Google proporcionó detalles esenciales sobre sus soluciones de privacidad y medición en su libro de estrategias de marketing digital.

El libro de jugadas de marketing digital es oportuno en medio de las expectativas de privacidad del consumidor en curso y en constante cambio y las regulaciones inminentes, como la prohibición de Montana TikTok y la Ley AMERICA.

En la guía de 31 páginas, Google describe las actualizaciones necesarias 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 presenta cómo los diferentes actores clave, como los especialistas en marketing, las agencias y los ejecutivos, desempeñan un papel fundamental en el futuro de la publicidad, manteniendo la privacidad en primer lugar.

Construir relaciones con datos propios

La primera sección del libro de jugadas de Google está dedicada a la elaboración de una estrategia de datos propia.

Google destaca la importancia de proporcionar un intercambio de valor significativo y apropiado para fortalecer las relaciones con los clientes.

Parte de establecer la confianza en la captura de datos de primera mano es dar al consumidor el control de su información. Aquí 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.

Otro componente fundamental de una estrategia de datos propios es la integración de fuentes y plataformas de datos, como una plataforma de CRM, en las herramientas de medición y publicidad de Google, como Google Ads y Google Analytics.

Herramientas y plataformas para una medición precisa

En el segundo capítulo del libro de estrategias de marketing digital, Google describe áreas vitales de aprendizaje:

• Creación de una base sólida de etiquetado
• Medición de conversión más precisa con datos propios y aprendizaje automático.
• Conexión e integración de múltiples fuentes de datos a 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.

Etiquetado en todo el sitio

Como era de esperar, las campañas de marketing han sido cada vez más difíciles de rastrear el éxito.

¿La solución de Google? Adopte una sólida infraestructura de etiquetado en todo el sitio.

Google ofrece numerosas opciones para el etiquetado en todo el sitio, que incluyen:

• La etiqueta de Google
• Administrador de etiquetas de Google
• Administrador de etiquetas de Google 360

Para mejorar la privacidad y la seguridad, el etiquetado del lado del servidor está disponible para ambas versiones de Google Tag Manager.

Modelado de conversión

Otra forma en que Google se ha adaptado a los cambios de privacidad es mediante la introducción de conversiones mejoradas para la web. Este tipo de seguimiento de conversiones permite que las etiquetas de todo el sitio recopilen datos propios (después de que el usuario dé su consentimiento), que luego se envían a Google.

Google compara los datos cifrados con las cuentas de Google iniciadas para atribuir las conversiones apropiadas a los anuncios de búsqueda y de YouTube.

Aquí es donde entra en juego el modelado de conversión.

Según Google, el modelado de conversión seguirá siendo un componente 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 declaró en el libro de jugadas:

Siempre que sea posible, integramos directamente el modelo de conversión en los productos publicitarios de Google,

por lo que encontrará automáticamente estos datos modelados en su columna de informes de conversiones. Esto le da una idea 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 une con los datos de campañas publicitarias a nivel de evento de Google. También garantiza que los datos personales de los usuarios estén protegidos mediante 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 el SDK de Google Analytics para Firebase para sus aplicaciones.

La medición de conversión 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 cambiar los modelos predeterminados.

Actualizaciones de Sandbox de privacidad

Presentado por primera vez en 2019, Privacy Sandbox continúa evolucionando.

Las soluciones de etiquetas 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 informará información de una manera que no comparta las características de identidad del consumidor. Los anunciantes pueden esperar más datos agregados sobre el seguimiento de conversiones.

Uso de Platform Insights para ayudar a impulsar el crecimiento

El último capítulo del libro de jugadas de marketing digital de Google se centra en tomar medidas utilizando los dos primeros capítulos.

Describe:

• Cómo atraer audiencias propias a escala
• Usar IA para descubrir nuevas audiencias
• Mantenerse actualizado sobre los cambios de privacidad

Con datos propios, los especialistas en marketing pueden adoptar la segmentación por lista de clientes para llegar a los usuarios en las propiedades de Google, como Búsqueda, Gmail, YouTube y Shopping. Los datos propios funcionan bien con los modelos de Smart Bidding de Google para optimizar el ROI.

Para expandir el alcance fuera de las audiencias de datos propios, los especialistas en marketing pueden usar las audiencias de Google 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 la subasta en tiempo real

La API de temas en Privacy Sandbox ahora admite anuncios basados ​​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 estrategias de marketing digital de Google resume muchos anuncios realizados en los últimos 6 a 12 meses.

Ya sea que los especialistas en marketing ya hayan introducido una estrategia de privacidad o recién estén comenzando, la guía es un excelente punto de partida.

Obtenga el libro de jugadas completo de Google aquí.

Imagen destacada: KorArkaR/Shutterstock