სარეკლამო ტექნოლოგიასაძიებო მარკეტინგისოციალური მედია და ინფლუენსერ მარკეტინგი

Google-ისა და Facebook-ის კონფიდენციალურობის მიდგომების შედარებითი ანალიზი

გუგლი და ფეისბუქი ტიტანებად დგანან და თითოეულს აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ციფრულ ლანდშაფტზე. ეს შეიძლება ცოტა ნეგატიურად ჟღერდეს, მაგრამ მე მჯერა, რომ ორივე კომპანიას დაავიწყდა მათი ძირითადი პრინციპები, რომ იყოს მათი მომხმარებლებისთვის ღირებული აქტივი და ორივე მათგანი მხოლოდ თავდაპირველ ბრძოლაშია სარეკლამო დოლარისთვის.

Google-ს აქვს მდიდარი მონაცემები პლანეტის თითქმის ყველა ადამიანზე და საიტზე თავისი საძიებო სისტემის საშუალებით. Facebook-ს აქვს მდიდარი მონაცემები პრაქტიკულად ყველა ადამიანზე და საიტზე Facebook-ის პიქსელის საშუალებით. რაც უფრო მეტად შეზღუდავენ ერთმანეთის შესაძლებლობებს მომხმარებლების სამიზნეზე და გამდიდრებენ საკუთარ მონაცემებს, მით მეტი სარეკლამო ბაზრის წილს დაიკავებენ.

მათი მიდგომები კონფიდენციალურობისა და მონაცემთა დამუშავების მიმართ აშკარა განსხვავებებს აჩვენებს. ეს ყოვლისმომცველი ანალიზი იკვლევს ამ განსხვავებებს, რაც უზრუნველყოფს ძირითად შეხედულებებს მათი კონფიდენციალურობის პრაქტიკის შესახებ.

Google

  • გადასვლა მესამე მხარის ქუქიებიდან: Google შორდება მესამე მხარეს (3P) ქუქიების ნაცვლად, უპირატესობას ანიჭებენ ტექნოლოგიებს, როგორიცაა კოჰორტების ფედერალური სწავლება (FLOC), რომლებიც მიზნად ისახავს მსგავსი ინტერესების მქონე მომხმარებლების დაჯგუფებას მიზნობრივი რეკლამისთვის კონფიდენციალურობის შენარჩუნებისას.
  • პირველი მხარის მონაცემების აქცენტი: Google-ის სტრატეგია სულ უფრო მეტად აფასებს პირველი მხარის მონაცემებს, რაც ხელს უწყობს რეკლამის განმთავსებლებს, მეტი დამოკიდებულნი იყვნენ უშუალოდ კლიენტებისგან შეგროვებულ მონაცემებზე.
  • კონტექსტური რეკლამის ფოკუსი: მესამე მხარის ქუქი-ფაილების ეტაპობრივი გაუქმებით, Google ხედავს აღორძინებას კონტექსტურ რეკლამაში, სადაც რეკლამები ეფუძნება ვებგვერდის შინაარსს და არა პერსონალურ მონაცემებს.
  • AI და მანქანური სწავლება: Google იყენებს AI და მანქანათმცოდნეობას, რათა უზრუნველყოს კონფიდენციალურობისთვის უსაფრთხო სარეკლამო გადაწყვეტილებები, მიზნად ისახავს დააბალანსოს პერსონალიზებული რეკლამა მომხმარებლის კონფიდენციალურობასთან.

Facebook

  • პირდაპირი მომხმარებელთა ჩართულობა: Facebook ხაზს უსვამს მომხმარებლებთან პირდაპირი ურთიერთობების დამყარების მნიშვნელობას პირველი მხარის შეკრების მიზნით (1P) მონაცემების გამოყენებით QR კოდები და მაღაზიაში ურთიერთქმედება.
  • ღირებულების გაცვლა მონაცემთა კოლექციაში: კომპანია ხაზს უსვამს მონაცემთა შეგროვებაში ღირებულების გაცვლის შექმნას, რაც მომხმარებლებს ხელშესახებ სარგებელს აძლევს მათი მონაცემების სანაცვლოდ.
  • კონფიდენციალურობის ცვლილებებთან ადაპტაცია: Facebook ადაპტირებს თავის სტრატეგიებს კონფიდენციალურობის ცვლილებებთან შესაბამისობაში, კონფიდენციალურობის დაცვის ინსტრუმენტებსა და ტექნიკაზე ორიენტირებული.
  • ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება მიზნობრივ რეკლამაში: Google-ის მსგავსად, Facebook-იც მუშაობს AI გააძლიეროს კონფიდენციალურობა რეკლამაში ანონიმური მონაცემებისა და ქცევის შაბლონების ანალიზით.

