Les tests conduits par MiQ montrent l'efficacité de l'API Attribution Reporting pour la mesure des conversions

Aperçu

• MiQ a testé l'API Attribution Reporting, en toute indépendance, dans l'optique d'évaluer son efficacité pour la mesure des conversions et de développer des fonctionnalités de mesure précises protégeant la confidentialité.
• Les testeurs ont rapporté que l'API Attribution Reporting mesurait 85 % des visiteurs uniques ayant déjà réalisé une conversion, comme les cookies tiers, mais aussi 3,7 % de visiteurs non captés par ces cookies.
• Forte de sa solide expertise dans le domaine du cloud, la société MiQ génère des rapports récapitulatifs dans un environnement d'exécution sécurisé (TEE) cloud afin de continuer de récupérer des signaux sans suivi par un tiers. Si la phase de test débute à peine, le projet permet d'ores et déjà de conduire une analyse à grande échelle de l'API Attribution Reporting, et d'exécuter de nouveaux processus marketing dans des TEE.

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Faire progresser les capacités de ciblage et de mesure centrées sur la confidentialité

MiQ est un fournisseur mondial de services multimédias de programmatique qui propose aux marques et aux agences une gamme complète de solutions de campagne, d'analyse et d'optimisation des performances. Alors même que l'univers de la publicité entre dans une nouvelle ère de la confidentialité en ligne, la société MiQ a compris la nécessité de passer à des systèmes qui ne s'appuient pas sur des cookies tiers. Elle a donc entrepris d'intégrer les API de la Privacy Sandbox afin de développer des solutions centrées sur la confidentialité permettant de mesurer précisément l'efficacité des annonces.

L'équipe de MiQ s'est ainsi intéressée aux cas d'utilisation des API côté achat, y compris à la possibilité d'optimiser le processus et la pertinence des annonces d'après les signaux de l'API Attribution Reporting. Elle a également jaugé l'efficacité de plusieurs solutions propriétaires et partenaires pour la mesure des conversions et la création de rapports au niveau des événements.

Test de l'API Attribution Reporting pour la mesure des événements

Comme la technologie propriétaire actuelle de MiQ utilisait déjà des données dans le respect de la confidentialité afin de segmenter l'audience (y compris des données first party et de navigation, et des identifiants axés sur la confidentialité), toutes les conditions étaient réunies pour que les testeurs puissent intégrer Attribution Reporting et mettre au point une solution de mesure sur plusieurs DSP basée sur les API de la Privacy Sandbox.

L'analyse indépendante de l'API Attribution Reporting, réalisée par MiQ auprès de six marques évoluant sur quatre marchés différents, consistait à évaluer les fonctionnalités de mesure de l'interface. Au fur et à mesure du test, les rapports au niveau des événements ont montré leurs limites sur le plan de la confidentialité, y compris une perte de données et davantage de bruit. Pour diminuer le bruit sans fausser les résultats, il fallait donc s'en tenir à une conversion à priorité élevée par utilisateur. Après examen des retours de l'ensemble des personnes concernées de l'écosystème, l'équipe Privacy Sandbox a déployé des configurations flexibles au niveau des événements pour permettre aux testeurs de personnaliser l'API Attribution Reporting en fonction de leurs besoins.

La perte de données et l'incompatibilité de l'API avec certains appareils ont donné plus de fil à retordre à MiQ. Les testeurs ont en effet découvert qu'environ 25 % seulement des impressions d'annonces étaient mesurées par l'API Attribution Reporting, entre autres à cause de restrictions empêchant son déploiement sur iOS. Par ailleurs, sur les navigateurs Chrome éligibles, les cookies permettaient d'enregistrer 11 % de visiteurs uniques supplémentaires ayant réalisé une conversion par rapport à l'API. Vraisemblablement, la raison principale tenait au délai de sept jours prédéfini pour le reporting, une configuration protégeant la confidentialité et visant à éviter les doublons au niveau des identifiants intersites pour un même utilisateur. Pour résoudre le problème, MiQ a revu et optimisé son approche pour l'API Attribution Reporting, sans compromettre la justesse des mesures.

Résultats et conclusions

Les tests conduits par MiQ ont révélé que l'API Attribution Reporting mesurait comme les cookies tiers 85 % des visiteurs uniques ayant déjà réalisé une conversion, auxquels s'ajoutent en revanche 3,7 % de visiteurs non captés par ces cookies. Le fait que les rapports au niveau des événements soient capables de recueillir des données aussi détaillées que les classiques pixels de conversion montre qu'il est possible d'exploiter l'ensemble de données de façon poussée. Si l'équipe de MiQ est arrivée à la conclusion qu'il fallait associer les rapports récapitulatifs et au niveau des événements pour modéliser précisément le ROI réel d'une campagne, elle reste persuadée que l'API Attribution Reporting s'avère efficace pour évaluer l'impact des annonces sur les résultats de l'entreprise et pour optimiser les modèles d'enchères.

Forte de sa solide expertise dans le domaine du cloud, la société MiQ commence aussi à générer des rapports récapitulatifs à l'aide du service d'agrégation dans un environnement d'exécution sécurisé cloud afin de continuer de récupérer des signaux sans suivi par un tiers. Ce projet, pour lequel la phase de test commence à peine, permettra de fournir de nouvelles ressources aux futurs testeurs.

De l'avis de MiQ, l'API Attribution Reporting fait partie du vaste panel de solutions performantes que les responsables marketing peuvent coupler afin de maximiser les résultats de leurs campagnes. MiQ et l'équipe Privacy Sandbox encouragent vivement les responsables marketing et les agences à prendre part aux tests et à donner leur avis.