Digitální marketing přichází o čím dál více dat, ať již kvůli omezení cookies, rozvoji prohlížečů nebo zvyšujícím se požadavkům uživatelů na soukromí. Marketéři potřebují zmírnit dopad těchto změn a přitom držet svou škálu. Jaké jsou zkušenosti marketérů a rozdíly u těch, kteří se na změny připravovali poctivě?

1. Proprietary + Confidential
Jak se řídí výkonnostní
marketing s
nedokonalými daty
@paveljasek

2. Proprietary + Confidential
Marketéři jsou nuceni doručovat více s méně daty
Regulace
NEW
NEW NEW
Změny prohlížečů
(ITP/ETP/ATT)
Soukromí uživatelů
Rozvoj ekosystému
omezuje schopnost
inzerentů propojit cestu
uživatele
Přechod UA → GA4
Nejasná data při
přechodu na
(un)consented měření
Mnoho nových nejistot
Volatilita výkonnosti
a YoY po covidu

3. Proprietary + Confidential
DATARESTART 2022
Image credits: Illés Vadász & memegen template imgflip

4. Proprietary + Confidential
Marketéři jsou nuceni doručovat více s méně daty
Regulace
NEW
NEW NEW
Změny prohlížečů
(ITP/ETP/ATT)
Soukromí uživatelů
Rozvoj ekosystému
omezuje schopnost
inzerentů propojit cestu
uživatele
Robustní měření
Investice v 1P data
Není žádný magický lék
Více
modelování
Přechod UA → GA4
Nejasná data při
přechodu na
(un)consented měření
Mnoho nových nejistot
Volatilita výkonnosti
a YoY po covidu

5. Proprietary + Confidential
Proprietary + Confidential
Nastavení cookies
Potvrdit
This is a mock-up: It is neither a best practice nor vetted to conform with GDPR/ePrivacy
Potenciální propad
naměřených konverzí
Attribution
Bidding
Když uživatelé
odmítnou dát souhlas
s ukládáním cookies*
Úpravy cookie lišty na
webu
Méně dat pro
navazující systémy
jako např. bidování
Menší důvěra v
bidování a optimalizaci
€ € € € €
€ € € € €
€ € € € €
Soukolí digitálního marketingu při méně datech
*Dle pravidel Google musí vydavatelé obsahu a inzerenti v EHP získat souhlas pro
použití cookies (kde je to vyžadováno dle zákona)

6. Proprietary + Confidential
Robustní měření poháněné modelováním a
automatizací je zásadní pro podporu růstu
Smart Bidding
Hodnota
konverzí
Počty
konverzí
Cílení &
Kreativa
Atribuce
Inkrementalita
Konverze Měření Automatizace & Optimalizace
Zdroje dat
Tagy, API
či Importy
Růst tržeb
Modelování

7. Proprietary + Confidential
Konverzní modelování je a bude pevně
zakořeněno ve veškerém měření médií
Historicky… Do budoucna…
Změny v ochraně soukromí vedou ke specifickým
mezerám v pozorovatelnosti konverzí a
modelování tyto mezery vyplňuje. Konverze jsou
tedy buď pozorovány, nebo modelovány
Google nabízí konkrétní produkty, kterými lze
naplnit specifické mezery prostřednictvím
konkrétních konverzních modelů
Dopad několika průřezových změn ochrany
soukromí je pro měření reklam posouzen
holisticky a konverze již nejsou samostatně jen
pozorované a modelované
Budeme i nadále nabízet produkty, které využívají
modelování k automatickému rozpoznání smyslu
nesourodých datových sad pro řešení neznámých
situací

