Nov 12, 2024
Jolyn Yao
Product Manager, Measurement Lead bei Privacy Sandbox
Die Zukunft der Analyse beginnt jetzt – und sie basiert auf Datenschutz. Werbetreibende benötigen effektive Analysen, um die Leistung zu verstehen und zu optimieren. AdTech-Unternehmen benötigen sie, um Lösungen zu optimieren und ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten.
Da der Datenschutz der Nutzer jedoch immer wichtiger wird, entwickeln sich die herkömmlichen Messmethoden weiter. Unternehmen im gesamten Werbesystem untersuchen neue Signale wie selbst erhobene Daten und innovative Technologien wie die Privacy Sandbox-APIs für Attribution Reporting, Private Aggregation und Shared Storage.
In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, wie die Privacy Sandbox für das Web es Anbietern von Anzeigentechnologien ermöglicht, die Wirksamkeit von Werbung zu messen und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. Wir werden erläutern, wie diese Technologien funktionieren, und praktische Schritte aufzeigen, mit denen Sie ihr volles Potenzial ausschöpfen können. Lassen Sie sich von Beispielen aus der Praxis von Ad-Tech-Unternehmen inspirieren, die diese Tools nutzen, um die Leistung zu maximieren, und entdecken Sie Ressourcen, die Ihnen helfen, mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten.
Effektive Analyse mit weniger websiteübergreifenden Kennungen
Beginnen wir mit einigen Grundlagen zur datenschutzkonformen Analyse. Datenschutz und effektive Erfolgsmessung bei Anzeigen schließen sich nicht aus. Um genaue Statistiken zu erhalten und fundierte Entscheidungen zu treffen, benötigen Werbetreibende und Ad-Tech-Anbieter zuverlässige Daten, die allgemeine Trends widerspiegeln und nicht durch Ausreißerdaten verzerrt werden. Dieser Ansatz respektiert den Datenschutz, da er nicht auf Informationen auf individueller Ebene beruht.
Dazu werden in der Privacy Sandbox unter anderem die folgenden Techniken eingesetzt.
Aggregation
Daten werden für viele Nutzer kombiniert, um allgemeine Trends zu ermitteln, ohne Informationen zu einzelnen Nutzern offenzulegen.
Geräusch
Den Messergebnissen werden zufällige Daten oder Rauschen hinzugefügt, um die Identifizierung einzelner Nutzer zu erschweren und gleichzeitig wertvolle Informationen zur allgemeinen Anzeigenleistung zu liefern. Die Auswirkungen von Rauschen (das Signal-Rausch-Verhältnis) lassen sich mit verschiedenen Faktoren anpassen, z. B. mit der Menge der aggregierten Nutzerdaten, die zum Bericht beitragen, oder der Anzahl der Berichte auf Ereignisebene, die empfangen werden.
Verschlüsselung und vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen (Trusted Execution Environments, TEEs)
Vertrauliche Daten auf Nutzerebene werden im Browser verschlüsselt und auf sicheren, vertrauenswürdigen Servern verarbeitet, um unbefugten Zugriff zu verhindern.*
*Für den Aggregationsdienst
Zeitverzögerungen
Berichte können verzögert werden, um es schwieriger zu machen, bestimmte Aktionen mit einzelnen Nutzern zu verknüpfen. So wird der Datenschutz weiter verbessert. Wir wissen, dass es keine Einheitslösung für die Analyse gibt. Deshalb bieten wir anpassbare Tools, die Ihre individuellen geschäftlichen Anforderungen erfüllen, ohne den Datenschutz zu beeinträchtigen. Weitere Informationen zum Anpassen dieser Tools finden Sie unten im Abschnitt „Wenn Sie bereit sind, das nächste Level zu erreichen“.
Anzeigenleistung analysieren und optimieren
Werbetreibende nutzen Attributionsberichte, um die Anzeigenleistung zu analysieren und Kampagnen zu optimieren. Sie müssen wissen, welche Anzeigen zu wertvollen Aktionen führen, welche Kaufstrategien am besten funktionieren und wie der Return on Investment (ROI) gemessen wird. DSPs verwenden dieselben Berichtsdaten, um Modelle zu erstellen, mit denen vorhergesagt wird, welche Anzeigen wahrscheinlich gut abschneiden. Außerdem geben sie Gebote für die besten Anzeigenplatzierungen für ihre Kunden ab.
