يتجنب الإسناد الآمن للخصوصية تتبع المستخدم

بعد أربع سنوات من كسر Apple ، يعد Apple Asport App App في iOS 14.5 ، وهي فئة ناشئة من أدوات النمذجة الآمنة التي تتمتع بها الخصوصية تعد بإعادة الرؤية دون تتبع الأفراد.

يستخدم النهج مجموعات كبيرة من البيانات المجهولة لاستنتاج الحملات الإعلانية ، ووجهات النظر عبر الهاتف المحمول ، ونشاط الجهاز المتقاطع أدى إلى إيرادات.

إنها الطريقة التي تقف وراء SkadNetwork من Apple ، وقياس التحويل المتكامل من Google (ICM) ، وقياس الحدث المجمعة (AEM) ، وأدوات مثل القياس التجريبي التنبئي (PAM) من الفرع ، وشركة تسويق وقياس.

وقالت إيرينا بوكاتيك ، نائبة رئيس المنتج في فرع: “لا يحتاج المسوقون إلى معرفة من اشترى شيئًا ما – فهم بحاجة إلى معرفة ما الذي دفع البيع”. “يمنحهم القياس الكلي التنبئي هذا الوضوح بطريقة متوافقة ، وآمنة للخصوصية ، ويعمل عبر كل من التطبيق والويب.”

لماذا يهم

يعرف التجار الذين يبيعون من خلال قنوات متعددة – تطبيق الهاتف المحمول ، موقع الويب ، المتجر الفعلي – أهمية فهم تأثير الإعلان على المبيعات.

تم إنشاء تغييرات iOS من Apple في عام 2021 بقع عمياء ، خاصة لتتبع المستخدمين عبر الأجهزة والقنوات.

تغلق PAM و AEM و ICM والأنظمة المماثلة فجوة الإسناد هذه. تقوم أدوات الحفاظ على الخصوصية هذه بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتقدير الإعلانات ونقاط اللمس التي من المحتمل أن تكون مسؤولة عن التحويلات. وبالتالي ، يمكن للمسوقين معرفة ما إذا كان عرض الهاتف المحمول قد أثر على شراء سطح المكتب أو ما إذا كان تثبيت التطبيق قد أدى إلى تكرار أوامر ، كل ذلك دون انتهاك الخصوصية.

يعد المكافأة أفضل نسبيًا لتخصيص الميزانية ، وتحسين الحملة ، والثقة في أن الإنفاق على الإعلانات يذهب إلى القنوات التي تولد إيرادات.

كيف تعمل

بدلاً من التقاط سجلات النقر بنقرة بنقرة من المتسوق ، تجمع هذه الأنظمة المتوافقة مع الخصوصية إشارات التحويل بكميات كبيرة ودمجها مع بيانات الحملة الأخرى ذات الصلة.

لا تتبع الأدوات الأفراد ، ويضيف البعض “ضوضاء” لإخفاء معلومات التعريف الشخصية.

من هناك ، تبحث النماذج الإحصائية عن الأنماط التي تشير إلى الإعلانات أو القنوات أو نقاط اللمس التي من المحتمل أن تكون مسؤولة عن البيع.

هذه العملية احتمالية ، مما يعني أن الأداة لا تعرف أن عميلًا معينًا شهد إعلانًا على Instagram قبل الشراء ، ولكن يمكن أن يستنتج ، بدرجة عالية من الثقة ، أن الحملة أثرت على المبيعات بناءً على الاتجاهات الإجمالية ، أوضح Branch Bukatik.

تزن النماذج عدة عوامل ، بما في ذلك:

• الوقت بين الانطباعات والإجراءات ،
• عدد التحويلات بعد الحملة ،
• السلوكيات عبر الأجهزة مثل طرق عرض الأجهزة المحمولة ومشتريات سطح المكتب ،
• أداء الحملة التاريخي في ظل ظروف مماثلة.

تخيل أوراق عمل Connect-the-Dot القديمة من المدرسة الابتدائية التي تتيح لك تتبع شكل قطة أو فراشة. قامت iOS 14.5 وتحديثات الخصوصية المماثلة بمسح بعض النقاط ، لكن الرياضيات العليا يمكن أن تساعد في إكمال الصورة.

حدود معروفة

ومع ذلك ، فإن القياس المجمعة ليس بديلاً مثاليًا للتتبع القديم والمفصل على مستوى المستخدم.

هناك حدود لدقة الأنظمة الجديدة.

• انخفاض التفاصيل. تفتقر الأدوات إلى تفاصيل مستوى المستخدم للتتبع القديم. لا يمكن للمسوقين اتباع رحلات العملاء الفردية من طرف إلى طرف أو تعقيد حملات مستهدفة أو إعادة استهداف أو شخصية.

• تأخير الإسناد. غالبًا ما تؤخر الأطر مثل SkadNetwork من Apple لأسباب الخصوصية. والنتيجة هي دورات التحسين البطيئة ، مما يجبر فرق التسويق على الانتظار قبل إعادة تخصيص الميزانية أو اختبار الإبداع الجديد.

• عتبة. تخفي بعض الأنظمة بيانات التحويل من الحملات الأصغر أو المتخصصة حتى تصل إلى الحد الأدنى من الحجم لمنع تحديد الهوية. هذا أيضا يؤخر الميزانية والقرارات الإبداعية.

القيود مثل انخفاض التفاصيل ليست حرجة كما تظهر لأول مرة. كما أشار بوكاتيك ، في معظم الحالات ، “ما يريد المسوق معرفته ليس ما إذا كان شخص ما ينقر على إعلان Facebook واشترى – ما إذا كان إعلان Facebook قد قاد عملية الشراء”.

التكيف

بالنسبة للتجار ، فإن التحول المستمر نحو القياس المجمع للحفاظ على الخصوصية يعني بناء الحملات وعمليات الإبلاغ التي تعمل ضمن قيود النظام.

ابدأ بالتركيز على إشارات أكبر وأكثر جدوى. بدلاً من مطاردة الإسناد الحبيبي والنقر فوق الأجهزة ، قم بتعيين أحداث تحويل واضحة مهمة ، مثل عملية الشراء الأولى أو الاشتراك الجديد أو ترتيب تكرار.

النظر في هذه المقاييس كمؤشرات الأداء الرئيسية. تتفوق الأدوات المجمعة في قياس الإجراءات عالية القيمة.

استثمر في الاختبار الإبداعي والجمهور على مستوى الحملة. قد يتطلب التأخير في الإبلاغ اختبارات تعمل لفترة طويلة بما يكفي لجمع نتائج ذات دلالة إحصائية. تجنب المبالغة في رد الفعل للبيانات المبكرة.

امزج بيانات الطرف الأول من منصة التجارة الإلكترونية أو برنامج الولاء مع تقارير إجمالية. لن ترى رحلات فردية من الإعلان ، انقر إلى الخروج ، ولكن الجمع بين مجموعات البيانات يمكن أن يكشف عن رفع القناة ، وقيمة عمر العميل ، وتكرار سلوك الشراء.

أخيرًا ، قبول أن الإسناد الحديث متزايد الاحتمالات. الهدف ليس دقة مثالية ولكن الثقة الاتجاهية – وضوح كافية لتحويل الميزانية نحو القنوات والحملات والمنصات التي من المحتمل أن تولد نموًا مربحًا.