数字营销手段日益复杂的今天，谷歌为品牌主提供的自动化方案，不仅包括搜索自动化，也应用在以隐私为中心的广告衡量解决方案上。本篇推送中，我们将会分享隐私保护时代，谷歌如何用自动化赋能效果衡量，持续为广告主提供精准的洞察和服务。

隐私保护门槛日益提高

当下，广告行业正在经历根本性转变。

一方面，近年来数字化加速普及，企业可以通过网站和应用触达更多消费者，并更快地发展业务。

另一方面，随着消费者线上行为模式的转变，他们对隐私也越来越关注。消费者对网上的各种数据跟踪感到忧虑，希望企业以负责任的方式对待他们的数据。与此相应，全球范围内的隐私保护相关政策法规也在不断完善，如欧盟的 GDPR《通用数据保护条例》、美国 CCPA《加州消费者隐私保护法》，以及中国的《个人信息安全规范》等。对于依靠网络获客的企业来说，合规的运营环境和超级盈利能力同等重要。

隐私保护的门槛不断提高的同时，消费者的网络行为正在变得日益复杂，跨网站、平台、应用、网络端的访问和浏览行为，产生了巨量复杂的数据。这导向了一个结果：广告主们对于广告效果的衡量正面临前所未有的新挑战。既要合规，又要效果，如何两全？

隐私合规的数据是奠定投放效果的基础

在Web 端，Chrome计划在Privacy Sandbox的备选解决方案能够支持关键使用场景后，逐步停用第三方Cookie，这些使用场景包括在向用户投放相关广告衡量效果时不再跨网站对用户进行跟踪。在移动端，谷歌近期宣布为Android引入PrivacySandbox，此举是为Android开发下一代解决方案——无需使用跨应用标识符(包括广告ID)即可运行，并限制对用户数据的共享。

—— Anthony Chavez（Android安全隐私部门，产品管理副总裁）

谷歌看到，合规的运营环境和超级盈利能力同等重要，且二者并不矛盾。去年 9 月谷歌对 7200 位欧洲用户的调查显示，用户更偏爱那些在数据分享方面给予他们更多掌控权的品牌。因此，在向广告隐私合规方向转变过程中，谷歌积极探索并和客户保持互动，希望用隐私合规的数据实现更多的目标，支持更先进的广告效果衡量解决方案。

如何实现更少数据，更多目标，第一方数据的收集部署和有效利用变得尤为重要。谷歌在整个数据生命周期的不同阶段，从数据收集，到衡量和使用，都为品牌方第一方数据的收集和使用提供了合规的衡量解决方案。

有了这些解决方案，广告主才能更准确地对于转化效果进行控制和分析，后续针对性地使用自动化营销服务，最终实现效果的提升。谷歌内部的统计结果显示，能有效利用一方数据的企业其营收和广告活动效果均有成倍的提升。

广告效果衡量方法论

有了合规的数据，广告主该如何衡量数字化营销的效果呢？

对于数字广告的投放，您需要衡量完整的用户旅程。我们称之为 Full funnel measurement（全漏斗衡量）。这里面包括三个重要的指标：

第一个指标：

Reach 触达：您的广告是否有效地接触到您的观众并以足够的规模来推动结果？

第二个指标：

Perception 认识：您是否在当前和潜在客户中建立品牌好感度并提高认知度？

第三个指标：

Outcomes 结果：您的广告是否在推动销售业绩？ROI 是否满足要求？

谷歌在衡量这三个重要指标拥有非常丰富的解决方案和产品。效果类广告的优化依然是多数广告主的重点，所以本文将聚焦 Outcomes：效果衡量的三个方法论。

我们总结了业内三种普遍使用的衡量方法论，分别是 Attribution（归因）、Incrementality Experiments（增量测试）、以及 Marketing Mix Models（营销组合模型）。这三类方法分别适用于不同的衡量场景。

行业上三种主要的效果衡量方式

根据需求合理地选择您的方法

这其中，Attribution（归因）方法因其实时性高、数据颗粒度细等特点，常被广告主用作衡量广告投放，尤其是线上数字广告投放的重要工具，是效果类广告优化和预算分配的重要引擎。

谷歌在很多广告产品中都融入了 Attribution 归因功能。其中，Google Analytics 4，谷歌最新的数据分析工具，可以将自然量和付费广告放在一起归因，在网页端的投放上，它是真正的全渠道归因工具，也是是谷歌 Web 投放客户最广泛应用的归因工具。