Durch die Nutzung der flexiblen Berichtsoptionen der Attribution Reporting API können Ad-Tech-Unternehmen ihre Gebotsmodelle optimieren und Werbetreibenden robuste Berichts- und Optimierungsfunktionen zur Verfügung stellen – und das alles, ohne Informationen auf individueller Ebene preiszugeben.
Attribution Reporting: Funktionsweise
Schritt 1:Wenn ein Nutzer eine Anzeige auf einer Website aufruft oder darauf klickt, wird das Ereignis im Browser bzw. auf dem Gerät aufgezeichnet.
Schritt 2:Wenn Nutzer mit der Website des Werbetreibenden interagieren, wird die Conversion mit dem Browser/Gerät aufgezeichnet.
Berichte auf Ereignisebene bieten Informationen zu einzelnen Anzeigenereignissen, die zu Conversions führen (z.B. Impression X hat zu Conversion-Typ A geführt).
Zusammenfassungsberichte bieten detaillierte und flexible zusammengefasste Leistungsberichte (z.B. hatte Kampagne X einen Return on Advertising Spend von 100 €).
Wenn Sie gerade erst anfangen
- Sehen Sie sich die Berichte auf Ereignisebene der Attribution Reporting API an. In diesem Berichtsmodus sind einzelne Anzeigenereignisse zu sehen, die zu Conversions führen.
- Als Nächstes können Sie sich die Zusammenfassungsberichte der Attribution Reporting API ansehen, um aggregierte Leistungsberichte zu Conversion-Anzahl und -Werten zu erhalten. Dieser Berichtsmodus, in dem Berichte mit dem Aggregation Service erstellt werden, bietet im Vergleich zu Berichten auf Ereignisebene zusätzliche Flexibilität, um mehr Conversion-Typen und Informationen zur Conversion zu erfassen.
Wenn Sie bereit sind, die nächste Stufe zu erreichen
- Mit flexiblen Konfigurationen auf Ereignisebene können Sie Berichte an die individuellen Anforderungen jedes Werbetreibenden anpassen. Sie können mehr Conversion-Typen messen und die Häufigkeit und den Zeitpunkt der Berichte anpassen.
- Hier sind einige Möglichkeiten, das Signal-Rausch-Verhältnis von Zusammenfassungsberichten zu verbessern:
- Funktionsweise von Rauschen in Zusammenfassungsberichten und Ansätze für den Umgang mit Rauschen
- Mit dem Noise Lab können Sie verschiedene Strategien zur Rauschunterdrückung ausprobieren und bewerten.
- Debug-Berichte einbinden, um Tests und Fehlerbehebung für Ihre Berichte zu ermöglichen.
- Implementieren Sie die plattformübergreifende Attribution, um die Genauigkeit von Berichten für Websites und Apps zu verbessern.
- Sie können Daten aus Berichten auf Ereignisebene und Zusammenfassungsberichten kombinieren, um eine umfassendere Ansicht mit einem höheren Signal-Rausch-Verhältnis und einer besseren Sichtbarkeit von Messwerten zu erhalten. In der zweiteiligen Reihe Teil 1 und Teil 2 erfahren Sie, wie Google Ads dieses Problem angeht und welche anderen erweiterten Konfigurationstechniken es gibt. Hier finden Sie die ermutigenden ersten Ergebnisse.
