Em 7 de outubro, ao vivo com a MightyHive convidou John Ghiorso, CEO da principal consultoria da indústria na Amazônia, Orca Pacific, para uma discussão tópica sobre as tendências de compras on-line do quarto trimestre. Atualmente, o comércio eletrônico está experimentando um crescimento de 40-50% YoY impulsionado pelas restrições de distanciamento social ligadas à crise de saúde da COVID-19. E com poucos sinais de desistência, cada analista está prevendo vendas on-line recordes de vendas no quarto trimestre. Mas Ghiorso está prevendo mais do que apenas vendas de férias; ele está de olho no crescimento sustentado impulsionado por novos clientes, novas lealdades e novos hábitos de compra.

Os consumidores não estão mais comprando seis meses de papel higiênico... mas estão fazendo muito mais compras on-line e isso não parou ou diminuiu de forma significativa.
- John Ghiorso, Fundador & CEO, Orca Pacific

A Orca Pacific está aconselhando seus clientes que o 4º trimestre de 2020 é uma oportunidade rara de ganhar a fidelidade dos clientes em escala. De agora em diante, os vendedores da Amazon - pequenos e grandes - vão interagir com clientes que são novos em compras on-line ou que compram itens que antes compravam exclusivamente na loja. Novos hábitos de compra estão claramente se formando, portanto, quando esses novos clientes têm boas experiências de compras on-line, isso pode render clientes fiéis por anos futuros. Não apenas boas revisões de clientes ajudam, mas aqueles que investem na condução do tráfego através de estratégias publicitárias agressivas, verão sua classificação orgânica subir.

Vimos um enorme pico (nas vendas on-line) e depois um patamar a um nível muito mais significativo do que teria sido de outra forma.... e essa tendência não pára ou desacelera.
- John Ghiorso, Fundador & CEO, Orca Pacific

Junte-se a John Ghiorso e ao Diretor de Marketing de Conteúdo da MightyHive, Adam Remson, enquanto eles esboçam as técnicas de marketing da Amazônia e as muitas maneiras que o 4º trimestre de 2020 é fundamental para as marcas.

Confira o Vídeo e Download os slides

Em 16 de setembro, o Live With MightyHive apresentou uma conversa sobre Eficácia Criativa. Junto comigo neste episódio estavam Ryan Tetuan, Chefe de Soluções Criativas, Plataformas de Mídia no Google e Louise Martens, Chefe Global de Produção Embutida na MediaMonks. A discussão foi interessante e oferece aos telespectadores algumas dicas acionáveis sobre onde começar.

O que significa Eficácia Criativa?
"Será que o trabalho, funciona? Nossos esforços estão sendo recompensados? Estamos atingindo os objetivos que estabelecemos em conjunto com as marcas?"

- Louise Martens, Chefe Global de Produção Embarcada, MediaMonks

Não demorou muito para mergulharmos em uma discussão aprofundada sobre o que significa realmente a Eficácia Criativa. Continuamos a destacar as maiores oportunidades para as marcas e fornecemos recomendações sobre como começar com a criatividade. Acima de tudo, a colaboração é a chave para o sucesso de sua equipe.

Como a compra criativa e de mídia pode funcionar melhor em conjunto?
"Como estamos testando novas táticas, que novas idéias criativas podemos colocar lá fora? Ei, acabamos de fazer esta nova pesquisa sobre o lado criativo e agora entendemos o que os consumidores estão respondendo - Podemos realmente visar esse micro-momento usando as capacidades de direcionamento do DSP?"

- Mitchell Pok, Diretor, Serviços Criativos e Tecnologia, MightyHive

Segundo um estudo recente realizado pelo Google e pela Bain, a criatividade é 1,5x mais eficaz quando desenvolvida em colaboração do que quando é criada em silos separados. A Nielsen afirma que 56% do desempenho de uma campanha é devido à criatividade. A pesquisa mostra que o domínio da Eficácia Criativa pode conduzir a resultados significativos para suas campanhas e objetivos comerciais mais amplos.

Neste episódio, também identificamos vários bloqueios de estrada que vemos através das marcas que conhecemos. Esses bloqueios vão desde o processo de briefing até a democratização dos dados de desempenho das campanhas.

O que está no caminho da Eficácia Criativa?
"Eu tinha equipes de mídia a menos de 20 metros de mim. Não havia nenhuma parede física e minha interação com a equipe de mídia era essencialmente um e-mail deles com uma planilha Excel de tamanhos de anúncios para construir. E é isso. Sem audiência, sem dados contextuais"

- Ryan Tetuan, Chefe de Soluções Criativas, Plataformas de Mídia, Google

Confira o vídeo para participar da discussão e encontrar maneiras de começar a dominar a Eficácia Criativa hoje. Para ver os Guias de Soluções da Plataforma de Marketing do Google, clique aqui.

Para o episódio 25 de agosto ao vivo com o MightyHive, tive o prazer de contar com a presença do convidado especial Jeff Rasp, VP Plataformas Digitais, Canais e Capacidades na Bayer. Ele e eu discutimos os muitos benefícios de uma taxonomia de dados de marketing hermética e a Rasp explicou como as convenções de nomeação de campanhas consistentes são a base de uma equipe interna da Bayer que ganhou o prêmio AdExchanger de "Melhor Operação de Mídia Interna" em 2020.

