Dans notre article de blog, Apple ios updates : why do they matter to marketers, nous avons discuté des dernières mises à jour d’Apple et de la mise en œuvre d’ATT (App Tracking Technology). Avec ATT, la capacité de Meta ad à recibler et à construire des audiences a été impactée. Aujourd’hui, quatre mois après 2022 et huit mois après la mise en œuvre d’ATT, nous comprenons mieux les implications pour le ciblage et comment y remédier.
Comment ATT affecte le ciblage de Meta ad
En février, seuls 25 % des utilisateurs d’iOs dans le monde ont accepté le suivi des applications (Flurry). Cela a entraîné à la fois une diminution de la précision du ciblage de Meta, qui a accès à moins de données qu’auparavant, et un angle mort dans les rapports de campagne pour ceux qui ont refusé le suivi.
Étant donné que la grande majorité des utilisateurs d’iOS refusent le suivi des applications, cela signifie que le pool disponible d’audiences de reciblage basé sur les données de pixel sera beaucoup plus petit. Par exemple, si vous vouliez recibler les visiteurs de votre site web, vous avez perdu la plupart de votre capacité à savoir qui est le visiteur d’un site web sur Facebook et Instagram. Ou, si vous construisez une audience de sosies à partir des visiteurs qui reviennent sur votre site Web, vous partez déjà d’une vision partielle de « qui » est vraiment un visiteur de retour, ce qui peut finalement conduire à une faible qualité d’audience et donc à de mauvaises performances publicitaires.
L’échantillonnage numérique comme solution
Cependant, les audiences sosies construites sur des données de première partie ne sont pas aussi affectées que celles basées sur des données de pixel. Toutes les données de première main que les utilisateurs fournissent à Meta sont encore valables pour le ciblage.
La question qui demeure est donc de savoir comment les marques peuvent collecter efficacement les données de première partie pour aider à créer ces audiences similaires. Cela pourrait inclure, par exemple, l’utilisation d’une liste de consommateurs existants ou de participants à des campagnes d’échantillonnage précédentes pour créer vos sosies.
Les campagnes d’échantillonnage numérique d’Abeo aident les marques à collecter des données de première main auprès des consommateurs en échange d’un échantillon gratuit pour les aider à constituer leurs publics cibles, tout en leur donnant la possibilité d’exploiter ces données au fil des campagnes.
Nos solutions sont positionnées pour qualifier quelque chose sur un public, qu’il s’agisse de données démographiques de base ou d’attributs plus spécifiques tels que le type de cheveux, le type de peau, les préférences en matière de produits et plus encore, grâce à l’inclusion de quiz et de questions d’enquête.
abeo peut également capter des consommateurs sur le marché, comme les visiteurs d’un site Web, grâce à des offres d’échantillons placées de manière stratégique et contextuelle et intégrées directement dans l’expérience du site, ou les adeptes d’un influenceur pertinent, en intégrant une offre d’échantillons dans le message ou l’histoire sociale de l’influenceur.
le module complémentaire d’Abeo, gift-a-friend email, qui permet aux participants à une campagne d’échantillons très engagés de partager l’offre d’échantillons avec un ami, alimente également l’acquisition de données supplémentaires de première partie pour lesquelles les marques comptaient auparavant sur Meta.
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