本文為 Google Ads 隱私安全應對指南下集：應用程式篇。還沒看過【網頁客戶篇】的朋友可先前往 這裡 閱讀。
本篇為應用程式客戶，在面對隱私政策可執行的應對方法，將分為三步驟來說明。有興趣的朋友們，請快接著看下去吧！
📝 第一步：蒐集第一方資料
無論是蒐集第一方資料或第三方資料，Apple 的 App 追蹤透明度政策（ATT）都要求 iOS 開發人員，使用來自其他應用程式或網站的特定資訊於廣告目的時，須請求用戶授權許可，即使它們已經獲得了消費者同意時也是如此。
搜集第一方資料方式
① 僅限 iOS 最佳化 App 追蹤透明度提示：適用於選擇將其使用到應用程式中的時候，在顯示 ATT 提示前，請嘗試在各種說明文字或前導訊息，讓客戶充分瞭解資料如何被使用，從而提升參與率/授權率，允許廣告方可存取 iOS 廣告識別碼（IDFAs），為您的企業提供有利於廣告個人化與成效衡量的用戶級別和事件級別識別碼。
② 使用或更新 Google Analytics for Firebase SDK：以便自動設定 SKAdNetwork 支援。從 Google Analytics for Firebase SDK 蒐集已登入 Google 用戶數據，將透過 Google 為保護個人資料而建構的強大透明度和控制帳戶工具顯示。
🎯 第二步：評估數據
適當的事件和轉換追蹤，有助於確保跨平台成效，進一步調整行銷策略。
評估數據做法
① 使用 Google Analytics 4：獲得跨裝置的用戶行為數據。
② 使用轉換模擬：轉換模擬是一種進階成效評估解決方案，使用機器學習來彌補評估落差（例如，缺乏用戶同意或受到瀏覽器限制），進而為自動出價策略提供更好、更準確的轉換數據。
→ 轉換模擬已直接整合到 Google Ads 產品中，廣告用戶可在轉換報告中找到這些模擬資料。包括，安裝、應用程式內動作和轉換價值。
💬 補充：檢視 SKAdNetwork 報告數據方式
Step1. 進入 Google Ads
Step2. 點擊報告 → 預定義報告 → 其他
Step3. 點擊 SkAdNetwork 轉換 → 報告數據將於數月內出現在 Google Ads API 中。
⚠️ 注意：預期的 iOS 應用程式廣告活動流量波動以及您的廣告活動量波動，可能因參與式應用程式廣告活動的觸及率而下降。
🤖 第三步：使用自動化解決方案
第一方資料能夠提供關鍵洞察，瞭解目標對象從廣告點擊到行動的過程，還可作為轉換模擬的基礎。 Google 的機器學習可將第一方資料中的統計模式應用於數據不完整或缺失的應用程式流量部分，幫助改善應用程式廣告活動的評估和成效。
自動化方案最佳作法
① 連結 Google Analytics 和 Google Ads：在 Google Ads 廣告活動中對 Google Analytics 轉換進行出價時，能更快啟動廣告活動，並自動化相似受眾。
🌟 優勢：改用 Google Analytics for Firebase 轉換進行出價的中位數廣告活動，安裝數增加 13%，應用程式內事件增加 20%。
② 優化 Android 上的進階出價解決方案：可選擇【目標單次操作出價（tCPA）】或【目標廣告投資報酬率（tROAS，現在稱為盡量提高轉換價值）】以獲得更高品質用戶，提升用戶完成您預定的應用程式內動作。
③ 整合 iOS 應用程式廣告活動：由於 SKAdNetwork 廣告活動限制，每個 iOS 應用程式只能使用 8 個或更少的應用程式安裝廣告活動。建議可使用【目標單次安裝出價（tCPI）】或【目標單次操作出價（tCPA）】，以保持最佳成效。
⚠️ 注意：如果你已參與 Google 針對 iOS 的目標廣告投資報酬率廣告活動 Beta 版，建議先暫停這些廣告活動，並恢復至目標單次操作出價（tCPA）廣告活動。