De acordo com um relatório recente conduzido pela Dataroma57% dos marqueteiros passam uma semana de cada mês integrando dados manualmente. Como parte da parceria entre a MightyHive e a Bayer, a Bayer estabeleceu uma taxonomia sólida logo no início do processo de incorporação de dados para automatizar essencialmente essa tarefa. E em "The Essential Role of Data Taxonomy in Bayer Digital Marketing", Rasp explica como ele destilou os KPIs de vários departamentos em uma convenção de nomenclatura unificada capaz de grande versatilidade.

Hoje, a equipe de marketing da Bayer gera insights em minutos, não em dias. E neste episódio, Rasp delineia como sua equipe se articula para acomodar as diversas necessidades de relatórios em toda a empresa. Assista ao vídeo para ver Rasp e eu discutimos:

• Como criar uma estrutura e hierarquia de dados
• O poder de uma taxonomia bem planejada da mídia
• Governança de dados e a importância da consistência

ASSISTIR "O PAPEL ESSENCIAL DA TAXONOMIA DE DADOS NO MARKETING DIGITAL DA BAYER"

VEJA OS SLIDES PARA "O PAPEL ESSENCIAL DA TAXONOMIA DE DADOS NO MARKETING DIGITAL DA BAYER"

Antes de mergulharmos no Google Tag Manager (GTM) do lado do servidor, vou prefixar a carne deste post com uma ressalva: respeitar sempre a privacidade do usuário.

Qualquer técnica de coleta de dados discutida aqui deve ser aplicado corretamente e não como uma alternativa para contornar a regulamentação de consentimento de coleta de dados.

vista de 10.000 pés

Aqui está uma situação familiar - Google Tag Manager como a conhecemos há anos.

Seu contêiner é carregado em todas as páginas, ou telas em seu site/app, e com base nos eventos de acionamento, os dados são enviados para o primeiro e terceiro pontos finais.

Funciona, está bem, mas não é perfeito. Bloqueadores de rastreamento, falhas no JavaScript, muitos, muitos pedidos para pontos finais, e JavaScript ineficiente são todos riscos, e problemas potenciais de desempenho que podem levar a problemas de qualidade de dados.

O GTM do lado do servidor move a solicitação de tag vendor do cliente para um servidor - um servidor na Plataforma Google Cloud que vive em um subdomínio de seu site. O container carregado no navegador/app ainda tem tags e ainda envia uma solicitação mas tem muito menos código, envia menos solicitações, não é necessariamente afetado pelo software anti-tracking, não envia o endereço IP do usuário para fornecedores de tags de terceiros, e os cookies de primeira parte são configurados corretamente em um Forma compatível com o ITP.

Out of the Box - O que é legal?

Há muito para se empolgar com o GTM do lado do servidor, pois, do lado do cliente, tudo isso é muito familiar—mas muito melhor! O comerciante digital "tradicional" ainda pode configurar sua(s) tag(s) no Facebook com os mesmos gatilhos, e acender os holofotes conforme necessário. O mesmo, o mesmo... mas diferente.

Como mencionado anteriormente, em vez de enviar dados para o endpoint do fornecedor da tag, ela é enviada para um subdomínio. Por exemplo, se você estiver em www.mysite.como GTM do lado do servidor enviará os dados para tracking.mysite.comum subdomínio que você pode ter configurado.

E isso é ótimo porque...?

• Respeita a privacidade do usuário: O endereço IP do usuário não é enviado a um terceiro.
• Preserva a qualidade dos dados: A prevenção de rastreamento não acontece em pedidos ao seu próprio domínio.
• Ele alivia o inchaço do código do lado do cliente: As tags requerem menos trabalho no navegador, transferindo a carga de trabalho para o servidor. Isto significa que o que permanece em GTM no navegador faz menos, assim o site roda mais rápido.
• Ele consolida as solicitações do lado do cliente: Você pode enviar várias solicitações do servidor com base em uma solicitação do cliente.

Na MightyHive, nós defendemos fortemente o foco no que é melhor para o usuário, não a capacidade de frustrar ou contornar o software anti-rastreamento. Lembrete: agir com retidão, não de forma egoísta. Como está agora, os dados são coletados, não capturados. No futuro, os dados serão trocados... Pense nisso por um minuto.

Impacto mais profundo

Você já notou que os pedidos de rastreamento são enviados para seu domínio e não para um domínio de terceiros? A carga de trabalho de coleta de dados é transferida para sua infra-estrutura.

Isso lhe dá vontade de voltar para o registro no servidor web? Quão diferente é isto do registro no servidor web?

Muito.

Os dados analíticos são formatados (em sessão), limpos (PII removidos), integrados (unidos aos dados dos Anúncios do Google, Anúncios de Busca/Exibição & Vídeo 360) e apresentados prontos para desempenhar sua função: análise e otimização de todos os aspectos do negócio on-line, o que, sejamos francos, tem tudo a ver com um melhor marketing.

Os registros do servidor Web não coletam todos os dados comportamentais. Normalmente, os dados em nível de log não são integrados aos dados do canal de marketing, o que significa que não há um loop de feedback para a ativação dos dados.

Mas! há semelhanças entre o GTM do lado do servidor e o log do servidor Web. O servidor web recebe uma solicitação, tipicamente para uma página, constrói o conteúdo da página e responde, possivelmente definindo cookies de primeira mão junto com a resposta. O endpoint GTM do lado do servidor também recebe solicitações e responde, potencialmente com cookies (mas com menos conteúdo).

