Firefox, Safari và Chrome – ba trình duyệt phổ biến nhất thế giới – lần lượt chặn cookie của bên thứ 3. Làm thế nào để các nhà quảng cáo nhắm đến đúng đối tượng mục tiêu khi thời đại cookie sắp kết thúc?

Hiện nay, có một vài lựa chọn thay thế khả dụng như: nhân dạng số (online IDs), lấy mẫu đại diện (panel-based attribution), phân khúc người dùng trên trình duyệt (browser segmented-audiences) hay quảng cáo theo bối cảnh (contextual targeting). Tuy vậy, mỗi phương pháp đều có những bất cập riêng. May mắn là thay vì chặn cookie ngay lập tức, Google cho các nhà quảng cáo thời hạn 2 năm để chuẩn bị. Hiện đã có nhiều công ty đang hoạch định cho quá trình chuyển đổi này.

Người dùng ưu tiên sử dụng thiết bị di động là một lợi thế rất lớn cho nhà quảng cáo khu vực Châu Á – Thái Bình Dương. Do cookie không áp dụng với các ứng dụng và gặp nhiều hạn chế trên trình duyệt di động, marketer tại khu vực này đã khá quen thuộc với các phương pháp khác. Nhiều chuyên gia cũng cho rằng APAC là khu vực dễ dàng thích nghi trước sự thay đổi này.

Dưới đây là quan điểm từ một số chuyên gia về vấn đề này.

1. Lấy mẫu đại diện (panel-based solution) có phải là một giải pháp hiệu quả? Đâu là điểm bất cập?

Ông Kenny Griffiths, Giám đốc Điều hành MightyHive APAC chia sẻ:

Giải pháp lấy mẫu đại diện có những điểm bất cập khá rõ ràng.

Bởi sử dụng tập dữ liệu nhỏ sẽ có xác suất mang đến kết quả kém chính xác hơn. Nhưng vấn đề cốt yếu nằm ở các nhà quảng cáo, họ đang trở nên quá lệ thuộc vào tính chính xác cao của quảng cáo số với dữ liệu cookie từ bên thứ 3. Và chúng ta đều rõ, sự chính xác đó bị đánh đổi bằng sự riêng tư của người dùng.

Tuy vậy, không thể nói rằng các phương pháp xác suất thống kê không còn hữu ích. Khảo sát trên các kênh truyền thống như TV và radio từ trước đến nay vẫn thực hiện trên các mẫu mang tính đại diện, tiêu biểu có thể kể đến các khảo sát của Nielsen.

Nhưng các nhà quảng cáo cần hiểu rằng các phương pháp khác nhau với ưu nhược điểm riêng nếu được vận dụng khéo léo đều sẽ mang đến hiệu quả nhất định, tùy thuộc nhu cầu của họ.

Ông Kenny Griffiths, Giám đốc Điều hành MightyHive APAC

Còn ông Niraj Nagpal, Giám đốc Phát triển Kinh Doanh Iponweb APAC bổ sung thêm 4 thách thức cần vượt qua khi áp dụng phương pháp lấy mẫu đại diện.

  1. Tỉ lệ mẫu đại diện: Mẫu đại diện cần đạt một tỉ lệ tối thiểu để kết quả cuối cùng thực sự mang đến giá trị. Điều này hoàn toàn đối lập với các phương pháp kĩ thuật số, khi dữ liệu có giá trị trên từng đơn vị được đo lường.
  2. Quy mô hạn chế: Khó có mẫu đại diện nào có thể mang đến kết quả chính xác với một khu vực đa văn hoá và phân tán về mặt địa lý như khu vực Châu Á – Thái Bình Dương.
  3. Động cơ người dùng: Làm thế nào để khuyến khích người dùng cài đặt một ứng dụng có khả năng theo dõi hành vi trực tuyến của họ, trong khi các dữ liệu được thu thập còn riêng tư hơn cả cookie của bên thứ 3.
  4. Tính khả dụng của dữ liệu: Liệu người dùng có thay đổi hành vi nếu họ biết bản thân đang bị theo dõi.

