प्रासंगिक बनाम व्यवहारिक लक्षy निर्धारण: मुख्य अंतर, लाभ, हानियाँ और सर्वोत्तम उपयोग के मामले

यूज़र को निशाना बनाएँ या पल को? व्यवहारिक लक्ष्यांकन (बिहेवियरल टारगेटिंग) सटीकता का वादा करता है लेकिन बढ़ती गोपनीयता बाधाओं के साथ आता है, जबकि प्रासंगिक लक्ष्यांकन (कॉन्टेक्स्टुअल टारगेटिंग) वास्तविक समय की प्रासंगिकता के लिए यूज़र के इतिहास का सौदा करता है। अधिक कठिन सवाल यह जानना है कि प्रत्येक दृष्टिकोण वास्तव में कब बेहतर प्रदर्शन करता है - और कब उन दोनों को मिलाना अधिक समझदारी है।

संदर्भात्मक और व्यवहारिक लक्षितीकरण सटीक लक्षितीकरण के दो सामान्य आधार हैं। संदर्भात्मक लक्षितीकरण उस सामग्री के आधार पर विज्ञापन दिखाता है जिसे उपयोगकर्ता वर्तमान में देख रहा है। व्यवहारिक लक्षितीकरण उस उपयोगकर्ता की पिछली क्रियाओं और प्रोफ़ाइल के आधार पर विज्ञापन दिखाता है।

आपने शायद पहले ही देखा होगा कि व्यवहारिक लक्षितीकरण के लिए कुकीज़ जैसी किसी प्रकार की खुफिया जानकारी इकट्ठा करना आवश्यक है। Tier 1 GEOs में गोपनीयता की बढ़ती मांग के साथ, जो सबसे अधिक लाभदायक हैं, विज्ञापनदाता यह सोचने लगते हैं कि कौन सा विकल्प चुनें। इसमें यह तथ्य भी जोड़ें कि एआई भी तेजी से बढ़ रहा है, और संदर्भात्मक विज्ञापन एक व्यवहार्य विकल्प बन जाता है (लेकिन प्रतिस्थापन नहीं!).

आज हम इन दो प्रकार के टारगेटिंग को संबोधित करना चाहेंगे और iGaming, ई-कॉमर्स या किसी अन्य क्षेत्र में हो, संदर्भात्मक और व्यवहारिक विज्ञापन के बारे में जो कुछ भी हम जानते हैं, सब कुछ साझा करना चाहेंगे। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि हम प्रत्येक के फायदे और नुकसान के साथ-साथ उपयोग के मामलों को भी समझाना चाहते हैं।

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जैसा कि नाम से ही स्पष्ट है, संदर्भात्मक लक्षितीकरण वेबपेज, ऐप स्क्रीन, वीडियो या पॉडकास्ट की सामग्री पर आधारित होता है। एआई तकनीकों में हुई प्रगति के कारण, एल्गोरिदम मिलते-जुलते विज्ञापन दिखाने के लिए कीवर्ड, विषय, छवियाँ, वीडियो फ्रेम, ऑडियो ट्रांसक्रिप्ट, भावना और समग्र थीम का विश्लेषण करते हैं।

यह सोचने की कोई ज़रूरत नहीं है कि यह सब कीवर्ड मिलान के बारे में है; एआई पाठ, दृश्यों और स्वर को यह पता लगाने के लिए स्कैन कर सकता है कि क्या कहा जा रहा है, और पैरावर्बल संकेतों पर भी भरोसा कर सकता है। मेटाडेटा की बदौलत, दिखाए जाने वाले सभी विज्ञापन आमतौर पर इस बात के अनुकूल होते हैं कि उपयोगकर्ता क्या देख रहे हैं, पढ़ रहे हैं या देख रहे हैं।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि कोई उपयोगकर्ता इतालवी खाना पकाने पर एक विस्तृत गाइड पढ़ता है। संदर्भात्मक लक्षितकरण के साथ, गाइड और उसके मेटाडेटा का विश्लेषण यह पहचानने के लिए किया जाएगा कि कौन से विज्ञापन सबसे अधिक प्रासंगिक होने की संभावना रखते हैं। इस तरह, हम जैतून का तेल या पास्ता जैसी चीज़ों के सामने आने की उम्मीद कर सकते हैं। प्रासंगिक विज्ञापन की सबसे अच्छी बात यह है कि यह पता लगाने के लिए किसी व्यक्तिगत डेटा की आवश्यकता नहीं होती कि खाद्य विज्ञापन स्पष्ट रूप से उपयुक्त हैं।

