新闻/见解
2020 年 2 月 18 日
Artefact UK 分析主管 Bobby Gray 表示，谷歌决定放弃对第三方 cookies 的支持，这让广告商面临挑战，但并非不可克服。
我们都知道它即将到来，而这块饼干终于碎了。当谷歌宣布将效仿火狐浏览器和 Safari 浏览器，在 Chrome 浏览器上放弃对第三方 cookies 的默认支持时，数字广告界仍然发出了集体呻吟。.
这确实让广告商面临挑战，但并非不可克服。如今与客户一对一的关系将成为过去，首先要考虑的是相关性而不是个性化，同时开发 data 储物柜或隐私控制共享 ID 解决方案的可能性。.
广告商将需要通过大规模的行为和特征将用户和老客户细分为细粒度的群组。他们目前有两年的宽限期来建立生态系统，以最大限度地减少对性能的影响，这意味着他们现在就要做好准备，改变他们的思维和运营方式：
建立 data-driven 营销团队并帮助他们开展协作
广告商需要重塑其 data-driven 营销结构，并开始确定其关键的 data 专家。这意味着要与具备 data 技能的人员（内部和外部）合作，这些人员可以开发应用程序接口（API）来连接他们的所有工具，从而充分利用他们的生态系统。.
投资广告和 data 技术，整合客户视图
虽然谷歌的 "隐私沙盒 "环境可能会允许在变化生效后在其环境中进行一些归因测量和定向广告，但广告商将无法再创建一对一的广告，也无法在谷歌环境之外跟踪细粒度/用户级别的广告印象。.
解决这些巨大变化的办法并不明确, 但是，品牌需要与数字代理公司和技术供应商密切合作，确定并安装他们所需的特定工具，以创建同类最佳的工具生态系统，从而最大限度地减少无 Cookie 世界对绩效的影响。品牌将需要能够提供单一、综合客户视图的技术，以及强大的 first-party data 战略。.
完善媒体组合模型
品牌需要重新思考如何衡量其营销和广告的影响，并确定其活动在多大程度上促进了既定的业务成果。.
人工智能和机器学习是 data 性能的关键
能够大规模地将用户和老客户细分为细粒度的群组，将 在帮助广告商识别用户群体（而非个人）的行为和特征方面，其重要性与日俱增。.
人工智能和机器学习将帮助他们对 first-party data 进行有意义的管理、优化或细分，并预测渠道的贡献和未来的表现。.
投资与优质出版商建立原生内容和广告关系
与行业或部门中的优质出版商和有影响力的人建立关系，可让广告商获得丰富的客户 data，广告商可根据群组行为和特征锁定目标客户。.
制定强有力的同意管理和价值交换主张
最后，广告商、营销人员、代理商和技术提供商在未来几年面临的挑战将是找到一种方法，在不使用第三方 cookies 的情况下，确保转化跟踪测量和相关 targeting 保持独立可验证并符合 GDPR 标准。.
整个行业最敏锐的头脑必须找出解决这一问题的最佳方案，旨在改善生态系统，为用户、广告商、出版商、分销商、广告网络、代理商和其他方提供更好的体验和隐私管理。例如，品牌必须确定在其网站上获取 first-party cookies 的最佳方式。.
解决这一问题的办法之一是采用由用户控制和同意管理主导的独立 ID 管理解决方案，供围墙外使用，但目前还不清楚这些解决方案将如何发展。区块链会取得胜利吗？还是某个大型出版商会拥有它？或许，第三方 data 联盟甚至会占据主导地位？
了解成功的样子
总之，在这个 ‘后 Cookie ’时代，过度依赖单一技术堆栈是不明智的。所使用的任何 "砖块 "都必须是可更换的，以适应不断变化的环境。.
在确定最佳技术堆栈时，还必须从一开始就明确成功的样子。当您知道您的业务成果应该是什么时，您就能更好地理解实现目标所需的 data 点，以及它们之间的相互联系。.
如果没有第三方 cookies，数字生态系统将需要更多的连接，以开发可用于整个企业及其职能部门的单一客户视图。这不仅是市场营销的问题，也是企业整个数字战略的问题。.
