Innholdsfortegnelse
- Introduksjon
- Dagens målelandskap: Utfordringer og begrensninger
- Forbi GA: Triangulering av ROI med alternative måleteknikker
- Videre vei: Tilpasning til en personvern-først fremtid
- Konklusjon
- FAQ
Introduksjon
Den digitale reklameverdenen gjennomgår en enorm forandring, drevet av økende personvernregler og den forestående avviklingen av tredjeparts informasjonskapsler. For PPC-fagpersoner krever disse endringene en gjenoppbygning av hvordan vi måler kampanjesuksess. Google har utsatt avviklingen av tredjeparts informasjonskapsler, men det haster med å tilpasse seg. Denne bloggposten utforsker praktiske skritt du kan ta nå for å utvikle din PPC-målestrategi, slik at den er i tråd med en personvern-først fremtid. Uansett om du har problemer med kompleksitetene i Google Analytics 4 (GA4) eller ser etter alternative måleteknikker, dekker denne guiden alt.
Dagens målelandskap: Utfordringer og begrensninger
De siste årene har PPC-spesialister stått overfor mange utfordringer med å skaffe nøyaktige data. Overgangen til GA4, med sin hendelsesbaserte modell, markerer en stor endring fra den kjente Universal Analytics. Denne nye modellen krever en mer sofistikert oppsett og dypere forståelse, noe som skaper en bratt læringskurve for mange markedsførere. I kombinasjon med innføringen av strengere personvernregler som GDPR og CCPA, har tradisjonelle metoder for å spore brukeradferd og tilskrive konverteringer blitt stadig mer utfordrende.
Dette krever en grunnleggende omtanke for hvordan vi måler effektiviteten av våre PPC-kampanjer. Påliteligheten til konvensjonelle måleverktøy svekkes, og det er derfor behov for mer innovative og varierte tilnærminger for å bevise ROI.
Forbi GA: Triangulering av ROI med alternative måleteknikker
Som påliteligheten til tradisjonelle måleverktøy svekkes, er det viktig å diversifisere tilnærmingen. Det er ikke lenger tilstrekkelig å bare stole på GA4. For å få en omfattende forståelse av markedsføringsytelsen, er det avgjørende å utforske hvordan forskjellige kanaler samhandler og samlet påvirker ROI.
Sats på Media Mix Modeling (MMM)
Media Mix Modeling (MMM) opplever en renessanse. Ifølge en rapport fra IAB planlegger over 50% av merkevarer og 80% av digitale byråer å investere i MMM i årene fremover. MMM er en statistisk analysemetode som evaluerer effekten av ulike markedsføringsinnsatser på den overordnede ytelsen til virksomheten. Ved å analysere aggregerte data på tvers av forskjellige kanaler, kan MMM fastslå effektiviteten til hver kanal og hvordan de samhandler for å drive salg. Denne overordnede visningen av markedsføringsytelsen tar hensyn til eksterne faktorer som sesongvariasjoner, økonomiske forhold og konkurranseaktivitet.
Når du implementerer MMM, kan markedsførere velge mellom skreddersydde modeller tilpasset deres spesifikke behov eller ferdige løsninger som Google's Meridian eller Meta's Robyn. Skreddersydde modeller gir en grundig og omfattende analyse, med en bredere rekke datasystemer og variabler. MMM er spesielt effektivt for å vurdere budsjetter på et overordnet nivå og avgjøre hvilke investeringer som driver inkrementell vekst.
Gjennomfør inkrementalitetstesting
Inkrementalitetstesting er en kraftig metode for å bevise ekte ROI ved å måle økningen forårsaket av en bestemt markedsføringsaktivitet. Denne tilnærmingen isolerer effekten av kampanjer og skiller mellom konverteringer som ville skjedd organisk og de som blir drevet av markedsføringsarbeid. Denne teknikken er uvurderlig for å gjennomgå spesifikke kampanjer eller aktiviteter der flere plattformer kan ta æren for samme salg. For de som bruker Google Ads, er funksjonen for økt konvertering en utmerket start.
