A mudança chegou ao mundo da medição de marketing digital. Com a redação do DoubleClick (agora Google Marketing Platform) IDs, o lançamento do Ads Data Hub (ADH) do Google, e o crescente interesse em soluções de sala limpa de dados, os marqueteiros devem "desaprender" o que era possível no passado e se familiarizar rapidamente com o que é agora possível no mundo do ID-redactted.

A introdução da GDPR e a tendência global geral de privacidade digital nos empurrou para uma nova era no mundo da mídia digital - mas não parece que alguns tenham aceitado essa realidade ainda. Geralmente é verdade que a ruptura tecnológica é que primeiro tentamos adaptar os velhos paradigmas à nova tecnologia e perder a floresta para as árvores. Só mais tarde descobrimos que houve uma mudança completa de paradigma e que surgiram novos casos de uso.

Nós da MightyHive estamos descobrindo que a ADH e outras tecnologias emergentes estão facilitando novas e interessantes maneiras de interagir com os dados dos clientes que antes não eram possíveis. Como parte de nosso próprio processo de descoberta e experimentação, estamos aprendendo que precisamos mudar fundamentalmente a maneira como nós e nossos clientes usamos os dados como uma ferramenta e um gerador de valor. Este processo de aprendizado envolve deixar de tentar medir o que não podemos mais e nos concentrar cada vez mais em como construir uma nova utilidade em experiências de anúncios de consumidores através de conjuntos de dados conectados.

Uma Cartilha Rápida sobre o Centro de Dados de Anúncios

Primeiro, um pouco do que a ADH faz: ADH é uma solução de "sala limpa de dados" que permite que múltiplas partes analisem as interseções entre os respectivos conjuntos de dados de primeira parte, mas sem revelar dados granulares em nível de linha, de usuário ou de log.

Na MightyHive, estamos descobrindo o que é possível em primeira mão; trabalhando com clientes para gerar insights muito novos e muito interessantes a partir de cooperativas de dados multilaterais.

Como exemplo, a Marca A poderia carregar registros de transações vinculados a cookies de primeira parte. A ADH permite que a Marca A consulte a interseção entre seus próprios registros e as exposições de anúncios gravados pelo Google, mas não a nível de usuário. Em vez disso, a granularidade mais fina na qual a ADH reporta é de cerca de 50 indivíduos, o que para a maioria das campanhas em escala é mais do que suficiente para gerar insights, desde que o usuário da ADH saiba como estruturar os dados carregados e desenvolver consultas.

Por que o Centro de Dados de Anúncios resolve mais problemas do que os que ele causa

Ofoco apenas na redação da identificação do usuário é míope. Como a ADH é projetada como uma "Suíça para dados", ela resolve múltiplos problemas, o que por sua vez cria novas possibilidades para marqueteiros, plataformas, parceiros e editores:

• A privacidade do usuário é protegida. O que sai da ADH são interseções de dados agregados. Os dados a nível de usuário entram, mas não saem.
• A propriedade intelectual é protegida. Os dados de primeira parte são extremamente valiosos. Isto tem historicamente tornado os proprietários de dados avessos a deixar que os dados saiam das paredes da empresa. A ADH resolve estes bloqueios comerciais, fornecendo informações agregadas sem permitir que nenhum dado em nível de linha saia das mãos de seu respectivo proprietário.
• A ADH acomoda um conjunto multilateral de participantes e conjuntos de dados. A ADH não é apenas um anunciante do Google ou uma solução de agência do Google. Múltiplas partes podem carregar dados na ADH e analisar interseções e padrões. Isto permite essencialmente a construção de viagens de usuários (por exemplo, campanha de marca → offline visite → conversão → fidelidade do cliente) analisando conjuntos de dados combinados de múltiplas partes que interagiram com os clientes.
• A ADH é baseada na nuvem. Sendo uma solução baseada em nuvem baseada em grande parte no Google BigQuery, a ADH é extremamente flexível, acessível e escalável do ponto de vista técnico. É um ambiente fácil e padrão da indústria para que as equipes de engenharia, análise e ciência de dados se conectem.

O Ads Data Hub não é apenas um anunciante do Google ou uma solução de agência do Google.

Como Navegar em um Futuro com ID-redação

A ADH e outras soluções emergentes de sala limpa de dados apresentam o ecossistema publicitário com novos ambientes nos quais fazer perguntas de dados, em muitos casos onde os conjuntos de dados nunca foram reunidos antes. Na MightyHive, estamos vendo o que é possível em primeira mão; trabalhando com os clientes para gerar insights muito novos e muito empolgantes.

Por exemplo, uma empresa de Consumer Packaged Goods (CPG) (ACME Dish Soap) pode fazer parceria com um de seus principais parceiros de canal de varejo (Shop-Now Supermarkets) e entender como a mídia gasta (coletada através de plataformas de compra e servidores de anúncios) está afetando as vendas das lojas de tijolos e argamassa. Uma sala limpa de dados pode servir como um ambiente escalável e flexível para que a ACME Dish Soap obtenha uma visão sem precedentes não a partir de relatórios de vendas regionais desatualizados do Shop-Now Supermarkets, mas a partir de dados reais dos clientes do Shop-Now Supermarkets e dos padrões que surgem quando comparados com os dados de publicidade do Google.

Nas mãos certas, o valor de poder conectar a atividade de marketing a um universo holístico de conjuntos de dados e resultados comerciais ultrapassa de longe o valor passado de terabytes de arquivos de log em nível de usuário. Os marqueteiros, agências e parceiros só precisam aprender a usar as novas ferramentas que têm à sua disposição e adaptar a campanha, a mídia e a estratégia da marca a novos insights e princípios.

O setor precisa fazer muita atualização. Os marqueteiros, agências e parceiros vão precisar se familiarizar mais com os detalhes técnicos das junções de dados e consultas sofisticadas a bancos de dados que nem sempre podem confiar na identificação do usuário como uma "muleta"

Como qualquer solução orientada por dados, "lixo entra, lixo sai" (GIGO) se aplica muito aqui. A fim de obter o valor total do Ads Data Hub ou outras salas limpas de dados, muitas marcas finalmente precisarão adotar algum tipo de identificador de cliente universal de primeira parte que torne os dados úteis em um ambiente de sala limpa de dados.

Finalmente, quando uma solução como a ADH pode unir exposições de mídia, interações próprias e receita de vendas para criar uma visão mais centrada no cliente e holística, o valor das métricas populares de proxy(que já eram questionáveis) como alcance ou CTR estão fadadas a diminuir rapidamente, forçando muitas campanhas a serem completamente reavaliadas.