संदर्भात्मक लक्षितीकरण गोपनीयता-अनुकूल है, लेकिन यह थोड़ा बहुत सामान्य हो सकता है। हम बाद में इसके फायदे और नुकसान पर आएँगे, लेकिन फिलहाल ध्यान रखें: यह GDPR और अन्य डेटा-संरक्षण कानूनों से प्रभावित क्षेत्रों में विज्ञापन करने का एक अच्छा तरीका है।

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पृष्ठ पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, व्यवहारिक लक्षितीकरण व्यक्ति-केंद्रित होता है। सबसे पहले, पिछले कार्यों के आधार पर एक उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल बनाई जाती है, जिसमें विज़िट की गई साइटें, ऑनलाइन खोजें, क्लिक, व्यतीत समय, खरीदारी, सीआरएम डेटा, प्रथम-पक्ष संकेत और यहां तक कि ऑफ़लाइन गतिविधियाँ शामिल होती हैं। ऐसी कई प्रोफ़ाइलें होती हैं, और सिस्टम समान प्रोफ़ाइलों को एक समूह में समेकित करता है, जिस पर विज्ञापनदाता बाद में बोली लगा सकते हैं।

व्यवहारिक लक्षित विज्ञापन को ठीक से काम करने के लिए व्यक्तिगत डेटा की आवश्यकता होती है, लेकिन यह अत्यधिक अनुकूलित विज्ञापन भी प्रदान कर सकता है। सटीकता में इसका कोई मुकाबला नहीं है, लेकिन व्यवहारिक लक्षित विज्ञापन हमेशा संभव नहीं होता। 

एक खरीदार इलेक्ट्रॉनिक्स साइट पर कई वायरलेस हेडफ़ोन के जोड़े देखता है, लेकिन बिना खरीदे चला जाता है। बाद में व्यवहारिक लक्षित विज्ञापन उन ही मॉडलों (या उनके समान) को समाचार साइटों, सोशल फीड्स या अन्य प्रकाशकों पर दिखाता है जहाँ उपयोगकर्ता जाता है।

व्यवहारिक लक्षितकरण पहले तीसरे पक्ष की कुकीज़ और डिवाइस आईडी पर निर्भर करता था। लेकिन कड़े होते नियमों के कारण ये तरीके अप्रचलित हो गए हैं, इसलिए अब फर्स्ट-पार्टी डेटा, सहमति प्राप्त आईडी, क्लीन रूम, कोहोर्ट्स और अन्य तरीकों पर अधिक ध्यान दिया जा रहा है। फिर भी इस बदलाव के बावजूद मूल विचार वही है कि यह टारगेटिंग विधि अभी भी व्यक्तिगत डेटा पर निर्भर करती है – यहाँ कोई वैकल्पिक उपाय नहीं है।

प्रासंगिक और व्यवहारिक टारगेटिंग एक ही लक्ष्य को प्राप्त करते हैं, लेकिन उनके तरीके अलग होते हैं। मुख्य विभाजन सरल है:

• प्रसंगगत रूप से यह देखा जाता है कि उपयोगकर्ता वर्तमान में क्या पढ़ रहा है या देख रहा है।
• व्यवहारात्मक यह देखता है कि उपयोगकर्ता ने पहले क्या किया है।

भ्रमित हैं? चिंता न करें, यहाँ दो उदाहरण दिए गए हैं कि प्रासंगिक और व्यवहारिक लक्ष्यीकरण (contextual and behavioral targeting) व्यवहार में कैसे काम करते हैं।

