Como a limpeza de dados iniciada pelo usuário afeta os Relatórios de atribuição? Como isso se compara à medição com base em cookies?
Com a API Attribution Reporting, é possível medir quando um clique no anúncio leva a uma conversão no site de um anunciante, como uma venda ou uma inscrição. A API oferece uma abordagem que preserva a privacidade para medir as conversões de anúncios. Ela não depende de cookies ou mecanismos de terceiros que podem ser usados para identificar usuários individuais em sites. Em vez disso, ele funciona da seguinte maneira: Relatórios de atribuição que vinculam um clique no anúncio a uma conversão são gerados e armazenados no dispositivo do usuário. Depois, o navegador envia esses relatórios a um endpoint predefinido.
Os sites testaram a API Attribution Reporting no Chrome por um teste de origem, que já foi concluído.
Um dos insights fornecidos por esses experimentos iniciais é o impacto da limpeza de dados iniciada pelo usuário, como a limpeza do histórico de navegação,nos dados que anunciantes e empresas de adtech recebem da API. As estatísticas agregadas do Chrome foram publicadas recentemente. Esta postagem responde a perguntas comuns sobre o impacto da limpeza de dados iniciada pelo usuário nos Relatórios de atribuição.
Como a limpeza de dados iniciada pelo usuário afeta os Relatórios de atribuição?
Como isso se compara à medição com base em cookies?
Sobre os números
Vários fatores influenciam esses números:
- Se os usuários limpam o histórico dos sites em que navegam clicando em um anúncio;
- Se os usuários fazem conversões em categorias de sites em que costumam limpar o histórico, possivelmente logo após a conversão. Anúncios nesse tipo de conteúdo podem apresentar taxas mais altas de limpeza e, portanto, maiores discrepâncias com a medição baseada em cookies.
- Da mesma forma, se os usuários limpam o histórico dos sites em que clicam nos anúncios;
- Se a atribuição está configurada para expirar um longo ou pouco tempo após o clique
(
attributionexpiry). - Se muito tempo realmente passou entre o clique e a conversão.
As equipes do Chrome continuarão monitorando e publicando estatísticas na lista de e-mails para desenvolvedores.
Limpeza de dados após um clique e antes de uma conversão
Com os cookies, uma porcentagem das conversões não é informada devido à limpeza dos dados pré-conversão pós-clique. Como os cookies foram apagados, não é possível anexar a uma solicitação no momento da conversão. Assim, não é possível medir a conversão. A porcentagem exata de conversões que não são registradas devido à limpeza de dados iniciada pelo usuário não é conhecida. Isso varia entre as empresas de adtech (ou anunciantes).
Com a API Attribution Reporting, uma porcentagem das conversões não é informada devido à limpeza de dados pré-conversão pós-clique. As observações dos primeiros experimentos (teste de origem) que usam a API Attribution Reporting mostraram que cerca de 16% das origens (eventos de clique) são excluídas antes da conversão. Uma porcentagem dessas origens leva a conversões, e os relatórios sobre essas conversões não serão enviados se as origens tiverem sido excluídas.
Exemplo
Para uma taxa de conversão de 10%, supondo um total de 1.000 cliques e sem considerar outros erros:
- Se os usuários nunca limpassem os dados: uma empresa de adtech registraria 100 conversões.
- Considerando a limpeza de dados:
- Com os cookies: a limpeza de dados que ocorre após um clique e antes de uma conversão faz com que parte das conversões não seja atribuída a determinados eventos de clique, já que não há cookies para mapear o clique e a conversão. No nosso exemplo, uma empresa de adtech registraria menos de 100 conversões.
- Com a Attribution Reporting: a limpeza de dados que ocorre após um clique e antes de uma conversão fez com que 1,6% dos relatórios que indicavam uma conversão fosse apagada (16% de 10% = 1,6%) no primeiro teste de origem. Sem considerar outros erros, uma empresa de adtech receberia 84 relatórios que sinalizam uma conversão, em vez de 100.
