Înțelegerea conversiilor modelate de Facebook: cheia pentru a debloca o măsurare mai bună într-o lume post-cookie
Publicat: 2022-06-04Până acum, fiecare platformă publicitară digitală importantă a oferit câteva îndrumări cu privire la impactul așteptat al modificărilor recente ale Apple privind confidențialitatea cu iOS 14.5 și versiuni ulterioare – cel mai important, caracteristica App Tracking Transparency (ATT).
Facebook a reacționat cel mai puternic, acuzând Apple că dăunează întreprinderilor mici și că și-a eliminat treptat fereastra de atribuire de 28 de zile pentru reclame chiar înainte ca actualizarea să fie lansată.
În timp ce impactul inițial al iOS 14.5+ (care a fost lansat la sfârșitul lunii aprilie) atât asupra agenților de marketing, cât și asupra datelor prezentate a fost minim, totul se schimbă: cu doar câteva zile înainte de conferința WWDC a Apple de la începutul lunii iunie, ratele de adoptare au crescut probabil la peste 60% - și se așteaptă că acest număr va atinge în curând masa critică.
Specialiștii în marketing au speculat cu privire la impactul pe care îl va avea acest lucru asupra reclamelor Facebook, punând la îndoială totul, de la acuratețea datelor de performanță până la capacitatea de a găsi audiențe. Dar să trecem la sarcinile principale: ceea ce toată lumea vrea să știe este dacă serviciul de reclame algoritmice de la Facebook va putea rula la fel de eficient cu mai puține date.
Cheia pentru a debloca măsurarea precisă: conversiile modelate
O modalitate de a completa golurile potențiale din călătoria clientului și de a evalua cu exactitate eficacitatea investițiilor de marketing este prin modelarea conversiilor. Și exact asta începe să folosească Facebook.
Ce este modelarea conversiei?
Modelarea conversiilor se referă la utilizarea învățării automate pentru a cuantifica impactul eforturilor dvs. de marketing atunci când datele de conversie nu pot fi măsurate, fie din cauza restricțiilor de urmărire pe dispozitivele iOS, fie din cauza punctelor moarte din comportamentul de cumpărare pe mai multe dispozitive.
Conversiile modelate folosesc date agregate și anonimizate pentru a estima conversiile pe care platformele publicitare precum Facebook sau Google nu le pot observa direct, oferind un raport mai complet al conversiilor dvs., respectând consimțământul utilizatorului.
De ce este atât de importantă modelarea conversiilor în acest moment?
Modelarea conversiilor le permite specialiștilor în marketing să măsoare mai eficient succesul pe parcursul călătoriei clienților și să optimizeze performanța acolo unde datele de conversie pot fi parțiale sau lipsesc. Iată cum:
- Măsurare și raportare: agenții de marketing care folosesc modelarea pot lua în considerare mai bine numărul total de conversii care au avut loc pentru a înțelege cu exactitate impactul marketingului și pentru a menține o licitare de înaltă calitate, care împiedică licitarea insuficientă sau supralicitarea.
- Optimizare și performanță: Fără modelare, metodele de optimizare trebuie să funcționeze pe date parțiale, ceea ce poate duce la o performanță mai puțin eficientă. Cu conversii modelate, platformele pot învăța din date mai reprezentative, ceea ce duce la estimări și rezultate mai bune.
În acest moment, afacerea dvs. este probabil să rateze un subset semnificativ de persoane care sunt mai puțin accesibile din cauza modificărilor iOS. Modelarea abordează această problemă prin furnizarea algoritmului de mai multe date pentru a se asigura că anunțurile dvs. sunt difuzate persoanelor potrivite la momentul potrivit.
Pe măsură ce ratele de renunțare ating o masă critică, conversiile modelate vor fi o prioritate de top pentru agenții de marketing care doresc să deblocheze o imagine mai completă a comportamentului consumatorilor, respectând în același timp confidențialitatea utilizatorului.
Ce este nou cu conversiile modelate pe Facebook?
Ca răspuns la schimbările masive de urmărire ale Apple, Facebook va modela acum datele de conversie pentru prima dată pentru a ajuta la îmbunătățirea difuzării și a performanței algoritmului publicitar.
Deci, ce înseamnă asta pentru tine?
Anterior, utilizatorii care au renunțat erau numărați doar într-o fereastră de clic de 1 zi, mai degrabă decât într-o fereastră de clic de 7 zile, vizionare de 1 zi. Aceasta înseamnă că un utilizator care a făcut o achiziție după o fereastră de clic de 1 zi nu va fi luat în considerare în algoritmul Facebook atunci când își dă seama ce persoane să includă într-o audiență, deoarece Facebook nu ar recunoaște deloc că a făcut o achiziție.
Facebook a trimis recent o nouă actualizare pentru a selecta agenți de publicitate, detaliind trei modificări ale modului în care urmărește acum evenimentele și conversiile. Dintre cele trei modificări, una se remarcă ca fiind cea mai monumentală: 
Acum, specialiștii în marketing pot „modeliza” comportamentul utilizatorilor renunțați pentru a obține o perspectivă asupra a ceea ce fac în fereastra de vizualizare de 7 zile, de 1 zi și, în cele din urmă, să contribuie la remodelarea și reconfigurarea instrumentului de învățare automată al Facebook cu mai multe date complete și eficiente.
