Atribuição multitoque (MTA, na sigla em inglês)

Visão geral do caso de uso

A atribuição de marketing é um método usado pelos anunciantes para determinar a contribuição das táticas de marketing e das interações subsequentes com anúncios para as vendas ou conversões.

Há vários tipos de modelos de atribuição, incluindo atribuição de primeiro e último ponto de contato, que são modelos de atribuição de ponto de contato único. Os modelos de atribuição de toque único atribuem 100% do crédito da conversão a um único ponto de contato na jornada do cliente. Na atribuição de primeiro ponto de contato, o crédito é atribuído ao primeiro ponto de contato. Na atribuição de último toque, o crédito é atribuído ao último ponto de contato antes da conversão. A atribuição também pode ser compartilhada em vários pontos de contato na jornada do cliente, em que o crédito é distribuído entre os diferentes pontos de contato. Isso é chamado de atribuição multitoque.

Sugerimos que os autores de chamadas de API avaliem primeiro a viabilidade da API Attribution Reporting para as necessidades do modelo de atribuição, embora a API esteja limitada a um modelo de atribuição de um único toque. Depois disso, sugerimos que eles leiam os documentos para desenvolvedores da API Shared Storage e das APIs Private Aggregation antes de ler este guia.

Implementação com cookies

As adtechs implementam vários modelos de atribuição multitoque usando cookies de terceiros. Os cookies podem rastrear usuários em diferentes visualizações e conversões.

1. Na impressão do anúncio, os cookies de terceiros são recuperados pela adtech. Esses cookies podem conter o ID do usuário e outras informações coletadas anteriormente.
2. Quando há uma conversão, as adtechs analisam o caminho de conversão e outros dados coletados para realizar a análise de atribuição.

3. As adtechs vão gerar o caminho de conversão usando sinais determinísticos e probabilísticos para criar um relatório de atribuição multitoque.

   

Solução do Sandbox de privacidade

A Shared Storage permite gravações ilimitadas de adtechs com acesso de leitura entre sites que preserva a privacidade. Usando o caminho e as dimensões coletadas das conversões, as adtechs podem usar diferentes tipos de modelos para atribuir contribuições a cada impressão de anúncio.

A API Private Aggregation é usada para gerar contribuições e criar relatórios de agregação. Essa é uma API de uso geral que pode ser usada em vários contextos. Os dados são encapsulados em "relatórios agregáveis", que são criptografados e só podem ser processados pelo "Aggregation Service". Durante o processamento, o serviço vai adicionar ruído e impor um limite para quantas vezes um relatório pode ser consultado. As adtechs podem usar a API Private Aggregation para receber um relatório agregado sobre qual caminho ou jornada um usuário converteu.

Para oferecer suporte à atribuição multitoque, as APIs Shared Storage e Private Aggregation podem ser usadas para esse caso de uso, já que permitem a captura de dados e a medição agregada de vários pontos de contato em um único navegador.

Solução detalhada

Para descrever a solução com mais detalhes, vamos mostrar um exemplo de jornada do usuário e anotar as etapas relevantes realizadas com as APIs do Sandbox de privacidade.

1. O usuário vê um anúncio em news.com → a adtech armazena o contexto da visualização do anúncio no armazenamento compartilhado com outras dimensões do usuário, incluindo o carimbo de data/hora da impressão.

2. O usuário vê outro anúncio em shoes.com → A adtech armazena o contexto da visualização do anúncio no armazenamento compartilhado como antes.

   

3. O usuário faz uma conversão ao fazer uma compra no site do anunciante → A adtech pode fazer referência ao contexto armazenado na Shared Storage para gerar um relatório de atribuição personalizado usando a API Private Aggregation.

   • A adtech precisa representar as impressões atribuídas na chave de agregação de 128 bits (também chamada de bucket). A AdTech pode representar esses pontos de contato de impressão como caminhos ou nós únicos.
     • Para usar os caminhos, a adtech pode criar uma chave com todos os pontos de contato no caminho de conversão do usuário. Por exemplo, se o usuário visualizou anúncios em news.com, shoes.com e shopping.com antes da conversão, a chave vai codificar o caminho completo "news|shoes|shopping" em uma única contribuição agregada.
     • Como alternativa, para usar nós, a adtech pode declarar contribuições agregadas separadas para cada ponto de contato de impressão no caminho de conversão do usuário. A adtech pode fazer referência ao contexto da impressão no Shared Storage para distribuir o crédito entre as impressões, por exemplo, 50% para a impressão mais recente e 25% para cada uma das duas impressões mais recentes.
   • Ao escolher entre caminhos e nós, as adtechs precisam considerar o trade-off entre ruído e utilidade. Para um volume fixo de impressões e atividades de conversão, quanto mais granulares forem os buckets de agregação, maior será a proporção de ruído na saída.
     • Com os caminhos, as adtechs também precisam decidir como tratar várias visitas (por exemplo, news → sports → news) e se a sequência de visitas é relevante. Para medir várias visitas e a sequência delas, as adtechs precisam usar buckets mais granulares, o que aumenta a proporção de ruído.
     • Comparativamente, o uso de nós será menos ruidoso, porque há menos valores para representar. As adtechs também podem considerar reduzir ainda mais essa cardinalidade categorizando os sites visitados.

4. A adtech agrupa os relatórios agregáveis recebidos e os processa com o serviço de agregação, que retorna um relatório de resumo.

   

   

Engajamento e compartilhamento de feedback

A proposta da API Shared Storage está em discussão e desenvolvimento e, portanto, está sujeita a mudanças.

Queremos saber sua opinião sobre a API Shared Storage.

• Proposta: analise a proposta detalhada.
• Discussão: participe da discussão em andamento para fazer perguntas e compartilhar seus insights.

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