Планы Google и обновление от Apple означают, что данные о действиях пользователей в интернете становятся все более защищенными от рекламодателей. А маркетологи, которые и так должны учитывать требования регламентов по защите персональных данных, столкнутся с новыми сложностями при оценке эффективности рекламных кампаний. После отмены сторонних cookie-файлов и выхода iOS 14.5, где трекинг не будет включен по умолчанию,точность некоторых инструментов значительно пострадает. В этой статье мы разберем, как последние изменения повлияют на различные подходы к оценке эффективности маркетинга и каким решениям следует отдать предпочтение чтобы обеспечить рост бизнеса.

Компания Google объявила, что к 2023 году намерена отказаться от сторонних файлов cookie в своем браузере Chrome, а в Firefox 86 уже есть функция полной защиты cookie (Total Cookie Protection). Новости по теме есть и у другого технологического гиганта: Apple выпустила обновление iOS 14.5 с измененными настройками конфиденциальности. В предыдущих версиях доступ к идентификатору IDFA предоставлялся по умолчанию, теперь же можно запретить приложениям отслеживать ваши данные. Этим уже воспользовались 88% пользователей iOS 14.5 во всем мире, что привело к негативной реакции со стороны Facebook и снижению расходов на рекламу.Бюро интерактивной рекламы (IAB) не могло оставить незамеченными такие перемены и подготовило руководство для рекламодателей, которое поможет им справиться с возникающими сложностями. Ниже приведены основные выводы и рекомендации из их статьи.

Омниканальная атрибуция (MTA)

Больше всего от нововведений пострадает омниканальная атрибуция и другие инструменты для оценки эффективности кампаний, основанные на атрибуции.

MTA присваивает точкам касания на пути клиента различную значимость в плане влияния на конверсию. Она позволяет получать аналитику по кампаниям практически в реальном времени, но при этом нередко завышает реальную эффективность цифровых каналов. Хотя некоторые атрибуционные модели могут анализировать кампании, где конверсии происходят не только онлайн, они не учитывают влияние наружной рекламы или кабельного ТВ, взаимного влияния каналов друг на друга и нерекламные факторы. У этого инструмента и так достаточно ограничений, а после отмены сторонних cookie-файлов станет невозможно отследить весь путь к покупке и уникальные посещения сайта, так как больше половины рекламных платформ, поставщиков данных и владельцев рекламного инвентаря и т.д. используют сторонние cookie-файлы. Можно использовать упрощенные модели атрибуции (Last Touch), но они не позволяют адекватно оценить кампанию в которой задействовано больше трех каналов.

Благодаря сторонним cookie-файлам получается создать единый идентификатор пользователя из адреса электронной почты, номера телефона и других данных. Без них отследить путь клиента возможно только если рекламная кампания не выходит за рамки закрытой экосистемы (walled garden), а такое практикуется редко. Поэтому следует рассмотреть альтернативные способы идентификации пользователей.

Чтобы в новых условиях оптимизировать использование MTA маркетологам нужно:

• использовать новые способы идентификации пользователей;
• использовать API на стороне сервера, чтобы не зависеть от браузера;
• использовать большие панели данных, которые соответствуют законам и положениям о конфиденциальности;
• добавить шум к данным чтобы предотвратить идентификацию отдельных пользователей (это немного повлияет на точность результатов, но такой компромисс позволяет продолжать использовать данные);
• включить в свой арсенал аналитических инструментов и другие решения.

Что касается оценки таких факторов, как уникальные пользователи, охваты и частота показа рекламы, этот подход все еще сильно зависит от файлов cookie. На аналитику рекламы в приложениях они не влияют, так как там используются постоянные идентификаторы, но из-за последнего обновления от Apple и такую оценку будет провести невозможно, если пользователь не даст согласие на отслеживание своих действий. В долгосрочной перспективе понадобится решение для универсальной идентификации, а пока следует начать собирать пользовательские данные через собственное приложение.

Эти значительные перемены перевернут рынок рекламы с ног на голову, но все-таки существуют инструменты, которые практически не подвергнутся их влиянию и по-прежнему смогут показывать точные результаты.

