Dotdash Meredith utilizó los datos de compras de Amazon para identificar qué contenido de sus sitios tenía más probabilidades de generar compras, dijo Jon Roberts, director de innovación de Dotdash Meredith. “Una vez que aprenda eso, podrá ejecutar una campaña con todo el contenido que es un gran predictor de compra, [which also] le permite desbloquear la orientación minorista en iOS: [an] aumento inmediato en escala y superó solo a las galletas”, dijo.

La industria ha tenido destellos de los deseos de Amazon de entrar en la carrera de las galletas. Trade Desk y el negocio Amazon Web Services de Amazon, dos importantes propietarios de plataformas del lado de la demanda, anunciaron un asociación en Cannes 2022 y fue significativa ya que el gigante del comercio electrónico intentó acelerar su crecimiento en el mercado publicitario en línea. En abril de 2023, anunció posteriormente actualizaciones sobre la integración mejorada entre su sala limpia (Amazon Marketing Cloud) y su propia plataforma del lado de la demanda que permite a los anunciantes conectar sus propios datos propios a su herramienta de compra.

Dotdash Meredith fue el primer editor digital en unirse a Amazon Publisher Cloud, que se lanzó en octubre, como complemento al DSP de Amazon. Como parte de esto, la herramienta de orientación contextual D/Cipher de Dotdash Meredith se conecta al DSP de Amazon y combina la información contextual del editor con los datos de audiencia de Amazon, haciendo que esos segmentos sin cookies estén disponibles para cualquier anunciante que utilice el DSP de Amazon.

Reach, una editorial con sede en el Reino Unido propietaria de OK! y Mirror, anunciaron su acuerdo con Amazon el lunes para compartir los datos contextuales recopilados a través de su herramienta de orientación contextual Mantis. De manera similar, muestra a los anunciantes el contenido que consumen las audiencias con alta intención para ayudarlos a colocar anuncios de manera más intencional.

Durante el Simposio de publicación AWS de Amazon el martes en Manhattan, los editores asistentes dijeron que las oportunidades para mejorar la precisión de su orientación contextual a través de los datos de audiencia de Amazon eran atractivas, pero no era algo que estuvieran haciendo actualmente.

“Sería enorme poder obtener y realizar transacciones con muchos de esos datos”, dijo un ejecutivo editorial en el evento que habló bajo condición de anonimato. Dijeron que su equipo está actualmente en conversaciones con Amazon para evaluar las oportunidades de orientación contextual.

Otro ejecutivo editorial que asistió al Simposio de Publicaciones de AWS dijo: “estamos tratando de comprender cómo sus señales de compra se alinean con nuestro contenido. Lo que tienen los editores es comprar. [intent] – creemos que alguien fue y abandonó nuestro sitio [to buy something]. Amazon ahora nos está devolviendo los datos reales y simplemente nos los está devolviendo a nivel de contenido, no a nivel de usuario”.

Este informe a nivel de contenido permitiría al editor acudir a un anunciante como Purina, como ejemplo, y decirle que las personas no solo compran comida para perros después de leer contenido relacionado con mascotas, sino que también provienen de contenido relacionado con carreras porque hacen ejercicio con sus mascotas. “Ahora podemos empezar a generar señales no intuitivas”, dijo el segundo ejecutivo del pub.

En general, la orientación contextual como estrategia de datos propios fue lo más destacado del primer panel del evento, que debatió sobre la extracción de valor de los datos propios. Para un gigante minorista como Amazon, será importante observar cómo aprovechar este enfoque en sus presentaciones a los editores para ver si ayuda a ganar nuevos acuerdos a medida que las cookies de terceros se deterioran gradualmente este año.

—Ronan Shields contribuyó a este informe.