Uno sguardo al futuro della misurazione delle performance
Mentre ci prepariamo a una rivoluzione epocale per l’Advertising e il Marketing Digitale, che segna la fine dell’epoca dei Cookie di terza parte e Mobile Advertising ID, si prospettano scenari ancora non del tutto definiti, ma comunque forieri di grande cambiamento.
Se lato targeting la situazione non è molto chiara, lato misurazione delle performance si inizia intravedere una comunione di intenti fra i vari vendor e le diverse proposte.
Di fatto, cosa andrà a sostituire quella che è stata la base del sistema di misurazione del marketing digitale? Come si potranno ottimizzare le strategie di marketing in futuro?
Facciamo prima un po’ di ordine nei concetti alla base di questo tema per poterci orientare meglio.
I First Party Data – o dati di prima parte – sono tutti quei dati di proprietà di un’azienda: dalle informazioni sul comportamento dell’utente online alla localizzazione degli store fisici di quel marchio, dai tempi di produzione dei prodotti all’andamento delle campagne paid di Advertising.
Mentre i dati di prima parte appartengono al marketer, i dati di terza parte sono composti da informazioni raccolte e cedute da piattaforme terze. Ad esempio Google Ads e Facebook Ads hanno supportato fino ad oggi le capacità di misurazione delle aziende grazie ai Third Party Cookie.
Un Third Party Cookie è un piccolo file di testo che viene salvato sul browser dell’utente, ma all’interno di un dominio diverso da quello che l’utente sta navigando in quel momento. Ad esempio, mentre navigate il sito biteky.ai, Google salva un identificativo univoco attraverso il suo pixel, che permette di riconoscere l’utente sul dominio google.com. Con questo semplice escamotage Google – ma anche Facebook, Criteo, Microsoft, LinkedIn, etc – possono seguire tutte le attività dell’utente e soprattutto misurare le performance delle campagne di advertising grazie ai dati che raccolgono.
Ma i Third party Cookie sono destinati a scomparire: Google Chrome infatti sarà l’ultimo browser a congedarli; mentre su Safari, Firefox, Edge già non vengono più supportati.
Le diverse piattaforme di advertising stanno dirottando l’infrastruttura di misurazione delle performance verso i Cookie di Prima Parte, visto che i Cookie di Terza Parte stanno scomparendo a causa della direzione tecnologica intrapresa dai produttori di browser. In questo modo continuano ad assicurarsi una misurazione puntuale di ciò che avviene dopo il click sull’Adv, ma hanno forti limiti nel misurare le conversioni post impression, inoltre Apple analizzando le tattiche di tracking adottate dal mondo del Adtech ha introdotto limitazioni anche ai First Party Cookie:
- tutti i cookie di prima parte durano al massimo 7 giorni.
- se nell’url viene intercettato un parametro che identifica il click di un singolo utente, il cookie associato durerà solo 24 ore (ad esempio nel caso di Google Click Identifier).
Le capacità di tracciare le performance delle campagne di advertising sono quindi decisamente compromesse su questo browser.
Per le App Native su smartphone, il problema risiede nei Mobile Advertising ID (MAID) non più sempre disponibili in quanto è l’utente a decidere se condividerli o meno, cosa che di fatto riduce drasticamente l’efficacia del sistema di tracking delle campagne per app native per smartphone.
Per sopperire alla mancanza di Third Party Cookie e MAID, l’Adtech ha introdotto gli Alternative User IDentifier, ma non si tratta di soluzioni privacy oriented, perché permettono di seguire l’utente come i Third Party Cookie, pur perdendo in precisione e numerosità. Infatti sono basati o su un dato personale dell’utente hashato (come email o numero di telefono) oppure su altri segnali raccolti dal browser o dal sistema operativo dell’utente.
Le nuove strade per un tracking più orientato alla privacy
Appare chiaro come chi fa Digital Advertising oggi abbia bisogno di affidarsi a una metodologia di misurazione sicura ed efficace, senza compromessi relativi alla privacy degli utenti.
Ad oggi si sta delineando una convergenza di scelte tecnologiche che sposta la capacità di misurare le performance da tracking del singolo utente alla possibilità di inviare dati aggregati alle piattaforme di Adtech.
La prima a rendere disponibile una tecnologia di questo tipo è stata Apple con SKAdNetwork e Private Click Measurement: ormai disponibili da quasi tre anni sul mercato, a breve raggiungeranno la quarta release con il nuovo iOS atteso a settembre.
Google ha seguito con la sua Attribution API sposando la filosofia di Apple ed ampliandone la capacità con funzioni interessanti, tanto da essere portate da Apple in SKAdNetwork 4.0 presentato durante il WWDC di Giugno 2022.
Come continuare a fare Advertising nel rispetto della privacy?
In un mondo dove la privacy sta riconquistando sempre più terreno come valore imprescindibile per l’utente, le metodologie di misurazione devono per forza di cosa cambiare per sopravvivere.
Abbiamo visto che ci sono valide proposte (ed in alcuni casi tecnologie già utilizzabili) che possono inaugurare un nuovo metodo per misurare le performance.
Rimangono gli strumenti di Digital Advertising su cui si è fatto affidamento finora, come Google Ads, ma questi andranno incontro a limitazioni di tracking dettate sia da scelta tecnologiche sia dalle normative sulla privacy.
Nel frattempo tutti i vendor si stanno adoperando per permettere di supportare le metodologie di misurazione con i First Party Data.
Cosa significa per noi advertiser tutto questo? Le piattaforme evolveranno e muteranno, ma non smetteremo di fare advertising e non smetteremo di misurarne le performance: avremo nuove modalità diverse da oggi, ma non è detto che saranno meno efficaci. Dovremo imparare nuovi modi di lavorare ed adattarci ad un mondo che cambierà velocemente.
In un ambiente così eterogeneo, diventa cruciale per l’advertiser saper analizzare i propri dati combinandoli con quelli ricevuti dalle diverse piattaforme: è questa l’epoca in cui si potrebbero affermare “nuove” metodologie ibride, come i Marketing Mix Model. Questi permettono di analizzare le performance di tutte le attività di promozione online ed offline utilizzando dati che non ledono la privacy dell’utente come click, impression, GRP, investimento e revenue; e attraverso metodi statistici forniscono una visione dettagliata di come le diverse azioni di marketing interagiscono l’una con l’altra per portare al risultato atteso.
Come si evince da questa pur breve e non esaustiva panoramica, le nuove soluzioni non mancano, anche se non è ancora possibile stabilire a priori quali avranno successo.
In sostanza, non è sufficiente raccogliere Dati di Prima Parte, ma è necessario saperli interpretare e attivare per scopi ben precisi. Naturalmente la fase di raccolta rimane fondamentale: più i dati sono accurati e rilevanti, più le successive azioni di marketing saranno personalizzate ed efficaci.
Grazie all’applicazione dell’Intelligenza Artificiale, l’azienda sarà in grado di prevedere il comportamento del proprio pubblico, ottenendo informazioni essenziali sia in positivo (per esempio, capendo in anticipo su quali clienti vale la pena investire procederanno ad un acquisto) che in negativo (individuando quali clienti andranno persi o quale sarà il tasso di abbandono su uno specifico prodotto o servizio).
Per rendere un’impresa davvero Data Driven, è necessario prima di tutto modellare le informazioni necessarie affinché siano allineate agli obiettivi di business, combinando dati di diversa natura: strutturati e non strutturati, interni ed esterni, tradizionali e alternativi.
A questo servono i modelli di Intelligenza Artificiale, veri protagonisti di questa nuova Era dell’Advertising.