Weitere Informationen von Anzeigentechnologie-Unternehmen, die diese Tools derzeit verwenden
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„Basis Technologies nutzt die Privacy Sandbox-Analyse-APIs, um Lösungen zu entwickeln, mit denen Werbetreibende die Effektivität von Werbekampagnen messen und gleichzeitig den Datenschutz für Nutzer priorisieren können. Wir haben unser Anzeigen-Markup und unsere Conversion-Pixel so angepasst, dass die Attribution Reporting API uns Berichte auf Ereignisebene sendet. Diese haben wir in unsere Datenflüsse für Conversion-Berichte integriert. Wir möchten Werbetreibende dabei unterstützen, die Attribution Reporting API mühelos zu konfigurieren, damit die Branche besser auf eine Zukunft mit weniger Drittanbieter-Cookies vorbereitet ist.“
– Ian Trider
Vice President of Product (DSP), Basis Technologies - „Unserer Ansicht nach hat die Attribution Reporting API das Potenzial, zu einer zentralen Quelle für Mess- und Optimierungsdaten zu werden, und wird sich vermutlich besser skalieren lassen als Cookies. Iterationen und Verbesserungen der Privacy Sandbox-APIs sind nur mithilfe von kontinuierlichen Tests möglich, an denen sich Werbetreibende beteiligen können und sollten, denn davon profitieren nicht nur ihre eigenen Kampagnen, sondern auch die Branche insgesamt.“
– John Goulding
Global Chief Strategy Officer, MiQ - „Unser Ziel ist es, Werbetreibenden, die die Yahoo DSP nutzen, umfassende Analysen und Statistiken zur Verfügung zu stellen, während wir uns auf eine Zukunft mit weniger Drittanbieter-Cookies vorbereiten. Im Rahmen unseres Ansatzes integrieren wir neben unseren eigenen Lösungen aktiv die Attribution Reporting API in die Messtechnologie der Yahoo DSP. Wir sind überzeugt, dass Werbetreibende so mehr Einblicke in ihre Kampagnen erhalten und zukünftige Strategien besser planen können.“
– Giovanni Gardelli
Vice President of Ads Data Products, Yahoo
Zusätzliche Analysefunktionen
Privacy Sandbox-Technologien können für eine Reihe zusätzlicher Messanwendungsfälle über Attributionsberichte und ‑optimierung hinaus eingesetzt werden. So können die Shared Storage API und die Private Aggregation API beispielsweise zusammen für die Messung von Reichweite und Häufigkeit verwendet werden. Dadurch können Sie Impressionen im Browser speichern und Zusammenfassungsberichte erstellen. Im Rahmen der Privacy Sandbox werden derzeit Ansätze für Reichweiten- und Häufigkeitsberichte untersucht, um genauere Schätzungen der Reichweite pro Person zu ermöglichen.
Außerdem können Unternehmen für Anzeigentechnologie mit den Shared Storage- und Private Aggregation-APIs für demografische Analysen, Creative-Optimierung, A/B-Tests und mehr experimentieren. Wir freuen uns auf Ihr Feedback, während wir diese Funktionen entwickeln.
Die Zukunft der Analyse ist sowohl datenschutzfreundlich als auch effektiv
Die Technologien, Tools und Tipps, die wir heute vorgestellt haben, sind Bausteine für Innovationen im gesamten AdTech-Ökosystem. Ein Ökosystem, in dem Werbetreibende weiterhin ihre Leistung messen, AdTech-Unternehmen ihren Kunden weiterhin einen hohen Mehrwert bieten und Nutzer sich bei der Online-Nutzung sicher fühlen. Ein Ökosystem, in dem Analysen und Datenschutz Hand in Hand gehen.
Wo fangen Sie also an?
- Analyseanforderungen ermitteln:Legen Sie fest, welche Daten und Statistiken Sie benötigen.
- Ökosystem analysieren:Sehen Sie sich Ihre Messdatenquellen (Modelle, Plattformen und Methoden) an und machen Sie sich mit ihren datenschutzbezogenen Stärken und Einschränkungen vertraut.
- Privacy Sandbox kennenlernen: Informieren Sie sich über die Technologien und gestalten Sie ihre Entwicklung durch Tests und Feedback mit. Ganz gleich, ob Sie gerade erst anfangen oder nach Möglichkeiten suchen, Ihre Fähigkeiten zu verbessern – in diesem Artikel finden Sie die passenden Informationen. Geben Sie sie für Ihre Teams frei und erstellen Sie einen Plan.
- Integrieren und analysieren:Kombinieren Sie Privacy Sandbox-Technologien mit anderen Signalen, um möglichst viele Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Zukunft der Analyse ist da. Starten Sie noch heute!