Este documento apresenta o SIIM, um projeto concebido para elevar a maturidade digital de publishers ao aproveitar dados proprietários para melhorar a inteligência e a monetização.
Propósito do Projeto: Para que o SIIM foi desenhado?
O projeto Scalable Identity Intelligence And Monetization (SIIM) visa elevar a maturidade digital de publishers que possuem uma base técnica, mas que ainda dependem majoritariamente de dados de terceiros e carecem de uma coleta e estruturação eficaz de dados first-party.
O objetivo central é capacitar esses publishers a construir um banco de dados robusto e unificado, integrando informações first-party e do GA4, para obter uma visão 360º de seus usuários através de um ID único.
Resultados Chave:
Monetização e Ofertas Comerciais: Enriquecer as ofertas comerciais com audiências personalizadas para publicidade.
Insights Preditivos: Gerar insights preditivos, como forecasts de visitas e propensão à assinatura.
Otimização de Assinaturas: Melhorar a rentabilidade de paywalls e assinaturas, aumentando a eficiência na aquisição de novos assinantes e reduzindo o churn.
Personalização: Oferecer experiências de conteúdo e recomendações personalizadas.
Tópicos Principais (Conteúdo Central do Evento)
A iniciativa será apresentada de forma faseada, iniciando pelo valor de negócio gerado por estratégias de IA com dados first-party e avançando gradualmente para os passos técnicos necessários. As principais áreas abordadas são:
Identidade e Dados 1st Party: Fundação para IA: A importância de uma solução de identidade para coleta, análise e utilização de dados proprietários sobre os usuários para ter sucesso com iniciativas com IA.
Coleta de dados e Infraestrutura para uso de IA: Técnicas e Infraestrutura necessária para armazenar, processar e disponibilizar esses dados para serem utilizados por aplicações de IA.
Organização: Preparando dados para modelos de AI: Processos de limpeza e padronização de dados para que possam ser utilizados por modelos de maneira eficiente.
Ativação: Segmentação de Audiência Apoiada por IA: Técnicas de machine learning para criar segmentos de audiência dinâmicos e preditivos, com foco em como a IA permite insights mais profundos da audiência.
Ativação: Personalização de Conteúdo e Retenção: Sistemas de recomendação de conteúdo e otimização da experiência do usuário, abordando como a IA pode ser usada para adaptar o conteúdo às necessidades do público.
Ativação: Aumento de Receita de Publicidade e Assinatura: Análise preditiva de desempenho de anúncios e iniciativas para crescimento e retenção de assinantes, explorando como a IA pode aumentar a receita.
Case de Estudo e Detalhes do Programa: Apresentação do case com Diários Associados (mostrando como implementaram uma estratégia de dados multi-site) e Explicação do workshop de dados (Benefícios da solução, papéis e responsabilidades, cronograma e próximos passos).
Design do Programa e Implementação
O programa é dividido em um evento introdutório inicial e uma consultoria focada de implementação subsequente, liderada pelo Google e Plexus.
Formato do Workshop e Etapas Simplificadas (Total de 6 reuniões, aproximadamente 7 horas):
A implementação é desenhada para reduzir a complexidade, com a solução já preparada no ambiente cloud antes da apresentação principal.
Etapa 0: Assessment (1h): Checagem inicial e validação de premissas (ex.: implementação GA4 e estrutura de domínios).
Etapa 1: Tagueamento GTM e conexão GA4-BQ (1h): Configuração do tagueamento GTM e conexão entre GA4 e BigQuery (BQ). Inclui considerações sobre custos.
Etapa 2: Apresentação da solução padrão (1h 30 min): Apresentação da solução no ambiente cloud já de forma funcional. Inclui opções de adaptação (como a captura de mais dados ou adição de colunas para geração de audiências) e discussão sobre Governança.
Etapa 3: Apresentação de Aplicações e Definição de Objetivos (1h): Mostrar possibilidades para ativação dos dados, incluindo:
Recomendação de conteúdo (exemplo prático html).
Looker com métricas por audiências.
Apresentação de IA para geração de audiências por propensão.
Etapa 4: Definição da Aplicação escolhida e Dúvidas (1h): Definição da aplicação específica que o publisher irá buscar e solução de dúvidas.
Etapa 5: Revisão, Instruções e Encerramento (1h 30min): Revisão final, instruções para controle de orçamento e procedimentos de desligamento do sistema.
Duração: O programa leva 1 mês e os publishers serão avisados do início do seu grupo com antecedência.