8. Proprietary + Confidential
Šedá a černá
zóna
Nerespektování
uživatelů
Revize měření
Rychlé mitigace (CMP)
Consent Mode
Enhanced Conversions
Srovnávání s interními daty
Úprava bidovacích strategií a KPI
Nijak
Bez informace,
o co se přichází
Jak se marketéři ke změnám v měření staví
DATARESTART 2022
Nový přístup
Revize měření a navíc:
Pozitivní přístup k modelování
Zapojení experimentů a MMM
Hledání cesty na vykrývání objemu a zasažení
větší škály potenciálních zákazníků
Identifikace uživatelů (např. UserId)
Pídění po každém procentu dat (např. wBraid,
gBraid)

9. Proprietary + Confidential
Proprietary + Confidential
Vstupy pro ilustrativní příklad
* Naměřené konverze
* Consent Rate (návštěvnosti, konverzí)
* Podíl návštěvnosti z Chrome vs jiných
* Podíl kvalitního měření (sitewide tagging)
Ilustrativní graf: pozorovatelnost a míra obnovy dat se liší dle inzerenta
Srovnávání dat a mitigace
Nedoměřené konverze
(např. souhlasy)
Pozorované konverze
Nedoměřené konverze
(např. prohlížeče)
Bez robustního měření

10. Proprietary + Confidential
Proprietary + Confidential
Vstupy pro ilustrativní příklad
* Naměřené konverze
* Consent Rate (návštěvnosti, konverzí)
* Podíl návštěvnosti z Chrome vs jiných
* Podíl kvalitního měření (sitewide tagging)
Předpoklady pro modelování
* Stejný consent rate napříč prohlížeči
* Robustní měření na všech stránkách je
potřebné pro záchranu dat
* Uživatelé se souhlasem jsou 2-5×
ochotnější konvertovat
Ilustrativní graf: pozorovatelnost a míra obnovy dat se liší dle inzerenta
Srovnávání dat a mitigace
Nedoměřené konverze
Pozorované konverze
Modelované konverze
(Enhanced Conversions)
Modelované konverze
(Consent Mode)
Nedoměřené konverze
(např. souhlasy)
Pozorované konverze
Nedoměřené konverze
(např. prohlížeče)
>70%
z cest po kliknutí na
reklamu ztracených v
důsledku nesouhlasu
uživatele s cookies
5%
dle pilotních studií
zachraňují 5 %
konverzního poměru
pro Vyhledávání a 17
% pro YouTube for
Action
Část nedoměřených
dat, kterou je třeba
řešit přizpůsobením
strategií
Bez robustního měření S robustním měřením (EC, CM)

11. Proprietary + Confidential
Proprietary + Confidential
Ilustrativní screenshot: míra modelování se liší dle inzerenta
Kde najít
podkladová data
v Google Ads
Consent Mode
Enhanced
Conversions

12. Proprietary + Confidential
Proprietary + Confidential
Typ strategie Dopad
Target CPA/ROAS
Pravděpodobný dopad na bidování a objem pro udržení cílové
hodnoty, protože se reportované hodnoty konverzí sníží
Maximize Conversions
/Value
Nízké riziko propadu objemu, protože se strategie stále snaží vytěžit
maximum z daného rozpočtu
eCPC Nízké riziko propadu objemu
Target Impression
Share
/Max Clicks
Bez dopadu, protože tyto strategie nepoužívají konverzní data
Jak zmírnit dopad u bidingových strategií v Google Ads

13. Proprietary + Confidential
Proprietary + Confidential
Propad v
reportovaných
konverzních datech
(počet/hodnota) tCPA tROAS
Před propadem 0 % €50 250 %
Příklad 1 20 % €62,5 (+25 %) 200 % (-20 %)
Příklad 2 40 % €83,3 (+67 %) 150 % (-40 %)
Vzorec X % €50 / (1-X %) 250 % - X %
Příklady úprav hodnot tCPA či tROAS

