Oggi c’\u00e8 la necessit\u00e0 di adottare nuovi approcci per la creazione delle audience, che si discostano significativamente dalle strategie impiegate negli anni passati. Questa necessit\u00e0 affonda le sue radici nei cambiamenti normativi, in particolare nell’introduzione del Digital Markets Act, un regolamento lanciato dalla Commissione Europea ed entrato in vigore il 6 marzo 2024. <\/p>\n
Il DMA non \u00e8 direttamente collegato alle metodologie di formazione delle audience, ma le influenza e nei paragrafi seguenti vedremo come.<\/p>\n
Il DMA mira da un lato a proteggere la privacy degli utenti e dall’altro a garantire una concorrenza pi\u00f9 equa e paritaria nei mercati digitali. <\/strong><\/p>\n Una delle novit\u00e0 pi\u00f9 rilevanti introdotte dal DMA riguarda la figura dei gatekeeper: guardiani che regolano l’accesso alle funzionalit\u00e0 digitali e che devono soddisfare requisiti specifici per essere classificati come tali. I criteri includono: avere dimensioni significative, con ricavi superiori a 7 miliardi di euro negli ultimi tre anni; avere un ampio accesso ai dati degli utenti; e avere una posizione solida sul mercato. <\/p>\n Le aziende attualmente identificate come gatekeeper sono: Alphabet (la holding di Google), Amazon, Apple, ByteDance (la holding che controlla TikTok), Meta e Microsoft. Questi sei giganti gestiscono un totale di 22 \u201cCore Platform Services\u201d, che coprono diversi settori: marketplace, social network, servizi pubblicitari online, sistemi operativi, motori di ricerca e browser. <\/p>\n Per il DMA, l’importanza dei gatekeeper risiede nella loro capacit\u00e0 di influenzare significativamente le dinamiche di mercato, poich\u00e9 il loro controllo su determinate piattaforme pu\u00f2 limitare l’accesso ai concorrenti pi\u00f9 piccoli. <\/strong>Per contrastare questa tendenza e promuovere un ambiente di mercato pi\u00f9 equo, i gatekeeper devono adempiere a determinati obblighi, ovvero:<\/p>\n Google, per quanto riguarda la conformit\u00e0 al DMA, ha indicato che dal 2024 sar\u00e0 essenziale ottenere il consenso esplicito prima di inviare dati alle piattaforme. A tal fine, ha iniziato a migliorare e aggiornare le tecnologie di gestione del consenso che, sebbene sviluppate prima del 2024, sono diventate cruciali per la conformit\u00e0 alle nuove normative: \u00e8 il caso della consent mode. <\/p>\n La Consent Mode \u00e8 una tecnologia introdotta a settembre 2020, la cui adozione non era obbligatoria ma caldamente raccomandata. Tuttavia, con l’arrivo del Digital Markets Act, ha assunto nuovi connotati e requisiti. <\/p>\n La Consent Mode consente l’invio di segnali cookieless a Google, ovvero senza l’uso di tecnologie basate sui cookie, per gli utenti che non hanno fornito il proprio consenso. Ci\u00f2 comporter\u00e0 conversioni sia osservate che modellate. Nel secondo caso, Google modella i dati privi di consenso e anonimizzati attraverso l’applicazione di tecniche di machine learning, cos\u00ec da stimare il numero di utenti che hanno effettivamente completato una conversione. <\/p>\n I parametri chiave che supportano la struttura della Consent Mode sono \u201cad_storage\u201d, che gestisce l’archiviazione delle informazioni relative alla pubblicit\u00e0, e \u201canalytics_storage\u201d, che gestisce le informazioni relative all’analisi dei dati.<\/p>\n Questi parametri indicano se l’utente ha acconsentito o meno a essere tracciato per scopi di marketing. Se l’utente concede il permesso, il valore sar\u00e0 \u201cgranted\u201d; in caso contrario, sar\u00e0 \u201cdenied\u201d. <\/p>\n Nel 2024, con l’introduzione del DMA, sono stati introdotti altri due parametri relativi alla pubblicit\u00e0:<\/p>\n Questi due parametri non possono essere separati da \u201cad_storage\u201d, in quanto considerati un suo sottoinsieme. La loro implementazione ha implicazioni significative per la gestione dei tag e la creazione e l’invio delle audience alle piattaforme. Quando un utente concede il consenso, i tag funzionano normalmente, attivando i cookie di tracciamento di prima parte, che non sono influenzati dal contesto cookieless. Ci\u00f2 consente un tracciamento efficace: le conversioni ottenute sono quelle reali osservate dalle piattaforme di misurazione pubblicitaria. D’altra parte, quando il consenso viene negato, si attivano tag che non memorizzano cookie e inviano solo segnali che indicano lo stato di consenso negato. In caso di conversione, viene inviato un segnale che raccoglie informazioni anonime, ad esempio sulla tecnologia utilizzata dall’utente, senza ulteriori dettagli granulari. Per quanto riguarda Analytics, vengono inviati segnali relativi alle pagine visitate e agli eventi registrati, sempre senza cookie. Questi dati vengono poi modellati da Google per fornire alle piattaforme una stima che, pur non essendo del tutto accurata, si avvicina ai tassi di conversione reali delle piattaforme.