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5 maneiras de avaliar a qualidade dos dados de audiências

Com a capacidade de direcionar o público de maneira segmentada, tornou-se ainda mais importante analisarmos dados de audiência

A evolução da publicidade, iniciada pela tecnologia de Real-Time Bidding (RTB) e a compra de mídia programática, é o conceito de comprar audiências em vez de apenas inventários. Nós costumávamos comprar “audiências” adivinhando sobre as características dos visitantes de um determinado site ou tipo de site. Agora, podemos escolher indivíduos por suas características, independentemente de onde estão na web.

A compra de públicos-alvo exige que sua plataforma de anúncios tenha acesso a dados de segmentação ao mesmo tempo em que toma decisões de segunda instância sobre quais impressões comprar. Armado com dados de audiência, você pode segmentar seus anúncios em um nível demográfico, psicográfico e comportamental, resultando em campanhas publicitárias altamente segmentadas que também são mais relevantes para o público-alvo.

Com o advento do RTB e a capacidade de direcionar o público diretamente, independentemente do contexto, é importante olharmos mais a fundo para o combustível que torna tudo isso possível: dados da audiência.

Um ponto crítico para entender: nem todos os dados são criados igualmente e nem todos os dados tem o mesmo valor.

O objetivo do post é fornecer uma estrutura simples para avaliar a qualidade de qualquer fonte particular de dados do público. Fazer isso requer olhar os dados de uma variedade de perspectivas: de onde veio? De qual mecanismo depende? Como foi coletado? O quão atualizado ele é? Quanto custa? E como ele funciona?

Para ajudar a ilustrar esse quadro, observe o diagrama abaixo, que também pode servir como uma rubrica para qualquer avaliação:

 

Critérios de avaliação para dados de segmentação de público. Fonte: MarketingLand

 

Como você pode ver, existem cinco critérios principais pelos quais você pode avaliar a qualidade dos dados do público. Em uma extremidade do espectro, você tem dados que são aferidos, frágeis e de valor questionável. Do outro lado, você tem dados transparentes, robustos e de maior valor para marketers e publishers. Ao entender os detalhes, você entenderá o porque dessa afirmação.

 

1. Fonte: de onde os dados foram originados?

Saber de onde os dados do público são provenientes é o primeiro passo na avaliação de qualidade. Em outras palavras, quem possui os dados? Mesmo que, geralmente, a resposta seja óbvia, é importante saber isso porque afeta o nível visibilidade ou transparência que você terá do próprio dado. Existem três maneiras diferentes de examinar a propriedade dos dados:

  • First-party: significa que os dados são seus. Se você é um anunciante, isso se refere aos dados que você coleta sobre os visitantes de suas propriedades da web e clientes dos seus sistemas de CRM. Se você é um publisher, refere-se aos dados que você coletou em primeira mão dos usuários e visitantes do seu site. Os dados first-party são de alta qualidade. O melhor de tudo é que, por serem seus próprios dados, não custa nada para usá-lo. Isso significa que, de uma perspectiva de valor, é difícil de vencê-lo.
  • Second-party: a segunda melhor coisa para os dados first-party são os dados second-party. Esses são os dados que você usa que pertencem a outra pessoa com quem você tem determinado relacionamento. Por exemplo, se você é um anunciante e faz um acordo com um publisher, você pode aproveitar seus dados second-party. São próximos de dados first-party em termos de qualidade, mas tudo depende do nível de transparência que você recebe nos seus atributos.
  • Third-party: são os dados que você utiliza de uma fonte desconhecida. Em alguns casos a origem é descrita, mas dificilmente é possível verificar. Os dados de terceiros geralmente provêm de DMPs (plataformas de gerenciamento de dados) que agregam e normalizam os dados do público de uma grande variedade de provedores, publishers e outras fontes. Devido à falta de transparência da maioria dos dados third-party, o mais prudente a se fazer é não assumir automaticamente que eles são de alta qualidade ou de uma fonte confiável. Tenha em mente que o “tempo útil” dos dados é muitas vezes desconhecido, e a maioria dos provedores de dados third-party dependem dos cookies do navegador como mecanismo subjacente.

