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Google广告投放:隐私保护成为主流的时代,品牌如何更好衡量广告效果
发布时间:2022-05-27浏览次数:10

谷歌广告

当下,广告行业正在经历根本性转变。一方面,近年来数字化加速普及,企业可以通过网站和应用触达更多消费者,并更快地发展业务。另一方面,随着消费者线上行为模式的转变,他们对隐私也越来越关注。消费者对网上的各种数据跟踪感到忧虑,希望企业以负责任的方式对待他们的数据。与此相应,全球范围内的隐私保护相关政策法规也在不断完善,如欧盟的 GDPR《通用数据保护条例》、美国 CCPA《加州消费者隐私保护法》,以及中国的《个人信息安全规范》等。对于依靠网络获客的企业来说,合规的运营环境和超级盈利能力同等重要。

隐私保护的门槛不断提高的同时,消费者的网络行为正在变得日益复杂,跨网站、平台、应用、网络端的访问和浏览行为,产生了巨量复杂的数据。这导向了一个结果:广告主们对于广告效果的衡量正面临前所未有的新挑战。既要合规,又要效果,如何两全?

谷歌广告投放

身居互联网行业,谷歌会继续加强用户隐私保护,同时为企业提供业务发展所需的工具和洞察。

谷歌广告

谷歌看到,合规的运营环境和超级盈利能力同等重要,且二者并不矛盾。去年 9 月谷歌对 7200 位欧洲用户的调查显示,用户更偏爱那些在数据分享方面给予他们更多掌控权的品牌。因此,在向广告隐私合规方向转变过程中,谷歌积极探索并和客户保持互动,希望用隐私合规的数据实现更多的目标,支持更先进的广告效果衡量解决方案。

如何实现更少数据,更多目标,第一方数据的收集部署和有效利用变得尤为重要。谷歌在整个数据生命周期的不同阶段,从数据收集,到衡量和使用,都为品牌方第一方数据的收集和使用提供了合规的衡量解决方案。

有了这些解决方案,广告主才能更准确地对于转化效果进行控制和分析,后续针对性地使用自动化营销服务,最终实现效果的提升。谷歌内部的统计结果显示,能有效利用一方数据的企业其营收和广告活动效果均有成倍的提升。

谷歌广告投放

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有了合规的数据,广告主该如何衡量数字化营销的效果呢?

对于数字广告的投放,您需要衡量完整的用户旅程。我们称之为 Full funnel measurmeent(全漏斗衡量)。这里面包括三个重要的指标:

第一个指标

Reach 触达:您的广告是否有效地接触到您的观众并以足够的规模来推动结果?

第二个指标

Perception 认识:您是否在当前和潜在客户中建立品牌好感度并提高认知度?

第三个指标

Outcomes 结果:您的广告是否在推动销售业绩?ROI 是否满足要求?

Google搜索广告

谷歌在衡量这三个重要指标拥有非常丰富的解决方案和产品。效果类广告的优化依然是多数广告主的重点,所以本文将聚焦 Outcomes:效果衡量的三个方法论。

我们总结了业内三种普遍使用的衡量方法论,分别是 Attribution(归因)、Incrementality Experiments(增量测试)、以及 Marketing Mix Models(营销组合模型)。这三类方法分别适用于不同的衡量场景。

这其中,Attribution(归因)方法因其实时性高、数据颗粒度细等特点,常被广告主用作衡量广告投放,尤其是线上数字广告投放的重要工具,是效果类广告优化和预算分配的重要引擎。Google

谷歌在很多广告产品中都融入了 Attribution 归因功能。其中,Google Analytics 4,谷歌最新的数据分析工具,可以将自然量和付费广告放在一起归因,在网页端的投放上,它是真正的全渠道归因工具,也是是谷歌 Web 投放客户最广泛应用的归因工具。

谷歌广告代运营

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确定了数据标准和效果衡量的方法之后,作为广告主,您应当如何配置以隐私为中心的衡量解决方案呢?我们给大家介绍在 Web 环境下最主要的三个隐私合规解决方案:

