Varför Conversion Modeling kan vara räddningen för annonsörer i en post-cookievärld

Image
Vekst

Vi har länge varit bortskämda med mätning av digital annonsering och digital marknadsföring överlag. Det har varit ett laglöst land där vi har kunnat mäta nästan allt vår målgrupp gör. Tills nu. GDPR, ITP, cookiedöden och IOS 14 begränsar möjligheterna till spårning, till förmån för att stärka individens integritet. Kanske är det på tiden. Frågan är bara hur vi gör nu.

 

I detta nu pågår kapplöpningen för att komma runt problematiken spårningsbegränsningen utgör. Vi vill ju gärna fortsätta få ut samma värdefulla data om hur vår publik agerar. En av Googles lösningar på detta heter Conversion Modeling. Facebooks motsvarighet kallas Statistical Modeling. Vad det innebär kan verka lite komplext, men det kan vara värt att hålla ögonen på. 

 

Varför behövs Conversion Modeling?

Så, låt oss säga att du gör en digital kampanj baserad på annonsering som leder till en landningssida med ett formulär, för att signa upp för ett event. Tidigare kunde du se analysdata på hur många som besöker sidan, var de klickar och vilka som sedan konverterar. Detta genom cookien du satt på sidan som spårar vad användaren gör. 

Idag så är det inte lika enkelt, eftersom användaren måste först ge sitt medgivande till att bli spårad, och även då kan du kanske inte se allt. 

 

Den begränsade spårningen påverkar till exempel: 

  • Insamlingen av information för att bygga målgrupper 
  • Mätningen av aktiviteter en användare gör efter att ha kommit till din sida från en annons
  • Spårningen av vad en individ gör över tid 
  • Hur väl vi kan optimera annonsering för konverteringsmål 

 

En extremt kvalificerad gissning

Men vad händer om användare inte vill bli spårade? Din dashboard ser nu kanske lite tanig ut. Google och Facebook har då tänkt till – de ska ersätta den ”saknade” datan med data på hur det förmodligen är. De sitter ju redan på högar med information om hur folk beter sig. Så genom att klumpa ihop data om hur olika segment och grupper brukar agera, kan de med hjälp av AI och maskininlärning skapa en modell av hur konverteringarna för just dig och din kampanj borde se ut. 

Det är alltså mycket mer avancerat än benchmarking, utan det tar hänsyn till mängder av parametrar för att ge en så komplett bild som möjligt till oss annonsörer, utan att röja den individuella användarens aktiviteter. Detta kommer också fungera bättre och effektivare med tid, då systemet lär sig allt eftersom det får mer information. 

Google beskriver det något abstrakt såhär: 

”Med modellerade konverteringar används anonymiserad data för att beräkna konverteringar som Google inte kan observera direkt. Detta kan ge en mer komplett rapport om dina konverteringar” – Google 

Din data kommer fortfarande bestå till viss del av faktiska mätningar av den gamla sorten, från den del av målgruppen som gett sitt medgivande – så kallad observerad data. Men informationen kompletteras av den modellerade datan. Och allt detta kan komma att ske automatiskt och lite under radarn. För plattformarna kommer troligtvis inte särskilja den observerade datan från den modellerade utan visa det som ett grupperat värde, och det ser ut som det alltid har gjort. Så om du ser att du har 15 konverteringar, är kanske åtta av dem observerade, och sju modellerade. 

Du kan gå in och kika på vilken del av datan i din Facebook Business Manager som är observerad och vilken som är modellerad. En liten upphöjd etta[1] eller tvåa[2] på resultatvärdet visar hur metoden används.

 

Varför görs detta? 

Google och Facebooks främsta intäkter är oss annonsörer. Och givetvis vill de inte förlora kunder genom ett sämre användarvärde. Samtidigt har de tryck på sig att förbättra integriteten för den enskilde användaren. Så kanske kan Conversion Modeling vara ett steg närmare att vi kan ta bort kakan, men äta den ändå.  

 

TL;DR 

Google och Facebook jobbar på verktyget Conversion Modeling respektive Statistical Modeling för att täcka upp för förlorade spårningsmöjligheter, och ersätter faktiska mätningar med modellerade värden efter standardmönster. 

Vill du säkra upp datadrivna insikter från dina digitala aktiviteter? 

Känns allt detta krångligt eller aningens mer teknisk än vad du har bandbredd att ta in? Lugn, vi på Vekst är experter på flera analysverktyg och hjälper dig gärna. Läs mer om relaterade ämnen i länkarna nedan eller kontakta oss för att få assistans för en så bra översikt som möjligt på era mätningar.  

Vår kollega Emma Atie kan hjälpa er sätta upp en custom dashbord till exempel, en visuell överblick av kampanjdata kan hjälpa er få koll på var ni får mest effekt. Sebastian Rosenlind kan såklart guida er strategiskt till att skapa ännu fler konverteringar av det ni redan har.