Ông Jonathan Beh, CEO Cadreon China cho rằng:

Phương pháp lấy mẫu đại diện vẫn rất hiệu quả, song còn nhiều bất cập (như về độ lớn mẫu). Tuy vậy, cách tiếp cận này có thể giúp chúng ta chuyển từ quá trình nhắm chính xác đối tượng trên media thành dự đoán đối tượng tiềm năng (prediction).

Kho dữ liệu người dùng độc quyền AMP (Audience Measurement Platform), mang đến cho chúng tôi những dữ liệu chất lượng. Đây cũng là nền tảng chúng tôi xử lí những dữ liệu mang tính đại diện từ đối tác để tạo nên những mô hình dự đoán nhóm đối tượng mang lại giá trị cao (HVA).

Một vài đối tác của Cadreon tại Trung Quốc như nền tảng thương mại điện tử JD và UnionPay đã ứng dụng hiệu quả mô hình dự đoán trên để nhận diện các nhóm người dùng. Dĩ nhiên, chúng tôi có các nguyên tắc hợp tác để đảm bảo tuân thủ quy định về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư tại Trung Quốc.

Ông Jonathan Beh, CEO Cadreon China

2. Thế còn tính hiệu quả của giải pháp xây dựng nhân dạng chung (common identity)?

Ông Jason Barners, Giám đốc Doanh thu Pubmatic APAC cho biết:

Xu hướng chặn cookie từ bên thứ 3 đặt việc nhận diện người dùng trở thành chủ đề được quan tâm nhất trong cộng đồng adtech. Vì các tác vụ như nhắm đối tượng mục tiêu, đo lường và phân bổ chi phí kênh đều cần đến loại cookie này. Tôi tin rằng cộng đồng quảng cáo sẽ cùng nhau nỗ lực phát triển một giải pháp nhận diện người dùng mới, chỉ sử dụng thông tin đăng nhập chính chủ (first-party user login data) hoặc một số loại thông tin định danh khác (deterministic ID).

Đã có nhiều publisher uy tín sử dụng dữ liệu đăng nhập người dùng để cung cấp các giải pháp định danh (ID solutions) cho marketer. Đây sẽ là dấu hiệu tích cực cho quá trình phát triển các giải pháp quảng cáo mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư của người dùng. Điểm tích cực là, trong 2 năm tới, chúng ta sẽ chứng kiến nhiều mối quan hệ hợp tác hơn giữa các bên tham gia trong hệ sinh thái quảng cáo số.

Hiện nay, thị trường APAC thiếu các giải pháp nhận diện người dùng xuyên quốc gia với quy mô lớn, như LiveRamp tại Hoa Kỳ. Tuy nhiên các đối tác công nghệ với mối quan hệ chặt chẽ với publisher, như PubMatic có thể hỗ trợ việc sử dụng các giải pháp định danh (ID solutions). Và Identity Hub được chúng tôi ra mắt gần đây nhằm hiện thực hoá điều này.

Ông Jason Barners, Giám đốc Doanh thu Pubmatic APAC

Ông Kenny Griffiths bổ sung:

Để ứng phó với những thay đổi lớn trong thời gian tới, tôi nghĩ không chỉ cần sự cộng tác từ nhiều vendor, mà còn cần thiết lập những tiêu chuẩn chung bởi các cơ quan thương mại trong ngành.

Điển hình là giải pháp Unified ID được phát triển bởi The Trade Desk, đã có hơn 30 vendor cùng cộng tác và sử dụng Unified ID để cải thiện tỷ lệ đồng bộ hoá cookie vì lợi ích của chính họ, của các đối tác và cả đối thủ cạnh tranh.

Mặc dù phương án trên cũng bị ảnh hưởng bởi động thái chặn cookie, nhưng đã cho thấy nhiều bên cộng tác với nhau có thể mang đến giải pháp có lợi cho cả hệ sinh thái. Có lẽ trong thời gian tới, nhiều vendor và cơ quan thương mại trong ngành sẽ cùng hợp tác để giải quyết vấn đề quản lý danh tính người dùng (identity management), targeting và đo lường mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư.

