מדידה יעילה באמצעות ארגז החול לפרטיות

Nov 12, 2024

ג'ולין יאו (Jolyn Yao)
מנהלת מוצר, אחראית על מדידה בארגז החול לפרטיות

העתיד של המדידה כבר כאן, והוא מבוסס על פרטיות. משווקים צריכים מדידה יעילה כדי להבין את הביצועים ולבצע אופטימיזציה, וחברות פרסום דיגיטלי צריכות אותה כדי לשפר את הפתרונות ולהציג ערך ללקוחות שלהן.

אבל עם הדגש הגובר על פרטיות המשתמשים, שיטות המדידה המסורתיות משתנות. חברות בסביבת הפרסום בודקות אותות חדשים כמו נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) וטכנולוגיות חדשניות כמו ממשקי ה-API של ארגז החול לפרטיות: Attribution Reporting,‏ Private Aggregation ו-Shared Storage.

בפוסט הזה בבלוג אנחנו מסבירים איך ארגז החול לפרטיות באינטרנט מאפשר לחברות פרסום דיגיטלי למדוד את יעילות הפרסום תוך שמירה על פרטיות המשתמשים. נסביר איך הטכנולוגיות האלה פועלות ונספק שלבים מעשיים למימוש מלוא הפוטנציאל שלהן. תוכלו לקבל השראה מדוגמאות מהעולם האמיתי של חברות טכנולוגיות פרסום שמשתמשות בכלים האלה כדי למקסם את הביצועים, ולגלות מקורות מידע שיעזרו לכם להתעדכן בחידושים האחרונים.

מדידה יעילה עם פחות מזהים באתרים שונים

נתחיל עם כמה מושגי יסוד בנושא מדידה ששומרת על הפרטיות. החדשות הטובות הן שאפשר לשמור על הפרטיות ולמדוד את ביצועי המודעות בצורה יעילה. כדי לקבל תובנות מדויקות ולקבל החלטות מושכלות, אנשי שיווק וספקי טכנולוגיות פרסום צריכים נתונים מהימנים שמשקפים מגמות כלליות ולא מוטים בגלל נתונים חריגים. הגישה הזו מכבדת את פרטיות המשתמשים כי היא לא מסתמכת על מידע ברמת הפרט.

כדי לאפשר זאת, בארגז החול לפרטיות נעשה שימוש בטכניקות כמו:

צבירה

הנתונים משולבים מכמה משתמשים כדי להציג מגמות כלליות בלי לחשוף מידע אישי של משתמשים.

רעש

לתוצאות המדידה מתווספים נתונים אקראיים, או רעש, שמקשים על זיהוי משתמשים ספציפיים, אבל עדיין מספקים תובנות חשובות לגבי הביצועים הכוללים של המודעות. אפשר להתאים אישית את ההשפעה של הרעש (יחס האות לרעש) באמצעות כלים כמו נפח נתוני המשתמשים המצטברים שמשמשים ליצירת הדוח או מספר הדוחות ברמת האירוע שהתקבלו.

הצפנה וסביבות מחשוב אמינות (TEEs)

נתונים רגישים ברמת המשתמש מוצפנים בדפדפן ומעובדים בשרתים מאובטחים ומהימנים כדי למנוע גישה לא מורשית.*

*ב-Aggregation Service

השהיות

יכול להיות שיהיה עיכוב בהצגת הדוחות, כדי להקשות על קישור פעולות ספציפיות למשתמשים פרטיים, וכך לשפר את הפרטיות. אנחנו מבינים שאין פתרון מדידה אחד שמתאים לכולם, ולכן אנחנו משקיעים במתן כלים שניתנים להתאמה אישית ותומכים בצרכים העסקיים הייחודיים שלכם, בלי להתפשר על הפרטיות. מידע נוסף על התאמה אישית של הכלים האלה זמין בקטע 'אם אתם מוכנים לשלב הבא' שבהמשך המאמר.

הבנה ואופטימיזציה של ביצועי המודעות

אנשי שיווק משתמשים בדוחות שיוך כדי להבין את ביצועי המודעות ולבצע אופטימיזציה של הקמפיינים. הם צריכים לדעת אילו מודעות מעודדות פעולות שמניבות ערך, להבין אילו אסטרטגיות בידינג מניבות את הביצועים הכי טובים ולמדוד את ההחזר על ההשקעה. פלטפורמות DSP משתמשות באותם נתוני דיווח כדי לבנות מודלים שמנבאים אילו מודעות צפויות להניב ביצועים טובים, ומגישות הצעות מחיר על מיקומי המודעות הטובים ביותר עבור הלקוחות שלהן.