Google vs Facebook კონფიდენციალურობა

GoogleFacebook
გადასვლა მესამე მხარის ქუქიებიდანგადაადგილება კონფიდენციალურობის პირველი ალტერნატივებისკენ, როგორიცაა FLoCსტრატეგიების ადაპტირება კონფიდენციალურობის ცვლილებებთან შესაბამისობაში
პირველი მხარის მონაცემების აქცენტიკლიენტებისგან უშუალოდ შეგროვებულ მონაცემებზე დამოკიდებულების წახალისებაპირდაპირი მომხმარებელთა ურთიერთობების დამყარება პირველი მხარის მონაცემთა შეგროვებისთვის
კონტექსტური რეკლამის ფოკუსიაღორძინება კონტექსტურ რეკლამაშიN / A
ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება მიზნობრივ რეკლამაშიAI-ის გამოყენება კონფიდენციალურობისთვის უსაფრთხო სარეკლამო გადაწყვეტილებებისთვისხელოვნური ინტელექტის გამოყენება რეკლამაში კონფიდენციალურობის გასაუმჯობესებლად
ღირებულების გაცვლა მონაცემთა კოლექციაშიN / Aმომხმარებლებთან მომგებიანი ღირებულების გაცვლის შექმნა

ეს შედარებითი ანალიზი ხაზს უსვამს იმ ნიუანსირებულ მიდგომებს, რომლებიც Google-მა და Facebook-მა გამოიყენეს მომხმარებლის კონფიდენციალურობის მიმართ. Google-ის ცვლა მესამე მხარის ქუქი-ჩანაწერებიდან და გაზრდილი ფოკუსირება პირველი მხარის მონაცემებზე და კონტექსტურ რეკლამაზე, AI და მანქანური სწავლების გამოყენებასთან ერთად (

ML), აჩვენებს სტრატეგიას, რომელიც აბალანსებს მომხმარებლის კონფიდენციალურობას ციფრული რეკლამის მოთხოვნებთან. ამის საპირისპიროდ, Facebook-ის აქცენტი მომხმარებელთა უშუალო ჩართულობაზე, ღირებულებების გაცვლაზე და კონფიდენციალურობის ცვლილებებთან ადაპტაციაზე, AI-ის გამოყენებასთან ერთად, მიუთითებს სტრატეგიაზე, რომელიც ცდილობს შექმნას და შეინარჩუნოს მომხმარებელთა ნდობა ციფრული კონფიდენციალურობის განვითარებადი ლანდშაფტის ნავიგაციის დროს.

მარკეტერებმა და რეკლამის განმთავსებლებმა უნდა გაიგონ ეს განსხვავებები, რათა ეფექტურად გააერთიანონ თავიანთი სტრატეგიები ციფრული რეკლამის ამ ცვალებად გარემოში. ორივე კომპანიის გადანაცვლება კონფიდენციალურობაზე ორიენტირებული სტრატეგიებისკენ ასახავს ინდუსტრიის უფრო ფართო ტენდენციას, რაც მიუთითებს მომავალზე, სადაც კონფიდენციალურობის საკითხები სულ უფრო ცენტრალურია ციფრული მარკეტინგის პრაქტიკაში.

თითოეული კომპანიის კონფიდენციალურობისადმი მიდგომის უფრო ღრმად ჩასართავად, მათი კონფიდენციალურობის პოლიტიკის გვერდების და ოფიციალური კომუნიკაციების მონახულება უზრუნველყოფს უფრო დეტალურ და განახლებულ ინფორმაციას.

Douglas Karr

Douglas Karr არის CMO of OpenINSIGHTS და დამფუძნებელი Martech Zone. დუგლასი დაეხმარა ათეულობით წარმატებულ MarTech სტარტაპს, დაეხმარა 5 მილიარდ დოლარზე მეტის შეძენისა და ინვესტიციების გამომუშავებაში და აგრძელებს კომპანიებს მათი გაყიდვებისა და მარკეტინგული სტრატეგიების განხორციელებაში და ავტომატიზაციაში. დუგლასი არის საერთაშორისოდ აღიარებული ციფრული ტრანსფორმაციის და MarTech ექსპერტი და სპიკერი. დუგლასი ასევე არის Dummie's-ის სახელმძღვანელოს და ბიზნეს ლიდერობის წიგნის გამოქვეყნებული ავტორი.

დაკავშირებული სტატიები

დაბრუნება ღილაკზე
დახურვა

Adblock აღმოჩენილია

Martech Zone შეუძლია მოგაწოდოთ ეს კონტენტი უფასოდ, რადგან ჩვენ ვაკეთებთ ჩვენი საიტის მონეტიზაციას რეკლამის შემოსავლების, შვილობილი ბმულების და სპონსორების მეშვეობით. ჩვენ მადლობელი ვიქნებით, თუ ჩვენს საიტს ნახულობთ თქვენს რეკლამის ბლოკერს.