AI से Identity Crisis सुलझाएं: टार्गेटिंग से पारदर्शिता तक

डिजिटल विज्ञापन में सबसे बड़ा भ्रम अब “कौन-सा क्रिएटिव किस इंसान तक पहुँचा और उसने क्या किया?” नहीं, बल्कि “वो इंसान है कौन—और क्या हम उसे हर जगह एक ही व्यक्ति मानकर माप भी पा रहे हैं?” सर्वे डेटा इस सच्चाई को और साफ करता है: 91 ब्रांड, एजेंसियों, पब्लिशर्स और रिटेलर्स में से सिर्फ 21% लोग ही खुद को “बहुत कॉन्फिडेंट” मानते हैं कि वे अलग-अलग डिजिटल चैनलों में अपने टार्गेट ऑडियंस को सही तरीके से पहचान और पहुँच पा रहे हैं।

ये मुद्दा सिर्फ एड-टेक का नहीं है। मीडिया और मनोरंजन से लेकर ई-कॉमर्स और रिटेल तक—हर जगह पर्सनलाइज़ेशन, फ़्रीक्वेंसी कैपिंग, माप (measurement) और एट्रिब्यूशन की रीढ़ “आइडेंटिटी” ही है। और 2025 के अंत में, जब कुछ जगह कुकीज़ गायब हैं, कुछ जगह मौजूद हैं, और मोबाइल/CTV/वॉल्ड गार्डन में अलग नियम चलते हैं—AI ही वो glue है जो बिखरे संकेतों (signals) को जोड़कर काम की पहचान (privacy-safe identity) बना सकता है।

टार्गेटिंग क्यों टूट रही है: बिखरा हुआ डिजिटल असली वजह है

सीधा उत्तर: फ्रैगमेंटेशन—आईडी, प्लेटफ़ॉर्म, और डेटा-सोर्स तीनों स्तरों पर। नतीजा ये कि एक ही यूज़र अलग-अलग जगह अलग “पहचान” बन जाता है, और आपकी कैम्पेन रिपोर्ट में वही व्यक्ति 3–4 लोगों की तरह गिना जाता है।

सर्वे में जहाँ ऑडियंस ऐड्रेसेबिलिटी सबसे मुश्किल बताई गई:

• मोबाइल इन-ऐप: 41%
• CTV: 40%
• वॉल्ड गार्डन (जैसे Amazon/Meta): 30%

ब्राउज़र स्तर पर चुनौती:

• Safari: 22%
• Firefox: 12%
• Chrome: 8%

यहाँ असल दर्द ये है: अलग-अलग वातावरणों में पहचान के नियम अलग हैं। Apple का App Tracking Transparency जैसा बदलाव buy-side और sell-side के बीच साझा होने वाले संकेतों को सीमित करता है। CTV में household-level पहचान आम है, पर व्यक्ति-स्तर माप मुश्किल। और वॉल्ड गार्डन में आपको रिपोर्ट मिलती है, पर कच्चा डेटा/लॉजिक नहीं।

जो नुकसान सबसे ज़्यादा दिखता है

“यूनिफ़ाइड पहचान” न होने पर तीन चीज़ें तुरंत बिगड़ती हैं:

1. फ़्रीक्वेंसी कैपिंग: एक व्यक्ति को बार-बार वही ऐड दिखता है, क्योंकि सिस्टम उसे “नया” मानता है।
2. रीच माप: रीच बढ़ा दिखता है, पर असल में रीच नहीं बढ़ा—डुप्लीकेट काउंट बढ़ा।
3. एट्रिब्यूशन: कन्वर्ज़न को गलत चैनल/क्रिएटिव/पब्लिशर पर क्रेडिट मिल जाता है।

एक वाक्य में: आइडेंटिटी खराब है तो आपका measurement “सुंदर दिखने वाला अनुमान” बन जाता है।

2025–2026 की दिशा: कुकीज़ रह भी जाएँ, रणनीति बदल चुकी है

सीधा उत्तर: Google के कुकी रुख-पलटने से urgency घट सकती है, पर आइडेंटिटी का शिफ्ट रुकता नहीं।

सर्वे बताता है:

• 56% ने कहा असर सीमित है (कुछ संसाधन री-प्रायोरिटाइज़ हो रहे हैं)
• 33% ने कहा कोई असर नहीं/पहले जैसा
• सिर्फ 11% पूरी तरह alternative IDs की माइग्रेशन रोक रहे हैं

और आगे का अनुमान ज्यादा निर्णायक है:

• 2025 में 74% लोग मुख्यतः traditional IDs से टार्गेट कर रहे हैं
• 2026 में ये 35% रहने की उम्मीद
• 2026 में 50% लोग traditional + alternative IDs का balanced mix चाहते हैं
• 2026 में मुख्यतः alternative IDs इस्तेमाल करने वालों का हिस्सा 2% से 15% तक जाने की उम्मीद

मतलब साफ है: Chrome में कुकी रहे या न रहे, बाकी दुनिया कुकी-लेस है—और आप एक ही सिस्टम पर निर्भर नहीं रह सकते।

AI कैसे मदद करता है: “पहचान” को डेटा-इंटीग्रेशन समस्या मानिए

सीधा उत्तर: AI पहचान को “एक ID” नहीं, signals के संयोजन की तरह देखता है—और वहीं से स्केलेबल, गोपनीयता-सुरक्षित पहचान निकलती है।

डिजिटल विज्ञापन में आज दो तरह के डेटा का मिश्रण बढ़ रहा है:

• Deterministic: लॉगिन/ऑथेंटिकेटेड डेटा (जैसे hashed email)
• Probabilistic: व्यवहार/डिवाइस/कंटेक्स्ट संकेतों से अनुमानित लिंकिंग

AI की भूमिका यहाँ तीन जगह सबसे व्यावहारिक है:

1) सिग्नल फ़्यूज़न (Signal Fusion) और Identity Graph

AI/ML मॉडल अलग-अलग पहचान संकेतों को जोड़कर “एक व्यक्ति/एक घर” की संभावना निकालते हैं। लेकिन अच्छी प्रैक्टिस ये है कि ग्राफ डेली वैलिडेट हो—क्योंकि static graphs जल्दी degrade होते हैं।

2) पर्सनलाइज़ेशन जो प्राइवेसी से टकराए नहीं

मीडिया/मनोरंजन और ई-कॉमर्स दोनों में पर्सनलाइज़ेशन चाहिए। पर यूज़र-लेवल ट्रैकिंग कम होने पर AI कंटेक्स्ट + first-party व्यवहार से meaningful सेगमेंट बना सकता है:

• कंटेंट जॉनर/मूड-आधारित सेगमेंट (OTT/AVOD में)
• ब्राउज़/कार्ट/विशलिस्ट सिग्नल-आधारित इंटेंट (रिटेल में)

यहाँ “पहचान” का मतलब नाम-पता नहीं, बल्कि consent-based relationship और consistent audience logic है।

3) पारदर्शिता: AI को ऑडिटेबल बनाइए

कई टीमें AI का इस्तेमाल तो करती हैं, पर उसे “ब्लैक बॉक्स” बना देती हैं। बेहतर तरीका ये है कि:

• मॉडल/ग्राफ के इनपुट सिग्नल स्पष्ट हों
• match rate, lift, signal loss जैसे मीट्रिक्स नियमित ट्रैक हों
• audience definitions और segmentation logic डॉक्यूमेंटेड हो

कौन-सी रणनीतियाँ अभी काम कर रही हैं (और क्यों)

सीधा उत्तर: बाजार मल्टी-प्रॉन्ग्ड टूलकिट अपना रहा है—क्योंकि कोई एक universal ID लंबे समय तक अकेला नहीं चलेगा।

सर्वे के अनुसार ऑडियंस डिस्कवरी/टार्गेटिंग में इस्तेमाल:

• First-party data segmentation: 76%
• Publisher-declared audiences: 57%
• Contextual targeting: 55%
• Lookalike modeling: 46%
• Identity-based solutions: 44%

और identity solutions लागू करने के शीर्ष कारण:

• Data enrichment: 64%
• Measurement & attribution: 63%
• Revenue optimization: 44%
• Privacy concerns: 36%

ई-कॉमर्स/रिटेल के लिए इसका मतलब क्या है?

ई-कॉमर्स और रिटेल में AI का मूल काम—ग्राहक विश्लेषण, सिफारिश इंजन, मांग पूर्वानुमान—तभी सही चलता है जब डेटा “एक ही ग्राहक” के आसपास संगठित हो।

एक व्यावहारिक उदाहरण:

• आपके पास वेबसाइट विज़िट, ऐप इवेंट्स, ईमेल क्लिक, और ऑफलाइन स्टोर खरीद—चारों हैं।
• अगर पहचान बिखरी है, तो AI सिफारिश इंजन अलग-अलग प्रोफ़ाइल मानकर गलत सुझाव देगा।
• पहचान एकीकृत है, तो वही AI री-ऑर्डर प्रॉबेबिलिटी, चर्न रिस्क और लाइफटाइम वैल्यू बेहतर अनुमान करेगा—और मीडिया खर्च भी अधिक सटीक होगा।

