|
| Ảnh: State of Digital Publishing |
Các tổ chức báo chí cần hiểu rằng, Google sẽ vẫn tiếp tục hoạt động, “ngày tận thế” của cookie bên thứ ba sắp đến và những thách thức liên quan đến thay đổi này cũng vậy. Sự khác biệt duy nhất là họ có nhiều thời gian để chuẩn bị hơn.
Các giải pháp thay thế có thể đang được các công ty báo chí, truyền thông thực hiện, tuy nhiên, hầu hết, nó vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm ban đầu.
Nhiều tổ chức báo chí cho rằng dữ liệu của bên thứ nhất là giải pháp thay thế khả thi. Theo họ, lượng thông tin phong phú về đối tượng mà họ nắm giữ có sức mạnh đáng kể trong việc thúc đẩy các nguồn doanh thu. Vấn đề là làm thế nào để khai thông sức mạnh tiềm năng của dữ liệu bên thứ nhất và biến nó thành một giải pháp mở rộng.
Để sử dụng tốt các dữ liệu hiện có, các đơn vị báo chí cần chuyển đổi chúng thành một bức tranh toàn cảnh về độc giả, cho phép tổ chức hiểu độc giả của mình hơn, phân khúc đối tượng và tạo doanh thu.
Vì vậy, câu trả lời nằm ở các phân tích dữ liệu thông minh hơn.
 |
Việc chỉ sở hữu dữ liệu không đủ để duy trì tính cạnh tranh
Việc các tổ chức báo chí muốn khai thác hiệu quả dữ liệu của bên thứ nhất là một nhiệm vụ phức tạp và tốn nhiều thời gian. Độc giả tương tác với nội dung theo nhiều cách khác nhau và sự tương tác của họ tạo ra khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data - thông tin không có mô hình dữ liệu được xác định trước hoặc không được tổ chức theo cách xác định trước).
Bên cạnh đó, thông tin trong các vùng dữ liệu bị xáo trộn thường không đầy đủ. Ví dụ, đối tượng thường sẽ là sự kết hợp của những người dùng sẽ đăng nhập (nhóm người đã đồng ý để các tổ chức báo chí thu thập dữ liệu nhưng không phải tất cả dữ liệu) và những khách truy cập lựa chọn không muốn chia sẻ bất kỳ dữ liệu nào, họ được gọi là những người dùng ẩn danh.
Vì lý do này, hầu hết các tổ chức báo chí, truyền thông thường chỉ nhận được một “mớ lộn xộn” dữ liệu khó giải mã, đặc biệt khi các tổ chức thiếu khả năng xử lý dữ liệu. Một số dữ liệu trong quá trình theo dõi và đánh giá sẽ đơn giản hơn, chẳng hạn như số lượt truy cập và thời gian độc giả dành cho các trang web.
 |
Tuy nhiên, chỉ những dữ liệu này thôi thì không đủ để tạo ra cái nhìn sâu sắc về đối tượng để cung cấp nội dung phù hợp nhằm thúc đẩy sự tương tác hoặc xây dựng hồ sơ quảng cáo chi tiết, đặc biệt đối với những người dùng ẩn danh hoặc những người lựa chọn không chia sẻ các thông tin của bản thân, chẳng hạn như tuổi và giới tính.
Đây cũng là thời điểm cần đến sự phân tích nhất. Với các công cụ đánh giá phù hợp, các công ty truyền thông, báo chí có thể thống nhất các phân đoạn độc giả (fragmented audience - xu hướng nhắm tới nhóm độc giả nhỏ nhờ vào các phương tiện truyền thông đại chúng) để có được những hiểu biết sâu sắc có giá trị về sở thích và hành vi của độc giả. Điều đó cũng mới chỉ là sự khởi đầu.
Sử dụng các dự đoán phức tạp hơn
Công nghệ phân tích có thể đảm nhận công việc quản lý dữ liệu ở cấp độ cơ bản và giúp các tổ chức báo chí, truyền thông khai thác dữ liệu của bên thứ nhất. Thay vì phải điều hướng một cách thủ công các tầng thông tin khổng lồ, họ có thể khai thác các cơ chế tự động để pha trộn, lọc và làm hài hòa dữ liệu thành một trung tâm hợp nhất.
