Offrire rilevanza degli annunci senza cookie di terze parti: tecniche avanzate per modellare i segmenti di pubblico

Se nel 2017 la rimozione dei cookie era una remota possibilità, è ormai giunto il momento di svincolarci da essi e passare a soluzioni nuove e più efficaci per trasmettere i messaggi dei brand ai consumatori. Non importa quando, se nel 2025 o anche più tardi, praticamente l'intero Web non sarà più legato ai cookie di terze parti e la preparazione per questo cambiamento è a buon punto.

Questo sviluppo ha spinto gli inserzionisti e le società di tecnologia pubblicitaria a sviluppare le proprie strategie per coinvolgere i segmenti di pubblico in modi significativi. Questi nuovi metodi includono investimenti strategici in camere bianche, soluzioni basate su browser e sfruttamento di dati diretti. Inoltre, soluzioni consolidate come il targeting contestuale e le soluzioni basate su modelli hanno riacquistato terreno tra gli inserzionisti grazie alla loro capacità di fornire messaggi rilevanti ai clienti.

Questo white paper tecnico analizza le motivazioni e le metodologie alla base dei segmenti di pubblico definiti con modelli per l'apprendimento automatico. Copre aspetti tecnici, tra cui l'architettura del modello, il clustering del pubblico, la soglia gerarchica, e sfide, come i bias nell'addestramento dei cookie e l'adattamento dei domini, evidenziando le soluzioni innovative prese in considerazione dal team di Amazon Ads.