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Según un informe de MGID Latam, con la desaparición de las cookies de terceros, la industria busca nuevas formas de descubrir y segmentar audiencias, lo que ha llevado a un aumento del interés en soluciones contextuales. La segmentación basada en intereses también está aprovechando la ola de IA. Mientras que gran parte de la identificación de usuarios requerida para la segmentación basada en intereses sigue siendo determinista (a través de identificadores como direcciones de correo electrónico), la identificación probabilística utiliza IA para unir señales y puntos de datos para predecir si un individuo pertenece a un segmento de audiencia particular. El desarrollo más significativo en la segmentación basada en intereses es la implementación gradual de la API de Topics de Google. Topics combina IDs de navegador anónimos con la actividad web del usuario para etiquetarlos con intereses de una lista predefinida que luego se pueden utilizar para segmentación. Según el informe, la ventaja de la segmentación basada en intereses es que se puede tener en cuenta el comportamiento previo del consumidor para determinar el valor de su impresión. Se puede inferir razonablemente que alguien que ha estado leyendo guías turísticas, comprando equipaje y buscando seguros de viaje está planeando unas vacaciones y se puede segmentar de manera adecuada. Dependiendo del tipo de contenido con el que esté interactuando el consumidor, también puede ser posible diseñar campañas con mensajes diferentes dependiendo de su posición probable en el embudo de ventas.

Publicidad contextual, informe de MGID Latam

MGID

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