O que é e por que importa em um mundo de cozinheiro

Nos últimos anos, o cenário de marketing digital experimentou mudanças significativas, particularmente sobre a privacidade do usuário e os mecanismos de rastreamento de dados.

Notavelmente, o plano inicial do Google de eliminar os cookies de terceiros no Chrome até 2022 foi revertido em julho de 2024, permitindo seu uso contínuo.

Essa reversão tem implicações para as salas limpas de dados, que estavam prontas para se tornarem ferramentas essenciais em um mundo de cookieless.

No entanto, a persistência de cookies de terceiros não diminui os crescentes desafios associados à perda de sinal.

Os usuários estão cada vez mais encontrando pop-ups de consentimento de cookies e avisos de privacidade mais proeminentes em sites e aplicativos, o que está reduzindo a disponibilidade de dados para os profissionais de marketing.

Esse aumento da conscientização e controle do usuário sobre os dados pessoais exigem reavaliar estratégias de coleta e análise de dados.

As salas limpas de dados permanecem vitais neste contexto. Eles oferecem um ambiente compatível com a privacidade, onde várias partes podem colaborar em dados sem expor informações de identificação pessoal.

Eles também permitem que anunciantes e editores realizem análises avançadas em conjuntos de dados combinados, extraindo informações valiosas enquanto aderem aos regulamentos de privacidade.

O que é uma sala limpa de dados?

Uma sala limpa de dados é um software que permite que anunciantes e marcas correspondam aos dados no nível do usuário sem realmente compartilhar nenhum dados PII/RAW entre si.

Principais plataformas de publicidade como Facebook, Amazon e Google usam salas limpas de dados para fornecer aos anunciantes dados correspondentes sobre o desempenho de seus anúncios em suas plataformas.

Todas as salas limpas de dados têm controles de privacidade extremamente rigorosos, e as empresas não têm permissão para visualizar ou extrair dados no nível do cliente.

Os quartos limpos de dados modernos evoluíram para facilitar a colaboração de dados mais simplificada e segura.

Eles permitem que marcas e editores combinem conjuntos de dados sem expor dados brutos, aderindo a regulamentos rigorosos de privacidade.

Esse avanço aborda os desafios apresentados pelo aumento da fragmentação de dados e pela ênfase aumentada na privacidade do usuário.

O benefício para os anunciantes é uma imagem muito mais clara do desempenho da publicidade em cada plataforma.

Porém, ele depende de um sólido banco de dados de primeira parte em primeiro lugar, a fim de executar qualquer correspondência significativa com dados da plataforma.

Por exemplo, o hub de dados de anúncios do Google permite analisar o desempenho da mídia paga e fazer upload de seus próprios dados de primeira parte no Google. Isso permite segmentar seu próprio público, analisar alcance e frequência e testar diferentes modelos de atribuição.

Há um grande problema com essa abordagem.

Embora muitas plataformas afirmem ser capazes de oferecer uma solução de sala limpa de canal cruzado, é difícil ver como esse seria o caso, dado os controles estritos de privacidade em vigor pelo Google e outras plataformas.

Isso é bom se uma marca quiser aumentar os gastos em cada plataforma, mas ainda cria um desafio na atribuição de rede cruzada.

Um exemplo: Google Ads Data Hub

Espera-se que o hub de dados de anúncios do Google seja uma solução à prova de futuro para medição de publicidade específica do Google (pesquisa, exibição, YouTube, compras), insights de campanha e ativação do público.

O hub de dados do ADS é mais eficaz ao executar várias plataformas do Google e se você tiver uma quantidade substancial de dados de primeira parte para trazer para a parte (por exemplo, dados de CRM).

O hub de dados do ADS é essencialmente uma API. Ele vincula dois projetos BigQuery – seus próprios e do Google.

O Google Project armazena dados de log que você não pode obter em outro lugar por causa das regras do GDPR.

O outro projeto deve armazenar todos os seus dados de desempenho de marketing (online e offline) do Google Analytics, CRM ou outras fontes offline.

Desafios e limitações da sala limpa de dados

Os dados de primeira parte (do tipo usado para alimentar os quartos limpos de dados) vêm com menos dores de cabeça em conformidade com os regulamentos de privacidade e gerenciando o consentimento do usuário.

