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Habitación limpia de datos: por eso importa en un mundo sin cocina

Con Google que se une a Apple (Safari) y Mozilla (Firefox) en Apoyo final de cookies de terceros en Chrome, estamos en el proceso de perder la exactitud de los informes. Una vez nos basamos para medir el retorno. En la inversión publicitaria.

Estamos enfrentando un gran desafío de atribución de publicidad para el cual simplemente no es una solución simple.

PPC La publicidad es conocida por su medida superior. vs. publicidad tradicional.

Entonces, ¿cómo demostramos el valor en un mundo donde la precisión de nuestros informes se verá gravemente afectada por las regulaciones mejoradas del usuario de la privacidad?

Estos son los problemas que ya estamos Encuentro con la inexactitud de Seguimiento de anuncios de Facebook en dispositivos IOS 14 .

Los anunciantes todavía tendrán acceso y pueden hacer uso deSus propios datos de primer partido , pero los datos que coinciden con los datos a través de redes resultarán mucho más difíciles. Se basará en un análisis más profundo en cada plataforma en lugar de la vista de la plataforma cruzada habilitada por el seguimiento de cookies de terceros.

Aquí se encuentra donde entra el concepto de habitaciones limpias de datos.

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¿Qué es una sala limpia de datos?

Una sala de datos limpia es una pieza de software que permite a los anunciantes y marcas que coincidan con los datos de nivel de usuario sin compartir realmente los datos PII / RAW, entre sí. Las principales plataformas de publicidad como Facebook, Amazon y Google usan las salas de limpieza de datos para proporcionar a los anunciantes datos coincidentes sobre el desempeño de sus anuncios en sus plataformas.

Data clean room visualization.

Data clean room visualization.

Todas las habitaciones limpias de datos tienen PRIVERTE EXTRANTE STRICTControles de acy que no permiten que las empresas vean o tuyan datos a nivel de cliente.

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El beneficio a los anunciantes es una imagen mucho más clara del rendimiento publicitario dentro de cada plataforma. Pero se basa en un banco sólido de datos de primera parte en primer lugar para ejecutar cualquier coincidencia significativa con los datos de la plataforma.

Por ejemplo, el Hub de datos de anuncios de Google le permite Analice el rendimiento de los medios de pago

y cargue sus propios datos de primera parte a Google. Esto le permite segmentar sus propias audiencias, analizar el alcance y la frecuencia y probar diferentes modelos de atribución.

Hay un problema importante con este enfoque. Aunque muchas plataformas afirman poder ofrecer una solución de habitación limpia de canal cruzada, es difícil ver cómo estoSería el caso los estrictos controles de privacidad en su lugar por Google y otras plataformas.

Está bien si una marca quiere aumentar el gasto dentro de cada plataforma, pero aún crea un desafío en la atribución de la red cruzada.

Un ejemplo: Google Ads Data Hub

Se espera que el concentrador de datos de anuncios de Google sea una solución a prueba de futuro para la medición de publicidad (búsqueda, visualización, de YouTube, de la compra) de Google, ideas de campaña y Activación de la audiencia.

ADS Data Hub es más efectivo al ejecutar múltiples plataformas de Google, y si tiene una cantidad sustancial de datos de primera parte para llevar a la Parte (por ejemplo, los datos de CRM). Google ads data hub. Captura de pantalla de ADS Data Hub, Developers.google.com, agosto de 2021 Google ads data hub.

ADS Data Hub es esencialmente una API. Enlaces dos

Bigquery

Projects – Lo suyo propio y de Google.

El proyecto de Google almacena los datos de registro que no puede obtener en otro lugar debido a las reglas de GDPR. El otro proyecto debe almacenar todo su Datos de desempeño de marketing (en línea y fuera de línea) de

Google Analytics

, CRM u otras fuentes fuera de línea.

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Datos de limpieza de datos Desafíos y limitaciones

Datos de primer partido (El tipo utilizado para alimentar habitaciones limpias de datos) viene con menos dolores de cabeza para cumplir con las regulaciones de privacidad y administrar el consentimiento del usuario.

