隱私權政策可能影響廣告用戶使用 cookies 追蹤評估成效和建立目標對象名單。以下就讓我們來學習，該如何透過三步驟進行應對。
隨著隱私意識抬頭，人們越來越重視他們在數位平台的資料安全性，越來越多平台停止使用第三方 cookies 搜集個人資料，這也影響了許多數位廣告的成效，比如，Google Ads。為了同時兼顧使用者的個人資料隱私性與維持廣告成效，Google 於進行推出了【數位廣告隱私安全指南】，由於篇幅問題，我們將分為【上集：網頁篇】與【下集：應用程式篇】。
⏰ 重要時程表
① 2019：Chrome 宣佈推出 Privacy Sandbox
② 2020：Chrome 宣佈將逐步淘汰第三方 cookies、Apple 宣佈推出 App 追蹤透明度
③ 2021：Apple 實施新規範
④ 現在：生態系統正展開協作齊心協力尋找替代方案
本篇為網頁客戶應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
隨著第三方 cookies 逐步淘汰、第三方資料越來越難以取得，與客戶建立緊密關係重要度大幅度上升。為了能更輕鬆蒐集和深入洞察資料，如何取得【第一方資料】成為行銷人的首要課題。
👨🏻🏫 數位知識教室
① 第一方資料（1P 資料）：由對產品感興趣、且曾有過互動的消費者直接提供（如，電子郵件信箱或購買歷史記錄），只有你知道的人員名單。
② 第三方資料（3P 資料）：可能對你的產品/服務感興趣的人員名單， 這是你與所有競爭對手共用的名單。
搜集第一方資料方式
① 使用全域網站代碼：若要建立良好的衡量基礎，最重要的步驟是將【全域網站代碼】放在所有網站頁面上，這項作法可以確保以隱私安全的方式跨瀏覽器進行準確衡量。
② 在網站上蒐集電子郵件：這項作法可以豐富第一方資料，建立更多具有附加價值的機會，讓消費者與您的企業互動，進一步增強第一方資料庫。
🌞 優勢：有效利用第一方資料，可從單一廣告刊登、溝通或推廣中產生雙倍的增量收益。
🎯 第二步：評估數據
成功蒐集到第一方資料後，可透過適當分析和評估方式，確保跨平台成效，進一步調整行銷策略。
評估數據做法
① 使用強化轉換（現為 Beta 版）：提高搜尋和 YouTube 中轉換評估的準確性。
→ 強化轉換會自動比對已同意的第一方轉換資料與 Google 用戶登入資料（匿名方式呈現），並協助恢復以其他方式無法衡量的轉換數據。
🌞 強化轉換優勢：可有效提升【搜尋轉換率】，增長的中位數達 3.5%，且轉換率可隨時間持續增加；以及【YouTube for Action 轉換率】，增長的中位數達 12%。
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。
③ 使用 Google Analytics 4：跨平台整合並簡化網站和應用程式中所有用戶互動數據的處理、報表、受眾和分析。
🤖 第三步：使用自動化解決方案
擁有更強大的標記基礎架構與更可靠的第一方資料，並設置好兼顧隱私安全的衡量標準後，即可開始使用 Google 自動化解決方案。
自動化方案最佳作法
① 使用目標客戶比對：自動將第一方客戶資料與 Google 用戶資料以匿名的方式進行連結。
② 利用自動出價策略：可使用【目標廣告投資報酬率（現稱為盡量提高轉換價值）】，在預算內獲得更高品質客戶。
🌞 優勢：與目標單次操作出價（tCPA）相比，轉換到目標廣告投資報酬率（tROAS）的廣告客戶，平均能以類似的廣告投資報酬率實現高達 14% 的轉換價值。
③ 使用全自動解決方案：可使用【智慧多媒體廣告、智慧購物廣告】等方案，以更具動態性、預測性和彈性的方式，使用【最佳信號組合】觸及最有可能轉換的客戶。
④ 使用最佳化指定目標：最佳化指定目標為 Google 即將推出的最新功能，這項功能可以透過【影片廣告、探索廣告或多媒體廣告】來觸及新的潛在受眾，捕獲可能錯過的高價值目標對象群組，提高廣告活動成效。
🌞 優勢：使用機器學習技術可使單次操作出價（CPA）降低 40% 以上，並使廣告投資報酬率（ROAS）提高多達 33%。
