Centre de données publicitaires de Google : ce que vous devez savoir

Le paysage Google Ads continue d'évoluer, avec un accent croissant mis sur l'utilisation des données conforme à des directives de confidentialité strictes.

Pour aider les annonceurs à naviguer dans cet environnement, Google a introduit un ensemble d'outils robustes conçus pour faire progresser leurs stratégies marketing basées sur l'IA.

Un élément clé de cette transformation est Centre de données publicitaires (ADH), une plateforme construite sur Google Cloud.

ADH permet aux annonceurs d'intégrer et d'analyser les données de Google Ads et d'autres sources, offrant ainsi des informations plus approfondies sur les parcours clients et les performances des publicités tout en préservant la conformité en matière de confidentialité.

Cet article explique ce qu'est Ads Data Hub, comment il fonctionne et donne des conseils pour optimiser l'outil tout en améliorant les performances de vos annonces Google Ads.

Qu'est-ce qu'Ads Data Hub ?

Ads Data Hub est un référentiel centralisé pour toutes vos données marketing, intégrant des informations provenant de :

• Votre compte Google Ads (y compris les campagnes de recherche, d'affichage, vidéo et Shopping).
• Votre compte Google Analytics.
• Votre système CRM.
• Données propriétaires collectées à partir de vos sites Web, applications, magasins physiques ou directement auprès des clients.

Conçu dans un souci de confidentialité, ADH regroupe tous les résultats de requête pour empêcher l'identification des utilisateurs individuels au sein de l'ensemble de données.

Des seuils d’agrégation minimaux sont établis pour éviter l’exposition accidentelle d’informations personnelles identifiables.

Vous ne pouvez pas non plus télécharger de données utilisateur spécifiques, garantissant ainsi la conformité aux directives de confidentialité et aux meilleures pratiques actuelles dans divers secteurs.

Ads Data Hub : configuration et architecture

L'architecture de la plateforme est spécialement conçue pour traiter de manière sécurisée et efficace des ensembles de données publicitaires à grande échelle. Explorons en détail ses principaux composants et son flux de travail.

Ingestion de données

Les annonceurs téléchargent leurs données propriétaires sur ADH, y compris les interactions avec les clients, les analyses de sites Web et les informations CRM.

Ces données sont mises en correspondance avec les données publicitaires de Google (par exemple, impressions, clics, conversions) à l'aide d'identifiants hachés.

Traitement basé sur le cloud

Le cœur d'ADH est alimenté par l'infrastructure BigQuery de Google Cloud.

Les annonceurs peuvent écrire des requêtes SQL pour analyser les données, en joignant leurs données propriétaires aux données publicitaires de Google.

Ce système permet aux entreprises d'exécuter des analyses hautement personnalisées sans déplacer les données en dehors de l'environnement sécurisé de Google.

Interrogation

Les utilisateurs exécutent des requêtes SQL sur des ensembles de données agrégés, avec des résultats compilés au niveau de l'utilisateur pour protéger les informations personnellement identifiables (PII).

ADH restreint les types de requêtes pouvant être exécutées pour garantir que les données utilisateur individuelles restent privées.

Sortir

Une fois la requête terminée, ADH fournit un rapport agrégé qui peut ensuite être exporté vers BigQuery pour une analyse plus approfondie ou connecté à d'autres outils de création de rapports comme Looker Studio.

Les limites de l'ADH

Malgré ses fonctionnalités robustes, Ads Data Hub présente certaines limitations dont les annonceurs doivent être conscients.

• Pas d'accès aux données en temps réel:ADH n'offre pas d'accès aux données en temps réel. Il y a souvent un délai dans l'intégration des données de campagne dans la plateforme, ce qui peut avoir un impact sur les décisions urgentes.
• Expertise SQL requise:L'exécution de requêtes dans ADH nécessite une maîtrise de SQL, ce qui oblige les annonceurs à faire appel à des analystes de données ou à des spécialistes du marketing qualifiés pour extraire des informations significatives.
• Accès limité aux données brutes:Étant donné que les données brutes au niveau de l’utilisateur sont inaccessibles, vous pourriez rencontrer des limitations lors de la réalisation d’analyses de cohorte approfondies ou de certains types d’exploration de données.

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Quand utiliser Ads Data Hub

Ads Data Hub fournit des informations précieuses en intégrant des données provenant de diverses sources sur tous les points de contact client.

