旧的又是新的。 随着数据隐私法规（GDPR和CCPA）以及浏览器对Cookie的严打大大限制了数据和跟踪可用于定位数字广告的方式，内容相关广告已重新吸引了营销人员。
一项新的研究旨在证明上下文广告在机器学习和自然语言处理（NLP）时代已发展为一种有效的广告定位方法。
方法。 这项研究是由上下文广告公司GumGum设计的，该公司使用计算机视觉和NLP来分析出现在网页上的文本，图像和视频（是的，它在游戏中有皮肤），并由神经分析公司SPARK Neuro进行。
研究人员使用生物特征传感器来监视参与者的大脑活动，评估他们的情绪和反应，评估注意力以及测量他们的皮肤对刺激的反应，并要求他们阅读有关不同主题的六篇文章。 这项小型测试涉及来自美国，英国和日本的60名参与者。
每篇文章都有与该文章相关的三个广告，从高到低。 例如，有关足球的文章刊登了有关足球服装，饮料和电子产品的广告。 最相关的广告的位置随文章的不同而不同。 研究人员随后对参与者进行了面对面的采访。
调查结果。 这项研究表明，总体而言，与内容相关的广告产生的神经参与度提高了43％，广告召回率提高了2.2倍。 他们也比文章的整体内容更具吸引力（10％）。 最后，研究得出结论，上下文相关广告激发了购买意向的统计显着增长。
这项研究没有研究性能指标，例如点击率或转化率。
研究指出：“还不是唯一要考虑的内容：消费者观看广告的媒体平台，设备，时间甚至地点也会影响其对广告的反应。”
该研究在《广告研究杂志》上引用广告研究基金会的Horst Stipp的结论是：“如果营销人员了解他们的特定目标与消费者所接触的内容的亲和力以及其他背景（例如其他媒体）的作用，平台，时间和地点-确实有提高广告信息效力的机会。”
我们为什么在乎。 随着第三方数据生态系统的发展，营销人员被迫重新评估其定位策略。 这项研究表明，针对目标的数据丢失可能不像许多人担心的那样严重。 它还得出结论，这并不像将猫食品牌与猫咪文章配对那么简单。 （一方面，对于大众市场营销者而言，覆盖范围将非常有限。）但是内容本身之外的上下文也很重要。
