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Resumo
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Adote os testes de incrementalidade : os profissionais de marketing devem adotar a mensuração de incrementalidade para avaliar com precisão o impacto da campanha, comparando grupos de usuários expostos e não expostos. Esse método aprimora as decisões de alocação de orçamento e é particularmente eficaz após alterações nas políticas de privacidade, pois se concentra no desempenho geral em vez do rastreamento em nível de usuário.
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Aproveite as soluções de mensuração no dispositivo : Com o aumento das regulamentações de privacidade que limitam o rastreamento tradicional, os profissionais de marketing devem utilizar técnicas de mensuração no dispositivo, como as ofertas mais recentes do Google e da Meta, para obter dados de conversão precisos, garantindo a privacidade do usuário. Campanhas de pré-instalação também podem ser exploradas para um alcance e engajamento mais amplos.
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Implementar Atribuição Modelada : À medida que o rastreamento direto se torna mais desafiador, os profissionais de marketing devem integrar estratégias de atribuição modelada que utilizam aprendizado de máquina para analisar dados agregados. Essa abordagem ajuda a estimar os caminhos de conversão e atribuir crédito a vários pontos de contato, fornecendo insights sobre as jornadas do cliente, mesmo com restrições de privacidade.
A análise de publicidade Mobile está evoluindo em um ritmo sem precedentes, impulsionada por mudanças nas regulamentações de privacidade, atualizações de plataformas e alterações no comportamento do consumidor. À medida que as abordagens tradicionais de mensuração enfrentam limitações crescentes, os profissionais de marketing estão adotando cada vez mais estratégias inovadoras para garantir insights de desempenho precisos.
Aqui estão 3 tendências cruciais que estão remodelando a análise de marketing mobile .
Para cada uma delas, os recursos avançados de dados da Singularestão na vanguarda do desenvolvimento e teste de soluções em torno dessas grandes tendências, permitindo que nossos clientes prosperem nesta nova era.
1. Incrementalidade: perceber o impacto de cada toque
A mensuração de incrementalidade ganhou força à medida que os profissionais de marketing buscam insights mais profundos sobre a eficácia das campanhas. Esse método isola o impacto da mídia paga comparando grupos de usuários expostos e não expostos, permitindo que os anunciantes determinem quais conversões foram diretamente impulsionadas pelas atividades de marketing.
Os testes de incrementalidade geralmente utilizam grupos de controle ou testes baseados em localização geográfica para quantificar o verdadeiro aumento nos resultados de marketing. Ao excluir conversões naturais ou orgânicas, os profissionais de marketing podem tomar decisões baseadas em dados e otimizar a alocação de seus orçamentos com mais eficácia.
Essa abordagem de análise de publicidade mobile é especialmente poderosa após as mudanças na privacidade do usuário, pois não depende fortemente do rastreamento em nível individual. Em vez disso, a análise incremental concentra-se nos resultados gerais de desempenho, tornando-se um método flexível e compatível com a privacidade para avaliar o sucesso do marketing.
2. Medição no dispositivo: precisão sem comprometer a privacidade
Com estruturas de privacidade como o App Tracking Transparency (ATT) da Apple e, em breve, o Android Privacy Sandbox do Google restringindo os métodos tradicionais de rastreamento, métodos de medição agnósticos ao ID do dispositivo, como a medição no próprio dispositivo, estão emergindo como uma solução poderosa. Esse mobile processa e atribui dados de conversão diretamente no dispositivo do usuário, garantindo que os dados sensíveis permaneçam localizados.
Diversas soluções já estão disponíveis no mercado e outras estão sendo exploradas com base nessa metodologia:
Pré-instalação:
Em campanhas de pré-instalação, os proprietários de aplicativos colaboram com os fabricantes originais de dispositivos (OEMs) para que seus aplicativos sejam pré-instalados nos dispositivos antes de chegarem ao mercado.
Essas campanhas também podem envolver parceiros de mídia terceirizados que facilitam parcerias com vários fabricantes, simplificando o processo para os proprietários de aplicativos.
A Meta
introduziu uma forma segura para a privacidade de obter a atribuição de cliques e visualizações em nível de usuário no Android para anúncios no Facebook ou Instagram, usando o Meta Install Referrer .
Isso expandiu significativamente as possibilidades de mensuração já disponíveis por meio do Google Play Install Referrer. O Meta salva os metadados da campanha no armazenamento local do dispositivo no aplicativo do Facebook ou Instagram, onde quer que o anúncio tenha sido exibido. Pela primeira vez em anos, os anunciantes de aplicativos Android obtiveram a atribuição de visualização (viewthrough assignment) de volta no Meta, fornecendo detalhes e dados adicionais para construir uma visão mais precisa dos resultados de suas campanhas.
Google
, sua solução de medição de conversões em dispositivos foi "projetada para aprimorar a visibilidade das conversões em campanhas de aplicativos iOS, mantendo a privacidade do usuário". Esse método permite que os profissionais de marketing avaliem o desempenho da campanha com precisão, sem comprometer a segurança dos dados.
Além disso, o Google Analytics 4 introduziu recursos aprimorados de medição no dispositivo, fornecendo aos profissionais de marketing insights mais precisos e, ao mesmo tempo, respeitando as práticas de privacidade.
3. Atribuição modelada: preenchendo as lacunas deixadas pelas restrições de privacidade
A atribuição modelada tornou-se cada vez mais importante à medida que as regulamentações de privacidade e as atualizações das plataformas restringem o rastreamento direto do comportamento do usuário. Esse método utiliza aprendizado de máquina e modelos estatísticos para prever e atribuir crédito aos pontos de contato ao longo da jornada do cliente.
Ao analisar padrões observáveis e dados agregados, a atribuição modelada estima os caminhos de conversão mesmo quando o rastreamento determinístico não está disponível. Por exemplo, quando um usuário interage com vários canais, mas não pode ser rastreado diretamente, a atribuição modelada pode atribuir crédito probabilístico a cada ponto de contato.
Este método de análise de publicidade mobile oferece aos profissionais de marketing mobile uma maneira escalável de melhorar a precisão das métricas em ambientes onde os identificadores de usuário são limitados ou indisponíveis. É especialmente útil em ambientes de aplicativos fortemente impactados pela perda de sinal devido às estruturas de privacidade.
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