São Paulo, Brasil - 10 de dezembro de 2023, 20:01
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Mundo sem cookies: como fica a personalização das campanhas?

André Dylewski, diretor de desenvolvimento de negócios da RTB House na América Latina

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.

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