如何在尊重隐私的前提下确保广告效果衡量（Web环境）

确定了数据标准和效果衡量的方法之后，作为广告主，您应当如何配置以隐私为中心的衡量解决方案呢？我们给大家介绍在 Web 环境下最主要的三个隐私合规解决方案：

1、首先，使用gtag.js 作为代码部署系统或者用GTM进行部署，获取有效的第一方数据。

让所有追踪代码跑在同一个平台，解决数据的合规问题，为后续实施隐私中心的解决方案打好基础。谷歌自2020年起，就在大中华区大力推广该方案，目前绝大多数客户已经逐步完成了这一步配置。

2、使用增强型转化(Enhanced Conversions) ，补全由于Cookies原因导致无法追踪的转化，实现更准确的转化衡量，并帮助提高搜索广告和YouTube 上的转化率。

在日渐严苛的隐私环境之下，品牌方和广告主面临的挑战之一是，消费者观看广告和实际购买行为之间的数据的中断，导致的广告效果衡量追溯和归因难题。比如，顾客 Jane 可能在 YouTube 广告中被品牌广告投放触达，导致之后在品牌官网产生消费。但由于 Cookie 数据的缺失，这一转化未能直接被追溯，因此对这次广告投放的效果衡量就是不精准的，并可能对品牌随后的广告投放计划调整产生误导。

而应用增强型转化，就可以有效避免此类问题：品牌方无需追溯 Jane 的跨平台访问行为，但后台在对访问数据加密后，可通过对比 Jane 在观看广告和购买商品时产生的第一方数据信息，将这次转化匹配到对应的广告观看行为。尽可能补全转化行为的关联，这样广告机器学习才有最准确的数据进行优化。从而实现在保护顾客隐私的前提下，更为准确全面的归因效果衡量。

事实上这一技术的使用，为谷歌搜索广告和 Youtube VAC 广告投放带来的转化率提升分别为 5% 和 17%，从而实现了准确衡量和优化效果的成果。

增强型转化目前支持自动部署，手动部署和 API 三种实施方式，其难度由易到难，可以根据需求选择。目前大部分出海客户使用的是手动部署方式。

三种实现的方法介绍

* 操作手册：

https：//support.google.com/google-ads/answer/9888656？hl=zh-Hans

3、开启授权模式(Consent Mode)，补回由于访客不愿授权追踪Cookies 导致的数据缺失，同样也确保了衡量数据的准确性。

GDPR 等隐私保护政策要求品牌主给访客提供显性的说明，说明需要收集访客信息及用途，这使消费者授权追踪信息的意愿前所未有地低。对这部分缺失 Cookie 的消费者的广告衡量，沿用传统的衡量方案显然是不准确的，也会影响整体广告优化算法的效果。在这样的背景下，Consent Mode 的设置变得必要起来。

Consent Mode 之下，假如访客 June 选择授权，一切均和之前一样，进行转化追踪；但是一旦 June 选择拒绝授权，Consent Mode 不会追踪访客的 Cookies，同时会自动开启模型转化，从而补回数据缺失，提升转化模型的精准性。数据表明，通过 Consent Mode 可找回 70% 广告点击到转化之间的点击。

Consent Mode 的配置也相对容易操作，如下图所示，分为四小步，通过前两步，我们使 Consent Mode 能保持对访客授权的知晓，如授权还是非授权设置 Cookie；之后，再通过后两部配置，使 Consent Mode 能根据访客的授权状态，调整谷歌代码的触发情况，从而开启模型转化。

开启Consent Mode：手动配置步骤

谷歌的 Consent Mode 也支持通过外部的授权管理平台（Consent Management Platforms，简称 CMP）实现，目前已经和市场上主流的 CMP 平台实现了产品级对接，可以快速落地。

以上就是谷歌最重要的三个以隐私为中心的解决方案。

结语

隐私第一的时代已经来临，世界的底层逻辑发生了根本变化。品牌方务必重视并采取行动，在以隐私为中心的广告衡量方案上尽早布局。我们对品牌方的建议是：全员成为隐私官，了解谷歌以隐私为中心的解决方案且指派专人负责落地，通过谷歌技术支持和 GMP 合作伙伴保证落地。越早做好准备，越有利于品牌构建合规的数据护城河，从而为面向未来的自动化营销和效果最大化做好准备。