Agora... o servidor web sabe que página está voltando.

É sabe que dados apresentar na camada de dados para registrar uma transação (por exemplo).

A camada de dados é capturada por uma etiqueta disparada no navegador e então enviada voltar para o ponto final de rastreamento.

O ponto final então leva os mesmos dados e o envia para o Google Analytics (GA) para completar a viagem de ida e volta e obter seus dados analíticos registrados.

Phew!

Espere um minuto. Se o servidor web sabe que está renderizando uma página de confirmação "obrigado", e sabe que dados renderizar na camada de dados, por que se preocupar em enviar isto para o navegador para que ele simplesmente o envie de volta ao ponto final de rastreamento e depois para a GA?

Por que não remover alguns passos para a eficiência? O servidor da web sabe que está apresentando uma página de confirmação. Portanto, ele constrói exatamente a mesma solicitação que o navegador estava fazendo, e envia os dados da transação GA diretamente para o ponto final de rastreamento. Recorte a viagem de ida e volta do cliente.

É bastante normal disparar etiquetas de conversão, Floodlights, FB pixels, Adnxs, TTD, e assim por diante para registrar as transações. Não as envie para o cliente para tratar. Como o servidor web responde com a página de confirmação, envie esses pedidos diretamente para o ponto final de rastreamento. O endpoint responde com os detalhes dos cookies a definir, e o servidor web envia aqueles com o conteúdo da página de confirmação na resposta ao cliente.

Pense em quantas etiquetas de marketing e pixels de rastreamento disparam em eventos no nível da página. Quantas tags realmente precisam disparar sobre o cliente? Quantas tags nem precisam ser expostas ao navegador? E se, apenas talvez, você somente tinha tags acionadas por eventos de nível de página? Talvez você só precise de rastreamento de nível de página se você tiver removido todas as suas inchaço de dados? Então você não precisa CNAME o subdomínio de rastreamento, você pode restringir o acesso ao seu endpoint de rastreamento para permitir apenas que seu servidor web o acesse via https (pense em restrição de faixa IP). Isso é um monte de menos complexidade e uma quantidade razoável de peças móveis removidas da solução.

Mais simples é melhor. Nenhum código é melhor do que nenhum códigocomo diz o ditado.

Em conclusão

A solução GTM do lado do servidor oferece uma boa e correta solução para a medição analítica digital. É boa porque a qualidade dos dados pode ser melhorada, a privacidade do usuário está mais protegida e, significativamente, é um passo para fazer menos trabalho no navegador, o que significa que os sites e aplicativos ficam mais rápidos.

Pensar nas possíveis soluções que a tecnologia oferece, com a motivação correta em mente, demonstra quão versátil é a solução, quanta energia está disponível e que caminhos ainda devem ser explorados para alavancar os dados de primeira mão.

Alguns anos atrás, à medida que o armazenamento digital se tornou mais acessível, a atitude de muitas empresas em relação aos dados era a de "armazenar tudo" Todos. Únicas. Dados. Ponto.

Em seguida vieram os "grandes dados" e a computação em nuvem, que trouxe ainda mais dados, mais poder computacional e ostensivamente mais oportunidades e insights. Como resultado, o consumo de dados disparou, impulsionado pela Internet, redes sociais e serviços digitais.

Parafraseando meu guru Avinash Kaushikagora temos mais dados do que Deus jamais pretendeu que alguém tivesse.

O instinto de armazenar tudo é compreensível. Por que jogar fora os dados? Mas tem havido alguns efeitos imprevistos:

• Aumenta a carga de trabalho associada à garantia de qualidade dos dados
• Aumenta os tempos de processamento de dados
• Torna os conjuntos de dados mais complexos e mais difíceis de trabalhar com
• A maioria dos dados é irrelevante para a análise empresarial

A decisão de manter todos os dados foi fácil. Discernir quais pontos de dados devem ser considerados é difícil. Esta fase de consideração será implementada ou como as empresas estão especificando um projeto de dados (ANTES), ou como elas introduzem uma nova liberação de seus ativos digitais (DEPOIS).

Somente para audiências maduras

Imagine que você está construindo a especificação para seu projeto e descobrindo como medir o sucesso do projeto. É muito provável que você considere os seguintes KPIs:

• Taxa de utilização das principais características (taxa de conversão)
• Eficácia de marketing (orçamento, custo por aquisição)
• Métricas de vaidade (volume, usuários)

Soa muito básico? É justo. E ainda assim é uma grande base para se trabalhar!

Dica importante: Seu projeto deve estar em sincronia com o nível de maturidade de sua organização.

Primeiro, você precisa ter certeza de que os dados básicos que pretende coletar de seu site ou aplicativo repercutem com seus gerentes de produto, sua equipe de marketing ou seus analistas. Eles precisam entender como esses números básicos podem ajudar a moldar seu produto ou estratégias de marketing.

Então, um documento de especificação deve ser estabelecido. Uma espécie de Bíblia de coleta de dados. Chame-lhe um plano de etiquetagem, um projeto de coleta de dados, um documento de projeto de solução... seja criativo! Esse documento não será gravado em pedra. Ele irá evoluir com sua empresa à medida que você enriquecer seu conjunto de dados para atender às suas exigências de medição. Certifique-se de incluir as partes interessadas significativas nesse processo, ou então...

