11 nov 2024
In sintesi
- MiQ ha lanciato test indipendenti dell'API Attribution Reporting per valutare la sua efficacia per i casi d'uso di misurazione delle conversioni e sviluppare funzionalità di misurazione accurate e rispettose della privacy.
- I tester hanno scoperto che l'API Attribution Reporting ha registrato l'85% degli stessi utenti unici che hanno completato una conversione rispetto ai cookie di terze parti e un ulteriore 3,7% che i cookie di terze parti non hanno acquisito.
- In qualità di esperti nel settore del cloud, MiQ ha implementato report di riepilogo in un Trusted Execution Environment basato su cloud per mantenere i segnali senza il monitoraggio di terze parti. Sebbene questa iniziativa sia nelle prime fasi di test, ha già contribuito a scalare i test dei report sull'attribuzione e ha fornito informazioni sui nuovi processi di implementazione per i professionisti del marketing che utilizzano gli ambienti di esecuzione attendibili.
Miglioramento delle funzionalità di targeting e misurazione nel rispetto della privacy
MiQ è un fornitore di media programmatici globale che offre campagne, analisi e soluzioni di rendimento complete a brand e agenzie. Man mano che l'ecosistema pubblicitario entra in una nuova era della privacy online, MiQ ha riconosciuto la necessità di sistemi alternativi che non si basano su cookie di terze parti e ha iniziato a integrare le API Privacy Sandbox per consentire soluzioni accurate e rispettose della privacy per misurare l'efficacia degli annunci.
Ciò ha portato il team di MiQ a esplorare i casi d'uso lato acquisto dell'API, tra cui lo sfruttamento degli indicatori dell'API Attribution Reporting per l'ottimizzazione e la pertinenza degli annunci, insieme a soluzioni proprietarie e di partner per valutare l'efficacia della tecnologia per i report a livello di evento e la misurazione delle conversioni.
Test dell'API Attribution Reporting per la misurazione degli eventi
Poiché la tecnologia proprietaria esistente di MiQ utilizza già dati attenti alla privacy, tra cui dati proprietari, dati del browser e ID incentrati sulla privacy, per la segmentazione del pubblico, i tester erano ben attrezzati per integrare Attribution Reporting e utilizzare le API Privacy Sandbox per creare una soluzione di misurazione cross-DSP.
L'analisi indipendente dei report sull'attribuzione di MiQ ha utilizzato i dati di sei brand in quattro mercati diversi per valutare le funzionalità di misurazione dell'API. Man mano che i test procedevano, il team ha riscontrato limitazioni della privacy con i report a livello di evento che dovevano essere prese in considerazione, tra cui la perdita di dati e l'aumento del rumore. Hanno scoperto di dover limitare la campagna a una conversione ad alta priorità per utente per ridurre efficacemente il rumore senza distorcere i risultati. Dopo aver esaminato il feedback degli stakeholder dell'ecosistema, il team di Privacy Sandbox ha deciso di rilasciare le configurazioni flessibili a livello di evento, che consentono ai tester di personalizzare Attribution Reporting in base alle loro esigenze.
La perdita di dati e la disponibilità dei dispositivi si sono rivelate sfide più complesse. I tester di MiQ hanno notato che l'API era presente solo in circa il 25% delle impressioni degli annunci, il che potrebbe essere attribuito a una serie di fattori, tra cui le limitazioni delle norme relative alla fornitura dell'API Attribution Reporting su iOS. Hanno anche scoperto che i cookie hanno registrato l'11% in più di persone che hanno effettuato conversioni uniche rispetto ad Attribution Reporting quando vengono eseguiti su un browser Chrome idoneo. Questi fattori hanno portato a un'ipotesi di lavoro che indicava come causa principale il ritardo di sette giorni nella generazione dei report preconfigurato, una configurazione che tutela la privacy e mira a limitare la possibilità di ricreare un identificatore cross-site a livello utente. Per risolvere il problema, MiQ ha riconfigurato il proprio approccio di misurazione per ottimizzare l'API Attribution Reporting, mantenendo comunque un elevato livello di precisione della misurazione.
Risultati e punti da ricordare
I test di MiQ hanno rilevato che l'API Attribution Reporting ha registrato l'85% degli stessi convertitori unici dei cookie e un ulteriore 3,7% che i cookie non hanno acquisito. Poiché i report a livello di evento acquisiscono la stessa ricchezza di dati dei pixel di conversione legacy, questo si è rivelato un set di dati altamente valido. Sebbene MiQ abbia concluso che è necessaria una combinazione di report a livello di riepilogo ed evento per modellare con precisione il ROI effettivo di una campagna, l'azienda si è detta ottimista in merito alla fattibilità delle API Attribution Reporting per comprendere l'impatto degli annunci sui risultati aziendali e ottimizzare i modelli di offerta.
In qualità di esperti nel settore del cloud, MiQ ha anche iniziato a implementare report di riepilogo utilizzando il servizio di aggregazione in un Trusted Execution Environment basato su cloud per mantenere i segnali senza il monitoraggio di terze parti. Questa iniziativa è nelle prime fasi di test e contribuirà a fornire informazioni sulle risorse per i futuri tester.
MiQ considera Attribution Reporting una delle tante soluzioni efficaci che i professionisti del marketing possono utilizzare in combinazione per ottenere i migliori risultati delle campagne. In futuro, MiQ e il team di Privacy Sandbox incoraggiano vivamente i professionisti del marketing e le agenzie a partecipare ai test e a condividere il loro feedback.