Las pruebas de MiQ demuestran la efectividad de la API de Attribution Reporting para la medición de conversiones

Resumen

• MiQ realizó pruebas independientes de la API de Attribution Reporting para evaluar su efectividad en casos de éxito de medición de conversiones y desarrollar capacidades de medición precisas, que preserven la privacidad.
• Los verificadores descubrieron que la API de Attribution Reporting informó un 85% de los mismos usuarios únicos que generaron una conversión como cookies de terceros y un 3.7% adicional de cookies de terceros que no se captaron.
• Como expertos en el espacio de la nube, MiQ implementó informes resumidos en un entorno de ejecución confiable basado en la nube para mantener las señales sin el seguimiento de terceros. Aunque esta iniciativa se encuentra en las primeras fases de prueba, ya contribuyó a ampliar las pruebas de Attribution Reporting y reportar nuevos procesos de implementación para los especialistas en marketing que utilizan TEE.

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Avance en la segmentación enfocada en la privacidad y en las capacidades de medición

MiQ es un proveedor de medios programáticos a nivel mundial que ofrece campañas de servicio completo, análisis y soluciones de rendimiento a marcas y agencias. A medida que el ecosistema publicitario entra en una nueva era de privacidad en línea, MiQ reconoció la necesidad de sistemas alternativos que no dependan de cookies de terceros y comenzó a integrar las APIs de Privacy Sandbox para permitir soluciones precisas y enfocadas en la privacidad para medir la efectividad de los anuncios.

Esto llevó al equipo de MiQ a explorar los casos de uso de la API por parte de los compradores, incluido el uso de las señales de la API de Attribution Reporting para la optimización y la relevancia del anuncio, junto con soluciones propias y de socios para evaluar la efectividad de la tecnología para los informes a nivel del evento y la medición de conversiones.

Prueba de la API de Attribution Reporting para la medición de eventos

Debido a que la tecnología de MiQ ya utiliza datos que tienen en cuenta la privacidad, entre ellos datos de origen, IDs centrados en la privacidad y datos del navegador, para la segmentación del público, los verificadores estaban bien equipados para integrar Attribution Reporting y utilizar las APIs de Privacy Sandbox con el objetivo de crear una solución de medición para diferentes DSP.

El análisis independiente de Attribution Reporting de MiQ empleó datos de seis marcas en cuatro mercados diferentes para evaluar las capacidades de medición de la API. Con el avance de las pruebas, el equipo encontró limitaciones de privacidad con los informes a nivel de eventos que había que tener en cuenta, como la pérdida de datos y el aumento del ruido. Descubrieron que tenían que limitar la campaña a una conversión de alta prioridad por usuario para reducir dicho factor de forma eficaz sin distorsionar los resultados. Después de revisar los comentarios de las partes interesadas de todo el ecosistema, el equipo de Privacy Sandbox decidió lanzar parámetros de configuración flexibles a nivel del evento, que permiten a los verificadores personalizar los informes de atribución para cumplir sus objetivos.

La pérdida de datos y la disponibilidad de los dispositivos resultaron ser los desafíos más complejos. Los verificadores de MiQ observaron que la API solo estaba presente en aproximadamente el 25% de las impresiones de anuncios, lo que podría atribuirse a diversos factores, incluidas las restricciones de política para que la API de Attribution Reporting esté disponible en iOS. También descubrieron que las cookies registraban un 11% más de conversores únicos que Attribution Reporting cuando se ejecutaban en un navegador Chrome apto. Estos factores dieron lugar a una hipótesis de trabajo que apuntaba a que la causa principal era el retraso preconfigurado de siete días en la generación de informes, una configuración, cuyo objetivo era proteger la privacidad limitando la capacidad para volver a crear un identificador entre sitios a nivel de usuario. Para solucionar este problema, MiQ configuró nuevamente su enfoque de medición para optimizarlo para la API de Attribution Reporting y seguir logrando un alto nivel de precisión en las mediciones.

Resultados y aprendizaje

Las pruebas de MiQ revelaron que la API de Attribution Reporting informó un 85% de los mismos conversores únicos como cookies de terceros y un 3.7% adicional de cookies que no se captaron. Debido a que los informes a nivel de evento obtienen la misma cantidad de información que los píxeles de conversión heredados, resultó ser un conjunto de datos muy viable. Aunque MiQ llegó a la conclusión de que se necesitaba una combinación de informes a nivel del evento y resúmenes para modelar con precisión el verdadero ROI de una campaña, fue optimista sobre la viabilidad de las APIs de Attribution Reporting para comprender el impacto de los anuncios en los resultados empresariales y optimizar los modelos de ofertas.

Gracias a su experiencia en el espacio de la nube, MiQ también comenzó a implementar informes resumidos a través del servicio de agregación en un entorno de ejecución confiable basado en la nube para mantener las señales sin incluir el seguimiento de terceros. Esta iniciativa se encuentra en las primeras etapas de prueba y ayudará a contabilizar recursos para verificadores futuros.

MiQ ve el informe de atribución como una de las varias soluciones que los especialistas en marketing pueden usar en conjunto para obtener los mejores resultados en sus campañas. De cara al futuro, MiQ y el equipo de Privacy Sandbox recomiendan a los especialistas en marketing y a las agencias que participen en las pruebas y compartan sus comentarios.