Comment faire évoluer votre stratégie de mesure PPC pour un avenir axé sur la confidentialité

Google a peut-être mis en pause son élimination progressive des cookies tiers, mais le reste d'entre nous n'est pas obligé de le faire.

Bien que ce dernier recul signifie que certaines entreprises pourraient reporter leur recherche d’une solution, je vais plutôt décrire les mesures pratiques que vous pouvez prendre dès aujourd’hui pour tester des options de ciblage et de mesure alternatives afin de naviguer avec succès dans le paysage futur.

Le paysage actuel des mesures : défis et limites

Ces dernières années, les spécialistes du PPC ont été confrontés à de nombreux défis liés à l’obtention de données précises, notamment avec la transition vers Google Analytics 4 (GA4).

Le modèle basé sur les événements de GA4, bien que puissant, nécessite une configuration et une compréhension plus sophistiquées que son prédécesseur, Universal Analytics. Ce changement a laissé de nombreux spécialistes du marketing dans l'incapacité d'extraire des informations pertinentes de leurs données.

À cette complexité s’ajoutent les défis plus vastes liés à la confidentialité, qui ont contribué à la réduction de la disponibilité et de la précision de l’attribution numérique.

Avec l'augmentation des réglementations en matière de confidentialité, telles que le RGPD et le CCPA, et la suppression progressive prévue des cookies tiers, les méthodes traditionnelles de suivi du comportement des utilisateurs et d'attribution des conversions sont soumises à une pression considérable. Ces changements nécessitent de repenser fondamentalement la façon dont nous mesurons l'efficacité de nos campagnes PPC.

Au-delà de l'AG : Triangulation du retour sur investissement avec des techniques de mesure alternatives

La fiabilité des outils de mesure conventionnels s’amenuisant, nous devons diversifier notre approche pour prouver le retour sur investissement. Se fier uniquement à GA4 n’est plus viable.

Pour obtenir une perspective plus large sur les performances marketing, nous devons comprendre l’interaction entre les différents canaux et leur impact collectif sur le retour sur investissement.

1. Investissez dans la modélisation du mix média (MMM)

L’un des domaines qui fait son retour est l’utilisation de solutions de modélisation du mix média (MMM). Plus de 50 % des marques et 80 % des agences numériques prévoient d’investir dans le MMM en 2024, selon Rapport 2024 de l'IAB sur l'état des données (abonnement requis).

Investissement dans MMM
Source : IAB, mars 2024

MMM est une technique d’analyse statistique qui évalue l’impact de divers apports marketing sur la performance globale de l’entreprise.

En analysant les données agrégées sur différents canaux, MMM peut aider à déterminer l'efficacité de chaque canal et la manière dont ils interagissent pour stimuler les ventes. Cette approche offre une vue d'ensemble des performances marketing, en tenant compte de facteurs externes tels que la saisonnalité, les conditions économiques et l'activité des concurrents.

Lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre MMM, les spécialistes du marketing ont la possibilité de créer des modèles sur mesure ou d'utiliser des solutions prêtes à l'emploi telles que Meridian de Google ou Robyn de Meta.

Alors que de nombreuses solutions MMM prêtes à l’emploi utilisent l’IA pour combler les lacunes dans les données, des modèles sur mesure peuvent fournir une analyse plus détaillée et plus complète, intégrant une gamme plus large de sources de données et de variables.

Les MMM constituent un excellent moyen d’évaluer les budgets à un niveau élevé et de répondre à la question de savoir quels investissements génèrent réellement une croissance progressive.

2. Mettre en œuvre des tests d’incrémentalité

Les tests d'incrémentalité constituent une méthode puissante pour prouver un véritable retour sur investissement en mesurant l'impact provoqué par une activité marketing particulière.

Cette approche isole l’impact de vos campagnes, en distinguant les conversions qui auraient pu se produire de manière organique et celles générées par vos efforts marketing.

Cela permet d'examiner des campagnes ou des activités spécifiques pour lesquelles deux ou trois plateformes différentes ont peut-être revendiqué le mérite de la même vente.

Si vous utilisez Google Ads, le élévateur de conversion La fonctionnalité est un bon point de départ.


3. Donner la priorité à la qualité des données

La qualité des données est cruciale sur l’ensemble du spectre de mesure.

Lors d'un investissement dans MMM, il est essentiel de disposer de données propres et bien formatées ; sinon, des données manquantes ou incorrectes peuvent fausser les conclusions du modèle, conduisant à des décisions erronées.

De plus, la quantité de données est essentielle pour créer un modèle de mix média robuste. Vous avez besoin d'une quantité importante de données pour générer des informations à long terme et capturer avec précision la saisonnalité et les tendances.

En règle générale, il est recommandé de disposer de données sur deux à trois ans. Cette période est suffisamment longue pour permettre d'observer des tendances significatives sans s'appuyer sur des modèles obsolètes.

4. Exploitez les données propriétaires

Les données tierces devenant moins fiables, les investissements dans les données propriétaires sont en hausse.

De nombreuses marques investissent davantage de temps et de budget pour collecter et analyser les données propriétaires.

Ces données peuvent améliorer la personnalisation et améliorer la précision de toute solution de mesure (par exemple, MMM, attribution multi-touch).

[Source: IAB State of Data 2024][Source: IAB State of Data 2024]
Source : rapport 2024 de l'IAB sur l'état des données

5. Utilisez la modélisation d'attribution pour optimiser la campagne

Bien qu’une approche de mesure basée uniquement sur l’attribution présente des défauts, les modèles d’attribution multi-touch peuvent fournir des informations utiles au niveau de l’utilisateur et de la campagne.

Les informations au niveau des utilisateurs et des campagnes offrent une compréhension détaillée du comportement de votre public et des performances des campagnes marketing individuelles.

Les informations au niveau de la campagne offrent une visibilité sur l'efficacité d'initiatives marketing spécifiques, vous permettant d'identifier les campagnes qui génèrent le plus d'engagement, de conversions et de retour sur investissement.

Alors que l'attribution multi-touch permet de comparer l'efficacité de différentes campagnes au sein d'une même sphère, les tests d'incrémentalité peuvent renforcer davantage le processus de budgétisation et identifier s'il vaut la peine d'augmenter ou de diminuer l'investissement dans certains réseaux et campagnes médiatiques.

La voie à suivre : s’adapter à un avenir où la confidentialité est la priorité

À mesure que les réglementations en matière de confidentialité évoluent et que les méthodes de suivi traditionnelles deviennent moins fiables, il est impératif pour tous ceux qui travaillent dans les médias payants de repenser leurs stratégies de mesure.

En diversifiant les outils, en adoptant l'incrémentalité et en exploitant les données propriétaires, vous pouvez continuer à démontrer l'efficacité de vos campagnes PPC et à prouver un véritable retour sur investissement.

Pour prendre des décisions plus efficaces sur le moment et l’endroit où investir, vous devez remettre en question le statu quo autour de la mesure numérique dans votre organisation et vous assurer que votre équipe maîtrise bien les dernières technologies et méthodologies de mesure.

Focus sur deux domaines clés dans les mois à venir :

  • Trianguler le retour sur investissement:Utilisez une combinaison de modélisation du mix média (MMM), d’attribution multi-touch (MTA) et d’expérimentation pour naviguer efficacement dans le paysage de mesure post-cookie.
  • Collecte de données de première main:Donnez la priorité à la collecte et à la gestion des données propriétaires pour réduire la dépendance aux sources tierces. L'exploitation de vos propres données permettra un ciblage et une mesure des publicités plus fiables.

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