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【最新營養】三招啟動第三方數據退場計畫 🧞‍♂️

Posted on 2024-03-122024-03-20 by iSPOT 數位營養調理師

第三方數據退場在即,本文將來說明如何透過三項 Google 產品妥善安排第三方 cookie 退場機制。

📰 Google 新聞:第三方數據退場

原訂於 2023 年底退場的第三方 cookie,目前雖延後至 2024 年停用,但汰換第三方數據已是必然的事實。為了迎接第三方數據的退場,Google 已陸續推出許多產品與政策協助廣告用戶應對。以下,我們將分享 Google 於近期行銷分享會中所釋出的三項對應策略。現在,就讓我們接看下去吧!


💡攻略一:使用【強化轉換】擴充第一方數據

Google 網站強化轉換可以提高轉換衡量準確性,允許轉換追蹤程式碼擷取廣告主在轉換上收集的且經過雜湊處理的客戶資料(比如,電子郵件地址與電話)再將這些資料與 Google 登入使用數據進行比對。網站強化轉換擴充第一方數據的運作方式如下:

① 登入 Google 的使用者觀看您的廣告,在您的網站上完成轉換。
② 轉換追蹤程式碼擷取指定的欄位(如,電子郵件)對資料進行加密處理,將其安全性發送給 Google。
③ 系統將其與 Google 經過加密處理的用戶數據進行比對,並在您的帳號中報告轉換。

☞ 數據:廣告主採用網站強化轉換功能後,搜尋廣告上的轉换率可提升 5%,YouTube 上的轉換率可提升 17%。

⚠️ 強化轉換注意事項

如果沒有在 2024 年完成強化轉換設定,不夠全面的效果衡量會使行銷結果產生偏差,並降低投資報酬率,產生以下後果:

① 如果沒有在 2024 年完成強化轉設定,將會失去【YouTube EVC 參與收視轉換、跨設備轉換、收看廣告 24 小時之後發生的轉換、無法追蹤 GCLID 的轉換動作】這些轉換衡量結果。
② Google 的 AI 模型如果沒有足夠準確的效果衡量數據作為支撐,它的表現就會被弱化,連帶影響到倚賴 AI 的其他產品。如,最高成效廣告、需求開發廣告或者是採用智慧出價的廣告。
③ 如第二點所述,弱化的 AI 會使得廣告表現變糟糕,進而影響行銷回報。在 Google Ads 上的行銷投放若沒有達成預期效果,會使得整個行銷廣告表現不佳,大大的降低投資報酬率。

 

🎯 攻略二:定期更新【目標客戶比對名單】發揮第一方數據效益

維持至少 90 天更新一次目標客戶比對名單,經歷旺季等大期,有大量新客加入名單時可提前更新。建議作法如下:

Step1. 根據已取得使用者同意聲明的第一方資料建立名單,鎖定最有價值的顧客區隔量身打造廣告活動策略。
Step2. 在【搜尋、購物、Gmail 和 YouTube】上接觸於線上或離線完成轉換的顧客,建立新關係並加深現有關係,為現有顧客提供附加價值、重新接觸流失的顧客、找出與理想顧客區隔相似的新顧客。
Step3. 採用目標客戶比對名單,提升智慧出價廣告的成效,為自動化功能提供重要資訊。

 

💫 攻略三:使用【獲取新客目標】擴量累積第一方數據

使用【獲取新客目標(New customer acquisition,NCA)】透過更高的新顧轉換比重,拓展業務並提高長期收益(更有效使用預算獲取新客,降低獲取新客成本)還可在表中比較新顧客與回訪顧客的轉換,簡化管理程序。

NCA 提供以下兩種設定模式:

① 新客價值:新舊客都曝光,但以【新客】優先,適合想同時掌握新舊客的用戶。
② 僅限新客:只針對新客出價,適合想專心找新客的用戶。

NCA 提供三種資料判別方式

① 上傳客戶名單
☞ 此種方式全廣告主都能使用。可以上傳目標對象名單,讓 Google 根據經過廣告主核定的最新資訊來辨識新客戶。需要上傳【目標顧客比對】名單至 Google Ads 帳戶。
② 自動偵測
☞ 此種方式為自動開啟,是區分新客戶和現有客戶最簡單的方法。如果您將 Google Ads 轉換追蹤設為追蹤【購買】,Google 就能根據廣告過去最多 540 天的活動以及追蹤到的購買,自動建立目標對象名單。

⚠️ NCA 注意事項:由於使用者可以移除 Cookie 選擇不採用相關設定,系統可能會漏掉一些目標對象。如果你是選用【新客戶】作為開發目標,系統會自動使用這項設定。

③ Tag 判斷
☞ 此種方式需技術支援,但可更即時追蹤自定義新客戶。是使用代碼來設定新客戶轉換追蹤的方法。這種方法需要使用者進行更多設定,但可以進一步掌控哪些轉換要記錄為來自新客戶或回訪客戶。可設定【新客戶、回訪客戶、不明】取代 Google 自動偵測到的值。

👀 延伸閱讀:EEA 對策:四步驟取得同意聲明、EEA 對策:透過同意聲明模式保持標籤再行銷、網站強化轉換、目標顧客比對、獲取新客目標、淘汰 Chrome 第三方 Cookie 的下一步

🥂 以上就是本日的數位資訊分享。感謝您的閱讀,我們下篇文章見~


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