<\/strong> La mancata implementazione della Consent Mode comporter\u00e0: <\/p>\n Esistono due modi per implementare la Consent Mode:<\/p>\n In questo contesto, \u00e8 diventato cruciale per le aziende identificare e implementare strategie efficaci che non solo soddisfino le normative vigenti, ma consentano loro anche di capitalizzare in questo nuovo scenario di mercato pi\u00f9 aperto e competitivo.<\/p>\n Il processo di gestione del consenso degli utenti \u00e8 stato guidato da normative stringenti come il GDPR, che ha introdotto i banner obbligatori per i cookie. Queste normative hanno spesso generato ampie discussioni e riflessioni tra i Data Protection Officer (DPO) e gli uffici legali delle aziende, portando alla necessit\u00e0 di bilanciare la conformit\u00e0 legale con l’impatto sul business. In alcuni casi, ci\u00f2 ha comportato valutazioni costi-benefici, portando alcune aziende a correre il rischio di non aderire pienamente alle normative sulla gestione dei cookie e del consenso. <\/p>\n Attualmente, ignorare la raccolta del consenso equivale a rinunciare alla pubblicit\u00e0 digitale. \u00c8 quindi fondamentale essere conformi e capire come gestire i consensi espressi in modi diversi in contesti differenti. Ad esempio, nel caso di utenti che esprimono il consenso al marketing e alla misurazione tramite una carta fedelt\u00e0, ma negano il consenso sul sito web dell’azienda. <\/p>\n Questa \u00e8 la sfida per le aziende moderne: essere dinamiche e resilienti, specialmente quelle che operano sia nel mondo fisico che in quello digitale, con diversi punti di interazione con l’utente.<\/p>\n Una soluzione \u00e8 centralizzare la gestione dei dati in un unico Cloud Data Warehouse. Questo approccio consente di raccogliere i dati transazionali e comportamentali e di integrarli con i dati di consenso, creando una piattaforma sempre aggiornata in base all’ultimo consenso dell’utente e in grado di reagire in modo appropriato. <\/strong><\/p>\n Avere un unico punto centralizzato per la gestione del consenso pone l’azienda in una posizione vantaggiosa rispetto agli obblighi imposti dai Digital Act.<\/p>\n I Digital Act hanno avuto un impatto sul processo di collegamento dei servizi offerti dai grandi player digitali, rendendo impossibile collegare il comportamento degli utenti tra diverse propriet\u00e0 senza il loro consenso esplicito.<\/p>\n Lo scollegamento (un-linking) non porta necessariamente a un degrado delle audience, ma \u00e8 ampiamente riconosciuto tra gli analisti e le stesse piattaforme digitali che la qualit\u00e0 delle audience interne, come quelle che potrebbero essere raccolte all’interno di YouTube o le cosiddette audience \u201cLife Events\u201d, diminuir\u00e0. Questo fenomeno \u00e8 aggravato dalla progressiva eliminazione dei cookie di terze parti. <\/p>\n Per mantenere audience di qualit\u00e0, \u00e8 essenziale ottenere il consenso dell’utente e creare audience di prima parte. Cercando online le migliori pratiche per i digital act e come reagire allo scollegamento, si trovano le audience di prima parte tra le prime strategie. Google, ad esempio, ha organizzato numerosi webinar su questo argomento. <\/p>\n Per costruire efficacemente audience di prima parte, oltre al consenso, \u00e8 fondamentale avere un solido punto di aggregazione dei dati. Inoltre, gli algoritmi di AI giocano un ruolo chiave in questo processo, consentendo di arricchire e segmentare dinamicamente la base clienti. Un esempio \u00e8 l’algoritmo RFM per identificare i clienti pi\u00f9 importanti. O algoritmi specifici per analizzare gli interessi degli utenti. Questi dati, una volta arricchiti e modellati, possono poi essere utilizzati per costruire \u201cseed audience\u201d che servono come base per le campagne lookalike. <\/p>\n In passato c’\u00e8 stata un po’ di confusione sulle campagne lookalike a causa della decisione di Google di deprezzare le \u201caudience simili\u201d. In realt\u00e0 le ha sostituite con un nuovo set di algoritmi che sfruttano la somiglianza in modi diversi. <\/p>\n La Bytek Prediction Platform utilizza l’intelligenza artificiale e i dati di prima parte per raggruppare gli utenti, creando audience ben definite che possono essere inviate continuamente alle piattaforme pubblicitarie per un uso ottimizzato nelle campagne.