Somente após passar por uma fase de especificação completa dos dados você pode considerar enriquecer seus dados durante os ciclos de desenvolvimento subseqüentes. O enriquecimento dos dados será um dos dois:

• Vertical: mais métricas para medir eventos específicos do usuário
• Horizontal: mais dimensões/atributos para dar mais contexto às métricas

Continue enriquecendo seus dados para avaliar os KPIs que suportam a medição de seus objetivos comerciais. Dê a eles o máximo de contexto possível para que a análise seja o mais relevante e acionável possível.

Seus dados provocam alegria?

Toda esta conversa sobre o enriquecimento de seus dados parece ótima, mas você pode estar em uma fase em que já tenha coletado dados demais. É discutível, obter uma tonelada de dados significa levar o combustível para o aprendizado da máquina de alimentação, inteligência artificialou qualquer processamento de dados razoavelmente avançado.

Dito isto, demasiados dados não identificados/não catalogados acabarão por gerar confusão e custos de armazenamento/processamento. Por exemplo, se você tiver um contrato com um fornecedor de análise digital (digamos Adobe ou Google), é muito provável que você esteja pagando uma taxa de assinatura mensal/ano com base no número de acessos que seu sistema coleta e processa em relatórios, cubos e conjuntos de dados diversos. Além disso, as equipes de marketing digital não são conhecidas por questionar o status quo quando se trata de dados e rastreamento, em particular.

Se você combinar ambas as facetas da limpeza de dados, estamos olhando para uma campanha de otimização que se transforma em um esforço de economia de custos. É aqui que você, como empresa, deve começar a se perguntar: "será que eu realmente preciso desses dados? Minha equipe pode funcionar sem medir o índice métrico X e o atributo Y"?

Para pedir emprestado de Marie Kondo's konmari métodovocê devem manter apenas os pontos de dados que falam ao coração. Identificar métricas/atributos que não mais "faísquem alegria", agradecer-lhes por seu serviço antes de dispor brutalmente deles com um aperto firme e satisfatório do botão DELETE.

Como você pode dizer se deve descartar um ponto de dados específico?

Isto requer um pouco de investigação que pode ser feita em seu repositório de dados, observando sua estrutura de dados (nomes de colunas e valores, por exemplo). Se você não consegue se decidir, pergunte-se se um determinado ponto de dados em particular "provoca alegria", ou no nosso caso, impulsiona a análise e pode ser usado como um fator na aprendizagem da máquina. Na verdade, esta é uma grande ocasião para realmente usar a aprendizagem de máquinas para descobrir!

Alimente seu conjunto de dados no R/Python (insira aqui seu pacote de aprendizagem de máquina favorito) e veja os resultados:

Você também poderia olhar a análise de fatores de outra forma e ver onde um fator específico realmente contribui para o desempenho, métrica por métrica:

Uma vez terminada a análise de quais pontos de dados ainda pertencem em sua arquitetura de dados, é hora de podar. Se você tomou a decisão de apagar dados existentes, isto pode ser tão simples quanto apagar uma coluna ou um conjunto de entradas em um banco de dados, um lago de dados ou um repositório de dados. Mas isso é apenas para os dados que você já coletou. E quanto ao avanço da coleta de dados?

Se você quiser mudar a maneira como os dados são coletados, você precisa ir konmari em seus ativos digitais: rastreamento de sites da web, SDKs móveis, dispositivos OTT. Usando um sistema de gerenciamento de tags (TMS), você pode começar desativando/pausando tags que você não precisa mais antes de excluí-las com segurança de versões futuras:

Do ponto de vista da gestão, as partes interessadas precisam se dar a conhecer e expressar claramente os requisitos de dados que podem ser facilmente recuperados. Dessa forma, quando você poda/papeja dados que são considerados como não mais motivo de alegria, você não está sabotando inadvertidamente os relatórios de seus colegas.

E é por isso que você precisava daquela Bíblia de Coleta de Dados em primeiro lugar!

Em que etapa de coleta de dados você se encontra? Antes ou depois? Básico ou complexo?

Espere, eles acabaram de dizer que o Safari agora bloqueia o Google Analytics?

(Alerta de spoiler: não)

Na edição 2020 da Apple Worldwide Developers Conference (WWDC), a Apple anunciou que a nova versão do MacOS (apelidado de Big Sur) seria enviada com a versão 14 do navegador Safari - prometendo que o Safari seria mais amigável à privacidade. O que é um grande passo e está de acordo com o cenário regulatório e de marketing digital.

No entanto, com base em telas difusas e fora de contexto mostradas durante o anúncio, algumas publicações de marketing digital começaram a afirmar que o novo Safari iria bloquear o Google Analytics.

[A voz do narrador: não o fez]

Aqui estão alguns dos artigos em questão:

• Apple Insider
• Analítica Plausível (concorrente da GA)
• Diário do Motor de Busca

Em poucos minutos, aquela parte mal pesquisada de notícias falsas estava em todas as mídias sociais.

Então, o que realmente aconteceu? Você deveria se preocupar?

As cabeças mais frias sempre prevalecem, então vamos dar um passo atrás e olhar de perto o que realmente aconteceu.

O que é ITP e por que isso importa?

A WWDC é geralmente a ocasião para a Apple anunciar novos recursos e desenvolvimentos chave em seu ecossistema tecnológico, desde sistemas operacionais desktop e móveis até SDKs, APIs e todas essas boas coisas técnicas.

