การแปลง PPC ของคุณจะได้รับผลกระทบอย่างไรหากไม่มีการวัดความเป็นส่วนตัวเป็นอันดับแรก

ภายใน 12-15 เดือนข้างหน้า คุกกี้บุคคลที่สามจะเลิกใช้ผ่านช่องทางการตลาดดิจิทัล

ผู้โฆษณาที่เชี่ยวชาญรู้ดีว่าพวกเขาจำเป็นต้องเริ่มพัฒนาแผนเกมสำหรับอนาคตที่ปราศจากคุกกี้ แต่จะเกิดอะไรขึ้นกับผู้ที่ไม่ปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้

เหนือสิ่งอื่นใด นักการตลาดจะประสบกับการสูญเสียสัญญาณ ซึ่งจะส่งผลในทางลบต่อวิธีที่เราวัดประสิทธิภาพของแคมเปญ เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญเมื่อเวลาผ่านไป สร้างผู้ชมสำหรับการกระจายโฆษณา และขับเคลื่อนการเติบโตภายในช่องทางดิจิทัลของเรา

การเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมทางทะเลที่ได้รับความสนใจอย่างมากคือการเลิกใช้คุกกี้ของบุคคลที่สามใน Google Chrome

แน่นอนว่าเบราว์เซอร์อื่นๆ รวมถึง Microsoft Edge, Apple Safari และ Mozilla Firefox ได้จำกัดคุกกี้ของบุคคลที่สามไว้ก่อนหน้านี้ Chrome มีความสำคัญมากกว่าเพียงเพราะส่วนแบ่งการตลาด

SimilarWeb เพิ่งเปิดตัวการศึกษาที่แสดงให้เห็นว่า Chrome เป็นเบราว์เซอร์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลกด้วยการเข้าชมเว็บ 62%

สรุปจากบทความก่อนหน้าของฉัน Google Chrome จะเลิกใช้คุกกี้ติดตามของบุคคลที่สามประมาณไตรมาสที่ 3 ปี 2566 นั่นคือกรอบเวลาโดยประมาณสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ แต่ทำให้เรามีเป้าหมายเพื่อให้แน่ใจว่าแคมเปญการตลาดดิจิทัลของเราจะพร้อม

นี่อาจดูเหมือนอนาคตอันไกลโพ้น แต่โซลูชันการวัดผลจำนวนมากที่จำเป็นในการแทนที่ฟังก์ชันการทำงานของคุกกี้ของบุคคลที่สามอาจต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากจากทีมพัฒนา

การสนับสนุนประเภทนี้มักจะต้องจัดลำดับความสำคัญสองสามรอบในแผนงานของโครงการ

การเริ่มต้นในอีกสองสามเดือนข้างหน้าจะเป็นประโยชน์ในระยะยาว

มองอย่างนี้: ตัวตนในอนาคตของคุณจะขอบคุณสำหรับการคิดไตร่ตรองและเชิงรุก!

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อนักการตลาดไม่สร้างกรอบการวัดผลใหม่

กว่าสองทศวรรษที่ผ่านมา นักการตลาดได้ใช้คุกกี้ของผู้เผยแพร่บุคคลที่สามเพื่อติดตามประสิทธิภาพสื่อของพวกเขา วิธีนี้ไม่สมบูรณ์แบบ แต่เป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐานที่คาดว่าจะพัฒนาขึ้นอย่างมากในช่วง 12-15 เดือนข้างหน้า

จากมุมมองของการตลาดดิจิทัล ผลกระทบที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งคือการสูญเสียการวัด Conversion การสูญเสียข้อมูลประสิทธิภาพนี้รวมถึงการขาย การสมัคร การซื้อ รายได้ และตัวชี้วัดการมีส่วนร่วมอื่นๆ เนื่องจากการกระทำเหล่านั้นมักจะถูกจำกัด

