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Suivi des conversions dans un monde sans cookies







Nouvelle incitation à l'action



Ce billet a été écrit par : Sara Vicioso et Emma Welcher.

Équilibrer les besoins de mesure tout en respectant la confidentialité des utilisateurs

La mesure est un élément fondamental du marketing numérique utilisé pour déterminer le retour sur investissement sur les canaux médiatiques, obtenir des informations sur les messages et les tests créatifs, comprendre quel ciblage génère des résultats, informer les optimisations, etc.

Les annonceurs sont devenus dépendants des cookies tiers, utilisés pour collecter des données et suivre le comportement sur le Web, comme moyen de mesurer l’ensemble de l’entonnoir de conversion, de la notoriété à la conversion.

Cependant, avec le mises à jour iOS à venir et changements dans l’industrie dans la manière dont les données des utilisateurs sont collectées et stockées (pour s’aligner sur les nouvelles préférences et réglementations des utilisateurs) – il y a un changement par rapport au comportement de suivi de l’utilisateur individuel.

En plus d’avoir un impact sur la capacité de mesurer directement les conversions et le retour sur investissement, l’abandon des cookies aura un impact sur la capacité de remarketer, de surveiller et de gérer la fraude publicitaire et de définir des limites de fréquence.

Bien que les solutions de mesure sans cookie varient selon la plate-forme, certains des thèmes les plus courants dans tous les outils sont :

  • Modéliser les données de conversion pour combler les lacunes du parcours utilisateur
  • Agréger les données des utilisateurs pour protéger la confidentialité des utilisateurs
  • Anonymisation des identités des utilisateurs via des identifiants ou des adresses e-mail hachées

Nous allons également assister à une évolution vers la collecte et le partage de données côté serveur afin de mieux protéger les données des utilisateurs individuels et d’améliorer la capacité des utilisateurs à gérer le consentement.

Les rapports seront différents à mesure que les plateformes évolueront vers de nouvelles méthodes de suivi ; les annonceurs doivent être prêts à s’adapter au nouvel environnement en se renseignant eux-mêmes et les parties prenantes, en mettant en œuvre des solutions qui s’alignent sur les objectifs commerciaux et en établissant de nouvelles références de reporting.

Dans cet article, nous partagerons les solutions de suivi de Facebook, Google Ads, programmatique et plus conçu pour fournir aux annonceurs les données dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées tout en restant axé sur la confidentialité. Nous partagerons également les prochaines étapes que les annonceurs peuvent suivre pour s’assurer qu’ils disposent d’une stratégie de mesure robuste, pérenne et centrée sur la confidentialité.

💡 Cliquez ici pour passer à une liste de contrôle de toutes les considérations relatives aux mesures.

Modifications apportées au suivi spécifique à la plate-forme

Facebook

Suivi côté serveur à l’aide de l’API de conversion (CAPI)

Facebook a développé CAPI pour permettre aux annonceurs de partager des données directement depuis leur serveur, plutôt que via un navigateur, pour contourner la perte de suivi des cookies autorisée dans le navigateur.

Les données de l’API de conversion sont directement transmises à Facebook et traitées de la même manière que les événements de pixels, ce qui permet aux annonceurs de surveiller les conversions et d’effectuer des ajustements dans le gestionnaire de publicités. Les annonceurs peuvent transférer une plus large gamme de données que Facebook Pixel capture réellement, comme les données CRM ou les événements de l’entonnoir inférieur.

L’API de conversion est idéale pour les industries ayant des exigences de sécurité élevées, car il y aura plus de contrôle sur les données partagées et où elles sont partagées.

Action pour les annonceurs :

  1. Devenez l’un des premiers à adopter l’API Conversions pour mieux comprendre et se préparer à l’évolution du paysage.
  2. Examinez ce qui peut être envoyé avec CAPI, et élaborez une stratégie sur les points de données et les sources (par exemple, CRM) à inclure et commencez à préparer l’intégration.
  3. Exécutez des tests tôt pour comparer les performances par rapport aux données historiques pour comprendre les impacts des mesures et pour éclairer les recommandations sur la façon d’évoluer la stratégie.
  4. Continuez à utiliser le pixel Facebook en complément de l’API Conversions pour une visibilité complète de l’entonnoir et pour comprendre la différence entre les données.

Modélisation de conversion à l’aide de l’apprentissage automatique

À l’avenir, Google Ads ne pourra pas mesurer directement les conversions lorsque les cookies de site Web avec des clics sur les annonces ne seront plus disponibles. Des exemples de cas où les cookies peuvent ne pas être disponibles sont les conversions multi-appareils, les conversions qui se produisent sur les navigateurs qui ne stockent plus de cookies, ou si un utilisateur efface ses cookies.

Dans ces cas, Google Ads utilisera l’apprentissage automatique et les données historiques pour « échelonner » le nombre de conversions et le montant des revenus de conversion qui ne peuvent pas être mesurés directement afin de combler ces écarts de mesure et de fournir aux annonceurs une vue plus complète des performances.

