Mengapa pengukuran PPC terasa rusak (dan mengapa tidak)

Jika Anda telah mengelola akun PPC untuk waktu yang lama, Anda tidak memerlukan laporan penelitian untuk memberi tahu Anda bahwa ada sesuatu yang berubah.

Anda melihatnya dalam pekerjaan sehari-hari:

• GCLID hilang dari URL.
• Konversi datang lebih lambat dari yang diharapkan.
• Laporan yang membutuhkan waktu lebih lama untuk dijelaskan namun masih terasa kurang pasti dibandingkan sebelumnya.

Ketika hal itu terjadi, refleksnya adalah berasumsi ada sesuatu yang rusak – pembaruan pelacakan, perubahan platform, atau kesalahan konfigurasi yang terkubur di suatu tempat di tumpukan.

Namun kenyataannya biasanya lebih sederhana. Banyak penyiapan pengukuran masih berasumsi bahwa pengidentifikasi akan tetap ada mulai dari klik hingga konversi, dan asumsi tersebut tidak lagi berlaku secara konsisten.

Pengukuran tidak berhenti bekerja. Kondisi yang mendasarinya telah berubah selama bertahun-tahun, dan apa yang tadinya terasa seperti kasus-kasus ekstrem kini cukup sering muncul sehingga terasa seperti perubahan yang sistemik.

Mengapa perubahan ini terasa sangat membingungkan

Saya sudah dekat dengan masalah ini hampir sepanjang karier saya.

Sebelum Google Ads memiliki pelacakan konversi asli, saya membuat piksel pelacakan dan parameter URL sendiri untuk mengoptimalkan kampanye afiliasi.

Kemudian, saat bekerja di Google, saya terlibat dalam akuisisi Urchin seiring dengan pergerakan industri menuju pengukuran yang terstandarisasi dan komprehensif.

Era tersebut memberikan ekspektasi bahwa hampir semua hal dapat dilacak, digabungkan, dan diatribusikan pada tingkat klik. Google membuat periklanan terasa terukur, terkendali, dan dapat diprediksi.

Ketika ekosistem kini beralih ke otomatisasi, kontrol yang lebih sedikit, dan data yang lebih sedikit, perbedaan tersebut bisa sangat mengejutkan.

Itu telah terjadi pada saya. Banyak hal yang dulu saya andalkan untuk menafsirkan data PPC tidak lagi berlaku dengan cara yang sama.

Memahami lingkungan pengukuran saat ini memerlukan pemikiran ulang asumsi-asumsi tersebut, bukan mencoba mengembalikan asumsi lama. Inilah yang saya pikirkan sekarang.

Gali lebih dalam: Cara mengembangkan strategi pengukuran PPC Anda untuk masa depan yang mengutamakan privasi

Dunia lama: ID klik dan pencocokan deterministik

Selama bertahun-tahun, pengukuran Google Ads mengikuti pola yang dapat diprediksi.

• Seorang pengguna mengklik iklan.
• ID klik, atau gclid, telah ditambahkan ke URL.
• Situs menyimpannya dalam cookie.
• Saat konversi diaktifkan, pengidentifikasi tersebut dikirim kembali dan dicocokkan dengan klik.

Hal ini menghasilkan kecocokan deterministik, mendukung impor konversi offline, dan membuat atribusi relatif mudah dijelaskan kepada pemangku kepentingan.

Selama pengidentifikasi bertahan dalam perjalanan, sistem akan berperilaku sesuai dengan pertimbangan sebagian besar pengiklan.

Kami benar-benar dapat melihat apa yang terjadi pada setiap klik dan klik mana yang menghasilkan konversi individual.

Keandalan itu bergantung pada serangkaian kondisi tertentu.

• Browser diperlukan untuk mengizinkan parameter masuk.
• Cookie harus bertahan cukup lama untuk menutupi jendela konversi.
• Pengguna harus menerima pelacakan secara default.

Untungnya, kondisi tersebut cukup umum sehingga model tersebut bekerja dengan sangat baik.