หากนักการตลาดไม่พัฒนาแนวทางการวัดผล บัญชีของพวกเขาก็จะพึ่งพา Conversion แบบจำลองที่อิงตามอัลกอริทึม

การเปิดใช้งานระบบอัตโนมัติภายใน PPC ได้สำเร็จมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการขับเคลื่อนผลลัพธ์ในเชิงบวก

องค์ประกอบอัลกอริทึมที่มีศักยภาพมากที่สุดอย่างหนึ่งคือการเสนอราคาอัจฉริยะ อัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนการเสนอราคาแบบราคาต่อหนึ่งการกระทำ (CPA) และผลตอบแทนจากค่าโฆษณา (ROAS) จำเป็นต้องมีสัญญาณข้อมูลที่ชัดเจนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

ข้อมูลที่ป้อนอัลกอริทึมเหล่านี้ต้องเชื่อถือได้ เพื่อให้บัญชีได้รับการปรับให้เหมาะสมกับการกระทำที่มีคุณค่ามากที่สุด และข้อมูล Conversion นี้จำเป็นต้องมีปริมาณมากพอที่จะขับเคลื่อนการเรียนรู้ของเครื่อง

การสูญเสียข้อมูลหมายความว่าอัลกอริธึมการเสนอราคาจะทำงานไม่ถูกต้อง ซึ่งจะส่งผลให้ประสิทธิภาพ PPC ลดลง มาพยายามหลีกเลี่ยงสิ่งนี้กัน!

การแปลงเพิ่มเติมจะถูกสร้างแบบจำลองอัลกอริทึมอันเป็นผลมาจากการสูญเสียสัญญาณ

มีความเสี่ยงมากเกินไป (เช่น เงิน) สำหรับแพลตฟอร์มโฆษณา เช่น Google และ Microsoft ที่จะปล่อยให้นักการตลาดไม่มีทางเลือกอื่นในการรับข้อมูลที่สูญหายกลับคืนมา

เมื่อนักการตลาดสร้างกรอบการวัดผลใหม่ผ่าน Enhanced Conversions (EC), Google Analytics 4 หรือเครื่องมือวัด Conversion ออฟไลน์ จะถือเป็น Conversion ที่สังเกตได้

การผสมผสานระหว่างข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งกับข้อมูลที่จับคู่กับผู้ใช้ (EC) เกิดขึ้นจากการดำเนินการที่ลงทะเบียนไว้โดยผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ของเรา

พยายามรวบรวมข้อมูลการแปลงที่สังเกตได้มากที่สุด

ทางเลือกอื่นคือ Modeled Conversions ใน Google และ Smart Goals ใน Microsoft Ads ตาม Google การแปลงแบบจำลองคือ:

“เมื่อ Google แสดง Conversion แบบจำลองใน Google Ads เรากำลังคาดการณ์ว่าจะมีการระบุแหล่งที่มาของ Conversion ในกรณีส่วนใหญ่ Google จะได้รับการโต้ตอบกับโฆษณาและ Conversion ออนไลน์ แต่ไม่มีการเชื่อมโยงระหว่างทั้งสอง การสร้างแบบจำลองที่เราทำคือการสร้างแบบจำลองว่าการโต้ตอบกับโฆษณาของ Google ทำให้เกิด Conversion ออนไลน์หรือไม่ ไม่ใช่ว่าจะมี Conversion เกิดขึ้นหรือไม่”

แม้หลังจากการเปลี่ยนแปลงความเป็นส่วนตัวในวงกว้างเหล่านี้ Google จะยังคงได้รับข้อมูลจำนวนมหาศาลต่อผู้ใช้หนึ่งราย: ประวัติการค้นหา ประวัติการท่องเว็บ และกิจกรรมออนไลน์อื่น ๆ เมื่อมีคนลงชื่อเข้าใช้บัญชี Google ของพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้ใช้ที่ลงชื่อเข้าใช้อยู่ใน ทรัพย์สินของ Google

