Comprendere le conversioni modellate di Facebook: la chiave per sbloccare una migliore misurazione in un mondo post-cookie
Pubblicato: 2022-06-04Ormai, tutte le principali piattaforme pubblicitarie digitali hanno offerto alcune indicazioni sull'impatto previsto delle recenti modifiche alla privacy di Apple con iOS 14.5 e versioni successive, soprattutto la funzione App Tracking Transparency (ATT).
Facebook ha reagito più duramente, accusando Apple di danneggiare le piccole imprese e eliminando gradualmente la sua finestra di attribuzione di 28 giorni per gli annunci prima ancora che l'aggiornamento fosse rilasciato.
Mentre l'impatto iniziale di iOS 14.5+ (che è stato lanciato a fine aprile) sia per i marketer che per i dati presentati è stato minimo, tutto sta cambiando: pochi giorni prima della conferenza WWDC di Apple all'inizio di giugno, i tassi di adozione sono prevedibilmente saliti a oltre il 60% e quel numero dovrebbe presto raggiungere la massa critica.
Gli esperti di marketing hanno speculato sull'impatto che ciò avrà sugli annunci di Facebook, mettendo in discussione tutto, dall'accuratezza dei dati sulle prestazioni alla capacità di trovare pubblico. Ma veniamo ai compiti principali: quello che tutti vogliono sapere è se il servizio di annunci algoritmici di Facebook sarà in grado di funzionare in modo altrettanto efficace con meno dati.
La chiave per sbloccare misurazioni accurate: conversioni modellate
Un modo per riempire i potenziali spazi vuoti nel percorso del cliente e valutare accuratamente l'efficacia degli investimenti di marketing è attraverso la modellazione di conversione. Ed è esattamente ciò che Facebook sta iniziando a utilizzare.
Che cos'è la modellazione di conversione?
La modellazione delle conversioni si riferisce all'uso dell'apprendimento automatico per quantificare l'impatto delle tue attività di marketing quando i dati di conversione non possono essere misurati, a causa delle restrizioni di tracciamento sui dispositivi iOS o dei punti ciechi dovuti al comportamento di acquisto cross-device.
Le conversioni modellate utilizzano dati aggregati e resi anonimi per stimare le conversioni che piattaforme pubblicitarie come Facebook o Google non sono in grado di osservare direttamente, fornendo un rapporto più completo delle conversioni rispettando il consenso dell'utente.
Perché la modellazione delle conversioni è così importante in questo momento?
I modelli di conversione consentono ai professionisti del marketing di misurare in modo più efficace il successo lungo il percorso del cliente e ottimizzare le prestazioni laddove i dati di conversione potrebbero essere parziali o mancanti. Ecco come:
- Misurazione e reportistica: gli esperti di marketing che sfruttano la modellazione possono tenere meglio conto del numero totale di conversioni che hanno avuto luogo per comprendere con precisione l'impatto del marketing e mantenere un'offerta di alta qualità che prevenga l'offerta insufficiente o eccessiva.
- Ottimizzazione e prestazioni: senza modellazione, i metodi di ottimizzazione devono operare su dati parziali, risultando potenzialmente in prestazioni meno efficienti. Con le conversioni modellate, le piattaforme possono imparare da dati più rappresentativi, portando a stime e risultati migliori.
In questo momento, è probabile che la tua azienda stia perdendo un sottoinsieme significativo di individui che sono meno raggiungibili a causa delle modifiche di iOS. La modellazione risolve il problema fornendo all'algoritmo più dati per garantire che i tuoi annunci vengano offerti alle persone giuste al momento giusto.
Poiché i tassi di esclusione raggiungono la massa critica, le conversioni modellate saranno una priorità assoluta per i professionisti del marketing che cercano di sbloccare un quadro più completo del comportamento dei consumatori nel rispetto della privacy degli utenti.
Cosa c'è di nuovo con le conversioni modellate su Facebook?
In risposta alle enormi modifiche al monitoraggio di Apple, Facebook ora modellerà per la prima volta i dati di conversione per aiutare a migliorare la consegna e le prestazioni dell'algoritmo degli annunci.
Quindi cosa significa questo per te?
In precedenza, gli utenti che si ritiravano venivano conteggiati solo in una finestra di clic di 1 giorno anziché in una finestra di visualizzazione di 1 giorno di clic di 7 giorni. Ciò significa che un utente che ha effettuato un acquisto dopo una finestra di clic di 1 giorno non sarebbe stato preso in considerazione nell'algoritmo di Facebook quando sta scoprendo quali persone includere in un pubblico perché Facebook non riconoscerebbe affatto di aver effettuato un acquisto.
Facebook ha recentemente inviato un nuovo aggiornamento per selezionare gli inserzionisti che dettagliano tre modifiche al modo in cui ora monitora eventi e conversioni. Dei tre cambiamenti, uno spicca come il più monumentale: 
Ora, gli esperti di marketing sono in grado di "modellare" il comportamento degli utenti esclusi per ottenere informazioni dettagliate su ciò che stanno facendo nella finestra di visualizzazione di 1 giorno di clic di 7 giorni e, in definitiva, aiutare a rimodellare e riconfigurare lo strumento di apprendimento automatico di Facebook con più dati completi ed efficaci.
