Hoe meten de algoritmesystemen van advertentienetwerken met wie zij te maken hebben? En hoe zit dat in een wereld waarin bezoekers steeds minder worden gevolgd?
Er zijn verschillende manieren waarop een digitale advertentie-technologie kan bepalen hoe bezoekers eruitzien. Een van de meest voorkomende manieren is door gebruik te maken van gegevens die verzameld worden via sociale media.
Als een bezoeker bijvoorbeeld een account heeft op een sociale media platform, zoals Facebook, kan de technologie informatie over bijvoorbeeld het geslacht van de bezoeker opvragen via de API van het sociale media platform.
Daarnaast kan de technologie ook gebruikmaken van gegevens over het gedrag van de bezoeker op de website. Zo kan het bijvoorbeeld informatie verzamelen over welke pagina’s de bezoeker bezoekt, welke producten hij/zij bekijkt en welke zoektermen hij/zij gebruikt.
Aan de hand hiervan kan een inschatting worden gemaakt van wat voor categorie publiek (‘audiences’) een specifieke type pagina hoogstwaarschijnlijk het meest bezoekt.
Hoe zit dat met cookieloos adverteren?
Veel moderne ‘cookieloze’ advertentietechnologieën die bezoekers niet volgen, kunnen bijvoorbeeld het geslacht van de bezoeker niet accuraat bepalen en zeker niet wanneer de bezoeker anoniem blijft en er weinig gegevens beschikbaar zijn. De kans is dan groot dat de advertenties worden getoond op locaties waar zij niet goed presteren.
Het is daarom bij de keuze voor een goede digitale advertentie-oplossing belangrijk om transparantie en duidelijkheid te krijgen over hoe de cookieloze advertentie-techniek precies werkt.
Het gebruiken van een advertentie-oplossing op basis van een marketingstrategie waarbij je gericht specifieke doelgroepen bereikt, noemen we tegenwoordig ‘audience marketing’.
Voorspellen met audience marketing
Er zijn verschillende manieren waarop algoritmesystemen voor audience marketing kunnen voorspellen welke doelgroepen naar welke pagina’s zullen komen.
Algoritmesystemen die audience marketing uitvoeren zonder het gebruik van cookies of andere technologieën die bezoekers traceren, maken gebruik van andere gegevens, zoals het machine-identificatienummer (‘machine ID’), de taalinstellingen van de browser en de geografische locatie van de bezoeker.
De gegevens worden anoniem gemaakt door ze aan een willekeurig gegenereerd nummer toe te wijzen. Deze nummers worden gekoppeld aan bezoekerssegmenten in de verschillende doelgroepen.
Het is mogelijk om voorspellende modellen te gebruiken om te voorspellen welke doelgroepen naar welke pagina’s zullen komen op basis van het gedrag van bezoekers op een website.
Als een bezoeker bijvoorbeeld vaak op bepaalde links klikt of bepaalde zoekwoorden gebruikt, dan kan dit worden gebruikt om te voorspellen welke pagina’s zij in de toekomst waarschijnlijk zullen bezoeken.
Algoritmes optimaliseren de advertentiecampagne
Algoritmesystemen meten en verbeteren de effectiviteit van audience-marketingcampagnes.
Dit kan worden gedaan door bij te houden hoeveel bezoekers van een pagina reageren op een specifieke advertentie. Met ‘machine learning’ kan de campagne vervolgens worden geoptimaliseerd, waardoor audience marketing steeds gerichter en effectiever kan worden uitgevoerd.
Het kan ook eenvoudigweg direct aan de mensen worden gevraagd of zij hun advertenties willen personaliseren voor een betere gebruikerservaring, waarmee ze instemmen met gegevensdeling.
En we geven ze de mogelijkheid om het systeem een signaal te geven wanneer zij bepaalde advertenties als storend ervaren. We hebben tenslotte niets aan een advertentie die aan de verkeerde personen worden getoond.