Privacy-first bez utraty skuteczności. Nowy model personalizacji reklamy

Rynek rośnie[2], ale zmienia się źródło przewagi

Z perspektywy reklamodawców i dostawców technologii tempo wzrostu wydatków traci znaczenie. Istotniejsze staje się osiąganie efektów biznesowych w warunkach rosnących wymagań dotyczących prywatności. Coraz większą rolę odgrywają rozwiązania oparte na wysokiej jakości danych, sztucznej inteligencji i modelowaniu predykcyjnym, które pomagają przewidywać potrzeby oraz decyzje zakupowe odbiorców. Rośnie też rola analizy kontekstu, uwzględniającej treść, miejsce i okoliczności kontaktu z reklamą, a także technologii zmniejszających zależność od śledzenia użytkowników pomiędzy różnymi kanałami i serwisami.

Dobrym przykładem tego trendu jest rosnący segment retail media. Połączenie bliskości momentu zakupu z danymi pochodzącymi z rzeczywistych relacji z klientami ułatwia powiązanie działań marketingowych z wynikami biznesowymi. Jednak dane first-party, pozyskiwane bezpośrednio od własnych klientów, nadal podlegają ochronie.

W praktyce wygrywają więc ci, którzy wyciągają wartościowe wnioski z danych pozyskanych transparentnie i zgodnie z oczekiwaniami odbiorców, z uwzględnieniem bezpieczeństwa i ograniczenia celu przetwarzania.

Personalizacja wchodzi w nową fazę

W modelu privacy-first samo wdrożenie platformy CMP oraz pozyskanie zgody na pliki cookie to za mało. Potrzebne są także decyzje dotyczące zakresu danych, czasu ich przechowywania, dostępu do nich oraz tego, czy dany cel można osiągnąć w sposób mniej ingerujący w prywatność. Zmieniamy hierarchię. Najpierw definiujemy wartość dla klienta i cel biznesowy, następnie wybieramy najmniejszy wystarczający zestaw danych, a dopiero później technologię.

Pierwszym filarem są dane first-party i zero-party, czyli informacje pochodzące z bezpośredniej relacji z klientem oraz preferencje przekazane przez niego świadomie. Największą wartość mają wtedy, gdy są aktualne, wiarygodne i powiązane z jasnym celem. Konsumenci najchętniej godzą się[3] na personalizację opartą na historii zakupów (45 proc.) i wizytach na stronie (42 proc.). Znacznie mniejsza jest akceptacja dla wykorzystywania informacji finansowych oraz danych pochodzących z aktywności w mediach społecznościowych. Co istotne, akceptacja dla wykorzystywania danych rośnie wraz z poziomem zaufania do marki.

Drugim filarem jest kontekst. W nowym modelu personalizacji oznacza to przejście od pytania „kim jest ten użytkownik?” do pytania „czego prawdopodobnie potrzebuje w tej chwili?”. Reklama jest wtedy dopasowana do treści, którą użytkownik właśnie przegląda, jego bieżących zainteresowań, etapu procesu zakupowego oraz okoliczności kontaktu z marką. Eliminuje to konieczność tworzenia trwałego i rozbudowanego profilu osoby.

Trzecim filarem jest modelowanie. Dziś pytanie „kto kliknął?” jest mniej przydatne, bo trudniej i drożej jest opierać pomiar na identyfikatorach oraz obserwacji każdej ścieżki zakupowej użytkowników. Rośnie więc presja kosztowa, gdy marketerzy planują ograniczanie budżetów reklamowych[4]. Coraz ważniejsze staje się pytanie: „co faktycznie zwiększyło sprzedaż?”. W modelu privacy-first znaczenia nabierają marketing mix modelling (ocena wpływu kanałów tradycyjnych i cyfrowych na wyniki biznesowe), eksperymenty kontrolowane oraz zintegrowany pomiar konwersji. Takie podejście pozwala ocenić rzeczywisty wpływ działań marketingowych na efekty kampanii bez konieczności śledzenia każdej aktywności pojedynczego użytkownika.