  • Sans conversions modélisées, les annonceurs peuvent attribuer les conversions qui devraient être créditées à Google Ads aux mauvais canaux dans les cas où les cookies ne sont pas disponibles. Il y aura également des lacunes dans les données sur le parcours client, limitant la compréhension des points de contact qui amènent les consommateurs vers le point de conversion.
  • Avec des solutions de modélisation, les données de suivi disponibles informent les algorithmes afin qu’ils puissent utiliser les tendances historiques pour valider et éduquer les mesures.

À partir d’avril 2021, les annonceurs utilisant le mode Consentement verront désormais des conversions modélisées dans leurs rapports Google Ads pour tous les types de campagnes afin de tenir compte des lacunes dans le suivi lorsque l’utilisateur n’a pas autorisé le consentement.

D’après Google:

La modélisation permet de récupérer plus de 70 % des parcours de conversion d’annonces perdues en raison des choix de consentement de l’utilisateur.

Source de l’image : Google Ads

Action pour les annonceurs :

  1. Assurez-vous d’avoir une infrastructure de marquage solide en place, pour pouvoir modéliser autant de données de haute qualité que possible.
  2. Les annonceurs doivent s’assurer qu’ils ont mis en place une balise propriétaire, aimer gTag.js ou Google Tag Manager (GTM) et une balise Conversion linker sur leur site pour continuer à collecter toutes les données observables et construire une base de modélisation.
    • Si les annonceurs n’utilisent PAS actuellement gtag pour le suivi des conversions Google Ads ou GTM (outil complet pour gérer les balises de conversion entre les éditeurs), la prochaine étape consiste à s’orienter vers ces solutions de balisage pour leurs fonctionnalités de préservation de la vie privée mais durables.

Programmatique

Suivi de serveur à serveur à l’aide d’identifiants et d’intégrations uniques

Pour les fournisseurs de programmatiques, l’un des plus grands risques liés à l’abandon des cookies est la perte de visibilité sur les conversions après affichage sur les différents navigateurs afin de mesurer l’impact des efforts de notoriété de la marque sur la décision finale de l’utilisateur.

Les entreprises programmatiques développent des solutions de mesure alternatives qui varient selon la plate-forme. Comme pour tous les canaux, même avec ces solutions, nous prévoyons que le volume de données disponibles diminuera avec le temps pour les éditeurs et que de nouveaux benchmarks de performances devront être établis.

Une solution proposée est le suivi des conversions de serveur à serveur qui permet de transmettre des données à des serveurs sécurisés, sans dépendre du navigateur de l’utilisateur. Les identifiants uniques permettront aux annonceurs de contourner le besoin de cookies, en stockant un identifiant unique côté serveur lorsqu’un utilisateur visualise ou clique sur un bloc d’annonces. Une fois que ce même utilisateur a converti ultérieurement, le même identifiant unique est mappé à l’interaction d’origine.

Des entreprises comme Taboola ont déjà créé des intégrations de serveur à serveur au sein de leur plate-forme pour mapper des identifiants uniques à des campagnes spécifiques. Une fois que les annonceurs ont configuré les paramètres UTM de suivi associés sur leurs URL pour capturer ces ID, l’ID de clic peut être associé à une campagne configurée.

D’autres éditeurs, tels que Trade Desk, poursuivent leurs propres solutions de contournement et de suivi telles que Identité unifiée 2.0 (UID2.). UID2.0 est un framework open source qui, au lieu de cookies, exploitera les adresses e-mail anonymisées de l’utilisateur. Cela se fait en obtenant le consentement en se connectant à un seul site Web ou application spécifique.

Le Trade Desk suggère également que cette approche est non seulement plus axée sur la confidentialité, mais qu’elle est également plus utilisable entre les appareils et les plates-formes sans augmenter l’effort ou la frustration de l’utilisateur.

Action pour les annonceurs :

  1. Commencez à nettoyer, créer et segmenter vos données first party : jeinvestissez dans une plateforme CRM (Customer Relationship Management) qui pourra regrouper toutes vos données en un seul endroit.
    • À partir de là, vous pourrez segmenter votre CRM de manière à tirer parti de vos propres données de première partie pour éclairer les stratégies marketing.
    • Cela permet également aux spécialistes du marketing de cartographier le cycle de vie complet du client. Vous aurez également la possibilité d’exploiter un ciblage d’audience similaire sur vos segments propriétaires pour continuer à tirer parti des tactiques de prospection, sans audiences tierces.
  2. Améliorer les capacités d’analyse : Investissez dans la propreté et le suivi de vos données !
    • En améliorant le suivi des données (par exemple, le suivi de serveur à serveur), vous serez en mesure de comprendre la valeur de vos efforts de marketing sur vos résultats.
    • Rapports dans votre plate-forme Analytics, par ex. Le chemin de conversion, les conversions assistées, etc. seront inestimables pour mesurer le marketing en entonnoir complet.

C’est maintenant le meilleur moment pour analyser votre configuration actuelle pour vous assurer qu’elle est complète, créer une infrastructure de mesure avec des sources de données et un balisage qui fonctionnent pour votre entreprise, et mettre en œuvre ces solutions avec les ressources des développeurs et/ou des partenaires.

