Google dévoile un manuel de marketing numérique au milieu des changements de confidentialité

Google a fourni des détails essentiels sur ses solutions de confidentialité et de mesure dans son manuel de marketing numérique.

Le manuel de marketing numérique arrive à point nommé au milieu des changements continus et incessants -l'évolution des attentes des consommateurs en matière de confidentialité et les réglementations imminentes telles que l'interdiction de TikTok dans le Montana et l'AMERICA Act.

Dans le guide de 31 pages, Google décrit les mises à jour indispensables pour les annonceurs cela affectera la façon dont les performances sont mesurées et la manière de se connecter avec les consommateurs de manière significative.

Le playbook présente comment différents acteurs clés, tels que les spécialistes du marketing, les agences et les cadres, jouent un rôle essentiel dans l'avenir de la publicité tout en gardant la confidentialité au premier plan.< /p>

Établir des relations avec les données de première partie

La première section du guide de Google est consacrée à l'élaboration d'une stratégie de données de première partie.

Google souligne l'importance de fournir un échange de valeur significatif et approprié pour renforcer les relations avec les clients.

Une partie de l'établissement de la confiance dans la collecte de données de première partie consiste à mettre le consommateur dans contrôle de leurs informations. C'est là qu'intervient la politique de transparence du suivi des applications (ATT) d'Apple pour les applications iOS. Les annonceurs doivent examiner la politique ATT et déterminer la meilleure action pour le consentement dans leurs applications iOS.

Un autre élément essentiel d'une stratégie de données de première partie consiste à intégrer des sources et des plates-formes de données, telles qu'une plate-forme CRM, dans les outils de publicité et de mesure de Google, tels que Google Ads et Google Analytics.

Outils & Plates-formes pour une mesure précise

Dans le 2e chapitre du manuel de marketing numérique, Google décrit les domaines d'apprentissage essentiels :

• Créer un solide base de balisage
• Mesure plus précise des conversions avec des données propriétaires et l'apprentissage automatique.
• Connexion et intégration de plusieurs sources de données vers Ads Data Hub
• Mesure des applications axée sur la confidentialité
• La transition vers Google Analytics 4 pour la mesure< /li>
• À quoi ressemble l'avenir de la mesure.

Tagging sur l'ensemble du site

Sans surprise, les campagnes marketing ont été de plus en plus difficiles à suivre le succès.

Google solution? Adoptez une solide infrastructure de balisage sur l'ensemble du site.

Google propose de nombreuses options de balisage sur l'ensemble du site, notamment :

• Le Google Balise
• Google Tag Manager
• Google Tag Manager 360

Pour plus de confidentialité et de sécurité, le balisage côté serveur est disponible pour les deux versions de Google Tag Manager.

Modélisation des conversions

Une autre façon pour Google de s'adapter aux modifications de la confidentialité consiste à introduire des conversions améliorées pour le Web. Ce type de suivi des conversions permet aux balises du site de collecter des données de première partie (après le consentement de l'utilisateur), qui sont ensuite envoyées à Google.

Google associe les données hachées aux données signées. dans les comptes Google pour attribuer les conversions appropriées aux annonces de recherche et YouTube.

C'est alors qu'entre en jeu la modélisation des conversions.

Selon Google, la modélisation des conversions restera un élément clé de leurs solutions de mesure.

La modélisation des conversions utilise l'apprentissage automatique pour capturer et croiser les différents signaux pour de meilleures performances.

Google a déclaré dans le playbook :

Dans la mesure du possible, nous intégrons directement la modélisation des conversions dans les produits publicitaires de Google,

afin que vous trouviez automatiquement ces données modélisées dans votre colonne de rapport sur les conversions. Cela vous donne un aperçu des

conversions que vous n'auriez pas enregistrées autrement, telles que les restrictions de plate-forme limitant l'utilisation de tiers

< span>cookies ou autres identifiants.

Dans la mesure du possible, nous intégrons directement la modélisation des conversions dans les produits publicitaires de Google,

afin que vous trouviez automatiquement ces données modélisées dans votre colonne de rapport sur les conversions. Cela vous donne un aperçu des

conversions que vous n'auriez pas enregistrées autrement, telles que les restrictions de plate-forme limitant l'utilisation de tiers

< span>cookies ou autres identifiants.

Ads Data Hub for marketers utilise BigQuery pour agréger les données propriétaires et les associe aux données des campagnes publicitaires Google au niveau des événements. Il garantit également que les données personnelles des utilisateurs sont protégées par des contrôles de confidentialité et ne sont jamais disponibles pour les annonceurs.

Application et amp ; Mesure GA4

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La mesure des conversions sur l'appareil permet aux interactions des utilisateurs avec les annonces d'application de correspondre aux conversions d'application, le tout sans que l'identification de l'utilisateur ne quitte l'appareil de l'utilisateur.

La base Fire Le SDK peut être ajouté aux applications Android et iOS, permettant des capacités de mesure multiplateformes.

Pour répondre aux attentes en matière de confidentialité, Google Analytics 4 a avancé l'apprentissage automatique pour aider à combler les lacunes en matière de données client.

Cela inclut la conversion et la modélisation comportementale au sein de la propriété GA4. Par défaut, le modèle de conversion basé sur les données est automatiquement utilisé. Cependant, les annonceurs peuvent modifier les modèles par défaut.

Privacy Sandbox Mises à jour

Introduit pour la première fois en 2019, le Privacy Sandbox continue d'évoluer.

Les solutions de balises de Google sont conçues pour s'intégrer au Privacy Sandbox Attribution Reporting API.

Cela signifie que l'API Reporting ne rapportera des informations que d'une manière qui ne partage pas les caractéristiques d'identité du consommateur. Les annonceurs peuvent s'attendre à davantage de données agrégées concernant le suivi des conversions.

Utilisation de Platform Insights pour stimuler la croissance

Le dernier chapitre de Google Le manuel de marketing numérique se concentre sur l'action en utilisant les deux premiers chapitres.

Il décrit :

• Comment s'engager audiences propriétaires à grande échelle
• Utiliser l'IA pour découvrir de nouvelles audiences
• Se tenir au courant des changements de confidentialité< /span>

Avec des données de première partie , les spécialistes du marketing peuvent adopter le ciblage par liste de clients pour toucher les utilisateurs sur les propriétés Google telles que la recherche Google, Gmail, YouTube et Shopping. Les données de première partie fonctionnent bien avec les modèles d'enchères intelligentes de Google pour optimiser le retour sur investissement.

Pour étendre la portée en dehors des audiences de données de première partie, les spécialistes du marketing peuvent utiliser des audiences Google qui regroupent une variété de signaux utilisant l'IA pour atteindre les publics cibles. Ces signaux incluent :

• Informations démographiques
• Centres d'intérêt basés sur l'activité sur le Web et les applications
• Contexte pendant les enchères en temps réel

L'API Topics de Privacy Sandbox prend désormais en charge les publicités basées sur les centres d'intérêt, ce qui signifie que le navigateur d'un utilisateur peut faire la lumière sur les centres d'intérêt de l'utilisateur sans suivre l'activité spécifique du site.

Le manuel de marketing numérique de Google résume de nombreuses annonces faites au cours des 6 à 12 derniers mois.

Si les spécialistes du marketing ont déjà introduit une politique de confidentialité stratégie ou que vous débutez, le guide est un excellent point de départ.

Obtenez le manuel complet de Google ici.

Image sélectionnée : KorArkaR/Shutterstock