Onlarca yıldır, pazarlamacılar hedefli reklamcılık için tüketici verilerine güveniyor. Milyar dolarlık küresel reklam teknolojisi sektörü, kişiselleştirilmiş reklam içerikleri sunmak ve büyük kazançlar elde etmek için tonlarca birinci taraf ve üçüncü taraf tüketici verisiyle besleniyor.
Pazarlamacılar, birinci taraf verilerini en değerli pazarlama varlığı olarak görürler. Birinci taraf müşteri verileri, internet tüketicilerine doğrudan hizmet sunan işletmeler tarafından toplanır ve sahiplenilir. Tüketiciler bu bilgileri işletmeye güvenle teslim eder. Örneğin, bankalar, kredi kartı başvuruları aracılığıyla başvuru sahiplerinin bilgilerini kaydeder.
Üçüncü taraf verileri, tüketiciye doğrudan hizmet sunmayan şirketler tarafından toplanır. Bu veriler, toplanıp segmentlere ayrılarak birden fazla işletmeye satılır ve bu işletmeler, kişiselleştirilmiş reklam kampanyaları yürütmek için kullanır.
Birinci taraf veya üçüncü taraf verileri, isimler, e-posta adresleri, telefon numaraları, yaş, cinsiyet, iş unvanı gibi temel bilgileri içerir. İşletmeler ayrıca sayfa ziyaretleri, indirmeler, e-posta sorguları, satın alma geçmişi, müşteri desteği ve ürün incelemeleri gibi etkileşim ve davranış verileriyle ilgili temas noktalarını da toplar.
Pazarlamacılar bu bilgileri internet üzerinden nasıl toplar? — Cevap: Çerezler.
Çerez, bir tüketici herhangi bir web sitesini ziyaret ettiğinde web tarayıcısında izleme bilgilerini saklayan küçük bir metin dosyasıdır. Tüketici siteyi tekrar ziyaret ettiğinde, aynı bilgiler kullanılarak kullanıcı tanınır.
Reklamcılar, kullanıcıları farklı platformlarda takip etmek için çerezleri kullanır. Amaç, kullanıcı profilleri oluşturmak ve yeniden hedefleme yaparak etkileşimi artırmaktır.
Pazarlamacılar, reklamları kişiselleştirmek için çaba gösterir. Çerezler, müşteriler arasında ortak özellikleri bulmalarını ve kişiselleştirilmiş reklamlarla uygun hedef kitle segmentlerine ulaşmalarını sağlar.
Artan gizlilik endişeleriyle birlikte, tüketiciler artık çevrimiçi bilgilerini aktif bir şekilde takip ediyor. Çerezleri devre dışı bırakmak ve reklam engelleyicileri kullanmak, dikkatli internet kullanıcıları arasında yaygın bir uygulama haline geldi.
Büyük teknoloji şirketleri, gizlilik açıklarını kapatmak ve tüketici güçlendirmesini sağlamak için çeşitli teknikler uyguluyor. Bu tekniklerden biri, çerez tabanlı reklamcılığın kullanımını sınırlamak, yani çerezsiz reklamcılık olarak bilinen yöntemdir.
Çerezsiz Reklamcılık Nedir?
Çerezsiz reklamcılık, çerezleri gereksiz hale getirmeyi hedefliyor. Mevcut durum göz önüne alındığında, çerezsiz yaklaşım, reklamcılığın üçüncü taraf verilerine olan bağımlılığını azaltıyor.
Bu devasa dönüşüm, Google'ın Chrome tarayıcısından üçüncü taraf çerezlerini 2022'ye kadar aşamalı olarak kaldırma planının doğrudan bir sonucudur. Firefox, üçüncü taraf izleme çerezlerini ve kripto madencilerini zaten engelledi.
Apple farklı bir yaklaşım benimsedi. iPhone ve iPad'deki uygulamalar, herhangi bir izleme bilgisi toplamadan önce kullanıcıdan izin promptek zorunda kalacak. Kullanıcılar, uygulamalar ve web siteleri için izlemeye izin vermek adına “katılım” göstermelidir.
GDPR ve CCPA'dan gelen gizlilik ve veri politikası düzenlemeleri, pazarlamacıların karşılaştığı artan zorluklara da katkıda bulunmuştur.
Çözüm nedir? — Oldukça fazla seçenek var.
2019 yılında Google, çerez tabanlı reklamlara alternatif olarak Privacy Sandbox'ı tanıttı. Bu girişim, web gizliliğini artırmak amacıyla açık bir gizlilik standartları seti geliştirmeyi hedefliyor. Reklamverenlerin kullanıcı bilgilerini anonim kalmalarını sağlayarak takip etmelerine olanak tanıyan daha güvenli bir ortam oluşturulması bekleniyor. Web standartlarını geliştirmek, web üzerindeki birçok paydaşın katkısını gerektiren karmaşık bir süreç olduğundan, bu çalışma halen devam etmektedir.
