Google a fourni des détails essentiels sur ses solutions de confidentialité et de mesure dans son manuel de marketing numérique. Le manuel de marketing numérique arrive à point nommé au milieu des attentes continues et en constante évolution des consommateurs en matière de confidentialité et des réglementations imminentes telles que l’interdiction du Montana TikTok et l’AMERICA Act. Dans le guide de 31 pages, Google décrit les mises à jour indispensables pour les annonceurs qui affecteront la façon dont les performances sont mesurées et comment se connecter avec les consommateurs de manière significative. Le playbook présente comment différents acteurs clés, tels que les spécialistes du marketing, les agences et les cadres, jouent un rôle essentiel dans l’avenir de la publicité tout en gardant la confidentialité au premier plan.
Établir des relations avec les données de première partie
La première section du playbook de Google est consacrée à l’élaboration d’une stratégie de données de première partie. Google souligne l’importance de fournir un échange de valeur significatif et approprié pour renforcer les relations avec les clients. Une partie de l’établissement de la confiance dans la capture de données de première partie consiste à donner au consommateur le contrôle de ses informations. C’est là qu’intervient la politique de transparence du suivi des applications (ATT) d’Apple pour les applications iOS. Les annonceurs doivent examiner la politique ATT et déterminer la meilleure action pour le consentement dans leurs applications iOS. Un autre élément essentiel d’une stratégie de données de première partie consiste à intégrer des sources et des plates-formes de données, telles qu’une plate-forme CRM, dans les outils de publicité et de mesure de Google, tels que Google Ads et Google Analytics.
Outils et plates-formes pour une mesure précise
Dans le 2e chapitre du manuel de marketing numérique, Google décrit les domaines d’apprentissage essentiels :
- Créer une base de balisage solide
- Mesure de conversion plus précise avec des données de première partie et l’apprentissage automatique
- Connecter et intégrer plusieurs sources de données à Ads Data Hub
- Mesure d’applications axée sur la confidentialité
- La transition vers Google Analytics 4 pour la mesure
- À quoi ressemble l’avenir de la mesure
Balisage sur tout le site
Sans surprise, les campagnes de marketing ont été de plus en plus difficiles à suivre le succès. La solution de Google ? Adoptez une solide infrastructure de balisage sur tout le site. Google propose de nombreuses options pour le balisage sur l’ensemble du site, notamment :
- La balise Google
- Gestionnaire de balises Google
- Google Gestionnaire de balises 360
Pour plus de confidentialité et de sécurité, le balisage côté serveur est disponible pour les deux versions de Google Tag Manager.
Modélisation des conversions
Google s’est également adapté aux modifications de la confidentialité en introduisant des conversions améliorées pour le Web. Ce type de suivi des conversions permet aux balises du site de collecter des données de première partie (après le consentement de l’utilisateur), qui sont ensuite envoyées à Google. Google associe les données hachées aux comptes Google connectés pour attribuer les conversions appropriées aux annonces de recherche et YouTube. C’est alors qu’intervient la modélisation de la conversion. Selon Google, la modélisation des conversions restera un élément clé de leurs solutions de mesure. La modélisation de la conversion utilise l’apprentissage automatique pour capturer et croiser les différents signaux pour de meilleures performances. Google a déclaré dans le playbook : Dans la mesure du possible, nous intégrons directement la modélisation des conversions dans les produits publicitaires de Google, de sorte que vous trouverez automatiquement ces données modélisées dans votre colonne de rapport sur les conversions. Cela vous donne un aperçu des conversions que vous n’auriez pas enregistrées autrement, telles que les restrictions de plateforme limitant l’utilisation de cookies tiers ou d’autres identifiants. Ads Data Hub pour les spécialistes du marketing utilise BigQuery pour agréger les données de première partie et les associe aux données des campagnes publicitaires Google au niveau des événements. Il garantit également que les données personnelles des utilisateurs sont protégées par des contrôles de confidentialité et ne sont jamais disponibles pour les annonceurs.
Application axée sur la confidentialité et mesure GA4
Après le déploiement de la politique ATT d’Apple, les spécialistes du marketing doivent donner la priorité à la mise en œuvre de la mesure des conversions sur l’appareil et de Google Analytics pour Firebase SDK pour leurs applications. La mesure des conversions sur l’appareil permet aux interactions des utilisateurs avec les annonces d’application de correspondre aux conversions d’application, le tout sans que l’identification de l’utilisateur ne quitte l’appareil de l’utilisateur. Le SDK Firebase peut être ajouté aux applications Android et iOS, permettant des capacités de mesure multiplateformes. Pour répondre aux attentes en matière de confidentialité, Google Analytics 4 a avancé l’apprentissage automatique pour aider à combler les lacunes en matière de données client. Cela inclut la conversion et la modélisation comportementale au sein de la propriété GA4. Par défaut, le modèle de conversion basé sur les données est automatiquement utilisé. Cependant, les annonceurs peuvent modifier les modèles par défaut.
Mises à jour du bac à sable de confidentialité
Introduit pour la première fois en 2019, le Privacy Sandbox continue d’évoluer. Les solutions de balises de Google sont conçues pour s’intégrer à l’API Privacy Sandbox Attribution Reporting. Cela signifie que l’API de création de rapports ne rapportera des informations que d’une manière qui ne partage pas les caractéristiques d’identité du consommateur. Les annonceurs peuvent s’attendre à davantage de données agrégées concernant le suivi des conversions.
Utilisation de Platform Insights pour stimuler la croissance
Le dernier chapitre du manuel de marketing numérique de Google se concentre sur l’action en utilisant les deux premiers chapitres. Il décrit :
- Comment engager les audiences propriétaires à grande échelle
- Utiliser l’IA pour découvrir de nouveaux publics
- Rester à jour sur les changements de confidentialité
Grâce aux données de première partie, les spécialistes du marketing peuvent adopter le ciblage par liste de clients pour toucher les utilisateurs sur les propriétés Google telles que la recherche, Gmail, YouTube et Shopping. Les données propriétaires fonctionnent bien avec les modèles d’enchères intelligentes de Google pour optimiser le retour sur investissement. Pour étendre la portée en dehors des audiences de données propriétaires, les spécialistes du marketing peuvent utiliser les audiences Google qui regroupent une variété de signaux à l’aide de l’IA pour atteindre les audiences cibles. Ces signaux comprennent :
- Informations démographiques
- Centres d’intérêt basés sur l’activité sur le Web et les applications
- Contexte lors des enchères en temps réel
L’API Topics de Privacy Sandbox prend désormais en charge les publicités basées sur les intérêts, ce qui signifie que le navigateur d’un utilisateur peut faire la lumière sur les intérêts de l’utilisateur sans suivre l’activité spécifique du site.
Résumé
Le manuel de marketing numérique de Google résume de nombreuses annonces faites au cours des 6 à 12 derniers mois. Que les spécialistes du marketing aient déjà mis en place une stratégie de confidentialité ou qu’ils ne fassent que commencer, le guide est un excellent point de départ. Obtenez le playbook complet de Google ici. Image en vedette : KorArkaR/Shutterstock