Mengapa model itu sekarang lebih sering rusak

Browser kini memberlakukan batasan yang lebih ketat pada cara pengidentifikasi disimpan dan diteruskan.

Pencegahan Pelacakan Cerdas Apple, perlindungan pelacakan yang ditingkatkan, mode penjelajahan pribadi, dan persyaratan persetujuan semuanya mengurangi berapa lama data pelacakan bertahan, atau apakah data tersebut disimpan atau tidak.

Parameter URL mungkin dihapus sebelum halaman dimuat. Cookie yang disetel melalui JavaScript mungkin akan kedaluwarsa dengan cepat. Spanduk persetujuan mungkin memblokir penyimpanan sepenuhnya.

ID Klik terkadang tidak pernah sampai ke situs, atau hilang sebelum konversi terjadi.

Ini adalah perilaku yang diharapkan dalam lingkungan browser modern, bukan kasus edge, jadi kami harus memperhitungkannya.

Mencoba memulihkan pelacakan tingkat klik deterministik biasanya berarti berupaya melawan dorongan terus-menerus terhadap privasi yang lebih tinggi dan perilaku browser yang diakibatkannya.

Ini adalah salah satu dari sekian banyak evolusi periklanan online yang harus kita ikuti, dan saya menemukan bahwa merancang sistem agar berfungsi dengan data parsial mampu melawan arus.

Penyesuaiannya bukan hanya bersifat teknis

Di tim saya sendiri, GA4 sering menjadi sumber rasa frustrasi. Bukan karena tidak mampu, tapi karena dibuat untuk dunia di mana beberapa data akan selalu hilang.

Kami mendengar hal yang sama dari pengiklan lain: datanya belum tentu salah, namun lebih sulit untuk dipikirkan.

Ini adalah tantangan yang lebih besar. Beralih dari dunia di mana hampir segala sesuatu dapat diamati ke dunia di mana beberapa hal dapat disimpulkan memerlukan penerimaan bahwa pengukuran sekarang beroperasi dalam kondisi yang berbeda.

Pergeseran pola pikir tersebut tidak merata di seluruh industri karena pengukuran berada di pinggiran tempat banyak pengiklan menghabiskan sebagian besar waktunya bekerja di platform iklan.

Banyak upaya yang dilakukan untuk mengoptimalkan pengaturan platform iklan ketika terkadang penggunaan waktu yang lebih baik mungkin dilakukan untuk memperbaiki data yang rusak sehingga keputusan yang lebih baik dapat diambil.

Gali lebih dalam: Teknik analitik tingkat lanjut untuk mengukur PPC

---

Yang masih berfungsi: Pendekatan sisi klien dan sisi server

Jadi pendekatan apa yang bisa bertahan dalam keterbatasan yang ada saat ini? Jawabannya melibatkan pengukuran sisi klien dan sisi server.

Piksel tetap penting, tetapi ada batasnya

Piksel sisi klien, seperti tag Google, terus mengumpulkan data yang berguna.

Mereka langsung aktif, mencatat tindakan di lokasi, dan memberikan masukan cepat ke platform iklan, yang sistem penawaran otomatisnya mengandalkan data ini.

Namun piksel ini dibatasi oleh browser. Skrip bisa diblokir, eksekusi bisa gagal, dan pengaturan persetujuan bisa menghalangi penyimpanan. Sebagian lalu lintas tidak akan pernah dapat diamati pada tingkat individu.

Jika pelacakan piksel adalah satu-satunya masukan pengukuran, kesenjangan ini memengaruhi pelaporan dan pengoptimalan. Piksel tidak berhenti bekerja. Mereka tidak lagi menangani setiap kasus.

Mengubah cara piksel dikirimkan

Beberapa respons terhadap penurunan data piksel berfokus pada mekanisme penyajian piksel, bukan logika pengukuran.

Google Tag Gateway mengubah rute permintaan tag, mengirimkannya melalui penyiapan pihak pertama dengan asal yang sama, bukan langsung ke domain pihak ketiga.

