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GDPR e Contextual Targeting: trend e implicazioni

Secondo il CEO di ADmantX, il nuovo regolamento europeo porterà a un maggiore utilizzo del targeting contestuale e ad una accelerazione del 1st party profiling

di Giovanni Strocchi, CEO di ADmantX
27 giugno 2018
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Giovanni Strocchi

L’entrata in vigore del GDPR non porterà una riduzione della pubblicità online, ma una diversa gestione dei dati personali eliminando alcune delle possibili attività “poco trasparenti” nella creazione di profili di utenti da parte di alcuni attori del mercato pubblicitario.  Questo cambiamento sarà positivo, con una maggiore tutela e trasparenza dei dati personali di ogni utente e costituirà un’opportunità per aumentare la fiducia dell’audience nella pubblicità online.

Alla base, l’introduzione del GDPR imporrà in primo luogo una più trasparente gestione della catena di autorizzazioni alla profilazione, direttamente dall’utente al “profilatore”, e una più formale presa in carico della valutazione e gestione del rischio di trattamento dati personali da parte dei vari attori.

Questo ovviamente impatterà alcuni dei 3rd party profiler che non abbiano chiaro accesso diretto all’autorizzazione del cliente sul media finale (il publisher), con la potenziale riduzione della disponibilità di profili su cookie in vendita.

La naturale implicazione, che consolida un trend già avviato, sarà un maggiore utilizzo del targeting contestuale (con al centro l’attenta selezione del contesto di comunicazione a livello di pagina in linea con il contenuto/messaggio pubblicitario) ed una accelerazione del 1st party profiling (attivazione dei propri dati clienti e costruzione di propri profili digitali da parte dei principali brand e agenzie).

Il targeting contestuale è ovviamente completamente GDPR compliant (scelgo solo meglio a livello di pagina il media su cui comunicare in funzione del messaggio) se è l’indicazione dell’interesse istantaneo del cliente legato alla lettura di quel contenuto e quindi indirettamente dell’eventuale intento istantaneo legato ad un’offerta “allineata a quell’interesse”.

Un maggiore utilizzo del contestuale ha alcune possibili implicazioni:

  • In linea generale il contextual targeting è più economico rispetto al behavioural targeting (1/5 o 1/10), per cui permette un maggiore investimento in media con un maggiore reach a parità di spesa.
  • Una maggiore attenzione al giusto contesto per il targeting ha come immediato effetto l’attenzione al vero brand safety, cioè all’eliminazione di tutti i contenuti dannosi per il brand e non solo quelli “inaccettabili”  rinforzando l’attuale trend verso il “Brand Care” (cosi tanto spinto da molti grandi buyers come P&G).
  • Inoltre, una maggiore attenzione al contestuale porterà ad un maggiore focus sui premium publisher secondo la logica che se non posso comprare ovunque “i cookies che voglio”, comprerò le qualified audience di premium publisher che creano contenuti premium per attrarre quella determinata audience.

Come secondo trend, già evidente dall’aumento dei casi in cui grandi brand si dotano della propria DMP per i loro progetti di digital activation, brand/agenzie con accordi diretti tenderanno ad investire per creare i propri 1st party profiles e ad attivare i propri dati (controllando la fonte dei dati e la modellizzazione dei propri profili).

Nell’insieme dei dati di 1st party ci saranno anche gli interessi dimostrati nella navigazione dei propri clienti/prospect per cui la analisi contestuale diventerà anche base fondamentale di “1st Party Interest profiles”.

Behavioural targeting con profili cookie di 3rd party continueranno ad essere importanti nelle pianificazioni ma con una più attenta selezione dei players, degli effettivi risultati di perfomance incrementale e con il possibile rischio di riduzione di volumi di cookie disponibili.

Una maggiore attenzione al “contestuale di qualità” e alla “personalizzazione” della selezione del contesto porterà ad una maggiore sensibilità sulla qualità delle tecnologie usate in questo ambito. Tecnologie a Keywords che offrono solo media precision e solo per categorie standard faticheranno rispetto a tecnologie “full semantic” (Natural Language Processing con reti semantiche cognitive) che hanno massima precisione anche nella massima personalizzazione e che sono la base anche di estrazione di molteplici dati di pagina per 1st party profiling.

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