Từ đó, các tổ chức sẽ dễ dàng áp dụng các phân tích ban đầu để khám phá những thông tin chi tiết đã bị lãng quên trong sự hỗn loạn dữ liệu - chẳng hạn như loại nội dung nào mà độc giả đăng ký đã thích hoặc các truy vấn tìm kiếm phổ biến có thể cho các toàn soạn biết các chủ để phổ biến.
Nhưng đó là trong giai đoạn tiếp theo của quá trình xử lý dữ liệu, nơi giá trị đầy đủ của các phân tích sáng tạo thực sự trở nên rõ ràng. Khi được sử dụng cùng với các phân tích dự đoán máy học, nó có thể cho phép các tổ chức báo chí điều phối dữ liệu của họ tốt hơn và làm phong phú dữ liệu, lấp đầy khoảng trống cho những độc giả cụ thể và tận dụng dữ liệu hiện có để dự đoán hành vi của người dùng ẩn danh.
 |
Thông qua việc khai thác các “thuộc tính đã biết” của những người dùng cụ thể, công nghệ phân tích thông minh có thể sử dụng mô hình người dùng để mở rộng phạm vi thông tin chi tiết một cách đáng kể.
Không chỉ vậy, các thuật toán AI có thể khai thác “sự thật nền tảng”, chẳng hạn như thông tin tài khoản (account information) để xác định các xu hướng chính của các cá nhân có những đặc điểm nhất định và tập hợp những người dùng có cùng đặc điểm hoặc tuân theo các mẫu hành vi tương tự với nhau.
Lợi ích cốt lõi của việc khai thác và phân tích dữ liệu này là duy trì sức hút quảng cáo mà không phụ thuộc vào cookie của bên thứ ba. Bằng cách tận dụng dữ liệu quảng cáo của riêng họ, các tổ chức tin tức có thể có thể nắm được phân khúc độc giả một cách chính xác và tiếp tục sắp xếp các vị trí quảng cáo được hiển thị sao cho phù hợp trong thời gian thực và trên quy mô lớn.
Mở cánh cửa thông tin chi tiết về độc giả để tăng cường lòng trung thành
Theo State of Digital Publishing, ưu tiên cốt lõi, lâu dài nhất của mọi tổ chức báo chí hiện nay là tối ưu hóa trải nghiệm.
Ngày nay, trong một môi trường trực tuyến cạnh tranh gay gắt, thành công được đo lường bằng tốc độ và mức độ phù hợp. Để khai thác doanh thu từ lượng độc giả trung thành, các tổ chức báo chí cần nhanh chóng thu hút họ thông qua việc sản xuất nội dung hấp dẫn và trình bày nó một cách độc đáo, cuốn hút.
Báo chí số thực sự là một lĩnh vực mà trong đó, việc đầu tư vào phân tích thông minh có thể mang lại những lợi thế quan trọng.
Thông qua việc phân tích chi tiết về cách tương tác với trang web của độc giả trong thời gian thực, các thuật toán AI có thể ngay lập tức cung cấp cho báo chí cái nhìn cụ thể về thói quen, sở thích và thậm chí là cảm xúc của từng cá nhân đối với một nội dung cụ thể. Thông tin chi tiết và toàn diện này tạo tiền đề lý tưởng cho các nội dung được cá nhân hóa.
Nó không chỉ thể hiện cam kết của các công ty báo chí, truyền thông trong việc đáp ứng nhu cầu của độc giả mà nó còn tạo ra những trải nghiệm được sắp xếp hợp lý mà từ đó, báo chí có thể củng cố mối quan hệ của người dùng, duy trì lòng trung thành và nâng cao giá trị của đối tượng và cuối cùng là tăng doanh thu từ quảng cáo.
