Возможно, компания Google и наложила паузу в прекращении использования сторонних файлов cookie, но остальным из нас это не обязательно.

Хотя этот последний отказ означает, что некоторые компании могут отложить поиск решения, вместо этого я опишу практические шаги, которые вы можете предпринять сегодня, чтобы протестировать альтернативные варианты таргетинга и измерения, чтобы успешно ориентироваться в будущем.

Текущий ландшафт измерений: проблемы и ограничения

В последние годы специалисты по контекстной рекламе столкнулись со многими проблемами, связанными с получением точных данных, в частности, с переходом на Google Analytics 4 (GA4). 

Модель на основе событий GA4, несмотря на свою эффективность, требует более сложной настройки и понимания по сравнению с ее предшественницей, Universal Analytics. Из-за этого изменения многим маркетологам приходится изо всех сил пытаться извлечь значимую информацию из своих данных.

Эту сложность усугубляют более широкие проблемы, связанные с конфиденциальностью, которые привели к снижению доступности и точности цифровой атрибуции.

Из-за ужесточения правил конфиденциальности, таких как GDPR и CCPA, а также запланированного поэтапного отказа от сторонних файлов cookie традиционные методы отслеживания поведения пользователей и определения конверсий подвергаются серьезной нагрузке. Эти изменения требуют фундаментального переосмысления того, как мы измеряем эффективность наших PPC-кампаний.

За пределами GA: триангуляция рентабельности инвестиций с помощью альтернативных методов измерения

Поскольку надежность традиционных инструментов измерения снижается, нам необходимо диверсифицировать наш подход к подтверждению рентабельности инвестиций. Полагаться исключительно на GA4 больше нецелесообразно.

Чтобы получить более широкое представление об эффективности маркетинга, мы должны понимать взаимодействие между различными каналами и их совокупное влияние на рентабельность инвестиций.

1. Инвестируйте в моделирование медиа-микса (МММ)

Одной из областей, которая возвращается, является использование решений для моделирования медиа-микса (МММ). Согласно отчету IAB о состоянии данных за 2024 год (требуется подписка), более 50 % брендов и 80 % цифровых агентств планируют инвестировать в MMM в 2024 году. 

МММ – это метод статистического анализа, позволяющий оценить влияние различных маркетинговых факторов на общую эффективность бизнеса. 

Анализируя совокупные данные по различным каналам, MMM может помочь определить эффективность каждого канала и то, как они взаимодействуют для увеличения продаж. Этот подход обеспечивает общее представление о эффективности маркетинга с учетом внешних факторов, таких как сезонность, экономические условия и активность конкурентов.

Когда дело доходит до внедрения MMM, маркетологи могут создавать индивидуальные модели или использовать готовые решения, такие как Meridian от Google или Robyn от Meta.

Хотя многие готовые решения MMM используют искусственный интеллект для заполнения пробелов в данных, специальные модели могут обеспечить более подробный и комплексный анализ, включающий более широкий спектр источников данных и переменных.

МММ — отличный способ оценить бюджеты на высоком уровне и ответить на вопрос, какие инвестиции на самом деле способствуют дополнительному росту.

2. Внедрить инкрементное тестирование

Тестирование приращения – это мощный метод подтверждения реальной рентабельности инвестиций путем измерения прироста, вызванного конкретной маркетинговой деятельностью.

Этот подход позволяет изолировать влияние ваших кампаний, различая конверсии, которые произошли бы естественным путем, и конверсии, вызванные вашими маркетинговыми усилиями.

Это помогает просмотреть конкретные кампании или мероприятия, в которых, возможно, две или три разные платформы заявили о себе за одну и ту же продажу.

Если вы используете Google Рекламу, вам стоит начать с функции повышения конверсий.

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More