Nos últimos anos, a Apple tem usado o WWDC para anunciar mudanças na maneira como eles lidam com a privacidade em aplicativos web e móveis, nomeadamente com iniciativas como ITP(Intelligent Tracking Protection), que é usado no Safari, navegador da Apple baseado em Webkit em Macs, iPhones e iPads.

Em resumo, a ITP restringe a criação e a vida útil dos cookies, que são usados para persistir e medir a visita de alguém em um site (primeiro partido, também conhecido como 1P) ou em vários sites (terceiro partido, também conhecido como 3P). A ITP torna as coisas mais difíceis para os marqueteiros digitais porque os usuários se tornam mais difíceis de rastrear e de direcionar.

Se usarmos o Google Analytics como comparação, a ITP pode "redefinir" um visitante conhecido para um novo visitante após apenas alguns dias, em vez dos habituais 2 anos - assumindo que os usuários não mudem de dispositivo ou limpem seus cookies.

Se observarmos a ITP com nosso chapéu de privacidade, mesmo a coleta do consentimento do usuário não impedirá a ITP de neutralizar os cookies.

A ITP chega no momento certo; assim como a privacidade on-line começa finalmente a se enraizar com peças de legislação como GDPR e ePrivacy na Europa, CCPA na Califórnia, LGPD no Brasil, APA/NDB na Austrália, APP no Japão, PIPA na Coréia, e muito mais sendo feito em contas e/ou escritos em lei.

É discutível que as peças de legislação acima permitem a coleta do consentimento do usuário antes da coleta. Portanto, não devemos realmente nos preocupar com o Safari potencialmente coletando informações que os usuários consentiram, certo?

Isso não foi sequer uma consideração nas peças acima sobre "O Safari bloqueia o Google Analytics"

Será que o novo Safari realmente bloqueia o Google Analytics?

(Segundo alerta de spoiler: ainda não)

A maneira mais óbvia de mostrar a você é com um teste. Por sorte, eu tinha instalado o MacOS Big Sur beta, então dei uma olhada debaixo do capô - especialmente nos sites que publicaram que o "Safari bloqueia a história do Google Analytics". Vamos ligar o Safari e ligar o modo desenvolvedor.

Com certeza, o Google Analytics envia uma chamada de rastreamento que faz com que ele seja o lar dos servidores de coleção do Google. O Safari não bloqueia o Google Analytics.

Agora vamos dar outra olhada nesse novo relatório de privacidade: ele mostra "22 rastreadores impedidos"

Espere, a lista mostra google-analytics.com?! Não acabamos de estabelecer que o rastreamento do Google Analytics passou?

Vamos esclarecer: o que o painel abaixo mostra são os nomes de domínio dos recursos carregados pela página que estão marcados nas listas ITP como potenciais vetores de rastreamento usando cookies de terceiros.

Além disso, o ITP desempenha seu papel em reduzir drasticamente a vida útil do cookie do Google Analytics para apenas uma semana, como mostrado abaixo.

Se necessário, vamos levar este ponto de volta para casa: O Safari 14 não bloqueia o Google Analytics.

O ITP é aplicado de acordo com as especificações, bloqueando cookies de terceiros e limitando cookies a uma vida útil de uma semana, no máximo.

Então, qual é o grande impacto?

Como mencionado, o ITP vai principalmente reduzir o tempo durante o qual um visitante é identificado. Após uma semana, a ITP elimina/restaura o cookie do usuário e o visitante é "renascido". Não é uma ótima maneira de estudar grupos ou coortes de usuários, certo?

Se você está preocupado com o impacto do ITP em sua coleta de dados, posso sugerir a leitura desta peça fantástica sobre a simulação do ITP por meu colega Doug Hall.

O que é importante lembrar é que a Apple está usando listas de blocos ITP construídas em parceria com o DuckDuckGo, um mecanismo de busca que se tornou um nome de fácil privacidade (leia: anti-Google). Eu, por exemplo, ainda não vi qual é seu modelo de negócio, mas isso é uma história para outro post.

De qualquer forma, as listas do ITP são destinadas a bloquear cookies para nomes de domínio específicos.

Mesmo que a Apple tenha decidido bloquear totalmente o Google Analytics, qual é o tamanho do negócio de que estamos falando? De acordo com StatCounter, o Safari responde por cerca de 18% do mercado de navegadores (a partir de junho de 2020). Vamos arredondar isto para 20%. É um monte de dados a perder.

É discutível que o Google Analytics não seria a única solução de rastreamento que poderia ser impactada. Não esqueçamos o Adobe, Criteo, Amazon, Facebook, Comscore, Oracle - para citar alguns.

Portanto, se você continuar implementando a análise digital de acordo com o estado da arte, respeitando a privacidade e rastreando exclusivamente dados de primeira viagem, você será um vencedor!

É realmente apenas jornalismo de má tecnologia?

Vamos nos tornar reais por um momento. Se os jornalistas técnicos que publicam a história sobre o bloqueio do Safari pelo Google Analytics soubessem do ITP, eles não teriam publicado a história - ou, no mínimo, com uma manchete menos sensacional. Até mesmo John Wilander, o engenheiro líder do Webkit por trás da ITP, falou contra os conceitos errados por trás desta "peça do Safari bloqueia a AG"

Este é infelizmente um caso de jornalismo de má tecnologia, onde meias verdades e títulos de clickbait conduzem à visualização de páginas. Os gigantes da tecnologia Pitting Apple e Google são simplesmente sensacionais e não destacam a verdadeira história da WWDC: as questões de privacidade e a Apple estão tratando disso como deveriam.

