Nel dinamico panorama del marketing digitale e dell’advertising, l’evoluzione continua delle tecnologie e delle strategie è l’unica certezza e, così, modelli e tecniche che si sono affermate in passato tornano, oggi, in auge.
È proprio questo il caso del targeting contestuale, modello di targeting alla base del contextual advertising, da decenni elemento fondamentale del marketing mix che, come abbiamo già approfondito in un nostro precedente articolo, si trova oggi a vivere una “seconda giovinezza” grazie alle più recenti evoluzioni in ambito tecnologico e, soprattutto, in seguito al crescente interesse di brand ed operatori del settore verso soluzioni privacy compliant.
Il targeting contestuale, per molti anni, è stato considerato come un’alternativa al targeting comportamentale, ma è davvero necessario considerare queste due strategie di targeting, alternative l’una all’altra?
Prima di rispondere a questa domanda, cerchiamo di analizzare le principali caratteristiche di ciascun modello al fine di comprendere appieno il vantaggio dell’adozione di un approccio ibrido.
Targeting contestuale: che cosa è e come funziona
Il targeting contestuale è una strategia di targeting che consente di creare target audience verticali in virtù di uno specifico contenuto. A differenza dei metodi tradizionali che si basano sui dati degli utenti e sui cookie, il targeting contestuale permette di valutare il contesto e l’argomento di una pagina web per determinare gli annunci più pertinenti da visualizzare.
Ecco quindi che se un utente, ad esempio, visualizza un articolo su un blog di cucina, il targeting contestuale permetterà a quest’ultimo di visualizzare annunci relativi a prodotti o servizi correlati, immaginiamo utensili o elettrodomestici, piuttosto che corsi di cucina.
Il targeting contestuale presenta diversi metodi e può essere facilmente adattato a diversi aspetti del contenuto, tuttavia, per comodità si identificano tre modelli principali.
- Targeting contestuale per keyword: esso prevede di targetizzare gli annunci sulla base di particolari parole chiave presenti nel contenuto o nelle query di ricerca.
- Targeting contestuale per categoria: in questo caso la visualizzazione degli annunci si basa sulla categoria di riferimento del contenuto stesso. Gli inserzionisti definiscono categorie di argomenti pertinenti ai loro prodotti e servizi e gli annunci vengono quindi visualizzati sulle pagine che rientrano nelle categorie scelte.
- Targeting contestuale semantico: è il modello di targeting contestuale più sofisticato che utilizza algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere il contesto e il significato di parole e frasi.
Volendo semplificare, un processo di targeting contestuale prevede così più fasi. La prima di queste è, senza dubbio, la scansione dei contenuti della pagina che permette al sistema di analizzare nel dettaglio testi ed immagini che vanno a comporre il cosiddetto contesto. Si identificano così le keyword principali che consentono di identificare il contenuto e di associarlo, successivamente, a categorie e topic.
Una volta associato il contenuto alle categorie, avviene l’abbinamento degli annunci alle categorie stesse e quindi il posizionamento dei primi all’interno delle pagine più pertinenti.
Targeting comportamentale: l’importanza di conoscere a fondo la propria audience
Raccogliere dati ed informazioni su utenti e clienti nelle properties aziendali è il primo passo per un’efficace strategia di targeting comportamentale, che, come ci ricorda il nome stesso, prevede la profilazione e segmentazione della propria audience proprio a partire da dati che riguardano comportamenti di navigazione ed acquisto.
A differenza del targeting demografico, che si basa su caratteristiche statiche degli utenti come età o genere, il targeting comportamentale si concentra sulle azioni e sui comportamenti dinamici degli utenti, consentendo a brand ed aziende di adattare messaggi e offerte in base al comportamento individuale.
Dalle pagine visitate, agli articoli aggiunti al carrello o acquistati, dai banner o link cliccati fino alle ricerche eseguite: ogni attività dell’utente può essere tracciata ed ogni informazione raccolta può essere considerata rilevante al fine di creare customer view complete per ciascun utente e di proporre contenuti ed annunci sponsorizzati pertinenti agli interessi ed alle necessità mostrate. Se poi ai dati raccolti online si aggiungono anche i dati raccolti nello store fisico è possibile avere un quadro ancora più completo.
Dalla personalizzazione delle offerte e dei contenuti all’incremento dell’engagement e della fidelizzazione: i vantaggi di attività di targeting comportamentale riguardano non solo l’ambito advertising ma, più in generale, permettono di ottimizzare le strategie di personalizzazione della customer experience tout court.
Targeting contestuale e comportamentale: perché scegliere un approccio ibrido
Di fronte al dubbio se mettere in campo attività di targeting comportamentale piuttosto che contestuale, la strada migliore da percorrere è provare entrambe le strategie e valutare i risultati per una scelta più oculata.
Targeting contestuale e comportamentale infatti non sono due facce della stessa medaglia, ma bensì delineano due approcci targeting che possono coesistere: da una parte il targeting contestuale permette di raggiungere l’utente con annunci pertinenti al contesto di navigazione attuale, mentre il targeting comportamentale consente di fare leva su informazioni “più storicizzate” come pagina visitare, ricerche effettuate, prodotti acquistati.
Per un’efficace strategia che possa effettivamente permettere la creazione di audience performanti, il consiglio è di adottare entrambi gli approcci.
L’utilizzo contemporaneo di targeting contestuale e di targeting comportamentale può aiutare a creare un approccio più completo, raggiungendo i consumatori con modalità differenti e in diversi punti del loro percorso di acquisto.
Blendee consente di mettere in campo efficaci strategie di targeting comportamentale e contestuale: oltre alla raccolta e alla normalizzazione di dati ed informazioni a livello di single customer view ed alle conseguenti attività di profilazione e segmentazione evoluta, il Marketing Operating System di Blendee permette la creazione di audience verticali partendo dalla definizione di un insieme di context e keyword per descrivere i contenuti e gli interessi degli utenti.
Creazione di audience verticali, ma non solo: l’engine “AD Server” consente di gestire ed ottimizzare campagne ADS di ogni genere, erogando contenuti coinvolgenti e personalizzati multipiattaforma. Tutto ciò è possibile grazie all’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning che consentono di valorizzare i contenuti, classificandoli ancora più efficacemente al fine di erogare messaggi pubblicitari sempre più pertinenti.
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