10 điều cần chuẩn bị cho thời đại cookieless sắp tới | Phần 2

Theo nghiên cứu mới nhất của LiveIntent, có đến 64% nhà quản lý đang lo lắng về việc làm thế nào có thể tiếp tục tăng doanh số bán hàng mà không có sự hỗ trợ của cookie bên thứ ba? Nghiên cứu này cũng tiết lộ rằng gần 40% số người được hỏi vẫn chưa lên kế hoạch để ứng phó khi mất đi cookie; 60% còn lại đã có kế hoạch, nhưng trong đó có gần một nửa thì không cảm thấy tự tin về kế hoạch đã lập ra. 

Trong phần 1, TenMax đã chia sẻ với bạn 5/10 điều cần chuẩn bị cho thời đại cookieless sắp tới:

1. Tìm hiểu, tham khảo thông tin từ các đối tác

2. Làm quen với các hình thức đo lường mới

3. Kiểm tra DMP 

4. Sự đồng ý của người dùng là trên hết 

5. Xây dựng bức tường bảo mật của riêng mình 

Trong phần 2, TenMax tiếp tục chia sẻ 5 điều còn lại để bạn có thể tham khảo hướng đi trong thời đại cookie đang dần biến mất!

--------------------

6. Thẳng tiến nền tảng OTT: thế giới không tồn tại cookie 

Bạn có phải là một fan trung thành của Netflix, HBO Go, VieOn, Zalo, Viber… không? Đây đều là các ứng dụng OTT (over-the-top) - thuật ngữ chỉ các nội dung, dịch vụ hoặc ứng dụng được cung cấp cho người dùng qua hình thức Internet. 

Cụm từ “cá nhân hóa nội dung” có làm bạn cảm thấy quen thuộc không? Vì điều này rất giống với ưu điểm của cookie - đó là thông qua việc quan sát hành vi của người dùng nhằm cung cấp những thông tin (phim ảnh, sản phẩm…) mà người dùng có khả năng cảm thấy thích thú/quan tâm. 

Trên thực tế, cookie không hề tồn tại trên nền tảng OTT, nhưng tại sao chúng lại có cơ chế hoạt động giống với cookie? Vì các ứng dụng này sử dụng thông tin được người dùng cung cấp trực tiếp cho nền tảng: thiết bị đăng nhập, thông tin cá nhân (giới tính, tuổi tác, địa lý…), ngay cả thể loại phim ưa thích, hành vi tương tác với website… giúp nền tảng nhận biết được người dùng, tiến hành cung cấp các nội dung tương ứng. Những thông tin này không chỉ giúp các Marketers tăng độ chính xác khi nhắm TA, mà còn có thể đo lường được hiệu quả của quảng cáo qua các chỉ số như: tỷ lệ hoàn thành video, tỷ lệ tương tác, tỷ lệ phân bổ, tỷ lệ truy cập. 

7. Đã đến lúc “nhắm mục tiêu theo ngữ cảnh”

Theo báo cáo của Business Wire, thị trường quảng cáo theo ngữ cảnh (contextual advertising) của toàn cầu từ năm 2019 đến năm 2025, sẽ có mức tăng trưởng kép 18.5%, ước tính đạt đến con số 279,2 tỷ USD vào năm 2025. Vì sao quảng cáo theo ngữ cảnh lại bắt đầu được chú ý đến?

Hình thức nhắm TA mà Marketers hay sử dụng trong nhiều năm nay là thông qua cookie ghi nhớ hành vi duyệt web của người dùng để đặt quảng cáo, còn được gọi là nhắm mục tiêu theo hành vi (behavioral targeting). Trong khi đó, quảng cáo theo ngữ cảnh là sử dụng hình thức nhắm mục tiêu theo ngữ cảnh (contextual targeting), thông qua thuật toán để xác định các từ khóa, chủ đề liên quan… để đặt các quảng cáo thích hợp nhất phù hợp với nội dung bài viết. Ví dụ: quảng cáo về các style quần áo trendy thì thích hợp đặt trong bài viết “Bí quyết mặc đẹp” của tạp chí thời trang; hoặc quảng cáo về thực phẩm dinh dưỡng thì được đặt ở bài viết có chủ đề liên quan đến sức khoẻ. 

So với behavioral targeting, thì lợi thế duy nhất của contextual targeting là cung cấp cho người dùng nội dung quảng cáo có tính liên quan cao đến chủ đề (các bài viết, báo cáo, bản tin); sự xuất hiện của quảng cáo với nội dung hợp lý, phù hợp với bối cảnh sẽ phần nào làm giảm đi mức độ ghét quảng cáo, và cải thiện mức độ chấp nhận quảng cáo của người dùng. 

Tìm hiểu thêm: Contextual Targeting có thể thay thế cookie bên thứ ba ?!

8. Bảo vệ dữ liệu = bảo vệ an toàn của thương hiệu 

‘An toàn thương hiệu’ (brand safety) và ‘quảng cáo gian lận’ (ad fraud*) đều là các vấn đề thường gặp trong giới quảng cáo số. Tuy nhiên, khi ngành quảng cáo số ngày càng phát triển thì các Marketers cần phải cân nhắc thêm 1 điều này nếu muốn bảo vệ danh tiếng/sự an toàn cho thương hiệu - đó là sự an toàn dữ liệu (data safety), vì nó mang ý nghĩa đảm bảo dữ liệu mà Marketers sử dụng cho quảng cáo sẽ tránh được các rủi ro về danh tiếng, pháp lý, tài chính, và dữ liệu này được thu thập dưới sự đồng ý của người dùng. 