Pero los datos de primera parte también son mucho más difíciles de obtener los datos de cookies de terceros.

Esto significa que los “jardines amurallados” como Google, Facebook y Amazon que tienen acceso al mayor banco de datos del cliente se beneficiarán de BEing capaz de proporcionar a los anunciantes soluciones de medición mejoradas.

Además, las marcas que tienen acceso a muchos datos de consumidores, por ejemplo, marcas directas a consumidores, obtendrían una ventaja de marketing sobre las marcas que no tienen relaciones directas con Consumidores.

La mayoría de las habitaciones de limpieza de datos hoy solo funcionan para una plataforma única (por ejemplo, Google o Facebook) y no se pueden combinar con otras salas de limpieza de datos.

Si publica en varias plataformas, Encontrará este límite desde que no puede unirse a los datos para crear una vista completa del viaje al cliente sin coser manualmente las ideas juntas.

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Antes de que los comercializadores se sumen en una plataforma de habitación limpia específica, la primera consideración debe ser ¿Cuánto gasta su anuncio se centra en EAC?H Red.

Por ejemplo, si la mayoría de los gastos digitales se centran en Facebook u otras plataformas que no son de Google, entonces probablemente no valga la pena invirtir en la exploración de los anuncios de Google Data Hub.

Alternativas a Habitaciones limpias de datos

Las salas limpias de datos son solo una forma de superar los desafíos que enfrentamos con la pérdida de cookies de terceros, pero hay otras soluciones. Dos otras alternativas notables se discuten Ahora son:

Seguimiento basado en el navegador.

Google afirma que su aprendizaje federado de cohortes (floc) dentro de Chrome es

95%

como efectivo como Galletas de terceros para la orientación y la medición de AD.

Esencialmente, esto ocultará las identidades de los usuarios en grupos grandes y anónimos, a los que muchos son escépticos.

Para ser claros,Los flocs no son habitaciones limpias, pero hacen anonimizar datos de nivel de usuario y audiencias de clúster basadas en atributos compartidos.

ID universales.

ID de usuario universales

son ​​una alternativa a la opción de seguimiento basada en el navegador presentada en la caja de arena de privacidad de Google. Estos se utilizarían en todas las principales plataformas publicitarias, pero anonimizadas, por lo que los anunciantes no verían la dirección de correo electrónico de una persona o los datos personales. AnunciCementContinue Lectura a continuación En teoría, el uso de ID universales facilitaría la atribución cruzada. para los anunciantes. Como la etiqueta de identificación universal replicaría efectivamente la funcionalidad de las cookies de terceros.

¿Qué se mantendrá el futuro?

Seguimiento y reporte ya no es la tarea de antecedentes que solíamos dar por sentado , ahora requirIRES

Consentimiento explícito del usuario

. Esta transición requiere que las empresas soliciten a los usuarios su consentimiento renuncie a sus datos con más frecuencia.

Requiere que los usuarios hagan clic a través de ventanas emergentes de privacidad más interesantes. Probablemente creará más fricción para los usuarios, al menos a corto plazo, pero esta es la compensación para una web libre y abierta. Más allá de los “jardines amurallados”, como Google, algunas empresas están trabajando. Para construir habitaciones limpias de datos de Omnichannel. No se almacenan los datos PII y solo los datos agregados se comparten de nuevo a la empresa.

Si bien esto sin duda ayudaría con el desafío de la atribución multiplataforma, probablemente habrá un desajuste entre los datos proporcionados entre las diferentes plataformas de publicidad. Eso requerirá interpretación manual.

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Independientemente de la tecnología “Habitación limpia” que habilite esta coincidencia de datos, existe la necesidad de invertir en la creación de sus propios datos de primera parte ahora para habilitar cualquier referencia cruzada de datos con

Plataformas de publicidad o proveedores de AD TECN. Esto requiere la creación y el valor de negociación para datos profundos en sus clientes. Más recursos:


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Imagen destacada: Quardia / Shutterstock

Primera imagen en texto Imagen: Hallam.co.uk, agosto 2021

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