Czwartym filarem są technologie zwiększające ochronę prywatności, określane jako Privacy-Enhancing Technologies (PET). Pozwalają one porównywać, analizować lub modelować dane bez pełnego ujawniania informacji jednostkowych wszystkim uczestnikom procesu. Pomagają projektować pomiar i współpracę między partnerami tak, aby ograniczać ekspozycję danych, ryzyko ich niekontrolowanego kopiowania oraz wykorzystania poza pierwotnym celem[5].

AI zwiększa wartość dostępnych danych

Sztuczna inteligencja może poprawiać dobór komunikatów, prognozować potrzeby i optymalizować kampanie na podstawie mniejszej liczby sygnałów. Pomaga też szybciej identyfikować zależności i wzorce, które wcześniej wymagały znacznie większych zbiorów danych. AI przyspiesza również inwestycje w ochronę prywatności i ład danych[6], wspierając budowanie zaufania konsumentów. Pokazuje to, że o skuteczności personalizacji coraz częściej decydują jakość danych, ich spójność oraz sposób wykorzystania.

Nowa definicja skuteczności

Dlatego najlepszą miarą dojrzałości organizacji jest dziś sposób, w jaki zarządza ona danymi klientów oraz buduje zaufanie do ich wykorzystania.

Personalizacja i prywatność mogą więc iść w parze. Warunkiem jest odejście od przekonania, że skuteczność zależy od pełnej widoczności pojedynczego użytkownika. Nowy model reklamy będzie opierał się na trafniejszych sygnałach, lepszym kontekście, bardziej wiarygodnym pomiarze i technologiach ograniczających zbędne ujawnianie danych.

Karolina Łukasiewicz, Head of Account Management Polska, RTB House

PRZYPISY:

[1] Skalę tego napięcia ilustrują dane: 64 proc. konsumentów woli kupować od firm, które dopasowują doświadczenie do ich potrzeb. Jednocześnie 53 proc. jest bardzo lub skrajnie zaniepokojonych prywatnością swoich danych, a tylko 33 proc. ufa firmom, że wykorzystują informacje odpowiedzialnie. W regionie EMEA poziom zaufania spada do 28 proc. To wyraźny sygnał, że dotychczasowy mechanizm personalizacji wymaga zmiany w kierunku podnoszenia jakości sygnałów, kontekstu i realnej użyteczności dla odbiorcy.
IAB Europe AdEx Benchmark 2025 Report – IAB Europe

[2] Presja związana z prywatnością przesuwa kierunki inwestycji w reklamie cyfrowej: wartość tego rynku w Europie wzrosła w 2025 roku o 10,5 proc., do 131 mld euro, a retail media o 16,7 proc., osiągając 13,3 mld euro i przekraczając 10 proc. wszystkich europejskich wydatków na reklamę cyfrową.
IAB Europe AdEx Benchmark 2025 Report – IAB Europe

W Polsce dynamika jest jeszcze wyższa. Badanie IAB Polska/PwC AdEx pokazuje, że rynek reklamy online zwiększył wartość w 2025 roku o 14,6 proc., do 10,9 mld zł. Programmatic, mobile i social nadal rosły dwucyfrowo. Oznacza to, że reklama oparta na danych nie znika. Przesuwa się jednak w stronę środowisk, które łączą własne dane, kontekst zakupowy i możliwość bezpośredniego pomiaru efektu.

[3] Badanie „Qualtrics Consumer Preferences for Privacy and Personalization”, 2025.

[4] Nielsen, „Annual Marketing Report 2025”.

[5] Obejmują między innymi rozwiązania takie jak prywatność różnicowa (analiza danych o grupie bez identyfikacji konkretnej osoby), bezpieczne wielostronne obliczenia (organizacje wspólnie analizują dane bez ujawniania sobie nawzajem własnych danych), zaufane środowiska wykonawcze (zabezpieczona infrastruktura przetwarzająca dane), dowody wiedzy zerowej (potwierdzenie informacji bez ujawniania danych) czy szyfrowanie homomorficzne (obliczenia na zaszyfrowanych danych).

[6] Cisco Data Privacy Benchmark Study 2026.