谷歌自宣布將在2023年底終止Chrome瀏覽器對第三方的Cookie支持后，正在全面修改其定向網絡廣告計劃，從千人千面的Cookie群組投放嬗變為新系統Topics提供泛興趣人群包投放服務。面臨Cookie退出歷史舞臺，新聞媒體和廣告行業面臨挑戰及轉型升級。

受眾數據和分析是數字廣告生態系統的核心命脈。2021年，Piano和Digiday合作的一項針對100多位媒體和品牌高管的調查顯示，一半媒體和品牌缺乏搜集、管理、分析用戶數據的協同操作系統。TNMA在4月份的一項研究顯示，85%的新聞媒體高管表示，他們的在線廣告收入依賴于第三方技術。隨著火狐瀏覽器和Safari分別于2019年和2020年做出調整，谷歌禁止Chrome瀏覽器向第三方提供Cookie也給媒體和品牌提出了新的命題。

禁用第三方Cookie意味著什么

在談論替代方案之前，我們先對Cookie進行一次快速回顧。所謂的Cookie是一小段代碼，當我們訪問網站時，這一小段代碼就會存儲在瀏覽器中，跟蹤我們在該網站上進行的種種行為，從中搜集基本數據。常用Cookie有兩種形式，一種是第一方Cookie，即網絡用戶訪問的域創建的Cookie，也就是我們從一個網頁跳轉到另一個網頁的過程中，瀏覽器在追蹤我們的行動中將數據文件保存到用戶計算機上；另一種是第三方Cookie，第三方Cookie可以在不同的域之間共享，廣告商和媒體可以根據我們近期訪問的網頁來調整廣告策略，定向投放廣告。

根據Statista發布的《2015年1月至2021年9月美國主要瀏覽器市場份額》數據，截至2021年9月，全美的網頁瀏覽量50.46%是通過Chrome瀏覽器進行。谷歌取消第三方Cookie，就意味著美國超過一半的跨域網絡流量無法得到追蹤。考慮到Safari和Firefox也已經做出改變，能夠得到跨域追蹤的互聯網用戶越來越少。

圖注：2015年1月至2021年9月，美國主要瀏覽器市場份額（來源：Statista）

第三方Cookie禁用，對品牌主來說意味著無法實時跟蹤不同域的用戶行為數據，就難以通過自有數據體系之外的用戶行為作出及時的響應及精準的個性化服務；對于廣告聯盟供應商將產生巨大沖擊，禁止跟蹤跨域用戶行為，則難以實現在聯盟點位中的精細化投放；對于用戶而言，訪問關聯品牌的渠道時，瀏覽器無法記錄我們在當前域的登錄狀態并向下一個訪問域傳遞參數，還原到使用場景，會發生當我們在淘寶登錄后訪問天貓時還需重新登錄的情況。

根據英國廣告協會（AA）和英國世界廣告研究中心（WARC）的報告，2020年，英國媒體品牌的數字廣告總收入達5億英鎊，數字廣告對媒體收入的貢獻率逐年增長。而根據一項谷歌的調研，CMA推測，“在數據不對等的競爭中，無法使用第三方Cookie來進行個性化廣告投放的英國媒體總收入會縮水大約70%。”這也就意味著，終止第三方Cookie可能導致英國媒體損失數億美元。

誰是第三方Cookie的替代方案

零方數據（Zero-partyData)，是目前第三方Cookie的替代方案之一。

所謂的“零方數據”是什么？簡單來說，零方數據是用戶自曝的數據，也是品牌難以推斷或購買的信息，換句話說，就是用戶自愿分享給媒體或品牌的信息。Forrester在2021年的報告《技術：零方數據解決方案》中是這么定義的：零方數據是用戶有意識并且主動和品牌共享的信息。日常生活中，允許某個平臺使用其社交媒體數據，對平臺推送的內容選擇了“不感興趣”等行為，都是品牌方可以獲取的零方數據。

零方數據有4個主要優點：一是數據準確，因為數據的直接來源是用戶；二是相關性高，用戶會提供高度相關的數據，并且告訴公司理想的互動方式；三是投入少、回報高，大多數時候零方數據已經內置于品牌系統之中，只需要被正確地找到，并加以利用；四是數據來源和收集方式安全，違反數據保護相關法規的風險性趨近零。