 

2. Mecanismo: como ele é alimentado?

Outro fator crucial a considerar quando avaliar os dados de segmentação é a forma como ele é alimentado, ou a que a tecnologia subjacente depende. Confia nos cookies do navegador ou na tecnologia de impressão digital? É anexado a uma ID de usuário em uma aplicação ou plataforma fechada? Isso é importante para entender porque afeta diretamente a confiabilidade de rastreamento de alcance do público-alvo. Vamos mergulhar em cada um agora e aprender um pouco mais:

  • Banco de dados nativos: os dados da plataforma nativa são dados first-party associados a contas de usuários em aplicativos e plataformas proprietárias. Alguns exemplos incluem Facebook, Linkedin, Twitter, Google, Amazon, Microsoft e assim por diante. Esses dados geralmente alimentam as plataformas de anúncios oferecidas por essas empresas. Os dados nativos são da mais alta qualidade, sendo first-party, declarado pelo usuário (geralmente através de formulários de perfil ou de registro) e altamente robustos, não dependendo de cookies mas sim de bancos de dados internos.
  • Fingerprinting: é uma tecnologia relativamente nova que está sendo considerada como um substituto para cookies. Funciona através da coleta de todos os atributos exclusivos de um computador, tais como: endereço de IP, resolução de tela, versão do navegador, plug-ins do navegador, biblioteca de fontes, fuso horário e muito mais. Todos esses detalhes compreendem uma “impressão digital” que, de acordo com a Electronic Frontier Foundation (EFF), é considerada única em cerca de 94% dos casos. É uma tecnologia muito promissora que parece ser muito mais robusta do que os cookies, mas o futuro das impressões digitais continua a ser visto.
  • Cookies: durante um bom tempo, os cookies do navegador foram o mecanismo padrão para alimentar a publicidade em tela online, particularmente o componente de segmentação comportamental, e especialmente no espaço DMP e RTB. No entanto, sua eficácia está se desintegrando lentamente, com uma infinidade de ameaças no horizonte: defensores da privacidade, regulamentação governamental, empresas de navegadores, gigantes de software e muito mais. Como resultado, muitos players no ecossistema de tecnologia de anúncios estão se preparando ativamente para um mundo sem cookies e, consequentemente, um aumento nas tecnologias de fingerprint. Também tenha em mente que, em qualquer lugar, entre 50-75% dos cookies se deterioram (ou desaparecem) dentro de 30 dias, o que é outro motivo pelo qual os cookies são um mecanismo de segmentação frágil.

 

3. Metodologia: como foi coletado?

Outro critério importante que deve ser considerado ao avaliar os dados do alvo é a metodologia de coleta de dados, ou como eles são coletados. É importante saber isso porque afeta diretamente na precisão dos dados em questão (ou a falta dela). Geralmente, existem três maneiras de coletar dados:

  • Declarado: os dados declarados são explicitamente oferecidos ou divulgados por visitantes, clientes ou usuários, seja a partir de suas informações de perfil, dados de registro ou respostas de pesquisa. Esses dados podem incluir idade, gênero, renda familiar, interesses, idioma, religião e muito mais. Os dados declarados são da mais alta qualidade devido à sua origem. Não há nenhum trabalho de “adivinhação” envolvido e vem direto da fonte (embora não haja garantia de que as pessoas estão sendo verdadeiras).
  • Inferido: quando os dados são coletados e rotulados de maneira que faça alguns palpites sobre características ou atributos de uma audiência. Muitas vezes, é baseado em comportamento de navegação. Por exemplo, um publisher que tenha um site para novas mães poderia criar uma série de segmentos de dados inferidos com base em seus visitantes do site: mulheres, pais novos, mães novas, faixa etária e assim por diante. Naturalmente, esta não é a maneira mais precisa de classificar todos os visitantes, mas é inferido com base no assunto do site. Por esse motivo, não é tão forte quanto os dados declarados; mas, geralmente, é bastante preciso. Outra forma de dados inferidos é usada com o redirecionamento. Se você já visitou um site antes, ele pode inferir que você está no mercado para o produto ou serviço dele e, portanto, é mais valioso.
  • Modelado: para aumentar o tamanho e a escala de determinados segmentos de público, muitas empresas inventaram métodos de modelar as características do público existente a partir de dados inferidos ou declarados. A ideia é tentar encontrar mais pessoas do mesmo tipo. Muitas vezes, isso é referido como dados “look-alike” ou “behave-alike”, que ainda são uma forma de inferência, mas possuem um salto adicional. E como os algoritmos de modelagem são muitas vezes proprietários e funcionam de forma não transparente, eles são posicionados na parte inferior do espectro de qualidade.

