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As tend\u00eancias atuais de refor\u00e7o da privacidade dos consumidores t\u00eam vindo a provocar mudan\u00e7as na infra-estrutura t\u00e9cnica das ferramentas de an\u00e1lise do marketing digital.<\/p>\n
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At\u00e9 agora, as solu\u00e7\u00f5es de marketing digital utilizavam cookies de terceiros para rastrear os utilizadores ou os seus dispositivos, no sentido de construir perfis com base nos seus h\u00e1bitos e prefer\u00eancias para mostrar an\u00fancios relevantes para os interesses do potencial cliente. A medi\u00e7\u00e3o da performance online, para ser bem executada, dependia em grande parte de cookies que registam informa\u00e7\u00f5es sobre o que acontece depois que uma pessoa clicar num an\u00fancio.<\/p>\n
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No entanto, existem fatores que t\u00eam contribu\u00eddo para que esta medi\u00e7\u00e3o ou observa\u00e7\u00e3o de convers\u00f5es j\u00e1 n\u00e3o seja t\u00e3o direta como, por exemplo, restri\u00e7\u00f5es a recolha de dados pessoais, impedimentos no uso de cookies, e dificuldades t\u00e9cnicas no tracking de compras iniciadas em dispositivos diferentes pelo mesmo utilizador.<\/p>\n
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V\u00e1rios cen\u00e1rios levaram a uma moderniza\u00e7\u00e3o acelerada do tracking de convers\u00f5es e da identifica\u00e7\u00e3o de perfis: a Uni\u00e3o Europeia, com o RGPD iniciou um movimento institucional para dar mais poder aos consumidores sobre os seus dados pessoais; a Apple tem liderado no lado empresarial, promovendo a privacidade dos seus clientes como elemento diferenciador da empresa.<\/p>\n
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A Apple em concreto, promovendo o paradigma cookieless, lidera o debate sobre privacidade desde 2017, quando adicionou o Intelligent Tracking Prevention (ITP) ao Safari. Em Mar\u00e7o de 2020, o Safari foi atualizado para bloquear todos os cookies de terceiros.<\/p>\n
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Mas ainda mais premente, a atualiza\u00e7\u00e3o recente do sistema operativo para produtos Apple (iOS 14)\u00a0 elimina por completo os cookies. A partir desta atualiza\u00e7\u00e3o, os sites ou apps s\u00e3o obrigados a pedir permiss\u00e3o antes de identificar os utilizadores iOS para segmenta\u00e7\u00e3o de an\u00fancios. Estima-se que os utilizadores do iOS que concedem estas permiss\u00f5es des\u00e7am de 70% para 10%.<\/p>\n
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Ainda antes destas barreiras \u00e0 medi\u00e7\u00e3o criadas pelo aumento da privacidade, o percurso do do cliente j\u00e1 se tinha tornado mais dif\u00edcil de medir: os consumidores utilizam v\u00e1rios dispositivos na sua viagem de compras online, v\u00e1rios browsers, v\u00e1rias apps, antes de comprarem um produto.<\/p>\n
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A solu\u00e7\u00e3o para estes obst\u00e1culos no sentido de garantir que a medi\u00e7\u00e3o \u00e9 correta e os an\u00fancios s\u00e3o servidos a grupos de consumidores relevantes \u00e9 a automa\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s de machine learning. Para isso, a implementa\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es para aumentar a quantidade de dados observ\u00e1veis \u200b\u200bdas campanhas \u00e9 crucial.<\/p>\n
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Na Endeavor exploramos as potencialidades das ferramentas Google para garantir uma medi\u00e7\u00e3o da performance o mais correta e realista poss\u00edvel: por um lado, utilizando os modelos de convers\u00e3o de tracking de intelig\u00eancia artificial quando dispon\u00edveis para o cliente e, por outro, o tagging de todas as p\u00e1ginas do site.<\/p>\n
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Usando c\u00f3digo de programa\u00e7\u00e3o e desenvolvimentos \u00e0 medida, garantimos que a infraestrutura de cada cliente est\u00e1 preparada e configurada para medir a performance do Google Ads, capturando mais detalhadamente os dados de convers\u00e3o e alimentando o modelo de intelig\u00eancia artificial com dados relevantes e robustos para a modela\u00e7\u00e3o das convers\u00f5es<\/p>\n
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