Quello che sappiamo finora sulle conversioni modellate di Facebook
Con le modifiche all'ATT, Facebook non può più utilizzare identificatori alternativi (ad es. indirizzi IP) per archiviare i dati sulle attività Web e app di terze parti degli utenti esclusi insieme ai loro account Facebook o Instagram. Queste restrizioni hanno portato alcuni inserzionisti di Facebook a vedere riduzioni dei dati sul rendimento segnalati nell'interfaccia utente (in particolare, aumento dei CPA e riduzione del ritorno sulla spesa pubblicitaria ).
Aggiungendo le conversioni stimate nelle sue finestre di attribuzione di 7 giorni di clic e visualizzazione di 1 giorno, Facebook può aiutare i professionisti del marketing a tenere conto dei dati persi e fornire una visione più accurata delle prestazioni sulla base di stime modellate.
Ecco cosa sappiamo finora sulla nuova soluzione di misurazione di Facebook:
- Viene utilizzato per stimare le conversioni non osservabili solo su dispositivi iOS
- Le tecniche di modellazione utilizzano dati aggregati come conversioni storiche e conversioni su cui Facebook ha ancora visibilità per stimare il numero totale di conversioni guidate dalla piattaforma, quindi tenere conto dei tassi di conversione inferiori degli utenti esclusi per evitare un'inflazione eccessiva
- I risultati riportati non includeranno le conversioni modellate nei casi in cui Facebook non dispone di dati sufficienti per effettuare stime sul rendimento delle campagne
I modelli di conversione non sono nuovi alla pubblicità digitale: Google lo fa da sempre
Che tu te ne sia reso conto o meno, la modellazione delle conversioni è una cosa consolidata nel marketing, infatti, probabilmente la stai già utilizzando.
Questo perché Google modella le conversioni da anni e probabilmente tu (o la tua controparte sul lato della ricerca) le utilizzerete nei rapporti, per prendere decisioni e per costruire la vostra strategia di ricerca a pagamento.
Nel tempo, la metodologia di Google si è lentamente spostata da un approccio deterministico incentrato sui cookie verso un approccio modellistico probabilistico che stiamo vedendo ora. All'inizio di aprile, il gigante della ricerca ha introdotto la modellazione delle conversioni tramite la modalità di consenso per aiutare i professionisti del marketing a preservare ulteriormente le capacità di misurazione online utilizzando un approccio incentrato sulla privacy.
La modalità di consenso è stata creata tenendo conto che gli utenti senza consenso convertono a una velocità inferiore, come mostrato nell'esempio seguente: 
Secondo Google, la modellazione delle conversioni tramite Consent Mode può aiutare a ripristinare oltre il 70% dei percorsi di conversione da clic sugli annunci persi a causa di limitazioni dei dati.
Dovresti essere preoccupato per la sovrastima di Facebook sulle conversioni modellate?
In breve, no.
Pensaci: Facebook ha un interesse acquisito nel far funzionare le conversioni modellate. Se sovrastimano i dati modellati e finiscono completamente fuori bersaglio, rischiano di perdere la fiducia (e gli affari) dei loro inserzionisti, il che è qualcosa che non metteranno a rischio a tutti i costi.
In effetti, per rendere i rapporti sulle conversioni il più affidabili possibile, Facebook ha implementato nuove annotazioni metriche per evidenziare dove è possibile utilizzare la modellazione per tenere conto di determinate conversioni. Prevedono inoltre di includere i dati modellati solo quando hanno informazioni sufficienti per modellare con sicurezza.
Azioni che puoi intraprendere per prepararti
Con le implicazioni a lungo termine di iOS 14 (e le sue modifiche dirette al monitoraggio tra app mobili e desktop) ancora in sospeso, è fondamentale che i marketer digitali si adattino e si adattino il prima possibile. Ecco alcuni passaggi chiave che puoi intraprendere ora per prepararti in modo proattivo.
Passaggi di base che dovresti già avere in atto:
- Verifica il tuo dominio su Facebook: per configurare gli eventi di conversione, Facebook deve verificare il tuo dominio utilizzando i passaggi descritti nel Centro assistenza di Facebook .
- Sfrutta la gestione degli eventi aggregati di Facebook: per misurare gli eventi web di persone che usano iOS 14.5 e versioni successive, configura correttamente gli eventi web in modo che le soluzioni di modellazione di Facebook possano elaborarli.
Il passo successivo cruciale per aiutarti a prepararti per il futuro:
- Diventa uno dei primi ad adottare l'API di conversione di Facebook: come spiega Facebook, "l' API di conversione di Facebook consente agli inserzionisti di inviare eventi Web e offline dai loro server direttamente a Facebook. Gli eventi del server sono collegati a un pixel e vengono elaborati come gli eventi del pixel del browser. Ciò significa che gli eventi del server vengono utilizzati per la misurazione, il reporting e l'ottimizzazione allo stesso modo degli eventi dei pixel del browser". Incoraggiamo gli inserzionisti a implementare l'API Conversions oltre al pixel di Facebook per una visibilità completa della canalizzazione e una condivisione dei dati più affidabile.