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Sep 30, 2023

Google presenta il Digital Marketing Playbook nel contesto dei cambiamenti relativi alla privacy

Here's everything marketers need to know about Google's updated Digital

Ecco tutto ciò che gli esperti di marketing devono sapere sul Digital Marketing Playbook aggiornato di Google, incentrato sugli aggiornamenti sulla privacy degli utenti.

Google ha fornito dettagli essenziali sulle sue soluzioni di privacy e misurazione nel suo playbook di marketing digitale.

Il programma di marketing digitale è tempestivo nel contesto delle aspettative sulla privacy dei consumatori in corso e in continua evoluzione e delle normative imminenti come il divieto del Montana TikTok e l’AMERICA Act.

Nella guida di 31 pagine, Google delinea gli aggiornamenti necessari per gli inserzionisti che influenzeranno il modo in cui viene misurata la performance e come connettersi con i consumatori in modo significativo.

Il playbook illustra come diversi attori chiave, come esperti di marketing, agenzie e dirigenti, svolgono un ruolo fondamentale nel futuro della pubblicità mantenendo la privacy al primo posto.

La prima sezione del playbook di Google è dedicata alla creazione di una strategia per i dati proprietari.

Google sottolinea l'importanza di fornire uno scambio di valore significativo e appropriato per rafforzare le relazioni con i clienti.

Parte della creazione di fiducia nell’acquisizione di dati proprietari consiste nel dare al consumatore il controllo delle proprie informazioni. È qui che entra in gioco la politica ATT (App Tracking Transparency) di Apple per le app iOS. Gli inserzionisti dovrebbero rivedere la politica ATT e determinare la migliore azione per ottenere il consenso nelle loro app iOS.

Un altro componente fondamentale di una strategia di dati proprietari è l'integrazione di origini dati e piattaforme, come una piattaforma CRM, negli strumenti pubblicitari e di misurazione di Google, come Google Ads e Google Analytics.

Nel secondo capitolo del manuale di marketing digitale, Google delinea le aree vitali di apprendimento:

Non sorprende che sia sempre più difficile monitorare il successo delle campagne di marketing.

La soluzione di Google? Adotta una solida infrastruttura di tagging a livello di sito.

Google offre numerose opzioni per la codifica a livello di sito, tra cui:

Per una maggiore privacy e sicurezza, la codifica lato server è disponibile per entrambe le versioni di Google Tag Manager.

Un altro modo in cui Google si è adattato ai cambiamenti sulla privacy è introducendo conversioni avanzate per il web. Questo tipo di monitoraggio delle conversioni consente ai tag a livello di sito di raccogliere dati proprietari (dopo il consenso dell'utente), che vengono poi inviati a Google.

Google abbina i dati sottoposti ad hashing agli Account Google a cui hai eseguito l'accesso per attribuire le conversioni appropriate agli annunci della rete di ricerca e di YouTube.

È qui che entra in gioco il modello di conversione.

Secondo Google, la modellazione delle conversioni rimarrà una componente chiave delle loro soluzioni di misurazione.

La modellazione delle conversioni utilizza l'apprendimento automatico per acquisire e fare riferimenti incrociati ai diversi segnali per ottenere prestazioni migliori.

Google ha dichiarato nel playbook:

Ove possibile, integriamo direttamente la modellazione delle conversioni nei prodotti pubblicitari di Google,

quindi troverai automaticamente questi dati modellati nella colonna dei rapporti sulle conversioni. Questo ti dà un'idea

conversioni che altrimenti non avresti registrato, come le restrizioni della piattaforma che limitano l'uso di terze parti

cookie o altri identificatori.

Ads Data Hub per esperti di marketing utilizza BigQuery per aggregare dati proprietari e unirli ai dati delle campagne pubblicitarie a livello di evento di Google. Garantisce inoltre che i dati personali degli utenti siano protetti tramite controlli sulla privacy e non siano mai disponibili agli inserzionisti.

In seguito all'implementazione della politica ATT di Apple, gli esperti di marketing dovrebbero dare priorità all'implementazione della misurazione delle conversioni sul dispositivo e dell'SDK di Google Analytics per Firebase per le loro app.

La misurazione delle conversioni sul dispositivo consente alle interazioni dell'utente con gli annunci dell'app di corrispondere alle conversioni dell'app, il tutto senza che l'identificazione dell'utente lasci il dispositivo dell'utente.

L'SDK Firebase può essere aggiunto alle app Android e iOS, consentendo funzionalità di misurazione multipiattaforma.

Per soddisfare le aspettative sulla privacy, Google Analytics 4 dispone di un machine learning avanzato per aiutare a colmare le lacune nei dati dei clienti.

Ciò include la conversione e la modellazione comportamentale all'interno della proprietà GA4. Per impostazione predefinita, viene utilizzato automaticamente il modello di conversione basata sui dati. Tuttavia, gli inserzionisti possono modificare i modelli predefiniti.