Measurement: पहचान का असर कैसे नापें (सिर्फ दावा नहीं)

सीधा उत्तर: Revenue lift सबसे भरोसेमंद उत्तर है, और उसे A/B या holdout के साथ जोड़ना चाहिए।

सर्वे में identity solutions की प्रभावशीलता मापने के तरीके:

• Revenue lift measurement: 67%
• A/B testing: 50%
• CPM uplift tracking: 50%

एक काम की बात: पब्लिशर साइड पर प्राइवेट मार्केटप्लेस/प्रोग्रामैटिक डायरेक्ट में, pre-negotiated identity approach होने पर 20–40% lift देखने की बात सामने आती है।

90-दिन का measurement प्लान (टीमों के लिए इस्तेमाल योग्य)

1. Week 1–2: बेसलाइन सेट करें: match rate, frequency distribution, incremental reach
2. Week 3–6: A/B: alternative ID + first-party segmentation बनाम control
3. Week 7–10: एट्रिब्यूशन तुलना: multi-touch बनाम last-click; कन्वर्ज़न lag देखें
4. Week 11–12: बजट री-एलोकेशन टेस्ट: high-signal inventory पर spend बढ़ाएँ

ये “एक बार सेट करके भूल जाने” वाली चीज़ नहीं है। पहचान को ongoing optimization मानिए—डैशबोर्ड/अलर्ट/पाइपलाइन ऑटोमेशन के साथ।

पारदर्शिता की मांग: 2026 का असली differentiator

सीधा उत्तर: खरीदार और विक्रेता दोनों अब standardized reporting और identity logic की स्पष्टता चाहते हैं—वरना भरोसा नहीं बनता।

सर्वे के अनुसार क्या सुधार चाहिए:

• Standardized reporting/unified frameworks: 64%
• IDs का audience attributes में अनुवाद कैसे होता है: 60%
• identity signal quality की समझ: 55%
• cookie-less/ID-less सपोर्ट: 53%

और पार्टनर से किस तरह की transparency चाहिए:

• Audience definitions & segmentation logic: 68%
• Cross-platform frequency & reach: 66%
• Data ownership & permissions clarity: 62%

मेरी राय: 2026 में “हमारे पास AI है” नहीं बिकेगा। “हमारा AI ऑडिट हो सकता है”—ये बिकेगा।

अगर आप ब्रांड/रिटेलर/पब्लिशर हैं: आज से क्या करें

सीधा उत्तर: identity को प्रोजेक्ट नहीं, प्रोडक्ट की तरह चलाइए—KPIs, रोडमैप और ऑपरेशंस के साथ।

एक छोटा, पर असरदार चेकलिस्ट

• Authenticated touchpoints बढ़ाएँ: ऐप लॉगिन, न्यूज़लेटर साइनअप, लॉयल्टी प्रोग्राम, प्रोफ़ाइल/कम्युनिटी फीचर्स
• ID पोर्टफोलियो अपनाएँ: first-party IDs + retailer IDs + context + modeled signals
• Interoperability टेस्ट करें: क्या आपका ID दूसरे IDs के साथ coexist करता है?
• Privacy-by-design: consent capture, permissions, retention policy, और regional compliance
• Metrics-first खरीदारी: vendor चयन में “proof of performance” (lift, match rate, attribution accuracy) अनिवार्य रखें

याद रखने लायक लाइन: जो टीम पहचान को साफ रखती है, वही टीम AI से सच में पैसा बनाती है।

आगे क्या: AI + Identity का मिलन मीडिया और रिटेल दोनों बदलेगा

AI और identity का संगम अब सिर्फ ad targeting तक सीमित नहीं रहेगा। 2026 तक पहचान “activation और measurement” के fabric में embedded होगी—और प्लेटफ़ॉर्म बनाम ID solution की रेखा धुंधली होती जाएगी।

हमारी “ई-कॉमर्स और रिटेल में AI” सीरीज़ के संदर्भ में, यही वो आधार है जिस पर बेहतर ग्राहक विश्लेषण, अधिक सटीक सिफारिश इंजन, और भरोसेमंद मांग पूर्वानुमान खड़े होते हैं। पहचान जितनी साफ, AI उतना उपयोगी।

अब सवाल ये नहीं कि आप कुकी पर टिके हैं या alternative IDs पर। सवाल ये है: क्या आपका डेटा, मॉडल और रिपोर्टिंग इतना पारदर्शी है कि आप हर महीने साबित कर सकें—पैसा कहाँ गया और क्यों गया?