没有Cookie的未来会是什么样？Outbrain已经揭晓答案

使用更优的指标，建立面向未来的身份识别和绩效战略

三年前，谷歌Chrome和Safari浏览器宣布了完全淘汰第三方Cookie的计划。而在此之前，第三方Cookie一直是现代互联网中提供受众定位和个性化方案的关键机制。

广告行业正处于转折点：营销从业者、发行商网站和平台都认识到，要提供与用户相关的浏览体验并最终取得效果，行业需要更好的解决方案。消费者需要更好的隐私控制，而平台则要以更可靠的方式为消费者提供更具价值、更舒适的浏览体验。毫无疑问，当前整个业界需要更强大的基础来为开放网络的各方提供吸引人的、相关的并且安全的使用体验。

超越上下文语境：了解消费者的思维模式

每个平台都在宣传上下文语境策略，以便在Cookie退场后拯救失去Cookie数据的营销从业者。的确，上下文语境当然重要，但仅靠语境定位却远远不够，更不用说能够提升广告营销策略。

在Cookie危机出现之前，Outbrain便一直采用与众不同的个性化算法。Outbrain基于媒体文章的上下文、用户兴趣和参与度等指标，提供相关度最高的内容从而保证最佳的用户体验。因为Outbrain相信，与消费者产生共鸣的最好方式并不是在后台分析他们的个人数据，而是真正理解其兴趣指标的含义，以及理解基于上下文的机器学习如何帮助触达这些消费者。

基于Outbrain与发行商所建立的合作伙伴关系，媒体网站会将Outbrain的代码嵌入网页；再加上Outbrain获得专利的推荐技术，Outbrain能够根据用户浏览内容的情况发现消费者的兴趣。基于如下三个关键指标，Outbrain能够理解消费者真正感兴趣的内容：

ž消费者一天中在某一发行商网站上的阅读习惯

ž网页中促使消费者立即采取行动的内容的上下文

ž数十亿用户浏览及内容互动的历史数据

这些用户浏览数据和指标不仅能助力广告投放，还能帮助媒体为消费者推荐其最感兴趣的媒体文章。

那么，这些数据将如何为营销从业者提供真正的解决方案呢？在Outbrain，这可以归结为两个核心支柱，以此为基础，Outbrain得以为客户提供直接有效的身份识别解决方案。

1、不仅触达正确受众：捕捉用户深层浏览诉求

既要理解读者兴趣，又要具备行业标准的解决方案

第三方Cookie的最大应用之一即消费者定位。长久以来，Cookie一直被用来识别消费者浏览了哪些特定的页面或产品并获得用户统计数据。营销从业者再将消费者的性别、年龄等因素与对产品的潜在兴趣联系起来，依靠这些数据推广相关广告。

然而，这种策略忽略了“思维模式”这个关键因素。例如某个读者正在浏览鞋子，但实际上他可能是在时尚杂志工作，浏览鞋子只是他搜索近期流行穿搭的工作需要，而并非是购物。能够识别这些细微差别对于优化推荐广告的相关性从而提升用户体验来说至关重要。

Outbrain认为，将消费者在特定媒体上阅读的文章以及促使他们最终做出行动的上下文语境结合来分析，可以更深入地了解消费者的画像及其心理诉求和思维模式。

消费者的阅读习惯以及阅读各种文章后采取的行动共同构成了Outbrain的兴趣图谱。兴趣图谱收集了10亿消费者的数据，得出精准的用户兴趣。这让营销从业者能够基于上下文语境而非单纯的统计数据来更好地解读消费者的深层次诉求。

这一兴趣图谱并不是主要依靠收集不同网站上的用户画像，而是主要基于用户在某一媒体网站上的阅读习惯。兴趣图谱已经成为Outbrain为营销从业者提供的最成功的策略之一，使用Outbrain兴趣定位解决方案的营销从业者的转化率平均提高了55%。

Outbrain的最终目标是为广告主提供无需第三方Cookie的全面解决方案，其中包括尽可能采用满足行业标准、注重用户隐私安全的解决方案。

Outbrain支持通用的ID解决方案，包括LiveRamp认证流量解决方案和ID5 ID。这些解决方案和Outbrain独特的兴趣和上下文语境解决方案让营销从业者能够触达特定受众、提高参与度以扩大品牌影响力，还能为开放网络媒体提供广告营收。

那么，我们还能如何帮助营销从业者应对未来的开放网络广告的挑战呢？

上下文语境数据一直是Outbrain平台的基础：平台依赖这些数据推荐内容和个性化信息流，并与发行商网站的页面和消费者的兴趣相匹配。利用这些信息，Outbrain取得了实质性的效果，而不单单是浏览量和曝光量。

2、理解消费者思维模式，取得实质性效果

用自动化工具促进用户行动，用程序化解决方案提高用户参与度

Outbrain平台一直建立在参与度之上。它形成了一条持续反馈回路，对促进了具体行动的兴趣和上下文语境指标进行追踪。

Outbrain的第二个关注点是如何将思维模式转化为具体效果。Outbrain的平台不仅能够帮助营销从业者触达最相关的受众，也能够促进受众采取真正行动，如购买、页面浏览等。

Outbrain有两个自动化引擎：转化竞价策略（CBS）和参与度竞价策略（EBS）。它们使用机器学习来了解上下文语境如何促进行动、达成特定目标。这些引擎会根据主题和广告内容自动调整竞价策略，实现所需结果。

Outbrain的竞价策略利用历史数据和第一方数据分析，助力广告主达成参与度（如页面浏览量、页面停留时间）和转化（设定ROAS或CPA）等目标。平均来看，Outbrain的竞价策略能够让CPA降低50%，转化率提高30%。

Outbrain已经将其在上下文语境分析领域的专业洞察纳入程序化广告业务：利用同样的参与度指标帮助程序化买家以预竞价形式优化策略，提高参与度。

Outbrain的Max CTR Deal实时分析数十亿的上下文语境数据，只向预竞价买家提供能够获得最高参与度的竞价请求。与通过预竞价解决方案保证可见度一样，Outbrain为预竞价提供参与度和效果的保证。随着Cookie退场，这将变得更加重要。

相比RON广告购买，Outbrain的Max CTR将程序化买家的CTR提高了5倍！

过去的方法费心费力，需要复杂的报告和人工优化。Outbrain的自动化工具却与之不同，它为营销从业者减少了大量的人工劳动和不可预知的猜测，且无需依赖于Cookie就能改善广告投放策略。

Cookie退场迫使广告行业发生了彻底的转变，但也推动了定位和跟踪方法的创新。我们看到，未来网络的重点是维护隐私安全的个性化，这将为发行商和广告主带来更大的价值，并为消费者创造更加透明、可持续的行业环境。立足今日，迈步未来。

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