首先使用gtag.gs作为代码部署系统或者用GTM进行部署,获取有效的第一方数据。让所有追踪代码跑在同一个平台,解决数据的合规问题,为后续实施隐私中心的解决方案打好基础。谷歌自 2020 年起,就在大中华区大力推广该方案,目前绝大多数客户已经逐步完成了这一步配置。

使用增强型转化(Echanced Conoversions),补全由于Cookies原因导致无法追踪转化,实现更精准的转化衡量,并帮助提高搜索广告和TouTube上的人转化率。在日渐严苛的隐私环境之下,品牌方和广告主面临的挑战之一是,消费者观看广告和实际购买行为之间的数据的中断,导致的广告效果衡量追溯和归因难题。比如,顾客 Jane 可能在 YouTube 广告中被品牌广告投放触达,导致之后在品牌官网产生消费。但由于 Cookie 数据的缺失,这一转化未能直接被追溯,因此对这次广告投放的效果衡量就是不精准的,并可能对品牌随后的广告投放计划调整产生误导。

而应用增强型转化,就可以有效避免此类问题:品牌方无需追溯 Jane 的跨平台访问行为,但后台在对访问数据加密后,可通过对比 Jane 在观看广告和购买商品时产生的第一方数据信息,将这次转化匹配到对应的广告观看行为。尽可能补全转化行为的关联,这样广告机器学习才有最准确的数据进行优化。从而实现在保护顾客隐私的前提下,更为准确全面的归因效果衡量。

事实上这一技术的使用,为谷歌搜索广告和 Youtube VAC 广告投放带来的转化率提升分别为 5% 和 17%,从而实现了准确衡量和优化效果的成果。

增强型转化目前支持自动部署,手动部署和 API 三种实施方式,其难度由易到难,可以根据需求选择。目前大部分出海客户使用的是手动部署方式。

谷歌

开启授权模式(Consent Mode),补回由于方可不愿授权追踪Cookies导致的数据丢失,同样也保证了衡量数据的准确性。GDPR 等隐私保护政策要求品牌主给访客提供显性的说明,说明需要收集访客信息及用途,这使消费者授权追踪信息的意愿前所未有地低。对这部分缺失 Cookie 的消费者的广告衡量,沿用传统的衡量方案显然是不准确的,也会影响整体广告优化算法的效果。在这样的背景下,Consent Mode 的设置变得必要起来。

Consent Mode 之下,假如访客 June 选择授权,一切均和之前一样,进行转化追踪;但是一旦 June 选择拒绝授权,Consent Mode 不会追踪访客的 Cookies,同时会自动开启模型转化,从而补回数据缺失,提升转化模型的精准性。数据表明,通过 Consent Mode 可找回 70% 广告点击到转化之间的点击。

Consent Mode 的配置也相对容易操作,如下图所示,分为四小步,通过前两步,我们使 Consent Mode 能保持对访客授权的知晓,如授权还是非授权设置 Cookie;之后,再通过后两部配置,使 Consent Mode 能根据访客的授权状态,调整谷歌代码的触发情况,从而开启模型转化。

Google Ads

谷歌的 Consent Mode 也支持通过外部的授权管理平台(Consent Management Platforms,简称 CMP)实现,目前已经和市场上主流的 CMP 平台实现了产品级对接,可以快速落地。

谷歌广告平台

以上就是谷歌最重要的三个以隐私为中心的解决方案。

隐私第一的时代已经来临,世界的底层逻辑发生了根本变化。品牌方务必重视并采取行动,在以隐私为中心的广告衡量方案上尽早布局。我们对品牌方的建议是:全员成为隐私官,了解谷歌以隐私为中心的解决方案且指派专人负责落地,通过谷歌技术支持和 GMP 合作伙伴保证落地。越早做好准备,越有利于品牌构建合规的数据护城河,从而为面向未来的自动化营销和效果最大化做好准备。

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原文链接:https://google.juxuan.net/google/zx/1160.html

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