Qué es y por qué es importante en un mundo sin cookies

Con Google uniéndose a Apple (Safari) y Mozilla (Firefox) para finalizar el soporte de cookies de terceros en Chrome, estamos en el proceso de perder la precisión de los informes en los que alguna vez confiamos para medir el retorno de la inversión publicitaria.

Nos enfrentamos a un enorme desafío de atribución de publicidad para el que simplemente no existe una solución simple.

La publicidad PPC es conocida por su capacidad de medición superior frente a la publicidad tradicional.

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

Estos son los problemas que ya nos encontramos con la inexactitud de Facebook Seguimiento de anuncios en dispositivos iOS 14.

Los anunciantes seguirán teniendo acceso y podrán hacer uso de sus propios datos de origen, pero la coincidencia de datos entre redes resultará mucho más difícil. Se basará en un análisis más profundo en cada plataforma en lugar de la vista multiplataforma habilitada por el seguimiento de cookies de terceros.

Aquí es donde entra en juego el concepto de salas limpias de datos.

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¿Qué es una sala limpia de datos?

Una sala limpia de datos es una pieza de software que permite a los anunciantes y las marcas hacer coincidir los datos a nivel de usuario sin tener que compartir PII / datos brutos entre sí. Principales plataformas publicitarias como Facebook, Amazon y Google utilizan salas limpias de datos para proporcionar a los anunciantes datos coincidentes sobre el rendimiento de sus anuncios en sus plataformas.

Visualización de sala limpia de datos.

Todas las salas limpias de datos tienen controles de privacidad extremadamente estrictos que no permiten que las empresas vean o extraigan datos a nivel de cliente.

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

Por ejemplo, Ads Data Hub de Google le permite analizar el rendimiento de los medios pagados y cargar sus propios datos de origen en 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 sala limpia de canales cruzados, es difícil ver cómo sería este el caso dados los estrictos controles de privacidad establecidos por Google y otras plataformas.

Esto está bien si una marca desea aumentar el gasto dentro de cada plataforma, pero aún crea un desafío en la atribución entre redes.

Un ejemplo: Centro de datos de Google Ads

Se espera que Ads Data Hub de Google sea una solución preparada para el futuro para la medición de publicidad específica de Google (Búsqueda, Display, YouTube, Shopping), información de campañas y activación de audiencia.

Ads Data Hub es más eficaz cuando se ejecutan varias plataformas de Google y si tiene una cantidad sustancial de datos de origen para llevar a la fiesta (por ejemplo, datos de CRM).

Centro de datos de anuncios de Google.Primer texto en Hallam.co.uk, agosto de 2021