Tuy nhiên, những điều trên chưa phải là tất cả. Các công ty báo chí, truyền thông cũng có thể lựa chọn phân tích dự đoán nâng cao để kết hợp dữ liệu với các mẫu hành vi (behavioural pattern) trong quá khứ và dự đoán chính xác nội dung tiếp theo mà độc giả có khả năng tương tác cao.
Tương tự như việc mở đường cho những trải nghiệm phù hợp, được cá nhân hóa, những thông tin chi tiết này có thể mở rộng hơn nữa các cơ hội quảng cáo, cho phép các đơn vị báo chí, truyền thông sắp xếp các quảng cáo phù hợp với nhu cầu hiện tại của độc giả và chủ đề nội dung bài báo cũng như xác suất xuất hiện cao nhất các sản phẩm mà độc giả có thể quan tâm trong tương lai.
Chiến lược nhắm mục tiêu
Phân tích thông minh có thể cung cấp cho các tổ chức báo chí, truyền thông cái nhìn về cách độc giả tương tác với những nội dung số. Điều này không chỉ làm phong phú thêm hồ sơ người dùng với thông tin chi tiết về sở thích mà còn cho phép báo chí tối ưu hóa trải nghiệm của độc giả trên các thiết bị kỹ thuật số ưa thích của họ.
Bên cạnh đó, việc sử dụng những thông tin chi tiết này giúp các tổ chức báo chí đưa ra những quảng cáo có liên quan đến từng đối tượng độc giả, từ đó, nâng cao danh tiếng của tổ chức.
Đã qua thời quảng cáo số gây khó chịu, không phù hợp và các phân tích nâng cao là điều cần thiết để các đơn vị báo chí hiểu được mức độ tiếp nhận của độc giả ở mỗi giai đoạn trong hành trình trải nghiệm số của họ.
Mức độ thông tin chi tiết về đối tượng này rất hấp dẫn đối với các nhà quảng cáo và nó cũng hỗ trợ các đơn vị báo chí, truyền thông thúc đẩy doanh thu một cách hiệu quả từ không gian quảng cáo của họ.
Cùng với việc cải thiện khả năng nhắm mục tiêu trên nền tảng, phân tích thông minh cung cấp cho các công ty báo chí, truyền thông tiềm năng tiếp cận độc giả mới. Khi được kết hợp với dữ liệu nội dung và bối cảnh trong thời gian thực, khả năng dự đoán giúp hiển thị tần số quảng cáo mà không cần tới dữ liệu cấp người dùng.
Đổi lại, điều này có thể hỗ trợ các phương pháp quảng cáo đeo bám (retargeting - mô tả việc đặt quảng cáo trực tuyến và hiển thị quảng cáo dựa trên hoạt động của một người dùng trên trang web của bạn) cho phép các tổ chức báo chí và nhà quảng cáo đối sánh đối tượng bằng công nghệ phòng sạch (Cleanroom technology - mô tả các công cụ cung cấp cho nhà quảng cáo quyền truy cập nhiều hơn vào dữ liệu khách hàng, từ đó có thể được tham chiếu cho các chiến dịch tiếp thị).
Ngoài ra, với việc cung cấp các xu hướng và sở thích được chia sẻ của độc giả một cách rõ ràng, các giải pháp này cho phép các tổ chức báo chí, truyền thông tiếp cận nhiều người dùng hơn trên tất cả các thiết bị.
 |
Chuyển trọng tâm sang dữ liệu của bên thứ nhất là một hướng đi đúng đắn đối với các tổ chức báo chí, truyền thông.
Khi báo chí tiếp tục tìm kiếm những cách mới để phát triển mà không cần dữ liệu cookie của bên thứ ba, việc giải phóng các giá trị của những nội dung mà họ sở hữu sẽ là yếu tố quan trọng để duy trì lợi thế quảng cáo và tiếp tục mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa mà độc giả mong đợi.
Tuy nhiên, trước khi báo chí có thể đưa thông tin của bên thứ nhất vào các quyết định của mình, họ sẽ cần tăng cường khả năng tổ chức và khai thác nó - đó cũng chính là các chiến lược phân tích thông minh hơn.
Theo State of Digital Publishing