<\/p>\n Il customer matching \u00e8 una metodologia che consente alle aziende di utilizzare dati di prima parte, come un indirizzo email sottoposto a hashing, per identificare gli utenti e inviarli a piattaforme pubblicitarie come Google, Meta o TikTok. Queste ultime verificano poi se l’indirizzo email hashato \u00e8 presente nei loro sistemi, senza rivelare l’identit\u00e0 specifica dell’individuo, al fine di preservare la privacy. Se l’email viene riconosciuta, consentono alle aziende di eseguire campagne di retargeting. <\/p>\n Questa tecnica \u00e8 stata vista come una strategia pionieristica per il marketing digitale, poich\u00e9 evita l’uso di cookie di terze parti, beneficiando di un rapporto diretto 1:1 tra piattaforme e utenti. Tuttavia, come abbiamo visto, l’introduzione del DMA ha introdotto nuove sfide: Google e altre piattaforme richiedono il consenso esplicito per mostrare pubblicit\u00e0 personalizzata tramite customer match. <\/p>\n Per implementare il customer match, se si decide di trasferire i dati a Google tramite un file CSV, la piattaforma richiede che gli inserzionisti confermino di avere il consenso specifico per personalizzare gli annunci. Ci\u00f2 richiede una doppia conferma tramite un banner. La responsabilit\u00e0 di garantire la conformit\u00e0 ricade quindi sugli inserzionisti. Se, invece, i dati vengono trasmessi tramite API, il consenso per la personalizzazione degli annunci deve essere specificato per ogni utente, indicando se e a quali tipi di dati l’utente ha dato il consenso. <\/p>\n \u00c8 quindi necessario ripensare a come gestire il consenso stesso. Utilizzando strumenti come BigQuery per centralizzare i dati, le audience possono essere aggiornate dinamicamente in base ai cambiamenti nel consenso dell’utente.<\/strong> In assenza di queste informazioni specifiche sul consenso in Google, la riga di dati corrispondente verr\u00e0 ignorata dalla piattaforma.<\/p>\n Questo aspetto spesso non riceve l’attenzione che merita: per ottimizzare la gestione della Consent Mode, \u00e8 essenziale lavorare anche sulla Consent Management Platform. Un’inadeguata configurazione di questi elementi pu\u00f2 avere ripercussioni non solo sul pubblico di destinazione, ma anche sulle conversioni stesse. In un contesto in cui le campagne pubblicitarie sono sempre pi\u00f9 guidate dall’intelligenza artificiale e dipendono dalle conversioni per l’alimentazione e l’addestramento degli algoritmi, le scarse prestazioni delle campagne possono essere direttamente attribuite a una gestione del consenso non ottimale. <\/p>\n Google ha introdotto due soluzioni per affrontare queste sfide. La prima, che abbiamo gi\u00e0 visto, \u00e8 la Consent Mode, che modella le conversioni per adattarle ai casi in cui il consenso dell’utente non \u00e8 disponibile. La seconda soluzione \u00e8 la Enhanced Conversion<\/strong>, una tecnologia che consente di inviare un segnale di conversione anche quando l’utente non viene tracciato tramite i pixel tradizionali, sfruttando i dati personali. Questa tecnologia pu\u00f2 essere implementata tramite API, consentendo agli operatori di utilizzare i dati raccolti nel proprio Cloud Data Warehouse, come l’indirizzo email dell’utente, la data di conversione e il valore della transazione, per trasmettere queste informazioni alle piattaforme pubblicitarie. Poich\u00e9 gli utenti accedono spesso a vari servizi utilizzando la stessa email, le piattaforme sono in grado di collegare la visualizzazione di un annuncio a una specifica conversione, attribuendo cos\u00ec il merito alla campagna pubblicitaria appropriata.<\/strong> <\/p>\n Questo processo di attribuzione, un tempo predominante in settori come l’automotive \u2013 dove l’acquisto pu\u00f2 avvenire mesi dopo il primo contatto, a seguito di un test drive \u2013 \u00e8 ora considerato essenziale per tutti i tipi di business. Senza questa pratica, un numero significativo di conversioni potrebbe andare perduto. Modellare le conversioni solo attraverso la Consent Mode potrebbe non essere sufficientemente efficace. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Oggi c’\u00e8 la necessit\u00e0 di adottare nuovi approcci per la creazione delle audience, che si discostano significativamente dalle strategie impiegate negli anni passati. Questa necessit\u00e0 affonda le sue radici nei cambiamenti normativi, in particolare nell’introduzione del Digital Markets Act, un regolamento lanciato dalla Commissione Europea ed entrato in vigore il 6 marzo 2024. Il DMA […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1275,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[27],"tags":[],"class_list":["post-1274","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-regolamentazione"],"yoast_head":"\n\n
Consent Mode: cos’\u00e8 e come funziona<\/h2>\n
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Soluzioni alle sfide generate dai Digital Act<\/h2>\n
Consenso dinamico con il Modern Data Stack<\/h3>\n
Focus sulle Audience di Prima Parte<\/h3>\n
Customer Match<\/h3>\n
Conversion Push<\/h3>\n