僅搜集用戶自主提供的數據，價值維度非常受限，第一方數據可持續完善用戶數據資產。

第一方數據是公司從自己的來源搜集到的信息，也就是通過各種在線或離線來源（如公司網站、App、CRM數據庫、社交媒體、用戶調查）搜集到的有關受眾的每一條信息。

常見的第一方數據包括：人口統計學信息、用戶訪問過的網站及其互動行為、消費歷史記錄、在某一網站停留時間。根據eMarketer數據，85%的美國營銷人員和85%的西歐受訪者表示，第一方數據是非常有價值的用戶數據來源。

第一方數據和零方數據的主要區別在于，第一方數據需要通過用戶的訪問或購買行為獲取，比如姓名、性別、生日、住址等等；而零方數據是用戶自愿向媒體、企業提供的信息。不過，兩者都將逐漸成為改善媒體、品牌與受眾互動的戰略資產。

當媒體、品牌可以直接從用戶身上獲取零方數據和第一方數據時，會形成三個顯著的優勢：

優勢1：根據用戶的興趣去制定、推送個性化內容，從而打造個性化體驗。搜集零方數據和第一方數據，有助于了解用戶，并對其進行分組，從而提高營銷工作的有效性。

優勢2：不違背《通用數據保護條例》（GDPR）。正如剛才提到的，不論是零方數據還是第一方數據，都是在隱私保護基礎之上進行的合理搜集。在GDPR時代，合法收集數據至關重要。

優勢3：獲取受眾的觀點，創建完整用戶圖譜。零方數據和第一方數據不僅能夠有機會得到數據，同時也可以集合多種來源，創建用戶的完整圖譜。比如他/她喜歡/不喜歡什么、想要購買哪些產品等等。

數據替代方案的實踐探索

第一方數據應用早期的一個例子是康泰納仕出版集團于2016年首次推出其數據平臺Spire，該平臺從多個接觸點收集和組織受眾數據，包括線下、數字、網站、應用程序和社交，然后讓康泰納仕能夠個性化其數字體驗。

一年后，新聞集團在美國推出了自己的廣告平臺News IQ。這是新聞集團首次嘗試將其所有集體第一方數據、優質媒體資產和數據科學工具整合到一個統一的廣告解決方案中，以實現精確且可衡量的結果。

緊隨其后，Insider Inc.和Vox Media推出了類似的產品。Vox Media的第一方數據平臺Forte幫助廣告商根據消費者從他們正在閱讀的內容和出版物中獲得的興趣定制廣告創意。而Insider Inc.則為營銷人員推出了一種使用基于行為、興趣和意圖的讀者ID來定位讀者細分的方法。

英國頭部媒體鮑爾集團（Bauer Media）推出了名為“Bauer Illuminate”的定向廣告方案，該公司將在旗下各雜志和廣播品牌商提供數據導向的定向廣告，以應對媒體行業日益嚴苛的對第三方Cookie和隱私的監管。基于用戶在線行為的第一方數據，鮑爾媒體集團可以為廣告主提供關鍵受眾的細分市場。目前面向廣告主的四個板塊分別是汽車、娛樂、時尚與美妝、家庭。

圖注：英國頭部媒體鮑爾媒體發行量前十作品（來源：ABC，單位：百萬份）

與此同時，News UK也推出了自己的第一方數據平臺Nucleus。該公司表示，這一平臺可以讓廣告主接觸到該公司旗下所有媒體的3650萬數字用戶，包括《泰晤士報》《太陽報》《維珍電臺》《talkSPORT》《泰晤士報》廣播節目等媒體品牌。數據平臺Nucleus可以通過追蹤這些用戶在其網站、應用及擴展品牌上的瀏覽行為，對該公司的讀者群體進行識別。

Nucleus已經在以符合GDPR的方式售賣讀者的注意力。依托數據庫，這一平臺向廣告主提供廣告建議和數據分析，額外的優勢在于，該平臺還可以通過社論追蹤廣告效果，挖掘出哪些讀者和哪些內容更適配。Nucleus將豐富的第一方人口統計數據、品牌商訴求和上下文定位信息相結合，廣告商可以從傳統的用戶指標和更新的見解（如意見、偏好和情緒）中受益。