Vous trouverez ci-dessous les piliers d’une stratégie de mesure robuste :

1) Sélectionnez la ou les bonnes sources de collecte de données

Google Analytics 4

Si vous êtes actuellement sur Google Analytics, envisagez de vous diriger vers GA4 (le plus tôt sera le mieux) qui repose sur l’apprentissage automatique et la confidentialité pour préparer les partenaires car il y a plus de restrictions sur les cookies et les identifiants.

Google développe des capacités de modélisation avancées au sein de GA4 pour donner une vue complète du parcours utilisateur tout en intégrant des contrôles de données supplémentaires pour les utilisateurs et les annonceurs. La nouvelle plate-forme d’analyse est conçue pour continuer à s’adapter à ce nouvel environnement avec une approche plus flexible des capacités de mesure et de modélisation.






Nouvelle incitation à l'action


Éléments d’action pour les annonceurs :

  1. Tirez parti des signaux Google : Vous pouvez maintenant utiliser Google Signaux en tant qu’identité de rapport, tout comme vous le feriez avec l’ID d’utilisateur ou d’appareil pour identifier les utilisateurs qui se sont connectés à Google et ont opté pour la personnalisation des annonces. Ceci, combiné à d’autres fonctionnalités de GA4 telles que l’apprentissage automatique, vous permet d’obtenir une image plus précise d’un sous-ensemble du comportement des utilisateurs sur toutes vos plates-formes, même s’ils ne sont pas actuellement connectés à Google.
  2. Utilisez l’apprentissage automatique pour combler les lacunes: GA4 est livré avec un puissant apprentissage automatique qui vous permet de respecter la confidentialité des utilisateurs sans perdre de données. L’apprentissage automatique de Google peut analyser les données de votre sous-ensemble d’utilisateurs définis dont nous avons parlé ci-dessus et combler les lacunes dans le plus grand ensemble de données avec un processus appelé modélisation de conversion. Ainsi, si un utilisateur se désengage d’un élément de suivi particulier ou n’autorise plus soudainement les cookies, ces lacunes peuvent être comblées par l’apprentissage automatique.
  3. La suppression des données en toute simplicité: La suppression de données dans Universal Analytics est particulièrement pénible car vous ne pouvez pas supprimer de manière sélective des parties des données de l’utilisateur – vous devez supprimer toutes leurs données pour toujours. Avec GA4, cette douleur n’est plus. Vous pouvez affiner et sélectionner les données utilisateur qui doivent être supprimées ou dont la suppression a été demandée, sans perdre toutes les données associées à cet utilisateur particulier.

En plus des outils d’analyse, les annonceurs doivent investir dans leur propre infrastructure de données de première partie, telle qu’un CRM, et travailler avec des partenaires pour ingérer ces données directement dans les plateformes.

N’oubliez pas que les données de première partie ne seront pas affectées par ce changement, il est donc important de lier les résultats aux canaux marketing afin d’avoir une vue complète des performances du marketing et des données à exploiter pour le reporting et les optimisations. Cela aidera également à fournir des données supplémentaires à l’apprentissage automatique et à combler d’éventuelles lacunes de mesure.

Google et d’autres plates-formes travaillent également sur les capacités d’expansion de l’audience, afin de s’appuyer sur les listes de remarketing disponibles pour une plus grande portée, de sorte que les données CRM resteront un élément important des stratégies d’audience.

2) Choisissez une solution de suivi durable en fonction de vos besoins et de vos ressources

Comme indiqué ci-dessus avec la modélisation des conversions, si les annonceurs n’utilisent pas actuellement les solutions de balisage durable de Google de gtag ou GTM et l’éditeur de liens de conversion, ils devraient travailler à la mise en œuvre d’une balise de première partie, comme gTag.js ou Google Tag Manager et l’éditeur de liens pour créer une base de collecte de données à partir de laquelle la modélisation fonctionne. Pour les annonceurs utilisant la plate-forme marketing de Google, les balises Floodlight sont également considérées comme une solution de balisage durable.

En fonction de votre maturité digitale et de vos enjeux business, pensez balisage côté serveur via le conteneur côté serveur de GTM pour des données de meilleure qualité avec la possibilité de contrôler ce qui est envoyé aux sites tiers.

Le balisage côté serveur implique l’exécution du conteneur GTM dans un environnement côté serveur tel que Google Cloud Platform par rapport à l’exécution du conteneur GTM sur le navigateur des visiteurs du site (côté client).

Paramètre

Investir dans des solutions côté serveur dans GTM

Restez sur les solutions côté client (gtag/GTM)

Durabilité

Haute

Faible

Contrôle et personnalisation

Haute

Modérer

Facilité de mise en œuvre

Difficile

Facile

Mettre en place mode de consentement (bêta) pour permettre aux balises de se comporter en fonction de l’état actuel du consentement de l’utilisateur.

Avec cette fonctionnalité, les balises de Google s’adapteront dynamiquement et n’utiliseront des outils de mesure qu’aux fins spécifiques pour lesquelles un utilisateur a donné son consentement.


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Written by manuboss

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