Google presenta libro de jugadas de marketing digital en medio de cambios de privacidad
El libro de jugadas de marketing digital llega en un buen momento en medio de las expectativas continuas y cambiantes de los consumidores sobre la privacidad y las regulaciones inminentes, como la prohibición de TikTok de Montana y la Ley AMERICA.
En la guía de 31 páginas, Google describe las actualizaciones imprescindibles para los anunciantes que afectarán la forma en que se mide el rendimiento y cómo conectarse con los consumidores de manera significativa.
El libro de jugadas muestra cómo los diferentes actores clave, como los especialistas en marketing, las agencias y los ejecutivos, están desempeñando un papel vital en la configuración del futuro de la publicidad sin dejar de tener en cuenta la privacidad.
Construir relaciones con datos propios
La primera sección del libro de jugadas de Google está dedicada al desarrollo de una estrategia de datos propios.
Google enfatiza la importancia de proporcionar un intercambio de valor significativo y apropiado para fortalecer las relaciones con los clientes.
Parte de generar confianza en la captura de datos de primera mano es darle al consumidor control sobre su información. Ahí es donde entra en juego la política de transparencia de seguimiento de aplicaciones (ATT) de Apple para las aplicaciones de iOS. Los anunciantes deben revisar la política de ATT y determinar la mejor acción para el consentimiento en sus aplicaciones de iOS.
Otra parte esencial de una estrategia de datos propios es la integración de fuentes y plataformas de datos, como una plataforma de CRM, con las herramientas de medición y publicidad de Google, como Google Ads y Google Analytics.
Herramientas y plataformas para una medición precisa
En el capítulo 2 del manual de marketing digital, Google describe las áreas esenciales de aprendizaje:
- Cree una base de marcado sólida
- Medición de conversión más precisa con datos propios y aprendizaje automático.
- Conecta e integra múltiples fuentes de datos con Ads Data Hub
- Medición de aplicaciones centrada en la privacidad
- La transición a Google Analytics 4 para la medición
- Cómo se ve el futuro de la medición.
Señalización en todo el sitio.
Como era de esperar, las campañas de marketing han sido cada vez más difíciles de rastrear para el éxito.
¿La solución de Google? Adopte una infraestructura de marcado sólida en todo el sitio.
Google ofrece muchas opciones para el marcado de todo el sitio, que incluyen:
- La etiqueta de Google
- Administrador de etiquetas de Google
- Administrador de etiquetas de Google 360
Para mayor privacidad y seguridad, el etiquetado del lado del servidor está disponible para ambas versiones de Google Tag Manager.
Modelado de conversión
Google también se ha adaptado a los cambios de privacidad mediante la introducción de conversiones mejoradas para la web. Este tipo de seguimiento de conversiones permite que las balizas del sitio recopilen datos propios (después del consentimiento del usuario), que luego se envían a Google.
Google asocia datos hash con cuentas de Google conectadas para atribuir las conversiones adecuadas a los anuncios de búsqueda y YouTube.
Aquí es donde entra en juego el modelado de conversión.
Según Google, el modelado de conversión seguirá siendo una parte clave de sus soluciones de medición.
El modelado de conversión utiliza el aprendizaje automático para capturar y hacer referencias cruzadas de las diferentes señales para un mejor rendimiento.
Google dijo en el libro de jugadas:
Siempre que sea posible, integramos el modelo de conversión directamente en los productos publicitarios de Google,
por lo que encontrará automáticamente estos datos modelados en la columna de su informe de conversiones. Esto le da una visión general de
conversiones que de otro modo no habría registrado, como restricciones de la plataforma que limitan el uso de terceros
cookies u otros identificadores.
Ads Data Hub para especialistas en marketing usa BigQuery para agregar datos propios y los combina con datos de campañas publicitarias de Google a nivel de evento. También garantiza que los datos personales de los usuarios estén protegidos por controles de privacidad y nunca estén disponibles para los anunciantes.
Aplicación centrada en la privacidad y medición GA4
Tras el lanzamiento de la política ATT de Apple, los especialistas en marketing deben priorizar la implementación de la medición de conversión en el dispositivo y Google Analytics para el SDK de Firebase para sus aplicaciones.
La medición de conversiones en el dispositivo permite que las interacciones del usuario con los anuncios de la aplicación coincidan con las conversiones de la aplicación, todo sin que la identificación del usuario abandone el dispositivo del usuario.
El SDK de Firebase se puede agregar a las aplicaciones de Android e iOS, lo que permite capacidades de medición multiplataforma.
Para cumplir con las expectativas de privacidad, Google Analytics 4 tiene aprendizaje automático avanzado para ayudar a cerrar las brechas de datos de los clientes.
Esto incluye conversión y modelado de comportamiento dentro de la propiedad GA4. De forma predeterminada, el modelo de conversión basado en datos se usa automáticamente. Sin embargo, los anunciantes pueden modificar las plantillas predeterminadas.
Actualizaciones de Sandbox de privacidad
Presentado por primera vez en 2019, Privacy Sandbox continúa evolucionando.
Las soluciones de balizas de Google están diseñadas para integrarse con la API de informes de atribución de la zona de pruebas de privacidad.
Esto significa que la API de informes solo reportará información de una manera que no comparta las características de identidad del consumidor. Los anunciantes pueden esperar más datos agregados de seguimiento de conversiones.
Uso de Platform Insights para impulsar el crecimiento
El capítulo final del Manual de marketing digital de Google se centra en la acción utilizando los dos primeros capítulos.
El describe :
- Cómo atraer audiencias propias a escala
- Usa la IA para descubrir nuevas audiencias
- Manténgase actualizado sobre los cambios de privacidad
Con datos propios, los especialistas en marketing pueden adoptar la orientación de la lista de clientes para llegar a los usuarios en las propiedades de Google, como la búsqueda, Gmail, YouTube y Shopping. Los datos propios funcionan bien con los modelos de ofertas inteligentes de Google para maximizar el ROI.
Para ampliar el alcance fuera de las audiencias de datos propios, los especialistas en marketing pueden usar Google Audiences, que agregan una variedad de señales usando IA para llegar a las audiencias objetivo. Estas señales incluyen:
- Información demográfica
- Intereses basados en la actividad web y de aplicaciones
- Contexto durante las subastas en tiempo real
La API de temas de Privacy Sandbox ahora admite publicidad basada en intereses, lo que significa que el navegador de un usuario puede arrojar luz sobre los intereses del usuario sin rastrear la actividad específica del sitio.
Resumen
El manual de marketing digital de Google resume muchos anuncios realizados en los últimos 6 a 12 meses.
Ya sea que los especialistas en marketing ya cuenten con una estrategia de privacidad o recién estén comenzando, la guía es un excelente lugar para comenzar.
Obtenga el libro de jugadas completo de Google aquí.
Imagen destacada: KorArkaR/Shutterstock