2021年6月23日
By 托尼·穆尼广告高级副总裁，ThinkAnalytics
博客

如何更好地从视频广告中获利:第一方数据为王

跨应用程序和网站的基于同意的新选择政策, 比如苹果iOS 14中的应用追踪透明度.5的更新和谷歌退出第三方cookie的举动, 给消费者更多的控制权, 但肯定会阻碍依赖第三方数据建立用户档案的广告商.

可寻址广告——向特定的个人提供视频广告的能力, 而不是庞大的人口群体，因此变得更具挑战性. 广告商显然想要接触到最有可能购买的人, 但你如何找到这些人，什么是最有效的方式来接触他们?

一个重要的, 但却经常被忽视, 组件是生成广告商要求的复杂的观众资料的能力. 这要从第一方数据开始, 哪些信息是直接从用户那里收集的，并且比第三方数据包含更深入的行为数据点.

第一方数据已经成为媒体所有者程序化广告销售的先决条件. 有些人花了数年时间试图开发他们的第一方数据集，结果好坏参半. In 2020, 他们发现，在推销广告客户时，这些数据集变得更加重要, 2021年, 大多数公司希望将这些数据作为程序化广告销售的支柱, 特别是考虑到第三方数据收集.

广告商的需求也加速了这一趋势. 不仅广告商更频繁地询问涉及第一方数据的交易选择, 但运营商发现，采用这些选项的交易可能更有利可图. 广告商签署私人市场协议, 包括第一方数据作为一个选项, 与不包含数据的交易相比，花费的金额是前者的两倍多, 据内部人士透露.

第一方数据的重要性日益增加，与此同时，买家对数据质量以及如何将其打包并作为受众或属性提供的兴趣也日益浓厚. 而基本属性对于操作符来说应该是直接创建的, 它们没有提供足够的差异化，也没有提供显著提升活动绩效所需的超定位水平. 更复杂的属性创建对于操作人员来说是不划算的, 需要数据科学家团队以及大规模生产产出的经验和能力. 成本效益分析并不能证明运营商在公司内部这么做是合理的.

基于第一方的配置文件对于高级可寻址广告至关重要

先进的可寻址广告解决方案必须能够生成从人工智能和机器学习算法中获得的高度预测性分析属性，以构建个人层面观看行为随时间变化的详细图景. 至关重要的是，这种配置文件生成具有快速自动化开发和重新校准的特点，并且在广告技术系统的操作部署中具有高度可扩展性和工业性.

丰富的, 可操作的, 对于广告商来说，差异化的订户档案比标准的人口统计数据更有吸引力，可以实现细分受众. 第一方数据的好处包括:

卓越的目标定位结果超越了基本的性别、年龄、家庭和地理
最能代表用户当前第一手行为的配置文件
获得第三方数据供应商无法提供的见解
与购买第三方数据用作目标属性相比，配置文件的成本更低

一个完全成熟的分析解决方案还应该能够精确定位有购买意图的受众，以及那些对特定行业的广泛列表表现出亲和力的受众, 比如艺术 & 手工艺、消费电子、金融、旅游等等. 最终目标是根据当前的实际行为(不是声称的行为)创建属性，以便为广告商提供更准确和有意义的目标受众.

第一方分析必须清楚地展示回报

视频服务提供商希望通过在高级广告中使用第一方分析来更好地赚钱，需要解决广告商面临的两大挑战:可测量性和目标回报. 可测量性是该行业的一个大问题. 广告商想知道他们所购买的广告是否按照他们所要求的时长和频率被观看，是否被他们指定的受众观看. 由于这个原因，一个可靠的和独立的可审计的度量是至关重要的. 这对广播公司来说更具挑战性，但可以通过具有代表性的观看面板来实现. 然而，这需要适当的分析专业知识来开发.

目标回报是第二大挑战，指的是需要提供具有适当区别性的目标属性. 简而言之, 他们必须展示出比不使用任何目标更大的提升和回报. 与广播线性广告相比，可寻址广告对广告主来说更昂贵，操作上也更复杂. 如果效果不如播放你的广告, 那么，为什么要为目标而烦恼呢?

一个庞大的广告技术生态系统已经存在，以支持有针对性的数字广告，并且有许多供应商提供部署可寻址电视的平台. 然而, 预测性自动化第一方分析的解决方案很少，手工方法可能会很昂贵, 有风险的, 而缓慢.

先进的广告解决方案可以提供一种有效的方式，通过与观众产生共鸣的相关广告接触相关受众，并帮助建立新的收入流，但预测性的第一方受众分析是成功的关键组成部分.

[编者注:这是来自 ThinkAnalytics. 流媒体接受供应商署名完全基于它们对我们读者的价值.]