Dos enfoques clave para la segmentación de la distribución de anuncios, contextual y conductual, ofrecen distintas formas de conectar a los anunciantes con su audiencia ideal. Ambas estrategias mejoran la relevancia de los anuncios al tiempo que equilibran la privacidad del consumidor y la personalización.
La principal diferencia entre la segmentación contextual y la segmentación por comportamiento es:
La orientación contextual se sincroniza con el contenido que escucha el oyente.
La segmentación por comportamiento se centra en el perfil del oyente para inferir intereses o localización para alinearla con las operaciones del anunciante.
Direccionamiento contextual: basado en contenido
La orientación contextual se basa en el contenido donde se coloca el anuncio, alineado con el interés del oyente.
Etiquetas contextuales: la sonda de Triton utiliza tecnología impulsada por IA para identificar con precisión las etiquetas relevantes para el contexto para una orientación de podcast refinada. Al sumergirse en episodios de podcast, este análisis extrae entidades clave similares a metadatos y transcripciones en las que se pueden realizar búsquedas. Los anuncios dirigidos con precisión garantizan que su mensaje llegue a los oyentes adecuados.
Idoneidad de la marca: los anunciantes pueden adaptar la exposición de su contenido aprovechando los criterios de idoneidad alineados con los valores de su marca. La tecnología de IA de Sounder permite ubicaciones con gestión de riesgos, lo que garantiza que los anuncios aparezcan en entornos seguros para la marca.
Etiquetas de estación: Una forma poderosa de empaquetar estaciones y podcasts en etiquetas direccionables y fácilmente vendibles. Si tiene podcasts, Demos+ Explore ayuda a crear etiquetas de estación específicas mediante la identificación de podcasts de alta indexación para datos demográficos o comportamientos específicos. Por ejemplo, cree un
HHI100K+Etiqueta de estación para podcasts con un fuerte atractivo para los hogares que ganan $ 100K +.Clasificación de géneros: Triton Digital proporciona la clasificación de género de su estación o podcast en la configuración inicial de su estación. La segmentación basada en géneros ayuda a los anunciantes a alinear los anuncios con amplias categorías de contenido.
Pros:
Respetuoso con la privacidad: Amplía el inventario de anuncios al tiempo que responde a los intereses de los oyentes sin necesidad de datos personales.
Seguridad de la marca: Los anunciantes pueden colocar sus anuncios con confianza en contenido alineado con sus valores.
Experiencia atractiva: Los oyentes reciben anuncios relevantes para lo que ya están consumiendo.
Contras:
No todos los oyentes se alinean con el interés principal del contenido, lo que lleva a una posible pérdida de impresiones. Por ejemplo, un programa orientado a la inversión puede atraer a oyentes mayores que tienen un alto patrimonio neto, pero una minoría de oyentes será más joven y menos rico. Los anuncios que utilizan la segmentación por contexto para llegar a los oyentes mayores ricos también llegarán a algunos más jóvenes y menos ricos.
Segmentación de audiencia limitada en comparación con los enfoques conductuales.
Segmentación por comportamiento: centrada en el oyente
A diferencia de la segmentación contextual, la segmentación por comportamiento utiliza datos de los oyentes para publicar anuncios en función de su huella digital. Este método se basa en plataformas de administración de datos (DMP) que agregan identificadores persistentes como cookies, ID de publicidad móvil (MAID) y direcciones IP.
Cómo funciona:
Datos demográficos y de comportamiento: La segmentación por comportamiento utiliza las acciones del oyente y el historial de navegación para inferir la intención de compra y los intereses.
Geo-Targeting: Los anuncios se publican en función de la ubicación del oyente.
Direccionamiento de dispositivos y plataformas: Los anunciantes pueden adaptar las campañas a sistemas operativos, dispositivos o plataformas de streaming específicos.
TTags: Las etiquetas personalizadas creadas por su reproductor funcionan junto con el sistema TTag. Cuando un oyente encuentra por primera vez contenido específico, se le asigna una TTag, lo que lo hace elegible para anuncios dirigidos a esa etiqueta específica la próxima vez que vuelva a visitar material similar.
Pros:
Enfoque láser en el oyente y, por lo tanto, en el cliente potencial del anunciante.
Contras:
Actualidad de datos DMP: Con los procesos de incorporación de datos, la información utilizada para crear sus segmentos puede haberse vuelto obsoleta con el tiempo, y los anuncios ahora podrían ser irrelevantes para el oyente. (Por ejemplo: el oyente está buscando billetes de avión y hoteles. Encuentran lo que buscan y reservan ambos. Pero todavía se les muestran anuncios de tipo de viaje hasta 30 días después de su compra, cuando ya no es relevante para ellos).
Las regulaciones de privacidad en todo el mundo están limitando la escala de la orientación del oyente.
Elegir el enfoque correcto
La mejor estrategia de direccionamiento depende de los objetivos de su campaña. Si la privacidad y la seguridad de la marca son primordiales, la orientación contextual proporciona una solución confiable y escalable. Si la precisión y la segmentación de la audiencia son clave, la segmentación por comportamiento ofrece un enfoque más personalizado.