从横幅广告到搜索广告系列，从传统的程序化广告到使用尖端媒体和渠道（如联网电视或数字户外广告）的更具创新性的广告系列：多年来，数字广告已成为品牌和公司营销组合的重要组成部分， 这要归功于其基本特征之一：可寻址性，即能够接触高度特定和有针对性的受众。
二十五年多来，在数字广告的成长和发展阶段，广告活动定位的基础都是第三方 Cookie。
随着宣布弃用这些 cookie 以及对保护和维护用户个人数据相关措施的日益关注，广告界面临着重大挑战，其中可寻址性似乎是最难取胜的战场。
可寻址性：它是什么？为什么如此重要？
正如上文部分提到的，“可寻址性”一词指的是通过广告活动触达特定目标人群的能力。可寻址性的价值恰恰在于触达对所宣传产品/服务可能感兴趣的受众的能力。这意味着随后可以创建高性能且有效的活动。
清晰的数据和对目标受众的深入了解使得能够创建高度个性化的信息并在参与度和收入方面开展成功的活动。
在数字广告出现之前，广告主要基于公司至少拥有一个联系信息的用户列表，例如直接营销或更早的电话营销活动。随后，主要借助第三方 cookie，
可寻址性和数字广告：从哪里重新开始？
尽管第三方 Cookie 的弃用尚未生效，但公司和营销及广告专业人士已经在寻找解决方案，特别是能够实现有效定位活动的模型。目前来看，主要有以下几个方面：
用户直接提供的数据（称为零方数据）和在公司财产上收集的数据无疑是创建目标受众的可靠起点。
然而，正如我们所理解的，仅仅 学生资料 依赖第一方数据的风险在于其范围通常有限。
从这个意义上来说，数据协作和受众拓展活动代表了更好地描述和扩大受众的两个机会。
统一用户ID和身份识别
身份解析通过聚合和解析在不同渠道和接触点的各种交互过程中分配的不同 ID，能够实时了解并更重要的是识别每个用户和客户，这是第三方 Cookie 的可行替代方案。这确保了宣传活动的有效开展，同时保护了用户隐私。
随着第三方 cookie 弃用公告的发布，上下文广告已呈现出新的意义。情境广告允许根据用户所处的环境而不是其特征来投放有针对性的广告。通过自然语言处理，可以对用户浏览的页面内容进行分组，从中提取他们的兴趣，并创建垂直目标受众。
Blendee 专注于可寻址性
在没有 Cookie 的未来，身份解析流程和第一方数据很可能成为发布商和广告商战略中最成功的解决方案。
Blendee 通过身份解析流程将来自多个来源的数据集成并规范化到单一客户视图级别，通过为每个用户分配唯一的 ID（Blendee ID），实现在各种交互和接触点上对每个用户进行唯一识别。
具体来说，Blendee 的营销操作系统还允许：
- 数据协作活动旨在获取和组合数据，以提高在 销售流程中人工智能部署的投资回报 符合隐私的环境中定位准确性。
- 通过洁净数据室（Clean Room）与其他识别系统进行交互
使用电子邮件等强大的 ID在亚马逊、
谷歌和 Meta 等封闭生态系统中重新定位 用户。
- 使用增强型隐私技术（例如Google 的基于隐私沙盒群组的分析和测量）作为市场上新兴的解决方案，以解决第三方 cookie 的弃 whatsapp 电话列表 用问题。
Blendee 的受众管理功能包括定义一组上下文和关键词来描述网络上用户的内容和兴趣，从而提供创建垂直受众的能力。