Por Leonardo Sales*
As estratégias de segmentação contextual na publicidade, em que os anúncios online são direcionados às pessoas com base no contexto de navegação na internet, retornou aos holofotes da indústria programática. A análise de contexto vem ganhando protagonismo nas discussões sobre o futuro da publicidade online, tendo em vista movimentações do trade em direção a questões como brand suitability e privacidade de dados, além da busca incansável por anúncios que gerem experiências positivas e memoráveis para os usuários.
Por meio da análise de contexto, o anunciante consegue se comunicar com novos públicos associando-se a conteúdos alinhados com sua proposta de marca, criando um espaço propício para relações duradouras e alavancando o tão desejado engajamento. Para se ter uma ideia, de acordo com um estudo conduzido pela agência GumGum, anúncios contextualmente relevantes geraram 43% mais engajamento dos usuários do que os outros tipos, sendo 2,2 vezes mais lembrados por eles.
Vale mencionar, porém, que a ideia de segmentação contextual não é nova, apesar de ter evoluído muito. No passado, ela se baseava em uma abordagem simplista de associação por palavras-chave, enquanto que agora, com os avanços na aprendizagem de máquina, visão computacional e processamento de linguagem natural, os algoritmos de inteligência artificial podem decifrar o conteúdo da página de um publisher com extrema facilidade e precisão, e indicar por conta própria o contexto ideal para cada impressão de anúncio.
Abaixo elenco três importantes motivos pelos quais a segmentação contextual vem atraindo a atenção dos anunciantes para campanhas de awareness:
Campanhas que priorizam a experiência
Ao interpretarem o conteúdo de uma página da web, os algoritmos de inteligência artificial conseguem tomar decisões importantes e assertivas sobre onde, quando e como posicionar cada anúncio para garantir o mais alto nível de engajamento para cada campanha. A ideia é buscar sempre o match ideal entre o contexto da página do site, os objetivos de comunicação da marca, e o conteúdo do banner ou vídeo que será exibido, analisando os incontáveis pontos de dados disponíveis e suas variáveis.
Quando atrelada a técnicas de automação no processo de customização dos banners, a segmentação contextual permite gerar experiências excepcionais para o usuário, com um nível de personalização até então inimaginável. Para se ter uma ideia, hoje é possível ter campanhas de branding com incontáveis variações de um mesmo vídeo, todas elaboradas em tempo real pela inteligência artificial, mesclando produtos e elementos específicos para cada contexto.
Assertividade que se converte em resultado
Na RTB House, por exemplo, impulsionamos as campanhas de topo e meio de funil com o nosso motor ContextAI, uma solução de segmentação contextual exclusiva e baseada em algoritmos de deep learning, que já se mostraram até 50% mais eficazes para personalização de campanhas de mídia programática do que os de machine learning convencional. Isso garante ainda mais poder de processamento às análises contextuais, resultando em campanhas ainda mais assertivas.
Este formato de segmentação garantiu às campanhas publicitárias da Honda, por exemplo, impulsionadas pela RTB House na Polônia, um aumento de 300% nas taxas de engajamento. Isso se deve à análise precisa de milhões de sites e categorias em potencial, atrelada a criação e seleção de anúncios específicos por modelo de carro. O estudo de caso completo está disponível aqui.
Impacto e segurança para a marca
Hoje, mais do que nunca, estratégias focadas em brand safety e brand suitability são fundamentais para evitar que os anúncios sejam exibidos em contextos adversos e para garantir que o usuário terá uma experiência positiva com a marca. Isso porque, principalmente em campanhas de topo e meio de funil, vincular anúncios a contextos impróprios pode não apenas prejudicar os resultados da campanha, como gerar danos graves à reputação da marca.
A segmentação contextual, por definição, está preparada para lidar com esse desafio. A técnica se baseia em dados primários referentes à URL onde o anúncio será exibido, sendo assim, os algoritmos naturalmente analisam informações como categorias, tópicos e palavras-chave, fazendo correlações com os objetivos da marca e o conteúdo dos anúncios. Esta dinâmica permite que seja feito o bloqueio de conteúdos potencialmente sensíveis, ou ainda reforçar o vínculo dos anúncios a temas que realmente façam sentido para cada campanha por meio da identificação das palavras-chave.
Podemos ver que a segmentação contextual significa hoje muito mais do que aquela abordagem simples que aprendemos há alguns anos e, juntamente com os novos recursos de IA disponíveis, podem levar nosso setor a um cenário de personalização totalmente novo para campanhas de awareness. A pergunta que fica é: como a sua marca está se beneficiando disso?
*Leonardo Sales é Head of Programmatic Inventory LATAM na RTB House.
