Membuka pengukuran yang efektif dengan Privacy Sandbox

Nov 12, 2024

Jolyn Yao
Product Manager, Measurement Lead di Privacy Sandbox

Masa depan pengukuran telah hadir, dan dibangun berdasarkan privasi. Pemasar memerlukan pengukuran yang efektif untuk memahami dan mengoptimalkan performa, dan perusahaan teknologi iklan memerlukannya untuk menyempurnakan solusi dan menunjukkan nilai kepada klien mereka.

Namun, dengan privasi pengguna yang menjadi fokus utama, metode pengukuran tradisional terus berkembang. Perusahaan di seluruh ekosistem iklan sedang mempelajari sinyal baru seperti data pihak pertama dan teknologi inovatif seperti Attribution Reporting API, Private Aggregation API, dan Shared Storage API Privacy Sandbox.

Postingan blog ini menjelaskan cara Privacy Sandbox untuk web memberdayakan perusahaan teknologi iklan untuk mengukur efektivitas iklan sekaligus menjaga privasi pengguna. Kami akan membahas cara kerja teknologi ini dan memberikan langkah-langkah praktis untuk memaksimalkan potensi penuhnya. Dapatkan inspirasi dari contoh dunia nyata perusahaan teknologi iklan yang menggunakan alat ini untuk memaksimalkan performa, dan temukan referensi untuk membantu Anda mengikuti perkembangan terbaru.

Mengukur secara efektif dengan lebih sedikit ID lintas situs

Mari kita mulai dengan beberapa dasar-dasar pengukuran yang menjaga privasi. Kabar baiknya adalah privasi dan pengukuran iklan yang efektif dapat berjalan bersamaan. Untuk mendapatkan insight yang akurat dan membuat keputusan yang tepat, pemasar dan penyedia teknologi iklan memerlukan data yang andal yang mencerminkan tren secara keseluruhan dan tidak dipengaruhi oleh data pencilan. Pendekatan ini menghormati privasi pengguna karena tidak bergantung pada informasi tingkat individu.

Untuk mewujudkan hal ini, Privacy Sandbox menggunakan teknik seperti berikut.

Agregasi

Data digabungkan di banyak pengguna untuk menampilkan tren keseluruhan tanpa mengungkapkan informasi pengguna individual.

Derau

Data acak, atau derau, ditambahkan ke hasil pengukuran, sehingga mempersulit identifikasi setiap pengguna sekaligus tetap memberikan insight berharga tentang performa iklan secara keseluruhan. Dampak derau (rasio sinyal terhadap derau) dapat disesuaikan dengan tuas seperti volume data pengguna gabungan yang berkontribusi pada laporan atau jumlah laporan tingkat peristiwa yang diterima.

Enkripsi & Trusted Execution Environment (TEE)

Data tingkat pengguna yang sensitif dienkripsi di browser dan diproses di server yang aman dan tepercaya untuk mencegah akses yang tidak sah.*

*Untuk Layanan Agregasi

Keterlambatan waktu

Laporan dapat ditunda untuk mempersulit penautan tindakan tertentu ke masing-masing pengguna, sehingga meningkatkan privasi. Kami memahami bahwa tidak ada solusi "satu ukuran untuk semua" dalam hal pengukuran, dan kami berinvestasi dalam menyediakan alat yang dapat disesuaikan yang mendukung kebutuhan bisnis unik Anda, tanpa mengorbankan privasi. Pelajari lebih lanjut cara menyesuaikan alat ini di bagian "Jika Anda siap meningkatkan kemampuan" di bawah.

Memahami dan mengoptimalkan performa iklan

Pemasar menggunakan pelaporan atribusi untuk memahami performa iklan dan mengoptimalkan kampanye. Mereka perlu mengetahui iklan mana yang mendorong tindakan berharga, memahami strategi pembelian mana yang berperforma terbaik, dan mengukur laba atas investasi. DSP menggunakan data pelaporan yang sama ini untuk membuat model yang memprediksi iklan mana yang cenderung berperforma baik dan mengajukan bid pada penempatan iklan terbaik untuk klien mereka.

Dengan memanfaatkan opsi pelaporan fleksibel Attribution Reporting API, perusahaan teknologi iklan dapat menyesuaikan model bidding mereka dan memberikan kemampuan pelaporan dan pengoptimalan yang andal kepada pemasar—sekaligus melindungi informasi tingkat perorangan.

Attribution Reporting: cara kerjanya

Langkah pertama: Saat seseorang melihat atau mengklik iklan di situs, peristiwa dicatat dengan browser/perangkat.

Langkah kedua: Jika pengguna berinteraksi dengan situs pengiklan, konversi akan dicatat dengan browser/perangkat.

Laporan tingkat peristiwa memberikan visibilitas ke setiap peristiwa iklan yang mendorong konversi (misalnya, tayangan iklan X mendorong jenis konversi A).

Laporan ringkasan memberikan pelaporan performa gabungan yang mendetail dan fleksibel (misalnya, kampanye X memiliki laba atas belanja iklan sebesar Rp1.000.000).

Jika Anda baru memulai

  • Lihat laporan tingkat peristiwa Attribution Reporting API. Mode pelaporan ini memberikan visibilitas ke setiap peristiwa iklan yang mendorong konversi.
  • Selanjutnya, pelajari laporan ringkasan Attribution Reporting API untuk pelaporan performa gabungan tentang jumlah dan nilai konversi. Mode pelaporan ini, yang membuat laporan dengan Layanan Agregasi, menawarkan fleksibilitas tambahan di luar laporan tingkat peristiwa untuk mengukur lebih banyak jenis konversi dan informasi tentang konversi.

