Google lança um livro sobre marketing digital em meio a alterações nas políticas de privacidade.

A Google apresentou informações importantes sobre suas soluções de privacidade e medição em seu e-book de marketing.

O livro digital de marketing está sendo adaptado às constantes mudanças nas expectativas de privacidade do consumidor e aos regulamentos iminentes, como a proibição do TikTok em Montana e o AMERICA Act.

No manual de 31 páginas, o Google apresenta informações essenciais sobre atualizações que os anunciantes precisam saber, as quais terão impacto na forma como o desempenho é avaliado e na maneira de se envolver de maneira significativa com os consumidores.

O manual descreve como vários participantes importantes, como especialistas em marketing, agências e líderes empresariais, têm um papel fundamental no futuro da publicidade, garantindo que a privacidade seja uma prioridade.

Estabelecendo conexões com informações fornecidas diretamente.

A primeira parte do playbook do Google trata da elaboração de uma estratégia para dados primários.

O Google destaca a necessidade de oferecer uma troca de valor significativa e apropriada para fortalecer os laços com os clientes.

Uma parte essencial para estabelecer confiança na coleta de dados pessoais é garantir que os consumidores tenham controle sobre suas informações. A política de transparência de rastreamento de aplicativos da Apple (ATT) é fundamental nesse processo para aplicativos iOS. Os anunciantes precisam analisar a política ATT e decidir a melhor abordagem para obter consentimento em seus aplicativos iOS.

Outra parte essencial de uma estratégia de dados de primeira parte envolve a união de fontes de dados e plataformas, como um sistema CRM, com as ferramentas de publicidade e análise do Google, como o Google Ads e o Google Analytics.

Recursos e Tecnologias Para Avaliação Precisa.

No segundo capítulo do livro sobre marketing digital, o Google identifica áreas essenciais de conhecimento.

• Estabelecendo uma fundação robusta de posicionamento.
• Obtenção de dados de primeira mão e utilização de aprendizado de máquina para uma medição de conversão mais precisa.
• Estabelecer conexões e unir diferentes origens de dados no Ads Data Hub.
• Avaliação de apps com ênfase em proteção de dados pessoais.
• A mudança para o Google Analytics 4 para fins de medição.
• Qual é o destino da avaliação no futuro.

Marcação em toda a página.

Não é surpreendente que seja cada vez mais desafiador monitorar o êxito das campanhas de marketing.

Resposta: A sugestão do Google é implementar uma estrutura de marcação abrangente em todas as áreas do site.

O Google disponibiliza várias alternativas para marcação em todo o site, tais como:

• O Tag do Google
• Gerenciador de Tags do Google
• Google Tag Manager 360 é uma ferramenta de gerenciamento de tags oferecida pela Google.

Para aumentar a privacidade e a segurança, é possível realizar a marcação do lado do servidor no Google Tag Manager em ambas as versões.

Modelagem de Conversão se refere ao processo de representar ou descrever a conversão de dados de uma forma específica.

Outra maneira pela qual o Google se ajustou às novas normas de privacidade é através da implementação de conversões aprimoradas para a web. Esse método de rastreamento de conversão permite que as tags presentes em todo o site coletem informações de maneira direta (após o consentimento do usuário), as quais são posteriormente enviadas ao Google.

O Google associa informações excluídas às contas do Google para vincular as conversões corretas aos anúncios do Search e do YouTube.

Essa é a situação em que a modelagem de conversão se torna importante.

A modelagem de conversão continuará a ser um elemento importante nas soluções de medição do Google.

A modelagem de conversão emprega técnicas de aprendizado de máquina para capturar e combinar variados sinais visando aprimorar o desempenho.

Google declarou no manual de instruções:

Sempre que podemos, incorporamos a modelagem de conversão diretamente nos produtos de publicidade do Google.

Dessa forma, essas informações serão automaticamente incorporadas na sua coluna de relatórios de conversões, proporcionando uma perspectiva.

Transformações que não seriam registradas, como as restrições impostas pelas plataformas que restringem o uso de serviços externos.

Cookies ou outras formas de identificação.

Informações de publicidade O Hub destinado a profissionais de marketing utiliza o BigQuery para reunir dados fornecidos diretamente pelos usuários e os combina com dados de campanhas de anúncios do Google em nível de evento. Além disso, assegura a proteção dos dados pessoais dos usuários por meio de verificações de privacidade, garantindo que tais informações nunca estejam acessíveis aos anunciantes.

Uso de aplicativo e análise GA4 com ênfase em privacidade.

Após a introdução da política ATT da Apple, é importante que os profissionais de marketing deem prioridade à instalação de ferramentas de medição de conversão em seus aplicativos e ao uso do Google Analytics para Firebase SDK.

A medição de conversão no dispositivo possibilita que as interações dos usuários com os anúncios de aplicativos sejam associadas às conversões de aplicativos, sem revelar a identidade do usuário ou armazenar informações em seu dispositivo.

O SDK do Firebase pode ser incluído em apps para Android e iOS, possibilitando funcionalidades de medição em diversas plataformas.

Para satisfazer as expectativas de privacidade, o Google Analytics 4 utiliza aprendizado de máquina avançado para preencher informações faltantes sobre os usuários.

Isso envolve a alteração e a representação do comportamento dentro do GA4. O modelo de conversão baseado em dados é o padrão, mas os anunciantes têm a opção de modificá-lo.

Atualizações sobre a caixa de areia de privacidade.

Lançado pela primeira vez em 2019, o Privacy Sandbox está em constante evolução.

As soluções de tags do Google foram projetadas para se conectar com a API de Relatório de Atribuição da Privacy Sandbox.

Isso quer dizer que a API de relatórios irá fornecer informações de maneira que não revele detalhes identificáveis dos consumidores. Os anunciantes devem aguardar receber dados agregados sobre o acompanhamento das conversões.

Utilizando conhecimentos da plataforma para auxiliar no aumento do desenvolvimento.

O capítulo final do livro do Google sobre marketing digital aborda a implementação das estratégias apresentadas nos capítulos iniciais.

Ele estabelece claramente.

• Como envolver audiências individuais em grande quantidade.
• Utilizando inteligência artificial para identificar novas audiências.
• Manter-se informado sobre as alterações na política de privacidade.

Com informações fornecidas diretamente pelos usuários, os profissionais de marketing podem utilizar o Customer Match para atingir clientes em diversos canais do Google, incluindo Pesquisa, Gmail, YouTube e Google Shopping. Esses dados são eficazes em conjunto com os modelos de Smart Bidding do Google para maximizar o retorno sobre o investimento (ROI).

Para ampliar o alcance para além do público de dados primários, os profissionais de marketing podem recorrer ao uso do público do Google, que reúne uma diversidade de sinais por meio de inteligência artificial para atingir os públicos-alvo desejados. Esses sinais englobam:

• Dados populacionais
• Interesses derivados da navegação na internet e no uso de aplicativos.
• Situação durante um leilão online em tempo real.

A API Topics do Privacy Sandbox agora possibilita a veiculação de anúncios personalizados com base nos interesses, sem precisar rastrear a atividade específica do usuário em sites.

Resumo ou índice.

O guia de estratégias de marketing online do Google resume vários anúncios veiculados nos últimos 6 a 12 meses.

Se os profissionais de marketing já implementaram uma estratégia de privacidade ou estão começando agora, o guia é uma excelente referência inicial.

Adquira a versão integral do livro através da Google.

A imagem principal é da autoria de KorArkaR e está em destaque.