Hal ini dapat mengurangi kegagalan yang disebabkan oleh skrip yang diblokir dan menyederhanakan penerapan tim yang menggunakan Google Cloud.

Yang tidak dilakukan adalah menentukan peristiwa, memutuskan data apa yang dikumpulkan, atau memperbaiki pilihan pemberian tag yang buruk. Ini meningkatkan keandalan pengiriman, bukan logika pengukuran.

Perbedaan ini penting saat membandingkan Tag Gateway dan GTM sisi server.

• Tag Gateway berfokus pada perutean dan kemudahan pengaturan.
• GTM sisi server memungkinkan pemrosesan peristiwa, pengayaan, dan tata kelola. Hal ini memerlukan lebih banyak pemeliharaan dan pengawasan teknis, namun memberikan lebih banyak kontrol.

Keduanya mengatasi masalah yang berbeda.

Inilah poin utamanya: infrastruktur yang lebih baik memengaruhi cara data dipindahkan, bukan maknanya.

Definisi peristiwa, logika konversi, dan konsistensi antar sistem masih menentukan kualitas data.

Saluran pipa yang andal akan mengalirkan apa pun yang diberikan, jadi akan sangat baik jika memastikan sampah yang Anda masukkan juga keluar kembali.

Impor konversi offline: Memindahkan pengukuran dari browser

Impor konversi offline menggunakan pendekatan yang berbeda, dengan memindahkan pengukuran sepenuhnya dari browser. Konversi dicatat dalam sistem backend dan dikirim ke Google Ads setelahnya.

Karena proses ini bersifat server ke server, maka tidak terlalu terpengaruh oleh pembatasan privasi browser. Ini berfungsi untuk siklus penjualan yang lebih panjang, pembelian tertunda, dan konversi yang terjadi di luar situs.

Inilah sebabnya Google biasanya merekomendasikan menjalankan impor offline bersamaan dengan pelacakan berbasis piksel. Keduanya mencakup bagian perjalanan yang berbeda. Yang satu bersifat langsung, yang lain bertahan.

Impor offline juga sejalan dengan batasan privasi saat ini. Mereka mengandalkan data yang diberikan pengguna secara langsung, seperti alamat email selama transaksi atau pendaftaran.

Data diproses di sisi server dan dikumpulkan, sehingga mengurangi ketergantungan pada pengidentifikasi browser dan cookie yang berumur pendek.

Impor offline tidak menggantikan piksel. Mereka mengurangi ketergantungan pada mereka.

Gali lebih dalam: Pelacakan konversi offline: 7 praktik terbaik dan strategi pengujian

Bagaimana Google mengisi kesenjangan tersebut

Meskipun piksel dan impor offline bekerja sama, beberapa konversi tidak dapat diamati secara langsung.

Cocok ketika ID klik tidak ada

Jika ID klik tidak tersedia, Google Ads masih dapat mencocokkan konversi menggunakan input lain.

Hal ini sering kali dimulai dengan pencocokan deterministik melalui pengidentifikasi pihak pertama yang di-hash seperti alamat email, ketika pengidentifikasi tersebut dapat dikaitkan dengan pengguna Google yang login.

Inilah yang ingin dicapai oleh Konversi yang Disempurnakan.

Jika pencocokan deterministik, jika ini maka itu, tidak memungkinkan, sistem akan mengandalkan sinyal gabungan dan tervalidasi daripada merekonstruksi jalur klik individual.

Hal ini dapat mencakup atribut tingkat sesi dan informasi IP terbatas yang menjaga privasi, dikombinasikan dengan batasan waktu dan kontekstual.

Hal ini tidak menciptakan kembali model tingkat klik yang lama, namun memungkinkan konversi dikaitkan dengan interaksi iklan sebelumnya pada tingkat agregat.

Satu hal yang saya perhatikan: menambahkan masukan ini biasanya akan meningkatkan pencocokan sebelum memengaruhi penawaran.

Sistem penawaran memperhitungkan keterlambatan konversi dan memvalidasi sinyal baru dari waktu ke waktu, yang berarti konversi yang diimpor atau sesuai model mungkin muncul dalam pelaporan sebelum sepenuhnya dipertimbangkan dalam pengoptimalan.

