A atribuição segura para privacidade evita o rastreamento do usuário

Quatro anos depois que a Apple quebrou a atribuição de aplicativos móveis no iOS 14.5, uma classe emergente de ferramentas de modelagem agregadas seguras à privacidade promete trazer de volta a visibilidade sem rastrear indivíduos.

A abordagem usa grandes conjuntos de dados anonimizados para inferir quais campanhas de publicidade, visualizações móveis e atividade de dispositivos cruzados levaram à receita.

É o método por trás do SkadNetwork da Apple, a medição de conversão integrada do Google (ICM), a medição de eventos agregados da Meta (AEM) e as ferramentas como a medição de agregados preditivos (PAM) da filial, uma empresa de marketing e medição.

“Os profissionais de marketing não precisam saber quem comprou algo – eles precisam saber o que impulsionou a venda”, disse Irina Bukatik, vice -presidente de produto da Branch. “A medição agregada preditiva lhes dá essa clareza de uma maneira que seja compatível, segura à privacidade e trabalhe em aplicativos e web”.

Por que isso importa

Os comerciantes que vendem através de vários canais – aplicativo móvel, site, loja física – sabem a importância de entender o impacto da publicidade nas vendas.

IOS da Apple Alterações em 2021 Criou pontos cegos, especialmente para rastrear usuários em dispositivos e canais.

Pam, AEM, ICM e sistemas semelhantes fecham essa lacuna de atribuição. Essas ferramentas de preservação de privacidade analisam grandes conjuntos de dados e estimam quais anúncios e pontos de contato provavelmente são responsáveis pelas conversões. Assim, os profissionais de marketing podem dizer se uma visualização móvel influenciou uma compra de desktop ou se um aplicativo instalar levou a repetir pedidos, tudo sem violar a privacidade.

O retorno é relativamente melhor alocação de orçamento, otimização de campanhas e confiança de que os gastos com anúncios estão indo para os canais que geram receita.

Como funciona

Em vez de capturar registros de cliques cliques vinculados a um comprador, esses sistemas compatíveis com privacidade coletam sinais de conversão a granel e os combinam com outros dados de campanha relevantes.

As ferramentas não rastreiam indivíduos e alguns adicionam “ruído” para obscurecer informações de identificação pessoal.

A partir daí, os modelos estatísticos procuram padrões que sugerem quais anúncios, canais ou pontos de contato provavelmente são responsáveis por uma venda.

O processo é probabilístico, o que significa que a ferramenta não sabe que um cliente específico viu um anúncio do Instagram antes de comprar, mas pode concluir, com um alto grau de confiança, que a campanha influenciou as vendas com base em tendências agregadas, explicou o Bukatik da filial.

Os modelos pesam vários fatores, presumivelmente incluindo:

• Tempo entre impressões e ações,
• Número de conversões após uma campanha,
• Comportamentos de dispositivos cruzados, como visualizações móveis e compras de desktop,
• Desempenho histórico da campanha em condições semelhantes.

Imagine as planilhas antigas de conexão com o ponto da escola primária que permitem rastrear a forma de um gato ou uma borboleta. iOS 14.5 e atualizações de privacidade semelhantes apagou alguns dos pontosmas matemática mais alta pode ajudar a completar a imagem.

Limites conhecidos

No entanto, a medição agregada não é um substituto perfeito para o rastreamento antigo, detalhado e no nível do usuário.

Existem limites para a precisão dos novos sistemas.

• Granularidade inferior. As ferramentas não possuem os detalhes no nível do usuário do rastreamento herdado. Os profissionais de marketing não podem seguir as viagens individuais do cliente de ponta a ponta, complicantes, retargetadas ou campanhas personalizadas.

• Atrasos de atribuição. Estruturas como o SkadNetwork da Apple geralmente atrasam os relatórios por razões de privacidade. O resultado são os ciclos de otimização lenta, forçando as equipes de marketing a esperar antes do orçamento realocando ou testando novos criativos.

• Limiar. Alguns sistemas ocultam dados de conversão de campanhas menores ou de nicho até atingirem um volume mínimo para evitar a identificação. Isso também atrasa as decisões orçamentárias e criativas.

Limitações como a granularidade inferior não são tão críticas quanto aparecem pela primeira vez. Como Bukatik observou, na maioria dos casos “O que um profissional de marketing quer saber não é se alguém clicou no anúncio do Facebook e comprou – é se o anúncio do Facebook dirigiu a compra”.

Adaptação

Para os comerciantes, a mudança contínua em direção à medição agregada que preserva a privacidade significa criar campanhas e processos de relatórios que funcionam nas restrições do sistema.

Comece concentrando -se em sinais maiores e mais significativos. Em vez de perseguir a atribuição granular, clique por clique em dispositivos, defina eventos de conversão claros que importam, como uma primeira compra, uma nova assinatura ou um pedido de repetição.

Considere essas métricas como os principais indicadores de desempenho. As ferramentas agregadas se destacam em medir ações de alto valor.

Invista em testes criativos e de público -alvo no nível da campanha. Um atraso nos relatórios pode exigir testes que dêem tempo suficiente para reunir resultados estatisticamente significativos. Evite exagerar nos dados iniciais.

Misture dados de primeira parte da sua plataforma de comércio eletrônico ou programa de fidelidade com relatórios agregados. Você não verá viagens individuais do clique do anúncio para a compra, mas a combinação de conjuntos de dados pode revelar elevador de canal, valor da vida útil do cliente e repetir o comportamento de compra.

Finalmente, aceite que a atribuição moderna é cada vez mais probabilístico. O objetivo não é precisão perfeita, mas confiança direcional – clareza suficiente para mudar o orçamento em direção aos canais, campanhas e plataformas que provavelmente gerarão crescimento lucrativo.