Google จะไม่สามารถติดตั้งพิกเซลการติดตามสำหรับผู้ใช้รายนั้นโดยเฉพาะได้ แต่ควรมีข้อมูลเพียงพอที่จะคาดการณ์อัลกอริทึมว่าการโต้ตอบของสื่อใดทำให้เกิด Conversion สำหรับผู้ลงโฆษณา

Microsoft Ads กำลังทำงานในเวอร์ชันของการสร้างแบบจำลองการแปลง ผลิตภัณฑ์นี้เรียกว่า เป้าหมายสมาร์ท

ตามที่ไมโครซอฟต์:

“เป้าหมายที่ชาญฉลาดใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง Microsoft Advertising เพื่อระบุเซสชันที่ดีที่สุดบนเว็บไซต์ของคุณ หากคุณตั้งค่าแท็ก UET อย่างถูกต้อง เป้าหมายสมาร์ทจะตรวจสอบเซสชันเว็บไซต์ของคุณทั้งหมด และพิจารณาว่าเซสชันใดที่ถือเป็น 'การแปลง' เป้าหมายสมาร์ทใช้สัญญาณหลายอย่างเพื่อระบุ Conversion สัญญาณบางอย่างที่ใช้ ได้แก่ ระยะเวลาเซสชัน จำนวนหน้าต่อเซสชัน ตำแหน่ง อุปกรณ์ และเบราว์เซอร์”

โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งเหล่านี้คล้ายกับ Conversion แบบจำลองของ Google พวกเขาทั้งคู่พึ่งพาการเรียนรู้ของเครื่องในวงกว้างเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้และปฏิกิริยาที่อาจเกิดขึ้นต่อการเปิดรับสื่อที่ต้องเสียค่าใช้จ่าย

นักการตลาดจำเป็นต้องให้สัญญาณเพิ่มเติมจำนวนมากเพื่อสร้าง Conversion โดยประมาณให้ถูกต้องที่สุด

ด้วยการสูญเสียข้อมูลระดับผู้ใช้ การแปลงแบบจำลองจะเป็นส่วนหนึ่งของภาพรวมการวัดผลในปี 2023

สิ่งนี้นำเรากลับไปสู่การสร้างกรอบการทำงานที่แข็งแกร่งสำหรับการจัดหาข้อมูล Conversion ที่สังเกตได้ภายในแพลตฟอร์ม ซึ่งจะช่วยแจ้งอัลกอริทึมของ Modeled Conversion

นักการตลาดมีเวลาและกลวิธีในการสร้างกรอบการวัดผลแบบใหม่

โอกาสในการสร้างกรอบการวัดผลของคุณใหม่อาจดูน่ากังวล แต่คุณมีเวลาสองสามไตรมาสถัดไปในการพิจารณาว่าโซลูชันใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับคุณและธุรกิจของคุณ

ตอนนี้เป็นเวลาที่จะเริ่มประเมินกระบวนการปัจจุบันของคุณ ทบทวนกลยุทธ์การวัดผลใหม่ที่มีอยู่ในปัจจุบัน และเริ่มสร้างแผน

ในบทความที่แล้ว เราได้วางรากฐานสำหรับ ความ หมายของการเปลี่ยนแปลงนี้สำหรับภูมิทัศน์ด้านการตลาดดิจิทัลและ เวลา ที่ควรจะเกิดขึ้นโดยประมาณ บทความนี้ได้กล่าว ถึงสาเหตุ ที่การปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จำเป็นต้องมีความสำคัญเชิงกลยุทธ์

ครั้งต่อไป เราสามารถเริ่มร่างแผนใน การ สร้างกรอบการวัดผลและผู้ชมที่เน้นความเป็นส่วนตัวสำหรับปี 2023 ได้อย่างไร

ความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นความคิดเห็นของผู้เขียนรับเชิญและไม่จำเป็นต้องเป็น Search Engine Land ผู้เขียนพนักงานอยู่ที่นี่