Il permet aux annonceurs d'analyser l'historique des achats sur les différents canaux, d'identifier les abandons de panier et de créer des segments de clientèle et des audiences. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour éclairer le contenu publicitaire, optimiser les pages de destination et améliorer les modèles de retour sur investissement.

Voici quelques exemples spécifiques de la manière dont Ads Data Hub peut être appliqué :

Mesure multiplateforme

• ADH permet l'analyse du comportement des utilisateurs sur plusieurs plateformes, telles que YouTube et Google Display Network.
• Cette capacité de mesure multiplateforme vous permet de comprendre l’image complète de l’engagement des utilisateurs et de suivre les conversions plus efficacement.

Enrichissement des données first-party

• Le téléchargement de données propriétaires peut enrichir votre analyse, vous permettant d'obtenir des informations sur les segments de clientèle, la valeur à vie et les comportements de conversion.
• La combinaison des données propriétaires avec les données Google Ads permet d'améliorer les stratégies de ciblage et de reciblage.

Google fournit un bon tableau de cas d'utilisation pour aider à fournir quelques points de départ :

Exemples de cas d'utilisation

Voici quelques exemples de la manière dont les entreprises ont utilisé le Google Ads Data Hub pour améliorer leurs performances Google Ads.

Prévention du taux de désabonnement grâce à l'analyse des interactions publicitaires

• Identifiez les utilisateurs à risque de désabonnement en analysant leur engagement antérieur avec les publicités.
• Cela permet de créer une liste ciblée d'utilisateurs potentiellement sujets au désabonnement qui ont déjà interagi avec vos annonces, indiquant un certain niveau d'engagement.
• En concentrant les efforts de fidélisation sur ces utilisateurs, les entreprises peuvent développer des campagnes personnalisées pour les réengager et réduire le taux de désabonnement.

Maximiser la valeur à vie pour les utilisateurs à forte valeur ajoutée

• Utilisez vos données CRM pour identifier les utilisateurs à forte valeur ajoutée qui font partie de votre clientèle existante et s'engagent activement dans vos campagnes YouTube.
• En ciblant ces précieux utilisateurs avec des messages et des offres personnalisés, vous pouvez encore améliorer leur valeur à vie, en encourageant les achats répétés ou une fidélité plus profonde à la marque.

Propension à la conversion géo-spécifique pour les segments d'affinité

• Analysez les segments d’affinité et de marché par région pour comprendre les intérêts et les comportements des utilisateurs à un niveau granulaire.
• En évaluant les différentes catégories d’intérêt dans lesquelles se trouvent les utilisateurs, vous pouvez optimiser vos campagnes géographiquement, en adaptant le contenu aux préférences régionales et en augmentant les taux de conversion sur des marchés spécifiques.

Optimiser le reciblage grâce au séquençage des messages

• Créez des listes d'exclusion pour le reciblage négatif en identifiant les utilisateurs qui ont déjà effectué une conversion ou qui ont fortement interagi avec les campagnes précédentes.
• Cela permet d'éviter le surciblage et la lassitude publicitaire, garantissant que votre message est plus pertinent pour les clients potentiels qui n'ont pas encore interagi tout en gérant efficacement vos dépenses publicitaires.

Suivi des nouvelles inscriptions au CRM à partir de l'exposition publicitaire

• Identifiez les utilisateurs supplémentaires qui se sont inscrits à votre CRM après avoir été exposés à vos campagnes YouTube ou Google Ads.
• En analysant les données, vous pouvez créer une liste de ces utilisateurs nouvellement inscrits, vous permettant de mesurer l'efficacité de vos campagnes publicitaires pour stimuler la croissance du CRM et optimiser les futures stratégies d'acquisition de clients.

Ads Data Hub : relier les sources de données pour une meilleure intelligence marketing

Ads Data Hub de Google est un outil puissant pour les annonceurs qui recherchent des informations exploitables tout en maintenant des normes de confidentialité strictes.

En exploitant l'infrastructure de Google Cloud et en combinant les données propriétaires et Google Ads, la plateforme permet une analyse avancée sans compromettre la confidentialité des utilisateurs.

De l’optimisation des campagnes à la modélisation d’attribution personnalisée, ADH vous aide à réussir dans un paysage publicitaire axé sur la confidentialité.