Prioriter datakvalitet
Datakvalitet er avgjørende for hele målespekteret. Når du investerer i MMM, er nøyaktig og godt formatert data avgjørende. Feilaktige eller manglende data kan påvirke modellens konklusjoner og føre til feilaktige beslutninger. I tillegg er tilstrekkelig mengde data avgjørende for å bygge en robust mediamodel. Vanligvis anbefales det å ha to til tre års data for å generere langsiktige innsikter og korrekt fange sesongvariasjoner og trender.
Dra nytte av førstepartsdata
Som tredjepartsdata blir mindre pålitelige, øker fokuset på førstepartsdata. Merkevarer dedikerer mer tid og budsjett for å samle inn og analysere førstepartsdata, noe som kan forbedre personaliseringen og nøyaktigheten til enhver målingsløsning, inkludert MMM og flerberøringstilskrivning. Førstepartsdata er en verdifull ressurs som gir mer kontroll og innsikt i publikums adferd.
Bruk tilskrivningsmodellering for kampanjeoptimalisering
Mens en bare-tilskrivnings-tilnærming har sine begrensninger, kan flerberøringstilskrivningsmodeller gi nyttige innsikter på bruker- og kampanjenivå. Disse innsiktene gir en detaljert forståelse av publikums oppførsel og individuell kampanjeprestasjon. Innsikt på kampanjenivå gjør det mulig å identifisere hvilke markedsføringstiltak som gir mest engasjement, konverteringer og ROI. Ved å kombinere flerberøringstilskrivning med inkrementalitetstesting kan budsjettprosessen styrkes og hjelpe til med å bestemme om man skal øke eller redusere investeringen i bestemte medienettverk og kampanjer.
Videre vei: Tilpasning til en personvern-først fremtid
I takt med utviklingen av personvernregler og at tradisjonelle sporingmetoder blir mindre pålitelige, er det avgjørende å tilpasse PPC-målestrategien din. Ved å diversifisere verktøyene og metodene dine, omfavne inkrementalitetstesting og dra nytte av førstepartsdata, kan du fortsette å vise effektiviteten til PPC-kampanjene dine og bevise ekte ROI.
For å lykkes med denne overgangen, fokuser på to nøkkelområder:
- Utfordre dagens situasjon: Oppmuntre organisasjonen din til å revurdere digital måling og sørg for at teamet ditt er godt kjent med de nyeste måleteknologiene og -metodene.
- Hold deg oppdatert og fleksibel: Hold deg oppdatert på nye personvernregler og teknologiske fremskritt. Fleksibilitet og tilpasningsevne er avgjørende i dette stadig skiftende landskapet.
Konklusjon
Å utvikle PPC-målestrategien din for en personvern-først fremtid innebærer å omfavne nye metoder, forbedre datakvaliteten og dra nytte av førstepartsdata. Ved å diversifisere tilnærmingen din og holde deg oppdatert om de nyeste utviklingene, kan du fortsette å måle og optimalisere PPC-kampanjene dine effektivt. Overgangen kan være utfordrende, men med riktig strategi på plass kan du navigere fremtidens landskap med selvtillit.
FAQ
Hva er Media Mix Modeling (MMM)?
MMM er en statistisk analysemetode som evaluerer effekten av ulike markedsføringsinnsatser på den overordnede ytelsen til virksomheten. Den hjelper til med å bestemme effektiviteten til hver kanal og hvordan de samlet driver salg.
Hvordan fungerer inkrementalitetstesting?
Inkrementalitetstesting isolerer effekten av markedsføringsaktiviteter og skiller mellom organisk konvertering og de som er drevet av kampanjer. Den måler økningen forårsaket av bestemte markedsføringsinnsatser.
Hvorfor er førstepartsdata viktig?
Førstepartsdata samles direkte fra ditt publikum og gir mer kontroll og innsikt i deres adferd. Den forbedrer personaliseringen og øker nøyaktigheten til målingsløsninger.
Hva er begrensningene ved flerberøringstilskrivning?
Mens flerberøringstilskrivning gir detaljert innsikt i brukeradferd og kampanjeprestasjon, kan den ikke fange opp den bredere virkningen av markedsføringsaktiviteter. Ved å kombinere den med inkrementalitetstesting får man en mer omfattende oversikt.