Ông Niraj Nagpal cũng nói thêm:

Việc chấm dứt thời đại cookie tạo nên thách thức cho toàn ngành. Tôi tin cộng đồng adtech đều sẵn lòng đưa ra những quan điểm, phương pháp hữu ích. Không đứng ngoài cuộc, công ty tôi cũng sẽ thực hiện những dự án nghiên cứu riêng và phát triển những giải pháp mới cho khách hàng.

Ông Jonathan Beh cho biết:

Tại thị trường Trung Quốc, chúng tôi quan ngại nhiều hơn đến DeviceID. Bởi hiện tại các thiết bị iOS đều ẩn thông tin trên, và trong tương lai gần, có lẽ các thiết bị Android cũng sẽ thực hiện tương tự.

Chúng tôi đang sử dụng công nghệ liên kết nhận dạng mở (open identity link tech) để mang đến các giải pháp truyền thông dựa trên dữ liệu người dùng. Đây là công nghệ trọng yếu vì khả năng cung cấp góc nhìn tổng quan về hành trình khách hàng bằng kĩ thuật phân tích vòng lặp kín (closed-loop analysis) cho tất cả các hoạt động truyền thông. Tuy nhiên, tất cả buộc phải thực hiện thông qua việc theo dõi DeviceID.

Chúng tôi vẫn chưa rõ liệu Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân tại Trung Quốc có xem xét DeviceID là một dạng thông tin cá nhân (Personally identifiable information) hay không. Nếu có, thì giải pháp sử dụng DeviceID sẽ rất nhạy cảm và không hợp pháp. Nhưng “thua keo này ta bày keo khác”, trong trường hợp đó, chúng tôi sẽ đưa ra giải pháp mới.

Để đảm bảo, chúng tôi đang làm việc cùng các đối tác và nhiều bên khác để thúc đẩy việc sử dụng OAID (Mã nhận dạng thiết bị mở ẩn danh). Giải pháp này cung cấp các dịch vụ truyền thông mà không phụ thuộc nhiều vào số IDFA/IMEI.

Dù chỉ đang là khởi đầu và phần lớn publisher vẫn chưa sử dụng giải pháp này, nhưng chúng tôi đã đạt được một vài bước tiến tích cực như cơ quan thương mại MMA Trung Quốc đã công nhận và hợp pháp hoá việc sử dụng OAID.

3. Liệu các nhà quảng cáo tại APAC sẽ tìm thêm giải pháp mới để thay thế cookie, hay họ chỉ đơn thuần chuyển sang sử dụng phương pháp quảng cáo theo bối cảnh (contextual targeting)?

Ông Kenny Griffiths chia sẻ:

Dù chính những quan ngại về ad targeting và quyền riêng tư đã góp phần khiến Google chặn cookie của bên thứ 3, tôi tin rằng targeting vẫn khả thi, nhưng cơ chế vận hành cần thay đổi hoàn toàn.

Nhắm mục tiêu xác định (Deterministic targeting) sẽ trở nên lỗi thời, các nền tảng và nhà quảng cáo có thể chuyển sang dùng học liên kết (federated learning), quảng cáo theo bối cảnh (contextual targeting), và các kỹ thuật tối ưu thông qua nền tảng programmatic.

Một cách tiếp cận khác là các trình duyệt sẽ phân loại người dùng dựa trên hành vi duyệt web. Từ đó, các nhà quảng cáo có thể sử dụng dữ liệu này nếu số lượng trình duyệt áp dụng phương pháp này đủ nhiều.

Còn về giải pháp quản lý tần suất hiển thị (frequency management) thì sao? Tháng 10/2019, Google đã giới thiệu giải pháp sử dụng máy học (machine learning) để phân tích hành vi từ ad inventory của họ, sau đó ước tính số lần hiển thị của quảng cáo tới mỗi cá nhân mà không cần sử dụng đến dữ liệu cookie.

Cuối cùng, các publisher có dữ liệu người dùng chính chủ sẽ có lợi thế. Ví dụ như, một publisher yêu cầu người dùng đăng nhập để đọc được nội dung có thể bán các gói inventory được thiết kế riêng và cung cấp tự động thông qua các sàn giao dịch kín (PMPs) và các giải pháp quảng cáo programmatic.

