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Tracking : Mesurer vos ventes et conversions dans un monde cookie-less

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L’acceptation des cookies est en baisse… et l’arrivé de la Privacy Sandbox avec Google Chrome va mettre un coup de pied dans la fourmilière ! Sans l’acceptation des cookies il est plus compliqué d’estimer ce qui fonctionne et de nourrir les algorithmes.

Les cookies restent très importants pour le paid media

En effet, la fin de l’utilisation progressive des cookies tiers à des conséquences importantes sur : (1) la mesure de la performance des campagnes publicitaires, (2) la baisse de la capacité de suivi sur les sites web, (3) la diminution de la précision des ciblages publicitaires et (4) l’inflation des coûts de diffusion.

Cela résulte assez logiquement par une donnée moins nombreuse, complexifiant l’analyse des comportements utilisateur sur le web par les algorithmes. Leur pilotage devient plus compliqué et donc moins performant.

4 solutions à mettre en place pour limiter cet impact

Différents moyens existent pour limiter cela, et assurer plus de remontées de donnée. On recommande de mettre en place cette liste de 4 solutions : 

  1. Conversion API : pour se passer des cookies et connecter son site directement aux serveurs de régies publicitaire social paid (server-side). Vous pouvez installer conversion API via différents moyens, les plus communs étant via un plugin, via Google Tag Manager (server-side) ou manuellement (direct). Plus d’information sur cet article.
  2. Enhanced Conversion Google Ads : l’équivalent du tracking server-side du Social Paid, mais pour le Search Paid (on se passe donc aussi ici des cookies). Ici, dès qu’un utilisateur effectue une action de conversion, des données personnelles sont collectées depuis le site web de l’annonceur à travers différents champs comme l’e-mail, le nom, la date de naissance ou l’adresse. Google les crypte (via SHA256) et les transmet à ses serveurs pour trouver une correspondance et attribuer la conversion.
  3. Consent Mode : c’est la modélisation des conversions par les internautes ayant refusé les cookies (Google par exemple va regarder si la même adresse IP continue sa navigation sur le site, à quel moment il le fait, depuis quel navigateur, et estime ainsi s’il s’agit du même internaute ou non pour simuler ses actions de conversion). Il essaie ainsi de modeler les conversions qu’il n’a pas pu mesurer en utilisant des signaux autres que les cookies.
  4. L’optimisation de votre CMP : si le refus des cookies est problématique, faire baisser ce KPI de refus peut être une solution. Via votre CMP (consent management platform) qui vous sert à gérer votre bannière de consentement, vous pouvez effectuer des A/B Tests afin d’améliorer votre taux de consentement, et donc de favoriser la remontée des cookies.

Aller plus loin avec les Marketing Mix Modeling

Conversion API bien que pratique, doit néanmoins obtenir un consentement utilisateur, non pas pour utiliser les cookies mais pour partager les données utilisateurs. Il reste néanmoins assez efficace puisque, lié au pixel il amène meilleur pilotage algorithme notamment. En attendant d’implémenter ces solutions, l’optimisation de la CMP doit être une piste à explorer pour une mesure en temps réel.

Autrement, les marketing mix models (MMM) peuvent être une autre solution dans un univers sans cookies car ils analysent l’impact global des canaux marketing (digital, TV, radio, etc) sur les ventes sans nécessiter de données individuelles. Respectueux de la vie privée et conformes aux réglementations, les MMM utilisent des données agrégées et historiques (temporalité, saisonnalité, activations passées, etc) pour identifier les tendances à long terme. Ils optimisent les budgets en montrant l’efficacité relative des canaux comme avec la répartition % optimale à avoir entre eux.

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