आइए सारांश प्रस्तुत करते हैं। प्रासंगिक लक्ष्यीकरण (कंटेक्चुअल टारगेटिंग) वातावरण को स्कैन करके प्रासंगिक विज्ञापन प्रदान करता है। व्यवहारात्मक लक्ष्यीकरण (बिहेवियरल टारगेटिंग) उपयोगकर्ता के व्यक्तिगत इतिहास का उपयोग करके उसी कार्य को पूरा करता है। ये लक्ष्यीकरण दृष्टिकोण एक-दूसरे के विपरीत नहीं हैं, जैसा कि हम उनके लाभों और हानियों की तुलना करके प्रदर्शित करेंगे।

ओह, और एक बात और: ऐतिहासिक रूप से, प्रासंगिक लक्ष्यीकरण (कंटेक्सटाइल टारगेटिंग) को हीन माना जाता था। लेकिन तकनीकी प्रगति के धन्यवाद, प्रासंगिक विज्ञापन उतने ही अच्छे और कुछ परिस्थितियों में इससे भी बेहतर काम कर सकते हैं, और साथ ही पूरी तरह से गोपनीयता-अनुकूल (प्राइवेसी-कंप्लाइंट) भी हैं।

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समझ को आसान बनाने के लिए, हम प्रत्येक लक्षित करने के प्रकार की मुख्य ताकत और कमजोरियों को उजागर करना चाहते हैं।

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मुख्य विचार जिसे हम यहाँ व्यक्त करने का प्रयास कर रहे हैं, वह यह है कि प्रासंगिक और व्यावहारिक टारगेटिंग को परस्पर अनन्य (म्यूचुअली एक्सक्लूसिव) होने की आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, कुछ ऐसे उपयोग के मामले (use cases) हैं जिनमें एक दृष्टिकोण दूसरे की तुलना में स्पष्ट रूप से बेहतर होता है।

संदर्भात्मक लक्षितीकरण उन परिस्थितियों के लिए सबसे उपयुक्त है जहाँ गोपनीयता नियम कुकीज़ के उपयोग पर प्रतिबंध लगाते हैं। हालांकि, ब्रांड सुरक्षा या उपयुक्तता जैसी गहरी चिंताएँ भी हैं। संदर्भात्मक विज्ञापन में, आप यह सुनिश्चित करते हैं कि विज्ञापन किसी विशिष्ट वेबसाइट से संबंधित हों और उपयोगकर्ताओं का पीछा न करें। यह दृष्टिकोण ब्रांड जागरूकता के लिए या जब आप भारी डेटा सेटअप पर निर्भर नहीं होना चाहते, तब बहुत अच्छा है।

बिहेवियरल टारगेटिंग तब अधिक प्रभावी होती है जब कुकीज़ (या फर्स्ट-पार्टी डेटा जुटाने के अन्य तरीके) उपलब्ध होते हैं, क्योंकि आप शून्य से मांग पैदा कर सकते हैं या उन उपयोगकर्ताओं को रीटारगेट कर सकते हैं जो बिना कनवर्ट किए किसी विशेष वेबसाइट को छोड़ कर चले गए थे, लेकिन उनके इरादे स्पष्ट संकेत दे रहे थे। सीआरएम (कस्टमर रिलेशनशिप मैनेजमेंट), साइट इवेंट्स, खरीद के इतिहास और अन्य फर्स्ट-पार्टी डेटा की बदौलत, आप बहुत सीमित यूजर सेगमेंट बना सकते हैं और तदनुसार उन्हें लक्षित कर सकते हैं।

संदर्भगत लक्षितकरण रूपांतरण फ़नल के ऊपरी स्तरों के लिए सबसे उपयुक्त है, लेकिन कुछ अपवाद हैं, जैसे कि ऊपर दिया गया हाइकिंग का उदाहरण। व्यवहारिक लक्षितकरण निचली परतों के लिए अधिक उपयुक्त है, लेकिन यह सबसे ऊपरी परत पर भी हो सकता है। HilltopAds के साथ, आप दोनों दृष्टिकोणों का उपयोग कर सकते हैं, और यदि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि कैसे – आज ही पंजीकरण करें और हमारे प्लेटफ़ॉर्म पर अपने नियुक्त AM (खाता प्रबंधक) से परामर्श करें।