Erken benimseyenler, reklamcılık sektörünü dönüştürme potansiyeline sahip olan, üçüncü taraf çerezleri kullanmadan yapay zekaya yöneliyor.
Üçüncü Taraf Verileri Olmadan ve Çerezsiz Reklam Vermek Mümkün mü?
Kesinlikle.
New York Times — 7,5 milyon abonesiyle, gizliliği sağlarken tamamen birinci parti verilere geçiş yaptı.
İki yıllık bir süre boyunca geliştirilen bu model, reklamverenler için abone tabanlı bir sprompt sunuyor ve sadece birinci taraf verilerini kullanarak hedeflenmiş reklamlar gösteriyor.
Müşteri anketleri ve dijital davranışları üzerinden izin bazlı bilgileri toplayarak, bu verileri en son teknolojiye sahip Makine Öğrenimi modellerine besliyorlar. Bu sayede gizliliği koruyan reklamlar sunuyorlar.
Bu birinci taraf abone verilerine dayanarak, üç yapay zeka tabanlı reklam çerçevesi geliştirdiler: duygu hedefleme, motivasyon hedefleme ve konu hedefleme.
Makine öğrenimi modelleri, kullanıcıların duygularını ve motivasyonlarını gerçek zamanlı olarak tahmin eder ve ilgili reklamları gösterir. A/B testleri, bu reklamların, üçüncü taraf muadilleriyle karşılaştırıldığında, YG ve TO açısından eşit derecede başarılı olduğunu göstermektedir.
Bu çerezsiz yaklaşım, NYT'nin müşterilerle güven ve şeffaflık üzerine kurduğu ilişkiden dolayı mümkün oldu. Aboneler, NYT'nin verilerini gizliliğe uygun bir şekilde nasıl kullandığının tamamen farkında.
Makine odaklı gelecek, pazarlama sektöründe yapay zekâ tabanlı bir teknoloji devrimini gerektiriyor. Çerezsiz ve gizlilik korumalı bir geleceği garantileyen bazı yapay zekâ destekli pazarlama stratejilerini konuşalım.
Yapay Zeka Destekli Çerezsiz Pazarlama
Yapay zeka destekli reklam kişiselleştirme bir süredir hayatımızda. Çerez tabanlı pazarlamanın etkisini azaltmak için alternatif bir strateji sunuyor.
Yüksek kaliteli veri, yapay zeka destekli pazarlamanın temelini oluşturur. Reklam platformları, öncelikli olarak gizliliği esas alan veri kaynaklarını toplamaya odaklanmalıdır.
Diğer platformlar ve şirketlerle iş birliği yaparak, kamuya açık olarak erişilmesi zor olan, onay verilmiş birinci taraf tüketici verilerini paylaşmalılar. Üçüncü taraf şirketlere başvurma ihtiyacını ortadan kaldırmak için müşteri anketleri düzenlemek gibi veri toplama süreçlerini de genişletmeliler.
Yapay zeka ile bir tüketici veri noktasının benzersiz tanımlanması önemli değildir. Yapay zeka, mevcut veri kaynaklarındaki gizli kalıplara dayanarak müşteri segmentlerini belirlemek için kümeleme yapabilir.
Yapay zeka, çok kanallı reklam hedefleme yaklaşımını mümkün kılar. Farklı sosyal ve dijital platformlardan anonim tüketici verilerini kolayca toplayabilir ve bunları birleştirerek benzersiz müşteri profilleri veya segmentler oluşturabilir.
Yapay zeka, reklam analizlerinde tahmine dayalı analiz yaparak hangi reklam kampanyalarının başarılı olduğunu anlayabilir. Tüm bu bilgiler doğrultusunda, yapay zeka otomatik olarak kişiselleştirilmiş reklam içerikleri üretebilir.
Çerezler yakında ortadan kalktığında, reklamverenler daha çok bağlamsal reklamcılık, diyalog odaklı pazarlama ve niyet hedefleme üzerine yoğunlaşabilir.
Gelişmiş Makine Öğrenimi teknikleri, müşteri niyetini anında analiz edebilir. Kullanıcının web sitesindeki tıklama hareketlerine dayanarak, Makine Öğrenimi kullanıcının satın alma yapıp yapmayacağını belirleyebilir ve bu bilgiyi reklam platformuna anında iletebilir. Platform, başarı şansını artırmak için otomatik olarak son derece ilgili reklamlar gösterebilir.