בעזרת האפשרויות הגמישות של הדיווח ב-Attribution Reporting API, חברות טכנולוגיות פרסום יכולות לשפר את מודלים הבידינג שלהן ולספק למשווקים יכולות אופטימיזציה ודיווח חזקות – תוך שמירה על המידע ברמת הפרט.

Attribution Reporting: איך זה עובד

שלב ראשון: כשמישהו צופה במודעה באתר או לוחץ עליה, האירוע מתועד בדפדפן או במכשיר.

שלב שני: אם המשתמשים מבצעים אינטראקציה עם האתר של המפרסם, ההמרה מתועדת בדפדפן או במכשיר.

דוחות ברמת האירוע מספקים תובנות לגבי אירועי מודעה בודדים שמגדילים את מספר ההמרות (למשל, חשיפה X הובילה להמרה מסוג A).

דוחות סיכום מספקים דיווח מפורט וגמיש על ביצועים מצטברים (לדוגמה, קמפיין X הניב החזר של 100 $על הוצאות פרסום).

אם אתם רק מתחילים

  • מומלץ לעיין בדוחות ברמת אירוע של Attribution Reporting API. מצב הדיווח הזה מאפשר לראות אירועי מודעה בודדים שמגדילים את מספר ההמרות.
  • לאחר מכן, כדאי לעיין בדוחות הסיכום של Attribution Reporting API כדי לקבל דיווח מצטבר על הביצועים של ספירת ההמרות וערכי ההמרות. מצב הדיווח הזה, שיוצר דוחות באמצעות Aggregation Service, מציע גמישות נוספת מעבר לדוחות ברמת האירוע, כדי למדוד יותר סוגי המרות ומידע על ההמרה.

אם אתם רוצים לעלות רמה

  • התאמה של דוחות לצרכים הייחודיים של כל מפרסם באמצעות הגדרות גמישות ברמת האירוע. זה כולל את היכולת למדוד יותר סוגי המרות ולהתאים אישית את התזמון ואת מספר הדוחות שאתם מקבלים.
  • כדי להגדיל את יחס האות לרעש בדוחות הסיכום, אפשר לנסות את הגישות הבאות:
  • משלבים עם דוחות ניפוי באגים כדי להפעיל בדיקות ולפתור בעיות בדוחות.
  • כדי לשפר את רמת הדיוק של הדיווח באתרים ובאפליקציות, כדאי להטמיע שיוך חוצה פלטפורמות.
  • כדאי לשלב נתונים ממצבי הדיווח ברמת האירוע וממצבי הדיווח של סיכום הנתונים כדי לקבל תמונה מקיפה יותר עם יחס אות לרעש גבוה יותר ושקיפות של המדדים. בסדרת המאמרים בת שני החלקים (חלק ראשון, חלק שני) אפשר לקרוא על הגישה של Google Ads לנושא הזה, וגם על טכניקות מתקדמות אחרות להגדרה. כאן אפשר לעיין בתוצאות הראשוניות המעודדות.

מידע נוסף מחברות פרסום דיגיטלי שמשתמשות בכלים האלה היום

  • ‫"Basis Technologies משתמשת בממשקי ה-API למדידה של ארגז החול לפרטיות כדי לפתח פתרונות שמשפרים את היכולת של המפרסמים למדוד את היעילות של הקמפיינים הפרסומיים, תוך שמירה על פרטיות המשתמשים. שינינו את תגי ה-markup של המודעות ואת פיקסלים המעקב אחרי המרות כך ש-Attribution Reporting API ישלח לנו דוחות ברמת האירוע, ושילבנו אותם בתהליכי העברת הנתונים של דוחות ההמרות שלנו. אנחנו מאפשרים למפרסמים שלנו להגדיר בקלות את Attribution Reporting API, וכך אנחנו עוזרים לתעשייה להתכונן לעתיד עם פחות קובצי Cookie של צד שלישי".