Thế nào là dữ liệu an toàn?

Dữ liệu được thu thập hoặc sử dụng khi có được sự đồng ý/cho phép của người dùng, trên cơ sở tuân thủ các luật về bảo vệ dữ liệu. 

Mặc dù mọi người đã bắt đầu nhận ra tầm quan trọng của việc bảo mật dữ liệu cá nhân, nhưng không phải quốc gia nào cũng thiết lập các quy định pháp lý hoàn hảo để bảo vệ chúng. Tuy các quy định về bảo vệ dữ liệu ở khu vực Đông Nam Á và Ấn Độ chưa đạt chuẩn như của ‘Quy định chung về bảo vệ dữ liệu’ (GDPR) hoặc ‘Đạo luật bảo vệ quyền riêng tư của người tiêu dùng California’ (CCPA), nhưng GDPR và CCPA vẫn được áp dụng cho những khu vực có nhiều người nước ngoài hoặc khách du lịch. 

* Quảng cáo gian lận (ad fraud) hay còn gọi là lượng truy cập không hợp lệ (invalid traffic): là hành vi kiếm tiền bất hợp pháp khi tạo ra các chỉ số gian lận của quảng cáo trực tuyến như tỷ lệ hiển thị (impression), tỷ lệ nhấp chuột (clicks), tỷ lệ chuyển đổi (conversion) …

9. Quay trở lại với mô hình dữ liệu lớn 

Trong mảng digital marketing thì dữ liệu đóng vai trò quan trọng giúp Marketers lập nên các kế hoạch truyền thông, khi ấy điều đầu tiên thường được nghĩ đến là khả năng xác định các phương tiện truyền thông trực tiếp (direct media addressability). Nói cách khác, ta thường tập trung bàn về số lần hiển thị (impressions) trong giao dịch mua quảng cáo tự động (programmatic buying); thường bỏ qua sử dụng dữ liệu cấp độ tổng thể (population-level data sets) mang tính đại diện trong giai đoạn strategy của chiến dịch. 

Thế nào là dữ liệu cấp độ tổng thể mang tính đại diện?

Ví dụ: Nam giới thường thích truy cập các trang web tin tức, báo chí online, nữ giới có xu hướng ghé thăm các trang web về sức khoẻ và phong cách sống; Gen Z có xu hướng thích xem các nội dung video, Gen Y có xu hướng thích xem nội dung dưới dạng chữ viết và kết hợp hình ảnh. Đó là các kết quả mang tính đại diện, được quan sát qua dữ liệu cấp độ tổng thể. 

Từ dữ liệu cấp độ tổng thể, ta có thể dự đoán được hành vi mang tính đại diện của nhóm đối tượng mục tiêu, rồi từ dữ liệu hành vi của từng đối tượng thì ta sẽ có được chiến lược tiếp xúc cụ thể với người tiêu dùng. Việc sử dụng các cấp độ dữ liệu khác nhau từ bao quát đến cụ thể sẽ là phương thức mới cung cấp thông tin một cách hiệu quả hơn trong giao dịch mua quảng cáo tự động. 

10. Phân tích dữ liệu trong “data clean rooms”

Trong tương lai, ngành Marketing sẽ được xoay quanh bởi các yếu tố gồm dữ liệu của bên thứ nhất, sự đồng ý của người dùng, quyền bảo vệ riêng tư; vì vậy mà vai trò của phòng sạch dữ liệu (data clean rooms) trong Marketing ngày càng trở nên quan trọng. 

Thế nào là phòng sạch dữ liệu (data clean rooms)?

Là nơi mà các bức tường bảo mật/hệ sinh thái khép kín (walled gardens) như Google, Facebook, Amazon sẽ chia sẻ dữ liệu tổng hợp với các nhà quảng cáo; mọi hành vi sử dụng, phân tích đều được kiểm soát chặt chẽ trong căn phòng này. Sau đó, nhà quảng cáo sẽ đưa dữ liệu của bên thứ nhất (first-party data) mà đã thu thập được vào không gian này, và so sánh, đối chiếu với dữ liệu tổng hợp từ các nền tảng khác nhau. Từ đó, nhà quảng cáo có thể đo lường chiến dịch quảng cáo có hoạt động đúng cách hay không, xác định xem có quảng cáo nào đang phân phối quá mức cho cùng một đối tượng hay không. 

Google’s Ads Data Hub được phát triển bởi Google, Amazon và Facebook, được xem là giải pháp phổ biến nhất trong ngành hiện nay. Bên cạnh đó, các nền tảng dữ liệu đám mây như Infosum và Snowflake cũng đã bắt đầu cung cấp các phòng sạch, giúp nhiều bên có thể tham gia dữ liệu nhằm tạo ra một nhóm hợp tác dữ liệu riêng tư và an toàn.

TenMax | Nguồn tổng hợp (iab, LiveIntent, BusinessWire)