Pencocokan, atribusi, dan penawaran merupakan proses yang terkait namun terpisah. Perbaikan pada satu hal tidak serta merta mengubah perbaikan lainnya.

Konversi yang dimodelkan sebagai masukan standar

Konversi sesuai model kini menjadi bagian standar pelaporan Google Ads dan GA4.

Mereka digunakan ketika pengamatan langsung tidak memungkinkan, seperti ketika persetujuan ditolak atau pengidentifikasi tidak tersedia.

Model-model ini dibatasi oleh data yang tersedia dan divalidasi melalui pemeriksaan konsistensi dan eksperimen penundaan.

Ketika kepercayaan diri rendah, pemodelan mungkin terbatas atau tidak diterapkan. Data yang dimodelkan harus diperlakukan sebagai komponen pengukuran yang diharapkan dan bukan sebagai pengecualian.

Gali lebih dalam: Google Ads mendorong impor konversi yang lebih kaya

Batasan masih penting

Alat seperti Google Tag Gateway atau Enhanced Conversions for Leads membantu memulihkan sinyal pengukuran, namun tidak mengesampingkan niat pengguna.

Merutekan data melalui domain pihak pertama tidak berarti persetujuan. Pemblokir iklan dan pengaturan browser yang membatasi adalah sinyal yang jelas.

Menggantinya mungkin sedikit meningkatkan volume terukur, namun hal ini tidak sejalan dengan ekspektasi pengguna terkait cara organisasi Anda menggunakan data mereka.

Kepatuhan hukum dan niat pengguna bukanlah hal yang sama. Sistem pengukuran dapat menghormati keduanya, namun hal ini memerlukan pilihan yang disengaja.

Mendesain untuk sebagian data

Sinyal yang hilang adalah hal yang normal. Sistem pengukuran yang mengasumsikan visibilitas penuh akan terus rusak dalam kondisi saat ini.

Redundansi membantu: piksel dipasangkan dengan pengiriman yang diperketat, impor offline dipasangkan dengan pengidentifikasi yang ditingkatkan, dan beberapa sinyal yang tidak lengkap, bukan satu sinyal lengkap.

Namun di sinilah hal-hal menjadi menarik. Sistem yang berbeda akan melihat hal yang berbeda, dan ini menciptakan ketegangan yang dihadapi banyak pengiklan setiap hari.

Beberapa klien memberi tahu kami poin data CRM mereka dengan jelas dalam satu arah, sementara otomatisasi Google Ads, yang beroperasi dengan masukan yang kurang lengkap, mendorong kampanye ke arah lain.

Dalam kebanyakan kasus, tidak ada sistem yang salah. Mereka menjawab pertanyaan berbeda dengan data berbeda, pada jadwal berbeda. Beroperasi di dunia yang hanya dapat diamati secara parsial berarti memperhitungkan ketegangan tersebut dibandingkan mencoba menghilangkannya.

Gali lebih dalam: Mengaudit dan mengoptimalkan Google Ads di era dengan data terbatas

Berdamai dengan observasi parsial

Peralihan ke arah pengukuran yang mengutamakan privasi mengubah seberapa banyak perjalanan pengguna dapat diamati secara langsung. Itu mengubah pekerjaan kita.

Tujuannya bukan lagi merekonstruksi setiap klik secara sempurna, namun membangun sistem pengukuran yang tetap berguna ketika sinyal hilang, tertunda, atau disimpulkan.

Sistem yang berbeda akan terus beroperasi dengan pandangan yang berbeda terhadap realitas, dan keselarasan muncul dari pemahaman terhadap perbedaan-perbedaan tersebut, bukan upaya untuk menghilangkannya.

Dalam lingkungan ini, pengukuran yang tahan lama tidak terlalu bergantung pada pemulihan pengidentifikasi yang hilang dan lebih bergantung pada desain data yang cermat, redundansi, dan penilaian manusia.

Pengukuran menjadi lebih strategis dari sebelumnya.