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Online-Tracking
Nielsen präsentiert Messlösung ohne Cookies

Als Antwort auf das Aus für Third-Party-Cookies hat Nielsen einen Workaround entwickelt, der maschinelles Lernen nutzt, um kontextuelle Signale zu analysieren, um die User zu tracken und zu kategorisieren.

Text: Anonymous User

28. Juli 2021

Nielsen sucht nach Alternativen zum Online-Tracking.
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Nielsen hat einen neuen Ansatz zur Messung von Zielgruppen und zur Effektivitätsanalyse digitaler Werbung angekündigt, der keine Cookies erfordert. Der neue Ansatz ist Teil der medienübergreifenden Währungsbemühungen von Nielsen One. Unternehmensangaben zufolge umgeht die neue Strategie das Cookie-Problem, indem sie die Abhängigkeit von digitalen Identifikatoren eliminiert.

Zur Messung des authentifizierten Datenverkehrs will Nielsen alle verfügbaren Identifikatoren und First-Party-Daten von teilnehmenden Kunden nutzen, wie z. B. gehashte E-Mail-Adressen, Unified ID 2.0 und ausgewählte, verifizierte, selbst gemeldete demografische Kennzeichnungen. Dies soll die Interoperabilität im Werbe-Ökosystem sicherstellen, auch mit Walled Gardens, und die Messung für Kunden vereinfachen, indem die Abhängigkeit von Dritten reduziert wird.

Um unauthentifizierten Traffic, abgemeldeten Traffic oder Traffic auf Properties zu messen, die keine Log-In-Umgebungen haben oder bei denen keine alternativen Identifikatoren zur Verfügung gestellt werden können, hat Nielsen nach eigenen Angaben ein maschinelles Lernverfahren mit zusätzlichen kontextuellen Datensignalen wie Zeit-, Browser-, Inhalts- und Geräteinformationen entwickelt.

"Wenn die Branche seit dem Aufkommen von Cookies etwas gelernt hat, dann, dass die Messung digitaler Medien skalierbar, flexibel und nützlich bleiben muss", sagt Mainak Mazumdar, Chief Data Officer bei Nielsen. "Nielsens neuer Ansatz zur Messung ohne Cookies wird das Unternehmen weiter positionieren, um Deduplizierung über lineare und digitale Medien als Teil von Nielsen One zu liefern.

Nielsen erklärte, dass das Modell anhand des Panels auf seine Genauigkeit überprüft wird. Demografische Daten zu nicht authentifiziertem Verhalten werden ebenfalls modelliert und mit Panel-Beobachtungen auf Repräsentativität und Genauigkeit überprüft.


Autor: W&V Redaktion

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