Ông Niraj Nagpal cho biết:

Tình hình này sẽ là một động lực mạnh mẽ thúc đẩy các bên phát triển nhiều giải pháp thay thế đảm bảo quyền riêng tư của người dùng hơn. Các giải pháp như quảng cáo dựa trên bối cảnh, khu vực địa lí, loại thiết bị... đều có thể dự đoán nhóm người dùng, xu hướng hành vi của họ và xác suất chuyển đổi.

Thêm nữa, dữ liệu chính chủ từ publisher sẽ được sử dụng nhiều hơn để nhắm đến những người dùng trên chính nền tảng đó. Tính chính xác càng cao, chúng sẽ càng mang lại kết quả tốt hơn cho nhà quảng cáo, publisher trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư cho người dùng. Google đã có ý định tạo ra công cụ của riêng họ để hỗ trợ việc này, nhưng thị trường vẫn cần thêm nhiều phương án nữa, mang đến hiệu quả tối ưu hơn.

Ông Niraj Nagpal, Giám đốc Phát triển Kinh Doanh Iponweb APAC

Ông Jason Barners cho biết:

Thay vì chỉ dựa vào quảng cáo theo bối cảnh (contextual advertising), chúng ta cần nhanh chóng chuyển sang nhận dạng người dùng bằng thông tin đăng nhập và giảm phụ thuộc vào cookie bên thứ 3.

Các giải pháp như Identity Hub có thể đưa publisher tiến đến viễn cảnh đó sớm hơn. Với vai trò là một nền tảng, chúng tôi cho phép publisher tận dụng các giải pháp sử dụng ID và tạo ra giá trị cho marketer.

Nhưng để đạt được kết quả tối ưu đòi hỏi sự cộng tác từ cả hai phía. Thêm nữa, chúng ta nên ngừng tìm kiếm những giải pháp tạm thời mà không giải quyết triệt để vấn đề.

Ông Jonathan Beh bổ sung rằng:

Trung Quốc là một thị trường có tỉ lệ sử dụng thiết bị và ứng dụng di động cao, do đó, quảng cáo dựa trên bối cảnh gặp nhiều hạn chế bởi các ứng dụng khá ‘đóng’ so với một trang web.

Từ đó, chúng tôi thấy quảng cáo dựa trên bối cảnh ở đây sẽ khác biệt một vài điểm so với phương Tây (như nhận dạng văn bản dựa trên nội dung trang web).

Tại Trung Quốc, chúng tôi đang làm việc với các đối tác công nghệ sử dụng AI để nhận diện văn bản, giọng nói và hình ảnh (tĩnh và động). Ví dụ trong chương trình TV, AI có thể nhận diện một khung hình (như ai đó đang cầm chiếc iPhone) và âm thanh (đề cập đến iPhone), từ đó có thể đề xuất một quảng cáo liên quan.

Thị trường Trung Quốc đang bị thống trị bởi 3 publisher: Baidu, Alibaba và Tencent. Họ đang dựng lên nhiều hàng rào thông tin, như gần đây Alibaba ra mắt nền tảng dữ liệu Alibaba Cloud nhằm kết nối dữ liệu offline (thường thông qua quét QRCode) và online. Tencent cũng giới thiệu một nền tảng tương tự tên là Tencent Data Cloud.

Bởi vì thị trường Trung Quốc đang phát triển theo định hướng thương mại điện tử và nhiều công ty có chiến lược phân phối trực tiếp đến khách hàng thông qua Alibaba Tmall, việc hợp tác với publisher là điều khá dễ hiểu. Bởi vì họ sẽ có quyền truy cập vào kho dữ liệu lớn hơn cũng như dễ tiếp cận với người dùng. Tuy nhiên, các điều khoản hợp tác sẽ đảm bảo không có bất kỳ dữ liệu người dùng nào lọt ra khỏi Alibaba.

Theo Thành Toàn / Brands Vietnam
Nguồn: Campaign Asia

Các tin liên quan