Cookie 时代落幕后的受众策略

毫无疑问，第三方 cookie 的消失将引发全行业的剧烈震荡，具体表现在颠覆性的受众激活和媒体投入衡量策略上。

程序化广告的旧时魔咒——“在合适的时刻向合适的用户推送合适的广告”——或许将很快演变为“在‘销售漏斗’的任意阶段向随机用户重复推送相同的广告”。

然而，这并不意味着我们就要走回“上下文定向”和“最后点击归因”的老路上。我们仍有一些无需 cookie 的用例可供考虑，而营销者也不得不采用新方式来处理第一方数据。

同样，这也并不意味着所有形式的受众规划和媒体投入衡量方式走向终结。我们依然可以从谷歌、Facebook、亚马逊和 Pinterest 等平台上的点赞数中获取受众的人口属性数据、市场精准定向数据和消费倾向数据。这些数据均为第一方数据，并且不同于那些从数据提供商处购买的受众信息，这些数据完全免费。重定向消费者和“类似受众”等策略也有助于营销者渡过难关，只要这些策略能够利用无 cookie 信号和客户关系管理 (CRM) 系统迁移。

展示归因和全渠道衡量不会消失，但其数据来源仅限于“围墙花园”中的第一方数据集成和“数据净室”（如谷歌的 Ads Data Hub 和亚马逊的 Marketing Cloud）。

营销者要想在新局面中取得成功，就必须重点关注那些已同意收集个人数据的已知身份用户，而不是那些未知用户。目前，大多数第一方数据用例依赖于将第一方匿名 cookie（如：广告曝光或产品页面浏览次数）与第三方匿名 cookie（如：需求方平台）进行匹配，从而进行重定向消费者、受众扩展或受众归因分析。在将来，唯一可能的第一方数据用例将是利用客户关系管理 (CRM) 系统迁移，将已知用户身份（如：经过哈希处理的电子邮件地址）与“围墙花园”中经过哈希处理的电子邮件地址进行匹配。

因此，营销者必须改变策略，从大量收集未知身份信息转为构建已知身份信息库——信息库所收集的身份信息必须征得用户的完全同意，并且遵循《加州消费者隐私法》和《通用数据保护条例》的相关规定。在促进受众需求方面，营销者必须重新定义基于绩效的媒体投入 KPI。此外，为了达到客户关系管理的群聚效应，营销者必须明确共享个人数据的回报。

聚焦第一方数据，形成有价值的洞察

若无有价值的洞察，仅仅扩充已知的第一方数据池毫无意义。因此，品牌商必须采用营销云方案，即将其需求方平台 (DSP) 或广告服务器与谷歌云平台 (Google Cloud Platform)、亚马逊云计算服务 (AWS) 或微软云端服务平台 Microsoft Azure 相连接，对已知的第一方数据进行匹配，不断丰富该部分数据，并为其打分。

比如，对顾客进行预测性终身价值计算对基于价值的“类似受众”模型尤为有效。品牌商希望获取的客户是与他们最优质的客户相类似的顾客，而不是任意一个品牌新闻通讯订阅者。

“倾向模型”有助于预测顾客对低成本直接营销沟通予以积极回应的可能性。此外，这些模型仅运用付费媒体客户的数据，而这部分客户亦无法通过其他方式获取。

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品牌商必须借助云端环境才能形成有价值的洞察。利用云端平台（如：谷歌 BigQuery 或亚马逊 AWS Redshift），从 Google Analytics 360 或 Adobe Experience Cloud 等平台上收集的网站数据可以与 Salesforce 上的客户关系管理 (CRM) 数据进行最精细的匹配。此外，强大的机器学习配套工具还能很好地为这些数据打分。最后，扩充后的客户关系管理数据集可上传至特定的“围墙花园”，用于激活受众或衡量品牌的媒体投入。

后 cookie 时代绝不是倒退回盲目的“上下文定向”和“最后点击归因”。恰恰相反，它要求营销者进行更多的 T 型布局，综合运用客户关系管理、程序化媒体购买和云技术。

有鉴于此，快速健全的数据监管和数据隐私规定既是机遇，也带来了危机。一些营销者墨守成规、只知徒然地等待 cookie 时代落幕的最后钟声，他们最可能陷入投资回报率下跌却茫然无措的窘境，对营销投入缺乏清晰的规划。而另一些营销者快速意识到应当重新评估数据成熟度、配置更强大的第一方数据资产以及采取新的“围墙花园”解决方案，这些营销者必将在新局势中大获成功。