 

4. “Frescura”: quão antigo é?

Uma das propriedades mais ignoradas dos dados do público é a idade ou o frescor da informação. Ao olhar para uma audiência, especialmente quando os cookies o impulsionam, é muito importante entender o quão recentemente a informação foi adquirida. Por que? Porque ele afeta drasticamente o valor dos dados e informa a estratégia de bidding para qualquer campanha em que é usado.

Alguns anos atrás, um estudo de caso conduzido pela Dapper (adquirida pelo Yahoo) descobriu que uma campanha de reabastecimento, na perspectiva do desempenho, teve a maioria das conversões ocorridas nos primeiros 7 dias. Como resultado, o estudo concluiu que era ideal oferecer uma oferta significativamente maior durante esta janela de tempo.

 

Fonte: MarketingLand

 

O estudo demonstrou que o valor de uma audiência, particularmente em um contexto de redirecionamento, é mais alto nos primeiros 7 dias. Isso causa um enorme impacto na estratégia de bidding (bidding maior durante essa janela de 7 dias e menos depois), e mais importante, valorizando a qualidade dos dados. Mais uma vez, com os dados first-party (que tipicamente reagem a campanhas de redirecionamento), você tem uma visão maior sobre a idade de uma audiência e, portanto, uma visão melhor do seu valor.

(Também é importante notar que a idade é menos importante em algumas circunstâncias, como, por exemplo, com dados first-party declarados alimentados por um banco de dados nativo – como o Facebook. Sua data de nascimento e gênero, entre outras coisas, geralmente não mudam ao longo do tempo).

 

5. Preço: quando custa?

Do ponto de vista prático, um dos fatores mais importantes a serem considerados ao avaliar os dados do público é o preço do segmento em questão. Os preços dos dados são importantes porque têm um impacto direto no desempenho real das campanhas. Esses custos geralmente se aplicam apenas a dados que não são seus, os chamados dados second e third-party. Com os seus próprios dados first-party, os custos geralmente são nulos, oferecendo muito mais valor.

Caso existam metas específicas de desempenho, por exemplo, o custo dos dados deve ser comparado com o aumento incremental de desempenho, se houver algum. Os custos de dados também variam de forma descontrolada, indo para tão pouco como US$0,25 COM até US$5,00 CPM e além, dependendo da fonte. No geral, porém, o preço dos dados é bastante arbitrário. Como tal, os preços dos dados podem ultrapassar o custo da mídia, por isso é importante fatorá-lo na equação final e garantir que faça sentido para o negócio.

 

Medindo a performance atual

Os critérios anteriores são simplesmente maneiras de avaliar um dos insumos de sua campanha; mas, em última análise, é o resultado do uso de dados que importa. Em outras palavras, o desempenho do mundo real dos dados de audiência que você usará, em última instância, indicará se foi ou não valioso para a sua campanha. A mileage de todos irá variar com os mesmos dados, independentemente de quão bom ele pareça ser no papel de antemão, então tenha isso em mente.

Julgar o desempenho dos dados é bastante padrão: produziu resultados positivos ou negativos? Os resultados podem ser medidos em receita, conversões, levantamento de marca e várias outras métricas. Isso sempre ajuda a ter uma linha de base para comparação. Por exemplo: em comparação com campanhas não baseadas em dados, houve algum desempenho incremental? Em caso afirmativo, conseguiu pesar o custo dos dados do público?

Se você pudesse determinar o desempenho dos dados do público antes de comprá-lo, não precisaria se preocupar com as avaliações críticas. Infelizmente, a única maneira de avaliar verdadeiramente os dados do público é realmente aplicá-lo e medir os resultados em primeira mão.

 

O que podemos esperar

A compra de público revolucionou a exibição de publicidade. Ele trouxe um novo grau de poder, semelhante ao tipo que se encontra na pesquisa, para exibir publicidade. E esta revolução é alimentada por dados do público; por isso, é crucial que entendamos como avaliar esse elemento vital. O espaço programático está evoluindo rapidamente e a paisagem está mudando sob nossos pés. Devemos esperar muitas mudanças para os próximos anos, especialmente no que diz respeito aos mecanismos, preços e fontes de dados do público.

 

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