12 ноября 2024 г.
Джолин Яо
Менеджер по продукту, руководитель отдела измерений в Privacy Sandbox
Будущее измерений уже наступило, и оно основано на конфиденциальности. Маркетологам нужны эффективные измерения для понимания и оптимизации эффективности, а компаниям, работающим в сфере рекламных технологий, — для оптимизации решений и демонстрации ценности своим клиентам.
Но поскольку конфиденциальность пользователей выходит на первый план, традиционные методы измерения развиваются. Компании в рекламной экосистеме изучают новые сигналы, такие как собственные данные, и инновационные технологии, такие как API Privacy Sandbox Attribution Reporting, Private Aggregation и Shared Storage.
В этой публикации блога рассказывается о том, как Privacy Sandbox для веб-сайтов позволяет рекламным компаниям оценивать эффективность рекламы, обеспечивая при этом конфиденциальность пользователей. Мы обсудим, как работают эти технологии, и предложим практические шаги для раскрытия их полного потенциала. Вдохновляйтесь реальными примерами компаний, использующих эти инструменты для максимальной эффективности, и найдите ресурсы, которые помогут вам быть в курсе последних достижений.
Эффективное измерение с меньшим количеством межсайтовых идентификаторов
Давайте начнём с основ измерения, сохраняющего конфиденциальность. Хорошая новость заключается в том, что конфиденциальность и эффективные измерения рекламы могут сосуществовать. Для получения точной информации и принятия обоснованных решений маркетологам и поставщикам рекламных технологий необходимы надёжные данные, отражающие общие тенденции и не искажённые выбросами. Этот подход уважает конфиденциальность пользователей, поскольку не опирается на информацию на индивидуальном уровне.
Чтобы это стало возможным, Privacy Sandbox использует следующие методы.
Агрегация
Данные объединяются по многим пользователям, чтобы показать общие тенденции, не раскрывая при этом информацию об отдельных пользователях.
Шум
К результатам измерений добавляются рандомизированные данные, или шум, что затрудняет идентификацию отдельных пользователей, но при этом позволяет получить ценную информацию об общей эффективности рекламы. Влияние шума (соотношение сигнал/шум) можно настраивать с помощью таких рычагов, как объём агрегированных данных о пользователях, используемых для отчёта, или количество полученных отчётов на уровне событий.
Шифрование и доверенные среды выполнения (TEE)
Конфиденциальные данные пользователя шифруются в браузере и обрабатываются на безопасных, доверенных серверах для предотвращения несанкционированного доступа.*
*Для службы агрегации
Задержки времени
Отчёты могут быть отложены, чтобы затруднить привязку конкретных действий к отдельным пользователям, что дополнительно повышает конфиденциальность. Мы понимаем, что не существует универсального решения для измерения, и стремимся предоставлять настраиваемые инструменты, отвечающие уникальным потребностям вашего бизнеса, не жертвуя при этом конфиденциальностью. Подробнее об адаптации этих инструментов читайте в разделе «Если вы готовы к повышению уровня» ниже.
Понимание и оптимизация эффективности рекламы
Маркетологи используют отчёты об атрибуции для анализа эффективности рекламы и оптимизации кампаний. Им необходимо знать, какие объявления стимулируют ценные действия, какие стратегии покупки наиболее эффективны и как оценить рентабельность инвестиций. Платформы DSP используют эти же данные для построения моделей, которые прогнозируют, какие объявления, скорее всего, будут эффективны, и делают ставки на лучшие места размещения для своих клиентов.
Используя гибкие возможности отчетности API Attribution Reporting, компании, работающие в сфере рекламных технологий, могут точно настраивать свои модели ставок и предоставлять маркетологам надежные возможности отчетности и оптимизации, одновременно защищая информацию на индивидуальном уровне.
Атрибуция отчетности: как это работает
Шаг первый: Когда кто-то просматривает или нажимает на рекламу на веб-сайте, событие регистрируется браузером/устройством.
Шаг второй: Если пользователь взаимодействует с сайтом рекламодателя, конверсия регистрируется браузером/устройством.
Отчеты на уровне событий обеспечивают наглядное представление отдельных событий рекламы, которые приводят к конверсиям (например, показ X привел к конверсии типа A).
Сводные отчеты предоставляют подробную и гибкую сводную отчетность по эффективности (например, кампания X дала окупаемость затрат на рекламу в размере 100 долларов США).
Если вы только начинаете
- Ознакомьтесь с отчётами на уровне событий API Attribution Reporting. Этот режим отчётности обеспечивает отслеживание отдельных событий рекламы, приводящих к конверсиям.
- Далее изучите сводные отчёты API Attribution Reporting для получения агрегированной информации об эффективности по количеству и ценности конверсий. Этот режим отчётности, создаваемый с помощью Aggregation Service , обеспечивает дополнительную гибкость, выходящую за рамки отчётов на уровне событий, позволяя отслеживать больше типов конверсий и получать информацию о конверсии.