Ce știm până acum despre conversiile modelate de Facebook
Odată cu modificările ATT, Facebook nu mai poate folosi identificatori alternativi (de exemplu, adrese IP) pentru a stoca datele despre activitățile de pe web și din aplicații ale utilizatorilor renunțați alături de conturile lor de Facebook sau Instagram. Aceste restricții i-au determinat pe unii agenți de publicitate Facebook să vadă reduceri ale datelor de performanță raportate în interfața de utilizare (în special, CPA-uri crescute și scăderea rentabilității cheltuielilor publicitare ).
Adăugând conversii estimate în ferestrele sale de atribuire a clicurilor de 7 zile și a vizualizării de 1 zi, Facebook poate ajuta agenții de marketing să contabilizeze datele pierdute și să ofere o imagine mai precisă a performanței pe baza estimărilor modelate.
Iată ce știm până acum despre noua soluție de măsurare a Facebook:
- Este folosit pentru a estima conversiile neobservabile numai pe dispozitivele iOS
- Tehnicile de modelare folosesc date agregate, cum ar fi conversiile istorice, precum și conversiile pe care Facebook încă are vizibilitate pentru a estima numărul total de conversii generate de platformă, apoi iau în considerare ratele de conversie mai scăzute ale utilizatorilor renunțați pentru a evita suprainflația.
- Rezultatele raportate nu vor include conversii modelate în cazurile în care Facebook nu are suficiente date pentru a face estimări despre performanța campaniilor
Modelarea conversiilor nu este o noutate în publicitatea digitală: Google a făcut acest lucru pentru totdeauna
Indiferent dacă ți-ai dat seama sau nu, modelarea conversiilor este un lucru consacrat în marketing – de fapt, probabil că îl folosești deja.
Acest lucru se datorează faptului că Google a modelat conversiile de ani de zile, iar dvs. (sau omologul dvs. din partea căutării) le utilizați probabil în raportare, pentru a lua decizii și pentru a vă construi strategia de căutare plătită.
De-a lungul timpului, metodologia Google s-a îndepărtat încet de la o abordare deterministă care se învârte în jurul cookie-urilor către o abordare modelată probabilistică pe care o vedem acum. La începutul lunii aprilie, gigantul căutării a introdus modelarea conversiilor prin Modul Consimțământ pentru a-i ajuta pe marketerii să-și păstreze și mai mult capabilitățile de măsurare online, folosind o abordare care priorizează confidențialitatea.
Modul de consimțământ a fost creat cu înțelegerea faptului că utilizatorii fără consimțământ fac conversie la o rată mai mică, așa cum se arată în exemplul de mai jos: 
Potrivit Google, modelarea conversiilor prin Modul Consimțământ poate ajuta la restabilirea a peste 70% din călătoriile de la clic pe anunț până la conversie pierdute din cauza restricțiilor de date.
Ar trebui să fiți îngrijorat de supraraportarea de către Facebook a conversiilor modelate?
Pe scurt, nu.
Gândiți-vă: Facebook are un interes personal în a face conversiile modelate să funcționeze. Dacă raportează în exces cu privire la datele modelate și sfârșesc complet dezamăgiți, riscă să piardă încrederea (și afacerea) agenților de publicitate – ceea ce nu vor pune în pericol cu niciun preț.
De fapt, pentru ca raportarea conversiilor să fie cât mai robustă posibil, Facebook a lansat noi adnotări de valori pentru a evidenția locurile în care modelarea poate fi utilizată pentru a contabiliza anumite conversii. De asemenea, intenționează să includă date modelate numai atunci când au suficiente informații pentru a modela cu încredere.
Acțiuni pe care le puteți lua pentru a vă pregăti
Având în vedere implicațiile pe termen lung ale iOS 14 (și modificările sale directe ale urmăririi aplicațiilor mobile și desktop) încă în aer, este vital ca agenții de marketing digital să se adapteze și să se adapteze cât mai curând posibil. Iată câțiva pași cheie pe care îi puteți face acum pentru a vă pregăti în mod proactiv.
Pași de bază pe care ar trebui să-i aveți deja în aplicare:
- Verificați-vă domeniul pe Facebook: pentru a configura evenimentele de conversie, Facebook trebuie să vă verifice domeniul utilizând pașii descriși în Centrul de ajutor Facebook .
- Utilizați gestionarea agregată a evenimentelor de la Facebook: pentru măsurarea evenimentelor web de la persoane care folosesc iOS 14.5 sau versiuni ulterioare, configurați -vă evenimentele web corect, astfel încât soluțiile de modelare ale Facebook să le poată procesa.
Următorul pas crucial pentru a vă ajuta să vă pregătiți pentru viitor:
- Deveniți unul dintre cei care adoptă timpuriu Facebook Conversions API: așa cum explică Facebook, „ Facebook Conversions API permite agenților de publicitate să trimită evenimente web și offline de pe serverele lor direct către Facebook. Evenimentele de server sunt legate de un pixel și sunt procesate ca evenimentele de pixeli ale browserului. Aceasta înseamnă că evenimentele de server sunt utilizate în măsurare, raportare și optimizare în același mod ca evenimentele pixelilor din browser.” Încurajăm agenții de publicitate să implementeze API-ul Conversions pe lângă pixelul Facebook pentru o vizibilitate completă și o partajare mai fiabilă a datelor.