Nisto, eu faço eco ao meu estimado colega Simo Ahava no sentido de que este tipo de jornalismo é mal pesquisado na melhor das hipóteses, intencionalmente enganador na pior das hipóteses.

A maioria dos artigos sobre este tópico em particular recuou e ofereceu "atualizações", mas eles foram pegos com a mão no pote de biscoitos.

Para ser justo, também é culpa da Apple pelo uso de rotulagem enganosa.

Mas será tão ruim considerando que estamos falando de uma versão beta de um navegador da web? Ìde qualquer coisa, a Apple agora tem alguns meses pela frente para fazer ajustes antes do Big Sur e do Safari.

Além do medo, incerteza e dúvida, este tipo de publicação é sintomático de uma indústria que está assustada com o efeito que a regulamentação da privacidade está tendo em seus negócios.

Como a MightyHive está lidando com isso?

Enquanto nós da MightyHive há muito tempo nos preparamos para a morte do cookie e do ecossistema digital com foco em dados de primeira mão, podemos apreciar que iniciativas como a ITP podem tornar a vida de um comerciante digital muito complicada.

Acreditamos firmemente que o futuro do marketing digital está nos dados de primeira parte, no consentimento e na qualidade dos dados.

Os cookies estão de saída, mas isto não significa o fim do mundo.

Um olhar programático do comprador sobre o "Desconhecido Delta"

Recentemente, a Incorporated Society of British Advertisers (ISBA) se propôs a lançar uma luz sobre a cadeia de fornecimento de publicidade programática, mas apesar dos esforços exaustivos para mapear e atribuir cada dólar de publicidade, o relatório subseqüente não pôde contabilizar uma fração considerável dos orçamentos de publicidade digital. Este "delta desconhecido", como o ISBA o chama, está associado a causas que vão desde fraude à revenda de estoques. Mas independentemente das razões, o relatório ISBA expõe um sistema complexo que carece de transparência.

"[O delta desconhecido] não deve ser assumido como fraude.... Isto é importante para qualquer pessoa que esteja avaliando este estudo com ponderação; as incógnitas podem, idealmente, tornar-se conhecidas"

- Rachel Adams, Chefe de Ativação da Mídia dos EUA, MightyHive

O relatório da ISBA é o foco do último episódio de Live with MightyHive e apresenta Rachel Adams, Head of Media Activation, MightyHive US. Adams traz anos de experiência de compra de agências e inúmeras horas de trabalho com clientes MightyHive em estratégias e implementações de hospedagem. Juntamente com o Diretor Sênior de Marketing Myles Younger, os dois cobrem algumas das conclusões e estratégias do relatório para otimizar a cadeia de fornecimento de publicidade digital e melhorar a transparência.

Este episódio de "Viva com as capas da MightyHive":

• Descobertas do relatório ISBA
• As vantagens de simplificar sua cadeia de abastecimento
• O papel cada vez mais importante da transparência

Obtenha o Vídeo

Veja o Episódio 3: Um olhar programático do comprador sobre o Relatório ISBA "Unknown Delta", e veja os slides abaixo.

Na semana passada, a Sociedade de Anunciantes Britânicos (ISBA) do Reino Unido publicou um importante Estudo de Transparência Programática da Cadeia de Fornecimento. Todos os dias, a MightyHive ajuda os clientes a ganhar transparência em seus gastos com mídia digital e assumir o controle de suas compras e análises de mídia. Os esforços coletivos da ISBA, da Association of Online Publishers (AOP), da PricewaterhouseCoopers (PwC), e das marcas e agências participantes são muito apreciados para dar ao ecossistema da indústria uma visão construtiva enquanto traçamos um caminho a seguir.

Já se passaram quatro anos desde que o relatório da ANA K2 sobre a bomba 2016 revelou a grande falta de transparência na compra de mídia digital e programática. Com base em nossa experiência, e como o estudo do ISBA confirmou, parece que ainda há muito trabalho a ser feito para que as mídias digitais funcionem melhor para os marqueteiros. A experiência do ISBA na realização do estudo expôs barreiras e lacunas significativas:

• Dos 15 anunciantes estudados, foram identificadas cerca de 300 cadeias de fornecimento distintas para apenas 12 editoras;
• O estudo durou nove meses a mais do que o planejado devido às dificuldades de acesso aos dados necessários;
• Dos 267 milhões de impressões analisadas, apenas 12% puderam ser mapeadas, o que significa que apenas cerca de 1 em cada 8 impressões puderam sequer ser estudadas!

O relatório destaca questões importantes e aponta para uma verdade fundamental que muitos que trabalham com publicidade online já conhecem: embora a publicidade programática represente um salto em frente na eficiência do marketing, há muitas questões que precisam ser resolvidas antes que ela possa atingir seu verdadeiro potencial.