Limpeza de dados após uma conversão
Com os cookies, a limpeza dos dados pós-conversão não tem efeito, porque as conversões são informadas imediatamente à empresa de adtech.
Com a API Attribution Reporting, a limpeza dos dados pós-conversão faz com que os relatórios sejam apagados para respeitar a escolha do usuário, como limpar o histórico de navegação ou excluir dados do site. Como a API não envia os relatórios imediatamente, mas com um atraso para proteger a privacidade do usuário, isso significa que o armazenamento do navegador já está vazio quando o horário programado vem do navegador para enviar o relatório ao endpoint predefinido, normalmente uma empresa de adtech.
As observações dos primeiros experimentos (teste de origem) que usam a API Attribution Reporting mostraram que cerca de 6,5% dos relatórios foram excluídos dessa forma.
Quais ações exatas do usuário podem afetar os relatórios de atribuição?
A partir do Chrome 94 (a versão estável do Chrome no momento em que este artigo foi escrito), qualquer uma das ações abaixo limpará os eventos de clique armazenados e os relatórios pendentes.
chrome://settings> Privacidade e segurança > Limpar dados de navegação- Marque a caixa de seleção Histórico de navegação.
- e/ou marque a caixa de seleção Limpar cookies e outros dados do site.
- Clique em Limpar dados.
chrome://settings> Privacidade e segurança > Cookies e outros dados do site- Ative a opção Limpar cookies e dados de sites quando você fechar todas as janelas.
- Ou adicione um comportamento em Sempre limpar cookies quando as janelas forem fechadas
chrome://history:- Excluir entradas individuais
Controles no escopo do site:
- controles de histórico no escopo do site;
- Clique no botão de bloqueio na barra de URL, acesse Configurações do site e clique em Limpar dados.
Essa não é uma lista completa. Essas são ações comuns do usuário que afetam os dados de atribuição. Outras ações do usuário, como desinstalar o Chrome ou usar uma limpeza de sistema, também afetam a medição, seja com base na API Attribution Reporting ou em cookies.
A limpeza de dados iniciada pelo usuário é responsável por qualquer perda observada?
As organizações que testaram a API em um teste de origem podem ter observado uma discrepância entre a medição com base em cookies e a medição com base nos Relatórios de atribuição: talvez menos conversões tenham sido registradas na API Attribution Reporting. A limpeza de dados iniciada pelo usuário pode explicar a perda observada, mas a discrepância precisa ser monitorada no futuro para responder a essa pergunta com certeza.
Dois elementos desempenharam um papel na discrepância entre a medição baseada em cookies e a medição com base na API Attribution Reporting no teste de origem anterior:
- Limpeza de dados iniciada pelo usuário.
- Erros de rede: Esses são considerados bugs e precisam ser corrigidos no Chrome 94.
Como equilibrar privacidade e utilidade na API Attribution Reporting em relação à limpeza de dados iniciada pelo usuário?
Durante a fase de testes da API, a intenção é testar alguns dos parâmetros dela para observar o efeito nos relatórios enviados em relação à identificação do usuário. Um desses
parâmetros pode ser o atraso na geração de relatórios.
Discussões sobre ecossistemas estão em andamento nas reuniões regulares
do WICG
para explorar esses parâmetros.
Os relatórios agregados serão afetados da mesma forma?
Não sabemos ao certo como a limpeza de dados iniciada pelo usuário afetará os relatórios agregados.
As estatísticas compartilhadas nesta postagem são para relatórios de eventos. Embora os atrasos nos relatórios agregados possam ser menores para relatórios agregados (algumas horas), enquanto os relatórios de eventos podem ser enviados dias ou semanas após o clique, o impacto da limpeza de dados iniciada pelo usuário pode não ser menor. Por exemplo, para determinadas categorias de sites, as pessoas tendem a limpar os dados de navegação logo após a conversão. Essas ações iniciadas pelo usuário ainda resultariam na limpeza dos relatórios, mesmo que estivessem programados para envio em breve.
Attribution Reporting: todos os recursos
Consulte API Attribution Reporting.
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