Jika Anda siap untuk naik level

  • Sesuaikan laporan dengan kebutuhan pelaporan unik setiap pengiklan menggunakan konfigurasi tingkat peristiwa yang fleksibel. Hal ini mencakup kemampuan untuk mengukur lebih banyak jenis konversi dan menyesuaikan waktu serta jumlah laporan yang Anda terima.
  • Pelajari pendekatan untuk meningkatkan rasio sinyal terhadap kebisingan laporan ringkasan dengan:
  • Integrasikan dengan laporan debug untuk mengaktifkan pengujian dan pemecahan masalah untuk laporan Anda.
  • Terapkan atribusi lintas platform untuk meningkatkan akurasi pelaporan di seluruh situs dan aplikasi.
  • Pertimbangkan untuk menggabungkan data dari mode pelaporan tingkat peristiwa dan ringkasan untuk mendapatkan tampilan yang lebih komprehensif dengan rasio sinyal terhadap derau dan visibilitas metrik yang lebih tinggi. Pelajari cara Google Ads menangani hal ini, bersama dengan teknik konfigurasi lanjutan lainnya, dalam seri dua bagian mereka (Bagian Satu, Bagian Dua). Tinjau hasil awal yang menggembirakan di sini.

Lebih banyak perusahaan teknologi iklan yang menggunakan alat ini saat ini

  • "Basis Technologies memanfaatkan API pengukuran Privacy Sandbox untuk mengembangkan solusi yang meningkatkan kemampuan pengiklan dalam mengukur efektivitas kampanye iklan sekaligus memprioritaskan privasi pengguna. Kami telah mengubah markup iklan dan piksel konversi kami sehingga Attribution Reporting API akan mengirimkan laporan tingkat peristiwa kepada kami, yang telah kami integrasikan ke dalam alur data pelaporan konversi kami. Dengan memungkinkan pengiklan kami mengonfigurasi Attribution Reporting API dengan mudah, kami membantu memastikan bahwa industri ini lebih siap menghadapi masa depan dengan lebih sedikit cookie pihak ketiga."

    — Ian Trider
    Vice President of Product (DSP), Basis Technologies
  • "Kami yakin Attribution Reporting API berpotensi menjadi sumber data pengukuran dan pengoptimalan yang penting, yang berpotensi memiliki skala lebih besar daripada yang dapat diperoleh menggunakan cookie. Pengulangan dan peningkatan kualitas API Privacy Sandbox hanya dapat dilakukan melalui pengujian berkelanjutan, yang dapat dan harus dilakukan oleh pemasar sekarang, untuk manfaat kampanye mereka dan industri secara luas."

    — John Goulding
    Global Chief Strategy Officer, MiQ
  • "Tujuan kami adalah memberikan pengukuran dan insight yang komprehensif kepada pengiklan DSP Yahoo saat kami bersiap menghadapi masa depan dengan lebih sedikit cookie pihak ketiga. Sebagai bagian dari pendekatan kami, bersama dengan solusi eksklusif kami, kami secara aktif mengintegrasikan Attribution Reporting API dalam teknologi pengukuran Yahoo DSP. Kami yakin hal ini akan memberikan insight yang lebih mendalam kepada pengiklan tentang kampanye mereka dan dengan demikian akan lebih mengoptimalkan strategi mereka di masa mendatang."

    — Giovanni Gardelli
    Vice President of Ads Data Products, Yahoo

Mempelajari kemampuan pengukuran tambahan

Teknologi Privacy Sandbox dapat diterapkan di sejumlah kasus penggunaan pengukuran tambahan di luar pelaporan dan pengoptimalan atribusi. Misalnya, Shared Storage API dan Private Aggregation API dapat digunakan bersama untuk pengukuran jangkauan dan frekuensi, sehingga Anda dapat menyimpan tayangan iklan di browser dan membuat laporan ringkasan. Privacy Sandbox secara aktif mempelajari pendekatan pelaporan jangkauan dan frekuensi untuk perkiraan jangkauan per orang yang lebih andal.

Selain itu, perusahaan teknologi iklan dapat bereksperimen dengan Shared Storage API dan Private Aggregation API untuk pengukuran demografi, pengoptimalan materi iklan, pengujian A/B, dan lainnya. Sebaiknya Anda memberikan masukan saat kami mengembangkan kemampuan ini.

Masa depan pengukuran bersifat pribadi dan efektif

Teknologi, alat, dan tips yang telah kami bagikan hari ini adalah elemen dasar untuk inovasi di seluruh ekosistem teknologi iklan. Ekosistem tempat pemasar dapat terus mengukur performa mereka, perusahaan teknologi iklan dapat terus memberikan nilai yang kuat bagi klien mereka, dan pengguna merasa aman dalam pengalaman online mereka. Ekosistem tempat pengukuran dan privasi dapat berjalan bersama.

Jadi, dari mana Anda harus memulai?

  1. Identifikasi kebutuhan pengukuran Anda: Tentukan data dan insight spesifik yang Anda butuhkan.
  2. Riset ekosistem: Pelajari sumber data pengukuran Anda (model, platform, dan metodologi) serta pahami kekuatan dan batasan privasinya.
  3. Pelajari Privacy Sandbox: Pelajari teknologi dan bentuk pengembangannya melalui pengujian dan masukan. Baik Anda baru memulai atau mencari cara untuk meningkatkan kualitas diri, artikel ini akan membantu Anda. Bagikan kepada tim Anda dan buat rencana.
  4. Integrasikan dan analisis: Gabungkan teknologi Privacy Sandbox dengan sinyal lain untuk memaksimalkan insight.

Masa depan pengukuran telah tiba. Mulai sekarang juga.

Baca selengkapnya