    – איאן טריידר (Ian Trider)
    סמנכ"ל מוצר (DSP), Basis Technologies
  • "אנחנו מאמינים ש-Attribution Reporting API יכול להפוך למקור מרכזי של נתוני מדידה ואופטימיזציה, עם פוטנציאל להפקת נתונים בהיקף גדול יותר מזה שאפשר להפיק באמצעות קובצי Cookie. הדרך היחידה לשפר את ממשקי ה-API של ארגז החול לפרטיות היא באמצעות בדיקות מתמשכות, ולכן מומלץ למשווקים להשתתף בבדיקות האלה כבר עכשיו, לטובת הקמפיינים שלהם ולטובת תעשיית הפרסום כולה".

    – ג'ון גולדינג (John Goulding)
    מנהל אסטרטגיה גלובלית, MiQ
  • "המטרה שלנו היא לספק למפרסמים ב-Yahoo DSP מדידה ותובנות מקיפות, כהכנה לעתיד שבו יהיו פחות קובצי Cookie של צד שלישי. כחלק מהגישה שלנו, אנחנו משלבים באופן פעיל את Attribution Reporting API בטכנולוגיית המדידה של Yahoo DSP, בנוסף לפתרונות הקנייניים שלנו. אנחנו מאמינים שהתובנות האלה יעזרו למפרסמים לקבל מידע מעמיק יותר על הקמפיינים שלהם, וכך לקבל החלטות מושכלות יותר לגבי האסטרטגיות העתידיות שלהם".

    ‫— ג'ובאני גרדלי
    סמנכ"ל מוצרי נתונים של מודעות, Yahoo

הכרת יכולות מדידה נוספות

אפשר להשתמש בטכנולוגיות של ארגז החול לפרטיות במגוון תרחישי שימוש נוספים למדידה, מעבר לדיווח על שיוך ולאופטימיזציה. לדוגמה, אפשר להשתמש ב-Shared Storage API וב-Private Aggregation API ביחד כדי למדוד את פוטנציאל החשיפה ואת התדירות, וכך לאחסן חשיפות בדפדפן וליצור דוחות סיכום. במסגרת ארגז החול לפרטיות, אנחנו בודקים באופן פעיל גישות לדיווח על היקף החשיפה ותדירות החשיפה, כדי לספק הערכות מהימנות יותר של היקף החשיפה לכל אדם.

בנוסף, חברות פרסום דיגיטלי יכולות להתנסות ב-Shared Storage API וב-Private Aggregation API כדי לבצע מדידה דמוגרפית, אופטימיזציה של קריאייטיבים, בדיקות A/B ועוד. נשמח לקבל ממך משוב בזמן שאנחנו מפתחים את היכולות האלה.

עתיד המדידה הוא פרטי ויעיל

הטכנולוגיות, הכלים והטיפים ששיתפנו היום הם אבני בניין לחדשנות בסביבה העסקית של טכנולוגיות הפרסום. מערכת אקולוגית שבה משווקים יכולים להמשיך למדוד את הביצועים שלהם, חברות פרסום דיגיטלי יכולות להמשיך לספק ערך רב ללקוחות שלהן, והמשתמשים מרגישים בטוחים בחוויה שלהם באינטרנט. סביבה עסקית שבה המדידה והפרטיות מתקיימות יחד.

אז איפה מתחילים?

  1. מזהים את צורכי המדידה: קובעים אילו נתונים ותובנות ספציפיים אתם צריכים.
  2. מחקר של המערכת האקולוגית: כדאי לבדוק את מקורות נתוני המדידה (מודלים, פלטפורמות ומתודולוגיות) ולהבין את היתרונות והמגבלות שלהם מבחינת פרטיות.
  3. כדאי להכיר לעומק את ארגז החול לפרטיות: אפשר לבדוק את הטכנולוגיות ולתת משוב כדי להשפיע על הפיתוח שלהן. במאמר הזה תמצאו מידע שיעזור לכם להתחיל או לשפר את הערוץ שלכם. משתפים אותו עם הצוותים ויוצרים תוכנית.
  4. שילוב וניתוח: משלבים את הטכנולוגיות של ארגז החול לפרטיות עם אותות אחרים כדי להפיק תובנות מקסימליות.

העתיד של המדידה כבר כאן. כדאי להתחיל עוד היום!

מידע נוסף