Ein weiterer Privatsphäre im Anzeigenangebot

AD -Targeting -Versuche, die Chancen zu verbessern, dass die Person, die ein Angebot oder eine Beförderung sieht, Maßnahmen ergreifen.

Vor ein paar Jahrzehnten war fast das gesamte Anzeigenziel kontextuell. Ein Golfladen kaufte Anzeigen in Golfmagazinen oder im Golfabschnitt des Telefonbuchs.

Schnelle Vorlauf bis 2025 und Tools für künstliche Intelligenz, mit denen große Geschäfte von Verbraucherdaten analysiert werden können, haben die Anzeigenziele. Eine gesamte Werbeinfrastruktur kann jetzt auf bestimmte Käufer abzielen, nicht nur in Bezug auf verwandte Inhalte, basierend auf ihren Browser- und Kaufgewohnheiten.

Golfwerbung erscheinen möglicherweise auf einer Nachrichtenseite oder neben einem nicht verwandten Social -Media -Beitrag, da sich das Targeting vom Kontext zu Menschen verlagert hat.

Solche personalisierten Anzeigen führen in der Regel bessere Ergebnisse und werden von Verbrauchern bevorzugt, die jetzt Promos sehen, die sie interessieren.

Persönliche Privatsphäre

Google sammelt viele individuelle Daten, wie in seinem My Ad Center gezeigt.

Das Ziel von Individuen hat jedoch einen Nachteil. Versuche, persönliche Vorlieben, Affinitäten und Verhaltensweisen zu verstehen, führen zu ernsthaften Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre.

Nehmen Sie zum Beispiel Google’s My Ad Center. Es zeigt die Themen, die Google Associates mit einer bestimmten Person assoziieren und mehrere aktuelle Anzeigen und Marken auflistet.

Sicherlich entspricht Google die Datenschutzbestimmungen. Verbraucher sind jedoch oft überrascht, wie viel ihrer Online -Aktivitäten öffentlich sind.

In gewisser Weise übertraf die Werbebranche. Die Aufsichtsbehörden antworteten mit Gesetzen wie der allgemeinen Datenschutzverordnung der EU und dem California Consumer Privacy Act (CCPA).

Zwei jüngste Klagen gegen den Trade Desk, eine „Nachfrageseite“ -Plattform für Werbetreibende, behaupten, dass die universelle Identifikationstechnologie des Unternehmens (UID2) eine Invasion der Privatsphäre ist und gegen die CCPA verstößt. Ironischerweise war es ein Vorteil von UID2, das Ersetzen von Drittanbietern zu ersetzen.

Besserer Kontext

Möglicherweise erkennen mehrere Werbe -Technologie -Unternehmen die Datenschutzrisiken für Einzelpersonen und haben Inhalte überarbeitet.

Ein Golfladen bewarb einst Putter in Golfmagazinen und zielte im Allgemeinen auf Golfer.

Jetzt könnte eine Anzeigenplattform einen bestimmten Artikel auf einer Golfseite über 10 Möglichkeiten zur Verbesserung der Putten scannen. Bis zu einem gewissen Grad versteht die Plattform den Kontext und zeigt eine Anzeige für einen neuen Putter an. Das Targeting ist Inhaltsniveau-Putteranzeigen für Putterartikel.

Google macht dies mit mindestens zwei seiner Anzeigentypen: Kontextziel für das Anzeige -Anzeigenetzwerk und die zugehörige Suche von Adsense nach Inhalten, die eine Seite analysieren und Links zur Google -Suche nach verwandten Abfragen generieren. Beide Technologien stimmen mit Wörtern überein.

Aber das Konzept könnte weiter gehen. Ein neues Startup, Adzen, macht mehr als nur eine Wortübereinstimmung. Es versteht die Absicht eines Artikels und fügt inline native Anzeigenlinks ein.

Ein Artikel darüber, wie professionelle Golfer die schwierigsten Grünen im Augusta National Golf Club spielen, ist ein anderes Maß an Kaufabsichten und Interesse als ein Artikel über die Verbesserung von Putten. Beide erwähnen das Wort Putter und Putter, aber der letztere Artikel erhält eine Putteranzeige, während der erstere ein Angebot für ein Premium -Abonnement für den Golfkanal erhält.

Dies ist ein kontextbezogenes Targeting auf Intent-Level. Es ist spezifischer als Putteranzeigen in Putterartikeln. Für Werbetreibende kann es auch so effektiv sein wie sich auf Einzelpersonen zu zielen.

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Einfachere Anzeigen

Google und Adzen sind nicht die einzigen Beispiele. Dutzende von Unternehmen versuchen, KI zu nutzen, um das kontextbezogene Targeting zu verbessern.

Das Ergebnis könnte kontextbezogene Anzeigen sein, die sind Einfacher Für Werbetreibende.

Für individuell gezielte Anzeigen sammeln Vermarkter Daten über Käufer, analysieren demografische Daten, Psychografie und Verhaltensdaten, um das Publikum aufzubauen. Einige Zielgruppen dienen zum Retargeting. Einige sind zur Unterdrückung. Und einige sind ein aussehendes Publikum, um neue Kunden anzulocken.

Theoretisch benötigt AI-gesteuerte kontextbezogene Targeting keine dieser Daten. Es zeigt eine Anzeige, die darauf basiert, was in diesem Moment eine Aussicht aufnimmt.

Anstatt das Publikum aufzubauen, würden Vermarkter detaillierte Beschreibungen ihrer Produkte erstellen und wie sie verwendet werden. Je mehr die KI über die Funktionen und Vorteile des Artikels kennt, desto besser wird sie abzielen.

Vielleicht das Beste von allem, es braucht keine persönlich identifizierbaren Informationen.

PII wieder

Aber “brauchen” und “Verwendung” sind unterschiedlich. Wenn sich die Datenschutzregeln und -vorschriften entwickeln, könnten Werbe-Tech-Unternehmen mit der Personalisierung ein KI-gesteuertes kontextbezogenes Ziel verbinden.

Die Kombination könnte die beste Botschaft vor einem hochwertigen Käufer auf eine bessere Weise vor Ort bringen.