制定明確的隱私權

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隨著的到來，用戶對技術的使用增加，這迫使品牌不得不修改其數位化策略。除了創造力和媒體規劃之外，我們還必須添加分析數據和見解的需求，以實現績效並滿足活動預算。然而，這導致人們對隱私的擔憂日益增加，因此各國政府透過納入新的隱私法規來應對這些擔憂。谷歌更新了其隱私和效能指南，旨在幫助企業與客戶建立聯繫，同時確保資料安全。本指南分為三個主要領域收集、測量和活化。第步取貨加強與客戶的關係，給他們一些回報。如果用戶覺得自己與公司的關係良好，他們就會更有可能提供公司所需的數據，以進一步增加未來交易所的價值。實現這一目標的一些策略是根據產品或內容瀏覽您網站的方式推薦產品或內容。

提供一些東西來換取您的聯絡資訊，例如，通知新課程 澳洲電話號碼 或更換線上產品。給他們一張獨家優惠券。邀請他們註冊您的忠誠度計劃並獲得獎勵。一旦您知道如何透過他們提供的資訊來改善他們的體驗，重要的是向他們解釋您收集的資料以及他們必須保持對流程的控制的選項。透明度是關鍵要素政策。給他們與其他人不同的體驗。如果需要，請他們更改隱私設定。第一方資料是從客戶直接互動收集的資訊；例如電話、購買或造訪您的網站這些資訊對於更好地了解您的客戶並能夠改善他們的體驗特別有價值。第三方消失的事實凸顯了取得自己資料的必要性。因此，準備好一些工具來獲取它們非常重要。為此，它邀請您投資可靠的標記基礎架構以實現最佳測量，例如全域網站標記或標記管理器。另一方面，歐洲經濟區和英國的廣告商使用同意模式來根據使用者同意廣告或分析的選項來調整網站的全域標籤和管理器的工作方式。當使用者不同意時，同意模式將改為使用轉換建模來填補轉換無法與廣告互動關聯時的空白第步測量檢查測量系統是否有用。



一旦透過全站點標記等實踐建立了堅實的第一方資料基礎，公司就可以結合測量解決方案來記錄盡可能完整的資訊。在這方面，強調了增強型轉化，它允許網站標籤使用使用者提供的資料。這樣我們就可以更精確地了解用戶與廣告互動後如何完成轉換。然而，儘管已經建立了堅實的測量基礎，但從一種設備轉移到另一種設備時，客戶旅程中可能會存在差距。這就是機器學習與轉換建模的用武之地，這是一種使用無法識別特定使用者的資料來估計無法直接記錄的轉換的解決方案。這種機器學習同樣與基於資料的歸因相關聯，幾個月來，資料一直是轉換的預設歸因模型。正如指南所解釋的，使用先進的機器學習模型從您的應用程式或網站收集的第一方資料中提取有用的信息，並使用該資訊來改進公司的行銷策略。第步激活保持廣告的相關性。行銷人員可以透過分析第一方數據並提供尊重受眾隱私的更相關的體驗來更好地與受眾建立聯繫。為此，您可以使用客戶定位，這樣您就可以在客戶瀏覽不同的產品例如搜尋、購物、和時再次吸引該個人化客戶群。