Если вы готовы повысить свой уровень
- Адаптируйте отчёты к уникальным потребностям каждого рекламодателя с помощью гибких настроек на уровне событий . Это включает в себя возможность отслеживать больше типов конверсий и настраивать время и количество получаемых отчётов.
- Изучите подходы к повышению соотношения сигнал/шум в сводных отчетах путем:
- Понимание того, как работает шум в сводных отчетах , и изучение подходов к работе с шумом .
- Использование Noise Lab для изучения и оценки различных стратегий управления шумом.
- Интеграция с отладочными отчетами позволит проводить тестирование и устранение неполадок в ваших отчетах.
- Реализуйте кроссплатформенную атрибуцию для повышения точности отчетов по веб-сайтам и приложениям.
- Рассмотрите возможность объединения данных из режимов отчётности на уровне событий и сводных отчётов для получения более полного представления с улучшенным соотношением сигнал/шум и наглядностью показателей. Узнайте, как Google Ads подходит к этому вопросу, а также к другим передовым методам настройки, в серии из двух частей ( Часть первая , Часть вторая ). Ознакомьтесь с обнадеживающими первыми результатами здесь .
Подробнее о компаниях, работающих в сфере рекламных технологий, которые используют эти инструменты сегодня
- Basis Technologies использует API измерения Privacy Sandbox для разработки решений, которые расширяют возможности рекламодателей по оценке эффективности рекламных кампаний, уделяя первостепенное внимание конфиденциальности пользователей. Мы модифицировали нашу рекламную разметку и пиксели конверсий, чтобы API отчётности по атрибуции отправлял нам отчёты на уровне событий, которые мы интегрировали в наши потоки данных отчётности по конверсиям. Предоставляя нашим рекламодателям возможность легко настраивать API отчётности по атрибуции, мы помогаем отрасли лучше подготовиться к будущему с меньшим количеством сторонних файлов cookie.
— Ян Тридер
Вице-президент по продуктам (DSP), Basis Technologies - Мы считаем, что API Attribution Reporting может стать ключевым источником данных для измерений и оптимизации, потенциально более масштабным, чем при использовании файлов cookie. Итерации и совершенствование API Privacy Sandbox возможны только благодаря постоянному тестированию, к которому маркетологи могут и должны подключиться уже сейчас, на благо как своих кампаний, так и всей отрасли в целом.
— Джон Гулдинг
Директор по глобальной стратегии, MiQ - «Наша цель — предоставить рекламодателям Yahoo DSP комплексные данные и аналитику, готовясь к будущему с меньшим количеством сторонних файлов cookie. В рамках нашего подхода, наряду с нашими собственными решениями, мы активно интегрируем API Attribution Reporting в технологию измерения Yahoo DSP. Мы уверены, что это позволит рекламодателям получить более глубокое представление о своих кампаниях и, таким образом, более эффективно формировать будущие стратегии».
— Джованни Гарделли
Вице-президент по рекламным продуктам Yahoo
Изучение дополнительных возможностей измерения
Технологии Privacy Sandbox могут применяться в ряде дополнительных вариантов измерения, помимо отчётности по атрибуции и оптимизации. Например, API общего хранилища и частного агрегирования можно использовать совместно для измерения охвата и частоты , что позволяет сохранять показы в браузере и формировать сводные отчёты. Privacy Sandbox активно изучает подходы к отчётности по охвату и частоте для более надёжного приближения к охвату на человека.
Кроме того, компании, работающие в сфере рекламных технологий, могут экспериментировать с API общего хранилища и частного агрегирования для демографических измерений , оптимизации креативов, A/B-тестирования и многого другого. Мы призываем вас делиться своими отзывами по мере развития этих возможностей.
Будущее измерений – это одновременно конфиденциальность и эффективность.
Технологии, инструменты и советы, которыми мы поделились сегодня, служат основой для инноваций в экосистеме рекламных технологий. Экосистема, в которой маркетологи могут продолжать измерять свою эффективность, рекламные компании — предоставлять своим клиентам ценные услуги, а пользователи чувствуют себя в безопасности онлайн. Экосистема, в которой измерения и конфиденциальность процветают вместе.
Так с чего же начать?
- Определите ваши потребности в измерениях: определите, какие именно данные и информация вам нужны.
- Исследуйте экосистему: изучите источники данных измерений (модели, платформы и методологии) и определите их сильные и слабые стороны с точки зрения конфиденциальности.
- Погрузитесь в мир Privacy Sandbox : изучите технологии и скорректируйте их развитие с помощью тестирования и обратной связи. Независимо от того, только начинаете ли вы или ищете способы повысить свой уровень, эта статья поможет вам. Поделитесь ею со своими командами и разработайте план.
- Интеграция и анализ: объединяйте технологии Privacy Sandbox с другими сигналами, чтобы получить максимальную информацию.
Будущее измерений уже здесь. Начните сегодня!
Читать далее
- Найти документацию по обзору Attribution Reporting for Web