Ainda será possível trabalhar com altos níveis de segmentação na oferta de anúncios na internet aberta
Autor: André Dylewski
A partir de 2024, o Google iniciará o processo de encerramento do uso de cookies de terceiros em sua plataforma de navegação, o Chrome. Segundo o planejamento, no primeiro trimestre do próximo ano, 1% dos usuários deixarão de ter os seus third-party cookies rastreados, com a perspetiva de até o final do ano a medida ter se estendido a todos os usuários da plataforma.
Ainda que a discussão não seja nova e tenha gerado debates no meio publicitário desde 2020, quando o Google anunciou o plano de desativar os third-party cookies, este é o primeiro passo concreto rumo ao que a indústria se habituou a chamar de Cookieless World. Ou, em outras palavras, é o primeiro passo rumo ao futuro da publicidade digital.
E, de fato, não é exagero dizer que neste momento o futuro está sendo remodelado, levando em consideração que globalmente o Google detém 62% de todos os acessos à internet, sendo que somente no Brasil, essa fatia está próxima aos 80%.
Hoje, com o auxílio de cookies de terceiros, a publicidade digital é capaz de oferecer anúncios segmentados e altamente personalizados. Isso acontece porque informações do usuário são rastreadas entre diferentes sites, permitindo a fornecedores de tecnologias de marketing digital identificar interesses e padrões de comportamento antes de oferecer um anúncio. Mas, claramente, isso esbarra em preocupações cada vez mais fortes relacionadas à privacidade, visto que com o modelo atual, é possível coletar informações de cada usuário individualmente.
Portanto, a princípio, a proposta do Google pode soar como um tiro no modelo de negócio de anunciantes e fornecedores de tecnologia de marketing digital. Mas a verdade é que não. E após alguns anos de debates e testes, é bastante seguro dizer que sim, ainda será possível trabalhar com altos níveis de segmentação e personalização na oferta de anúncios na internet aberta.
Menos sobre cookies, mais sobre tecnologia e engajamento
Em substituição aos cookies de terceiros, o Google criou o Privacy Sandbox, que funciona como um ecossistema para o teste de alternativas para a publicidade online que não utilizem dados individuais dos usuários.
Dentro do Privacy Sandbox, um dos modelos que ganha destaque é a API Protected Audience – anteriormente conhecida como Fledge. Neste modelo de API, dados dos usuários são coletados e inseridos em grupos de interesse, permitindo que anúncios sejam oferecidos a pessoas com interesses similares, mas sem que seja possível identificar cada usuário individualmente.
Em uma visão superficial, sem os cookies de terceiros e contando apenas com grupos de interesse para segmentar anúncios, não seria mais possível chegar a níveis ideais de personalização. Mas a verdade é que quanto mais avançada e inteligente for a tecnologia por trás da compra e oferta de anúncios, maiores serão os níveis de personalização. A questão é que a partir de agora, novos critérios serão utilizados para atingir o mesmo fim, mas ainda mantendo alto nível de eficiência nas recomendações.
Desde o anúncio do Google sobre o fim dos third-party cookies, temos realizado testes dentro do Privacy Sandbox, o que nos permitiu contribuir ativamente com propostas de melhorias na plataforma. Na fase inicial de testes, registramos 94,5% de eficácia na recomendação de produtos, o que fez o Google implementar integralmente nossas na época.
Em testes recentes, realizados em janeiro deste ano em escala global, nossos anúncios registraram quase 120 milhões de impressões por meio de leilões utilizando a API Protected Audience – o que representa um aumento de mais de 18 vezes em comparação com o número que registramos em testes realizados em agosto de 2022. Hoje, o grande desafio que temos está relacionado à escalabilidade, pois apesar dos resultados animadores dos nossos testes, em comparação com a compra tradicional de anúncios baseados em cookies, a escala testada ainda é baixa, devido a limitações no pool de usuários – um reflexo também da baixa adesão das empresas, sobretudo SSPs, participando dos testes até o momento.
Em resumo, a discussão é menos sobre ter informações individuais dos usuários e mais sobre contar com tecnologias de ponta para chegar ao usuário correto. E é neste ponto que determinadas tecnologias se destacam. Hoje, os algoritmos de deep learning – os mesmos que estão revolucionando o campo da IA generativa – despontam como uma das principais inovações moldando o mundo sem cookies, já que eles trabalham com base em análises e modelos preditivos com alta taxa de acuracidade.
Sendo alimentados por informações relacionadas a grupos de interesse e a dados proprietários (first-party data) – como comportamento de navegação em uma página, quais links foram mais acessados e qual jornada o usuário teve dentro daquele site – os algoritmos podem chegar a conclusões bastante assertivas sobre os usuários, seus interesses e em qual etapa do funil de vendas eles se encontram.
Ou seja, mesmo sem dispor de dados individualizados, campanhas baseadas em deep learning ainda serão capazes de oferecer anúncios altamente personalizados e nos momentos mais adequados para a conversão.
Portanto, para separar um pouco quais são de fato os grandes desafios da indústria, o dilema atual está mais relacionado à tecnologia e adesão e engajamento de diferentes players do que às restrições impostas pela gestão e compartilhamento de dados individualizados. O que nos leva à conclusão: sim, ainda será possível conciliar privacidade e personalização no novo modelo de publicidade digital. Basta querer e estar preparado para isso.
André Dylewski é diretor de desenvolvimento de negócios da RTB House na América Latina.
