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Desde 2019, o Google anuncia a implementação de um novo projeto de privacidade na web, o Privacy Sandbox. Essa iniciativa visa, sobretudo, ampliar a proteção dos dados dos usuários, encerrando ou restringindo o suporte aos cookies de terceiros. A ideia ainda não foi totalmente implementada, no entanto, acredita-se que a futura era cookieless está próxima.

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A nova resolução está mexendo com todo o ecossistema da publicidade digital. Profissionais do marketing acreditam que a perda da segmentação baseada em cookies sem uma alternativa viável ​​pode prejudicar os CPMs dos editores e as receitas de anúncios. Tanto é que um estudo realizado pelo Google projeta que os editores têm chance de perder cerca de 52% das receitas após desabilitar os cookies de terceiros.

Soluções contextuais avançadas, entretanto, podem ser alternativas eficazes para conseguir alcançar o público-alvo de maneira segura para a privacidade. A segmentação contextual usa a compreensão semântica do idioma, da intenção e da pesquisa no site para encontrar o canal mais apropriado para um anúncio. Como ela utiliza uma análise contextual das páginas em vez das informações pessoais dos usuários, ela protege a privacidade dos dados melhor do que a segmentação comportamental tradicional. Esses avanços permitem que os anunciantes identifiquem os locais exatos em que um usuário está interessado.

Outro ponto importante deste recurso é a segurança. A veiculação de anúncios relevantes para o público-alvo é um dos principais objetivos dos anunciantes, mas ela nunca deve prejudicar a segurança da empresa. Com a segmentação contextual, isso não precisa ser uma preocupação. Em vez disso, as marcas não apenas permanecem protegidas, como também aumentam significativamente sua preferência, garantindo que as propagandas sejam associadas a conteúdo seguro e relevante enquanto capturam a atenção e engajamento dos consumidores.

Ela também melhora a experiência do usuário ao alinhar os anúncios digitais com os interesses do público, conforme determinado pelo conteúdo da página com o qual eles se envolvem. Isso aumenta a reputação de um editor, a qualidade de suas ofertas e a fidelidade do usuário, fundamental para manter todos os fluxos de receita. Com essas vantagens para os anunciantes, o mercado global de segmentação contextual não para de crescer, estima-se que, até 2026, irá faturar US $335,1 bilhões – um crescimento 13,3%.

Apesar de por vezes perdurar a visão no mercado de que esta ferramenta está desatualizada, na verdade, está caminhando a passos largos para o futuro. Tecnologias de segmentação contextual progrediram de maneira visível e passaram a utilizar técnicas alimentadas por inteligência artificial (IA), como processamento de linguagem natural e análise semântica.

Para se destacar neste mercado e oferecer uma performance eficiente a MGID, plataforma global de publicidade, conta com uma solução de inteligência contextual em português. O produto se baseia nos avanços mais recentes em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e outras áreas de Machine Learning (ML). O resultado é uma solução de inteligência contextual que classifica bilhões de páginas escritas em 14 idiomas diferentes.

O Contextual Intelligence by MGID usa algoritmos de classificador NLP que são baseados no algoritmo Bidirecional Encoder Representations from Transformers (BERT). A equipe de ciência de dados treinou a tecnologia para classificar páginas com base em mais de 800 categorias da taxonomia IAB mais recente e também detectar as impressões dos artigos e reconhecer o conteúdo sensível. Tudo isso em uma velocidade de alta performance.

Essa tecnologia possibilita que os anunciantes entreguem de forma eficaz seus anúncios, em um ambiente mais relevante e apropriado, sem a necessidade de cookies de terceiros, e também criem públicos mais precisos com base em interesses. Por exemplo, os usuários que visitam frequentemente páginas que falam sobre carros elétricos podem ser adicionados ao público de interesse em carros elétricos. O MGID faz isso dentro dos limites de cada editor, e a solução depende de identificadores primários.

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