As falhas do ecossistema programático se resumem a duas causas fundamentais:

1. Complexidade. A complexidade do ecossistema é, na melhor das hipóteses, um fardo para as marcas e, muitas vezes, uma responsabilidade direta. Há simplesmente muitas empresas que oferecem um conjunto de capacidades confusas e muitas vezes sobrepostas. Caso em questão: o estudo do ISBA chamou a atenção para o fato de que apenas um conjunto de dados para uma cadeia de fornecimento precisava da coordenação e aprovação de quatro entidades diferentes para permitir o acesso.
2. Falta de transparência. As questões de transparência continuam a custar tempo e dinheiro aos marqueteiros. Por exemplo: para conduzir o estudo, o ISBA fez parceria com a PwC, uma das empresas de auditoria mais respeitadas do mundo, e até mesmo uma equipe de auditores profissionais se deparou com questões de acesso aos dados e reconciliação, causando atrasos de meses e análises incompletas.

A MightyHive tem trabalhado incansavelmente e inovado nestas questões durante anos, e por isso gostaria de oferecer nossas experiências, pontos de vista e possíveis soluções.

Complexidade Insustentável do Ecossistema

Todos nós já vimos a "sopa com logotipo" das LUMAscapes e Martech 5000 (agora 8.000 na verdade). Esta complexidade é tão insustentável para os marqueteiros quanto para o próprio ecossistema. Em 2018, eu escrevi sobre a necessidade de consolidação do ecossistema e ainda acredito que este é o caminho certo. Para ser justo, é inteiramente normal que os novos ecossistemas tecnológicos sejam caóticos antes de amadurecerem, mas o estudo do ISBA nos lembra que os marqueteiros estão navegando numa teia bizantina e muitas vezes contraproducente de fornecedores, contratos, preços e capacidades.

Entretanto, eu acho injusto caracterizar o ecossistema como um "imposto ad tech" Quando você voa, em algum lugar ao redor 15-20% do preço do seu bilhete vai para a indústria petrolífera para pagar o combustível para jatos. Essa parte do custo é um "imposto petroquímico" nefasto? Não, é apenas parte da cadeia de valor que lhe permite voar convenientemente do ponto A para o ponto B.

Quando a MightyHive se envolve com marcas, nosso objetivo não é demitir todos os vendedores de tecnologia e fazer com que os custos intermediários cheguem a zero. Em vez disso, procuramos maximizar a eficiência e o ROI do anunciante. Nosso primeiro passo é avaliar a configuração atual de um cliente para que ele possa, pelo menos saiba pelo que eles estão pagando. Dotados desse conhecimento, nós então nos associamos a eles para otimizar o valor de vários intermediários.

Estou extremamente orgulhoso do trabalho que fizemos em 2017 com a Sprint, um de nossos primeiros grandes clientes do setor de hospedagem. Não chegamos a zero seus custos intermediários, mas como parte de uma abordagem deliberada, informada e holística, fomos capazes de consolidar sua pegada tecnológica e de parceiros. E não paramos por aí. Ajudamos a Sprint a implementar melhorias nos processos, colocamos a equipe interna certa no lugar e revisamos a produção criativa e a otimização. Os resultados foram assombrosos: A Sprint quase dobrou o desempenho enquanto reduzia os gastos.

Transparência: Dados e visibilidade em todas as transações devem ser o padrão

O fato de que o ISBA e a PwC, depois de um estudo de quinze meses, ainda ficaram com um "delta desconhecido" que chegou a atingir 86%, mostra que os marqueteiros (ou suas agências) ainda não estão colocando as melhores práticas, bem, na prática. É verdade que sempre haverá variações ao comparar grandes volumes de dados da Internet, portanto um "delta desconhecido" de zero é provavelmente irrealista (Ari Pararo, CEO da Beeswax tem algumas grandes idéias sobre o "delta desconhecido"). Mas ainda assim oitenta e seispor cento?

As causas subjacentes a um "delta desconhecido" variam de caso para caso. Partes dele são provavelmente benignas. Parece óbvio que os marqueteiros não devem ter "deltas desconhecidas" - ou seja, os marqueteiros devem tomar medidas imediatas para evitar situações em que partes significativas de seus orçamentos estejam aparentemente sendo gastas com responsabilidade zero. Devemos observar também que o A investigação do DOJ dos EUA sobre as práticas de compra da mídia da agência ainda está em andamento.

Como o ecossistema se consolida em torno de algumas plataformas, e como padrões como ads.txt e sellers.json ganham ampla adoção, vai ficar mais difícil para os vendedores não-transparentes e táticas de se esconderem em meio ao caos. Os comerciantes precisam saber que os "deltas desconhecidos" podem ser removidos.

A MightyHive usou nossa metodologia Spectrum of Control para ajudar marcas como Bayer, Electrolux, Mondelēz, Sony Pictures, e Sprint a levar algum grau de compra, veiculação de anúncios, medição e análise internamente. Um ingrediente-chave é sempre avaliar o que é possível em termos de obter a propriedade direta das marcas e o controle sobre seus dados de mídia digital.

Consolidação e Transparência são apenas Meios para um Fim

Transparência, consolidação de fornecedores e otimização do caminho de abastecimento são apenas parte da história. Uma razão pela qual a MightyHive é tão apaixonada por ajudar os marqueteiros a enfrentar estes desafios é que, uma vez enfrentados, um mundo de novas possibilidades se abre. O acesso aos dados e a uma pilha de tecnologia bem afinada não só produzirá transparência no orçamento e benefícios de otimização, mas também abrirá possibilidades incríveis de direcionamento, personalização e medição. Ao lado da MediaMonks, a S4Capital realiza este trabalho em toda a cadeia de valor, e nosso modelo puramente digital é o que permite transparência e flexibilidade para nossos clientes.