14. Proprietary + Confidential
Unified marketing measurement (nebo
také Trifecta) je rámec navržený na
usnadnění diskuse o holistickém měření
v dynamicky se měnícím prostředí.
Rámec kombinuje tři zásadní měření:
Modely Marketingového Mixu,
Atribuci a Experimenty, které hrají
zásadní roli při alokaci rozpočtů napříč
kanály a při optimalizaci dílčích
kampaní.
The Dividends of Digital Marketing Maturity. Google/ BCG
Media Mix
Modeling
Experimenty
Atribuce
Trifecta směřující k alokaci rozpočtu napříč kanály
Čtení: How to measure ad effectiveness in a cookieless world (bit.ly/UnifiedMeasurement)

15. Proprietary + Confidential
Jak Google rozvíjí své produkty pro přístup Trifecta
Marketing
Mix Model
Experimenty
Atribuce
Strategické
plánování
Testování &
validace rozložení
mezi
marketingovými
kanály
Optimalizace uvnitř kanálu a
bidování v reálném čase
● Poskytnout granulární data pro modelování
(rychle, přesně)
● Přidat byznysový kontext, aby se přesně
rozumělo poznatkům a akčně reagovalo
● Konzultovat příležitosti v měření a optimalizaci
● Testovat nové automatizace, publika, kreativy
● Robustní testování přes Geo experimenty a
Conversion Lift
● Využít testy video inzerátů (Brand lift, Search lift)
● Adopce Data-Driven atribuce v automatizaci
● Akční rozhodování přes atribuční řešení pro
optimalizaci uvnitř kanálu i napříč více kanály
(GA4)
● Konverzní měření a integrace 1P dat
● Využít Google Signals a celkově GA4

16. Proprietary + Confidential
Budoucnost webové analytiky je již tady,
jen není rovnoměrně rozložena.
DATARESTART 2022
Pavel Jašek, parafráze na Williama Gibsona

17. Proprietary + Confidential
DATARESTART 2022
vs.
Jako analytici a marketéři si musíme pomáhat

18. Proprietary + Confidential
Srovnávat, co sami vidí
po změnách v cookie liště
(Clicks vs sessions, Conversion
rate vs ROAS pre-post)
Ukázat, co vidí za data v
reklamních systémech
(Consent mode i Enhanced
Conversions ukazují % uplift)
Jak pomůžou marketéři analytikům
DATARESTART 2022
Říct, jak jsou situací zasaženi
(např. o kolik mají méně dat při
tROASu; jaká je cena
nedokonalých dat)
Popsat, co chtějí zachránit
(např. EC pro YouTube kampaně,
wBraid a gBraid při O ine
importech konverzí)
Zdůraznit, o jaká data jim jde
při migraci na GA4 (Konverze,
Publika)
Vypočítat důležitost publik
(např. výsledek testu CRM publik)

19. Proprietary + Confidential
Vysvětlit managementu dopad,
co, kde a proč chybí
Vysvětlit rozdíly výsledků DDA
z pohledu GA4 na různých
kanálech a kampaních oproti UA
Jak pomůžou analytici marketérům
DATARESTART 2022
Rozkreslit, kde která data chybí
(Privacy Impact Calculator)
Popsat, jak se rma připravila
(např. jaká je implementace
Consent Mode a jaké má dopady)
Popsat známá zkreslení
(např. consent rate pro
návštěvnost a konverze)
Připravit více variant
sběru konverzí (např. GA4 i přes
O ine import) a sběru publik
(např. Customer Match i GA4)

20. Proprietary + Confidential
Příprava
Pevné základy měření
Respektování volby uživatelů
Consent Mode &
Enhanced Conversions
Znalost dopadů ITP/ETP/ATT
Komunikace
Marketing ⇔ Analytika
Komunikace s vedením
Společný plán
Důležitost konverzí a publik
Aktivace dat
Úprava bidingových strategií
Identifikace uživatelů
Alokaci rozpočtu napříč kanály
(Atribuce + Experimenty + MMM)
3 oblasti, jak řídit výkonnostní marketing s nedokonalými daty
DATARESTART 2022
Čtení: How to build a successful measurement plan for 2023 (bit.ly/Plan2023)

21. Proprietary + Confidential
Proprietary + Confidential
Díky
@paveljasek jasek@google.com