Mas, os dados de primeira parte também são muito mais difíceis de obter do que os dados de cookies de terceiros.

Isso significa que os “jardins murados”, como Google, Facebook e Amazon, que têm acesso ao maior banco de dados do cliente, se beneficiarão de poder fornecer aos anunciantes soluções de medição aprimoradas.

Além disso, as marcas que têm acesso a muitos dados do consumidor-por exemplo, marcas diretas ao consumidor-obteriam uma vantagem de marketing sobre marcas que não têm relacionamentos diretos com os consumidores.

A maioria dos quartos limpos de dados hoje funciona apenas para uma única plataforma (por exemplo, Google ou Facebook) e não pode ser combinada com outras salas limpas de dados.

Se você anunciar em várias plataformas, encontrará isso limitador, pois não poderá participar dos dados para criar uma visão completa da jornada do cliente sem costurar manualmente as idéias.

Antes de os profissionais de marketing mergulharem em uma plataforma de sala limpa específica, a primeira consideração deve ser quanto do seu gasto de anúncios está focado em cada rede.

Por exemplo, se a maioria dos gastos digitais estiver focada no Facebook ou em outras plataformas que não sejam do Google, provavelmente não vale a pena investir na exploração do hub de dados do Google Ads.

Alternativas para salas limpas de dados

Os quartos limpos de dados são apenas uma maneira de superar os desafios que enfrentamos com a perda de biscoitos de terceiros, mas existem outras soluções.

Duas outras alternativas notáveis ​​que estão sendo discutidas agora são:

Rastreamento baseado no navegador

O Google afirma que seu aprendizado federado de coortes (FLOC) dentro do Chrome é 95% tão eficaz quanto os cookies de terceiros para direcionamento e medição de anúncios.

Essencialmente, isso ocultará as identidades dos usuários em grupos grandes e anônimos, sobre os quais muitos são céticos.

Para ficar claro, os flocos não são quartos limpos-mas eles fazem anônimos de dados no nível do usuário e públicos de cluster com base em atributos compartilhados.

IDs universais

Os IDs de usuários universais são uma alternativa à opção de rastreamento baseada em navegador, apresentada no Sandbox de privacidade do Google.

Eles seriam usados ​​em todas as principais plataformas de anúncios, mas anonimizadas para que os anunciantes não veriam o endereço de e -mail ou os dados pessoais de uma pessoa.

Em teoria, os IDs universais facilitariam a atribuição de rede cruzada para os anunciantes, pois a etiqueta de identificação universal replicaria efetivamente a funcionalidade de cookies de terceiros.

O que o futuro manterá?

Rastrear e relatar não são mais tarefas de fundo que costumávamos tomar como garantido; Eles agora exigem consentimento explícito do usuário.

Essa transição exige que as empresas pedam aos usuários que seu consentimento desista de seus dados com mais frequência.

Exige que os usuários cliquem em pop-ups de privacidade mais invasivos. Provavelmente criará mais atrito para os usuários, pelo menos no curto prazo, mas esse é o trade-off para uma web gratuita e aberta.

Além dos “jardins murados”, como o Google, algumas empresas estão trabalhando para criar salas limpas de dados omnichannel.

Esses ambientes seguros facilitam a análise de dados colaborativos, permitindo que os profissionais de marketing obtenham informações acionáveis ​​sem comprometer a privacidade do usuário.

Resumindo

As salas limpas de dados tornaram -se indispensáveis ​​na navegação das complexidades do marketing digital moderno.

Sua capacidade de permitir a colaboração de dados seguros e compatível com a privacidade os posiciona como ferramentas cruciais para enfrentar os desafios da fragmentação de dados e regulamentos rigorosos de privacidade.

Embora isso certamente ajudasse com o desafio da atribuição cruzada, provavelmente haverá uma incompatibilidade entre os dados fornecidos entre diferentes plataformas de anúncios que exigirão interpretação manual.

Independentemente da tecnologia “Limpa da Sala” que permitirá essa correspondência de dados, é necessário investir na criação de seus próprios dados de primeira parte agora para permitir qualquer referência cruzada de dados com plataformas de publicidade ou fornecedores de tecnologia de anúncios.

Isso requer criação e negociação de valor para dados profundos sobre seus clientes.

Mais recursos:

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Imagem em destaque: Gorodenkoff/Shutterstock