Yapay zeka destekli sohbet botları, müşteri sorularını hızla ve doğru bir şekilde çözme yetenekleriyle dünya genelinde manşetlerde yer alıyor. Bu tür konuşma tabanlı yapay zeka, gerçek müşteri etkileşimlerine dayanarak sürekli gelişiyor. Tüketiciyle kişisel bir bağ kurarak, kişiye özel öneriler sunuyor.
Tüketici odaklı reklamcılar için konuşma verileri adeta bir altın madeni. Doğal Dil İşleme modelleri yıllar içinde güvenilir hale geldi. Bu modeller, konuşma ve metni insanlardan daha iyi anlayarak kişiselleştirilmiş içeriklerle geri dönüş yapabiliyor.
Yapay zeka, bağlamsal reklam hedeflemesinde de yardımcı olabilir. Çerez verilerine dayanmak yerine, reklamverenler çevrimiçi içeriğin trendlerini, tonunu ve havasını gözlemleyebilir. Kullanıcının o anda hangi tür içeriği tükettiğine bağlı olarak, yapay zeka hangi reklamların kullanıcıya gösterileceğine karar verebilir.
Gerçek dünya verilerini, örneğin hava durumu ve gündemdeki olayları, bağlamsal hedeflemenin alaka düzeyini artırmak için entegre edebilir. Örneğin, COVID-19'un zirve dönemlerinde, insanlar bakkaliye ve sağlık ürünleri için e-ticaret sitelerini kullandılar. Market zincirleri ve ilaç şirketleri kullanıcıları kolayca hedefleyebilir.
Yapay zeka ve gizlilik aynı cümlede geçtiğinde, insanlar hemen ahlakını sorgulamaya başlıyor. Yapay zeka modelleri, gizliliği güvence altına alan çözümler sunabilmek için son derece açıklanabilir, etik ve tarafsız olmalıdır.
Düzenlenmemiş yapay zeka (veya internet üzerindeki herhangi bir şey) tüketici gizliliğini ihlal edebilir. Yapay zeka hizmet sağlayıcıları, gizlilik endişelerini ortadan kaldırmak amacıyla sektör standartları kullanarak yapay zekayı düzenlemeye başlamıştır.
AdCreative.AI olarak, tüketici gizliliğini en üst düzeyde önemsiyoruz. Yapay zeka destekli reklam platformumuz, gizliliği koruyan verilerle kişiselleştirilmiş reklam kreatifleri üreterek yüksek dönüşüm oranları sağlıyor. Müşterilerimizi anlamak için çerezleri analiz etmiyoruz.
Akıllı yapay zekâmız, geçmiş reklam kreatiflerindeki desenleri bulur ve onlardan öğrenir. Reklam banner'ı içinde reklam varlıklarını hassas bir şekilde tahmin edip konumlandırabilir. Pazarlamacılar, hiper-yerel otomatik reklam kreatiflerini geniş ölçekte tasarlamak için yapay zeka motorumuzu güvenle kullanabilirler.
Uzun Vadeli Düşünün ve Bugün Başlayın
Salesforce'a göre, 2025 yılına kadar markalar ve tüketiciler arasındaki etkileşimlerin %95'i yapay zeka aracılığıyla gerçekleşecek.
Değişen trendler ve teknolojik dönüşüm rüzgarları eserken, pazarlamacılar başarıya ulaşmak için organizasyonlarını konumlandırmak zorunda. Pazarlama stratejilerini yeniden değerlendiriyor ve çerezsiz bir dünyaya hazırlanıyorlar.
Çerezler hemen ortadan kalkmayacak. Ancak mevcut eğilimler, pazarlamacıların yalnızca çerez tabanlı bir pazarlama yaklaşımına tamamen güvenemeyeceğini gösteriyor. Yakın gelecekte reklam verenler, bire bir reklam hedeflemede zorluklarla karşılaşabilirler.
Yapay Zekâ, reklam önerilerini iyileştiren, müşteri segmentasyonunu geliştiren ve tüketici analizlerini raporlayan kesin tahmin modelleri oluşturmada önemli bir rol oynayacak. Tüm bunları yaparken, tüketici mahremiyetini koruyarak ve güvenlerini sürdürerek çalışacak.
Bağımsız birinci taraf veri pazarlamasına geçiş zorlu olacak. Şirketler, reklam verenlerin çereze ihtiyaç duymadan kişiselleştirilmiş ve yüksek derecede ilgili reklamlar oluşturmasına olanak tanıyan güvenli reklam çerçeveleri geliştirmek zorunda.
