El desempeño de adentro de la propaganda socia a la búsqueda en un planeta sin cookies

A lo largo de años, los expertos del marketing digital fueron bendecidos con cookies de otros y la aptitud de efectuar un rastreo exacto de la participación; ha facilitado la vida y la actividad de reportes de la campaña es realmente simple. Este enfoque nos dejó ver de forma fácil cuántas conversiones contribuyeron Misión, Criteo o un influencer con un esfuerzo mínimo. Pero la eventual desaparición de las cookies de otros necesita datos de participación precisos para asegurar que el cambio a nuevos identificadores sea lo mucho más simple viable. No obstante, por ignorancia o por conveniencia, varios anunciantes todavía ven los valores como bastante positivos y de forma ciega optimistas.

Contando tus pollos antes que se transformen

Si tomamos Fb por servirnos de un ejemplo, no tienen forma de entender exactamente en qué medida sus servicios contribuyeron a una conversión. Existen muchas maneras de generar números muy inflados, como múltiples puntos de contacto y una conversión relacionada con múltiples canales, o aun imprecisiones de falsos positivos. O sea especialmente alarmante para esos que forman parte en un remarketing intensivo apoyado en clientes precedentes que han visitado o interactuado con un lugar. Debe hacerse el interrogante: en el momento en que trabaja con métricas imprecisas, ¿el remarketing verdaderamente contribuirá a conversiones auxiliares o sencillamente atribuirá clicks a campañas que no desarrollan capital?

A los humanos nos atrae facilitar las cosas, singularmente los modelos complejos. Piensa lo complicada que es una visita a tu página: consigues una sesión conectada a un usuario, que tiene presente múltiples atributos como la edad, el género, la localización, los intereses y su actividad de hoy en tu portal web. Entonces se mandan los datos del usuario respectivo. , por poner un ejemplo, a Google plus Ads en una lista de remarketing.

La lista de remarketing asimismo da una variable destacable tratándose de entender las conversiones. Los clientes de Fb y Google plus no son 1: 1, en tanto que un usuario de Google plus de forma frecuente comienza sesión en mucho más gadgets y navegadores que el usuario promedio de Fb. Puede conseguir una conversión de un dispositivo que Google plus ha relacionado al mismo usuario, al paso que Fb puede no tener ninguna información.

Con cada usuario que visita su portal web, llena las listas de remarketing. Estas listas de remarketing crean «me agrada» en Fb y «me agrada» en Google plus. Estos «dobles» tienen la posibilidad de ser increíblemente útiles pues, si bien el tráfico de un canal se puede atribuir a cero o ninguna conversión, de todos modos podrían contribuir a hacer los «dobles» mucho más efectivos en Google plus Ads, que entonces tienen la posibilidad de producir un sinnúmero de conversiones. bajo valor.

Identifique datos que le asistan a eludir la sobreatribución

Todos y cada uno de los sacrificios de optimización automatizados, así sea la optimización del presupuesto de la campaña (CBO) o el CPA propósito, dependen de los datos. Cuantos mucho más datos dé a las máquinas, mejores desenlaces conseguirá. Cuanto mucho más enormes sean sus listas de remarketing, mucho más funcionales van a ser sus campañas automatizadas/capaces en Google plus. O sea lo que provoca que el valor del usuario sea tan multifacético y también impresionantemente complejo, aun en el momento en que ignoras la impresión procesable de un aviso.

Con esta increíble dificultad, requerimos un modelo de atribución que verdaderamente logre representar los datos de participación sin inflar o menospreciar las conversiones de una campaña. No obstante, más allá de que probablemente halla varios modelos correctos para generar los desenlaces mucho más precisos, debe recordarse que la atribución es inherentemente imperfecta. Como usuarios, comprendemos que las acciones que conducen a conversiones en nuestra vida personal son múltiples, con tantas cosas que no se tienen la posibilidad de seguir lo bastante para atribuirlas. Más allá de que la atribución puede no ser impecable, es fundamentalmente la mejor herramienta libre y puede volverse considerablemente más útil en el momento en que se aplica adjuntado con otros puntos de datos.

El último modelo de atribución de clicks indirectos

Tratándose de eludir la sobrecarga de datos, el modelo de atribución mucho más fácil es un último click no directo. Con este modelo, se ignora todo el tráfico directo y todo el crédito de conversión se destina al último canal en el que logró click el cliente, lo que impide que las conversiones se atribuyan por fallo a múltiples puntos de contacto. Es un modelo fácil que considera solo el mínimo importante que aun de este modo consigue solucionar los inconvenientes de asignación excesiva siendo fácil. Así mismo, los expertos en marketing tienen la posibilidad de medir el efecto, en vez de conceder unas partes de la conversión a distintas campañas o canales. Verdaderamente es un enfoque muy sencilla; fundamentalmente, «Si hacemos esto x, ¿incrementa esto y?». Evidentemente, como todos y cada uno de los modelos de atribución, el enfoque del último click no directo tiene sus problemas. Primeramente, no es una solución especial de contribución excesiva o deficiente, pero es un enfoque de manera fácil replicable y estratégicamente sólido que ofrece datos fiables donde puede medir todo en un solo sitio.

En todo caso, la desaparición tardía de las cookies de otros precisamente está ocasionando que varios reevalúen sus metodologías de propaganda digital. Por el momento, los comerciantes proactivos proseguirán intentando encontrar identificadores de intimidad que brinden resoluciones elecciones. Los datos primarios tienen la posibilidad de desempeñar un papel más esencial si se puede conseguir el permiso del usuario de forma fiable. Mientras que aguardamos la transición, clasificar los datos y conseguir enfoques precisos y fiables para la atribución ha de ser una prioridad.

Por consiguiente, asegurar la precisión de estos datos es indispensable. Esto se puede conseguir asegurándose de que no haya disconformidades entre los clicks y las sesiones, al tiempo que todas y cada una de las webs se rastrean con precisión. En sepa de un rastreo automático, los UTM asimismo tienen que emplearse para efectuar un rastreo de todas y cada una de las campañas y, si es viable, el rastreo debe efectuarse del lado del servidor. Al final, los expertos en marketing tienen que evaluar su rastreo con Tag Assistant y asegurarse de no hacer sesiones repetidas o perder métricas a lo largo de la sesión. En último término, cuando la cookie de otros se regresa totalmente obsoleta, la dirección donde se mueven los expertos en marketing se va a decidir en último término por los datos, que han de ser lo mucho más precisos viable.

Torkel Ohman es la CTO y cofundadora de Amanda AI. Responsable de hacer Amanda AI, con su experiencia en datos/análisis, Torkel corrobora todos y cada uno de los puntos profesionales del producto, asegurando que todas y cada una de las cuentas de publicidad funcionen sin inconvenientes.

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