News UK商業總監Ben Walmsley表示，利用情感訴求瞄準目標消費者，可以讓廣告閱讀率增加到45%。“作為一種目標機制，情感的重要性越來越顯著，”他說，“情感驅動行為，News UK旗下新聞品牌豐富的敘述方式能夠極大程度上激發讀者的情感，這是很多媒體形式無法實現的。”

除了對第一方數據進行數據資產整合及應用外，尋找外部數字資產的合作方也是一個探索方向。

一個有趣的舉動是Meredith 與雜貨店的分析部門Kroger Precision Marketing 建立了合作伙伴關系。這形成了一個新模型，將Kroger第一方數據與 Meredith 數據和包含可購物廣告的優質庫存結合在一起。目標是在CPG領域創建一個新產品，提供“閉環”測量，將在線和離線數據聯系在一起以跟蹤轉換。

克羅格還與Roku建立了類似的合作伙伴關系，這標志著其首次涉足OTT。值得注意的是，依賴于Cookie跟蹤的基于桌面瀏覽器的廣告只是其中的一小部分，包括聯網電視 (CTV) 和移動應用內在內的無瀏覽器環境在廣告預算中的占比越來越大。

AI預測將大顯身手

第三方Cookie缺失很可能導致品牌在龐大的網絡中失去最理想的目標受眾，而逐漸增長的第一方數據和零方數據可能會形成封閉的“數據花園”，這時，人工智能驅動的預測分析將在數據分析上發揮出越來越重要的作用。

通過AI驅動的預測分析，媒體可以提供透明并且成本效益顯著的服務內容，從而獲得比“黑箱”般的第三方Cookie更優質的數據。以初始水準來看，AI能夠對數據進行計算，綜合語境及用戶反饋，根據需求進行建模，提供更為清晰的目標受眾圖譜。有了這類細致的洞見，廣告主便能實現個性化策略，在廣告推送時與消費者的預期“不謀而合”。AI驅動的內容相關定位（contextual targeting）能夠讓廣告主發現細微的用戶興趣，依靠上下文進行的廣告配對就超越了高級關鍵詞配對。

這一語境下，AI介入數據分析主要分兩步走：

層面1：整合目標受眾

隨著第三方Cookie逐步退出歷史舞臺，絕大部分谷歌用戶很可能在網絡中轉變為匿名狀態，這一巨大落差可以通過AI驅動的預測分析來填補。

在初級層面上，它使營銷行業能夠計算提供更清晰的目標受眾圖片的預測。有了更詳細的洞察力，廣告商就可以部署更強大的個性化策略，并根據消費者的期望進行投放。不僅如此，人工智能驅動的上下文定位允許營銷人員發現細粒度的用戶興趣，以采用基于上下文的方法，而不是高級關鍵字。

層面2：持續優化第一方數據、零方數據

基于年齡、性別、購買意向等因素，AI的預測分析能夠產生更豐富的數據，并進一步實現更為精準的投放。

比如，德國頭號廣告公司Ad Alliance自2018年開始和數據管理平臺1plusX合作，開發第一方數據的智能化策略。自此，Ad Alliance已經將主要細分市場的整體覆蓋范圍提高了30%，該公司為德國最大在線零售商OTTO等品牌進行的精準投放匹配率高達92%，該次廣告活動的目標受眾是德國20到39歲手機使用者。1plusX與歐洲領先的數字出版商銷售公司之一Media Impact合作，從依賴第三方數據轉向第一方戰略，已導致媒體一系列廣告的每千次展示費用從1.10 美元增加到2.20美元。

結語

零方數據和第一方數據的資產建設及應用能力建設正在變得日益重要，也進一步體現了數據作為新型生產要素對產業生態建設的驅動力，而幫助媒體及品牌商完成數據建設，并賦能媒體加速數據資產貨幣化、提升品牌方的用戶洞察能力則成為數據應用開發商新的機遇。

本文來自微信公眾號 “德外5號”（ID：dewaiwuhao），作者：施然，36氪經授權發布。