Google Ads e Display & Video 360 stanno testando gli annunci basati sugli interessi in base a nuovi indicatori che tutelano la privacy

L'iniziativa Privacy Sandbox mira a creare nuove tecnologie che tutelano la privacy delle persone online e offrono alle società e agli sviluppatori gli strumenti per creare attività digitali di successo, mantenendo il web aperto e accessibile a tutti. Privacy Sandbox è un impegno collaborativo continuo volto a creare alternative ai cookie di terze parti mediante l'inserimento delle idee provenienti da tutto il settore in nuove proposte testate, discusse pubblicamente e iterate.

Una delle proposte di Privacy Sandbox attualmente sottoposta a test in Chrome è denominata API Topics. Topics propone un nuovo indicatore che tutela la privacy, utile per mostrare gli interessi di un utente senza richiedere cookie di terze parti.

Con l'API Topics, il browser di un utente raccoglie gli argomenti, ad esempio "Musica country", "Cosmetici e maquillage" o "Cucina vegetariana", associati a quel determinato utente in base alla sua attività di navigazione durante un periodo di tempo noto come epoca, attualmente proposto per una settimana. L'argomento scelto per ciascuna epoca viene selezionato in modo casuale dai cinque argomenti più apprezzati dall'utente e per il periodo di tempo in questione viene aggiunto un rumore casuale per tutelare la privacy.


In che modo Google Ads e Display & Video 360 utilizzano Topics per aiutarti a pubblicare annunci pertinenti

Google Ads e Display & Video 360 riceveranno gli indicatori di Topics, quando disponibili, nelle richieste di offerta idonee inviate dai publisher o dalle loro Supply-Side Platform (SSP). Per pubblicare annunci basati sugli interessi, Google Ads e Display & Video 360 utilizzeranno quindi una combinazione dei seguenti indicatori incentrati sulla tutela della privacy:

  • Informazioni contestuali
  • API Topics
  • Identificatori proprietari dei publisher, ad esempio ID forniti dai publisher e ID forniti da Exchange
  • Nuovi approfondimenti generati dal machine learning utilizzando gli indicatori sopra indicati

In che modo Google Ads e Display & Video 360 stanno testando l'API Topics

A partire dalla metà del 2022, Google Ads e Display & Video 360 hanno iniziato a utilizzare gli indicatori di Topics per fornire indicazioni sulle modalità di pubblicazione degli annunci su una piccola percentuale del volume di campagne pubblicitarie basate sugli interessi. Le prime fasi dei test erano incentrate sui test funzionali per determinare se, ad esempio, Google Ads e Display & Video 360 potevano elaborare e analizzare correttamente gli indicatori di Topics.

In seguito, i team di Google Ads e Display & Video 360 hanno eseguito test di utilità per scoprire l'efficacia con cui una combinazione di indicatori incentrati sulla tutela della privacy, ad esempio informazioni contestuali, API Topics e identificatori proprietari quali gli ID forniti dai publisher, poteva fornire informazioni sulla modalità di pubblicazione di annunci pertinenti. Testare una soluzione più olistica che include altri indicatori pertinenti (rispetto al solo test di Topics) è un approccio più rappresentativo delle soluzioni e dei livelli di rendimento che ci aspettiamo nelle nostre piattaforme pubblicitarie una volta che i cookie di terze parti verranno eliminati da Chrome.

Questi test di utilità includevano una seconda iterazione della versione alpha degli annunci basati sugli interessi, eseguita nel quarto trimestre del 2022, con un gruppo di inserzionisti globali in molti verticali di settore che soddisfacevano rigorosi criteri di idoneità. I team che hanno condotto questi test sono stati in grado di confrontare il rendimento delle campagne che utilizzano soluzioni per segmenti di pubblico in base a una combinazione di nuovi indicatori incentrati sulla privacy, inclusi gli indicatori simulati di Topics (a causa del traffico limitato nelle prove dell'origine di Chrome in quel momento), rispetto ai cookie di terze parti per fornire informazioni sulle modalità di pubblicazione degli annunci.

I nostri team hanno anche condotto un esperimento separato per capire il rendimento delle soluzioni per la pubblicità basata sugli interessi (IBA) di Google quando viene utilizzata una combinazione di indicatori che tutelano la privacy. Questi indicatori includevano informazioni contestuali, l'API Topics di Privacy Sandbox e identificatori proprietari come gli ID forniti dal publisher, rispetto ai cookie di terze parti. Questo esperimento è stato eseguito su una piccola parte del traffico globale utilizzando soluzioni per i segmenti di pubblico basati sugli interessi, come segmenti di pubblico di affinità, in-market e personalizzati, nonché segmenti demografici e includeva campagne Google Ads ed elementi pubblicitari Display & Video 360 in diversi settori.

I risultati sono stati promettenti: l'esperimento ha dimostrato che, quando si utilizzano soluzioni IBA (pubblicità basata sugli interessi) con indicatori incentrati sulla tutela della privacy sulla Rete Display, la spesa degli inserzionisti di Google Display Ads per IBA, come sostituto del numero di utenti raggiunti, era diminuita del 2-7% rispetto ai risultati basati sui cookie di terze parti. Per le conversioni per dollaro, come sostituto del ritorno sull'investimento, la diminuzione è stata pari all'1-3%. Infine, abbiamo anche osservato che le percentuali di clic sono rimaste entro il 90% dello status quo. e abbiamo riscontrato un rendimento simile per Display & Video 360. A corredo di questi risultati, abbiamo pubblicato informazioni dettagliate sulla metodologia dell'esperimento.

Nel 2024, un nuovo esperimento ha indicato che le API Privacy Sandbox, in combinazione con altri indicatori, possono contribuire al recupero del rendimento di inserzionisti e publisher. Ad esempio, utilizzando la spesa come sostituto della scalabilità potenziale, abbiamo registrato un recupero dell'89% per GDA e dell'86% per Display & Video 360. È importante ricordare che questi risultati, sebbene incoraggianti, non devono essere considerati un indicatore inequivocabile del rendimento dell'IBA (pubblicità basata sugli interessi) di Google in un ambiente in cui sono disponibili meno dati osservabili.

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