Com uma melhor visão do desempenho, Mondelēz obteve +10% de retorno sobre o investimento.

Nosso trabalho com Mondelēz é, a meu ver, o padrão ouro do que uma marca pode alcançar com o acesso aos dados aliado à tecnologia e parceiros corretos. Para ser o primeiro CPG em sua categoria a ver a correlação direta entre publicidade digital e vendas em loja, o Mondelēz precisava obter acesso a sua mídia digital, padronizar esses dados e, então, fazer uso inovador da arquitetura de nuvem para análise, medição e personalização. Claro, a "transparência" foi uma grande parte da história, mas foi um trampolim no caminho para algo muito maior.

Para todas as questões discutidas aqui, vale a pena encerrar com um lembrete dos benefícios da tecnologia e da mídia programática publicitária. Embora haja muito trabalho a fazer, minha confiança e otimismo permanecem inalterados: estas tecnologias poderosas só vão melhorar à medida que a indústria continuar a amadurecer, resolvendo estas questões e inovando em inúmeras outras áreas.

Nosso objetivo deve ser um ecossistema que seja totalmente auditável, completamente transparente e que proporcione uma poderosa capacidade de fornecer conteúdo atraente aos consumidores, um ROI significativo para os profissionais de marketing e uma fonte de renda estável para os editores e criadores de conteúdo.

O que é significativo?

Tomar decisões com base em dados requer o apoio de uma medida robusta de confiança nos dados.

Nas costas de um evento de algum tipo (início de campanha, novo aplicativo, pandemia global), se observarmos qualquer mudança em nossos dados, precisamos estar confiantes de que a "coisa" que aconteceu foi realmente responsável para a mudança nos dados - não apenas uma correlação. Temos que ser capazes de demonstrar que tivemos esta coisa não aconteceuos dados não teriam mudado.

Então, podemos inferir uma relação causal entre o evento e a mudança dos dados. Lembre-se - ainda é uma probabilidade, nunca podemos provar a causalidade em um sentido categórico, mas nós pode ser altamente confiante (e é muito melhor do que adivinhar!). Podemos remover a emoção e o preconceito inconsciente da tomada de decisões. Não usamos dados oculares ou usamos nossa matemática intestinal para informar o processo de tomada de decisão.

Aqui está a conversa completa e os slides do episódio "Viva com o Poderoso Colmeia" da semana passada (rolar até o final para os slides):

Como funciona?

A tecnologia por trás do pacote Google CausalImpact R que foi demonstrada no episódio constrói um modelo de série temporal estrutural Bayesiano e depois tenta prever o contrafactual.

Simplesmente, o modelo matemático usa dados anteriores ao evento para prever como seriam os dados se o evento não tivesse acontecido. Importante: a previsão é na verdade uma faixa probabilística de valores. Se os dados históricos forem ruidosos, então a precisão da previsão mudará. Veja a captura de tela abaixo, a partir da caminhada de demonstração através do link acima. Na imagem abaixo, a área sombreada azul é a previsão (estimador de controle sintético) do modelo. Se os dados observados caírem fora da região azul, nós temos significado!

A região azul fica maior com dados mais ruidosos. Quanto mais ampla a região azul, mais extrema a observação terá que ser para se obter um sinal significativo.

Usando o Google CausalImpact

Você pode usar o pacote CausalImpact com tão pouco quanto três linhas de R. R Studio é open source ou você pode experimentá-lo usando rstudio.cloud.

Esteja ciente, se você instalar o pacote CausalImpact localmente, devido às dependências, você precisará pelo menos da v3.5 do R. Eu atualizei o Linux no Chromebook para obter a última versão do R e R Studio através deste artigo muito útil e a instalação do pacote foi muito simples.

Há outra opção graças a Mark Edmondson do IIH Nordic. Mark escreveu um grande front-end de aplicativo brilhante para CausalImpact que é de uso livre, para que você possa explorar o significado em seus próprios dados GA.

Usando o significado para estabelecer a causalidade e tomar medidas

Usamos o pacote para analisar os dados do cliente para responder com confiança às principais questões comerciais que surgiram em relação às mudanças de KPI desde que o Reino Unido foi bloqueado.

Além de considerarmos os dados de YTD (definindo o 'evento' como 1 de janeiro), usamos períodos de data pré e pós bloqueio (9 de março). Os dados mostram padrões claros no comportamento de compra para sites de varejo. Os sites de mídia parecem apresentar um crescimento explosivo. No entanto, as especificidades relativas às áreas de crescimento de conteúdo são altamente informativas - não o que você esperaria ver apenas olhando os dados de longe.

Para clientes do varejo e da mídia, a capacidade de identificar áreas de crescimento atual e futuro com confiança é uma tática altamente valiosa. Em um nível estratégico, a previsão de resultados da CausalImpact é altamente acionável na condução do conteúdo da campanha, nos orçamentos e no tempo.

Embora as táticas para a atual situação global incluam "gerenciamento", há uma clara aproximação para preparação também. Tomar decisões sobre os dados atuais e usar previsões com confiança provou ser valioso para nossos clientes.

Recursos adicionais

Obrigado por ler! Os slides do episódio podem ser acessados aqui:

Assista ao vídeo introdutório do pacote CausalImpact R aqui (visualização obrigatória!):