Просматриваемость рекламы, безопасность бренда, верификация рекламы и аудитории

Для оценки этих цифровых метрик не нужны сторонние файлы-cookie, поэтому определить, просмотрено ли объявление, настоящий человек или бот просмотрел рекламу и перешел по ссылке будет по-прежнему легко. Однако эти показатели сами по себе не позволяют увидеть, эффективна ли реклама, так что потребуется дальнейший анализ. Для обеспечения безопасности бренда, можно использовать контекстное таргетирование: это подход размещения рекламы, в котором онлайн контент анализируется чтобы определить, подходит ли он для данного бренда. В любом случае инструменты для оценки вышеперечисленных метрик будут нормально функционировать даже без сторонних файлов cookie.

Исследования бренда

Исследования бренда включают ряд инструментов для оценки брендовых метрик (знание, предпочтение, намерение совершить покупку, и т.д.). Для сбора подобных данных обычно используется анкетирование. Несмотря на то, что необходимо использовать сторонние cookie-файлы чтобы понять, просмотрел ли пользователь объявление, существуют альтернативные способы верификации просмотра рекламы. А в долгосрочной перспективе рекламодателям следует проводить опросы прямо на сайте, тогда можно будет использовать основные cookie-файлы для взаимодействия с владельцами рекламного инвентаря и вендорами и получить особый доступ к необходимым данным.

Эксперименты

С помощью этого инструмента можно оценить вклад рекламы в дополнительный прирост продаж, сравнивая тестовую и контрольную группы. Контролируемые эксперименты можно применять для оценки как цифровых, так и традиционных медиа, и даже для определения влияния каналов друг на друга. Отмена сторонних cookie-файлов снизит качество результатов, а также появятся пробелы в данных по продажам. Чтобы справиться с этой сложностью, рекламодателям следует отдать приоритет собственным данным, работать с аналитическими партнерами и проводить сложные геоэксперименты.

Моделирование маркетингового микса

Как видно на рисунке ниже, в MMM используются статистические методы для прогнозирования продаж или других бизнес-показателей на основе различных медийных и немедийных факторов. МММ учитывает все, что влияет на продажи: онлайн- и офлайн-рекламу, контролируемые и неконтролируемые факторы (даже COVID-19).

Чтобы построить модель, вам потребуются исторические данные о маркетинговых активностях и целевых KPI за три года. Сегодня MMM можно применять для оценки кросс-медийных кампаний и взаимного влияния разных рекламных каналов. Собрав максимально полный набор данных высокого качества, вы сможете измерить финансовый вклад каждого рекламного канала в медиамиксе. Будь то programmatic реклама или напрямую покупаемые медиа, еженедельные данные о просмотрах для моделирования могут предоставлять рекламные серверы, и файлы cookie для этого не нужны. Самое главное для получения точных измерений — тщательно очистить и проверить данные.

Из всех инструментов, упомянутых в статье, только моделирование маркетингового микса гарантирует полную и точную оценку эффективности маркетинговых активностей даже после вступления в силу обновлений от Apple и Google.

AdoptoMedia предлагает современную MMM систему с элементами искусственного интеллекта, которая позволяет создавать модели за считанные минуты и автоматически обновлять их при получении новых данных. А когда в системе появляются фактические данные, отчеты по кампаниям визуализируются в виде дашбордов. Наша гибкая платформа легко интегрируется в существующую ИТ-инфраструктуру компании, и  после внедрения вы сможете управлять ею самостоятельно, так как она проста в эксплуатации. Все наши алгоритмы моделирования доступны клиенту, модели проходят более 20 статистических тестов, а данные тщательно очищаются и проверяются. Мы помогли  клиентам из таких секторов, как финансы, фармацевтика, телекоммуникации, FMCG добиться кратного роста за счет оптимального распределения бюджета, успешно запустить новые продукты и увеличить долю рынка.С AdoptoMedia вы сможете увеличить ROMI, снизить CAC, анализировать данные с помощью сценариев «что, если» и понять, что в вашем медиамиксе действительно работает, а что можно оптимизировать.