextual e soluções modeladas, recuperaram a confiança dos anunciantes por sua capacidade de levar mensagens relevantes para os clientes.
Este white paper técnico explora as motivações e metodologias por trás dos públicos-alvo modelados. Ele aborda aspectos técnicos, incluindo arquitetura do modelo, agrupamento de público-alvo, limite hierárquico e desafios como o viés de treinamento de cookies e a adaptação de domínio, destacando as soluções inovadoras consideradas pela equipe da HAQM Ads.
Neste artigo técnico, você aprenderá como:
A HAQM Ads usa sinais exclusivos de compras, de streaming e contextuais para prever interesses em tempo real e inserir mensagens relevantes.
Os públicos-alvo modelados são usados com base na arquitetura do modelo, agrupamento de público-alvo, limite hierárquico e treinamento do modelo.
Anunciantes de vários setores obtiveram benefícios significativos ao utilizar públicos-alvo mais duráveis baseados em técnicas de modelagem.