Dołącz do czytelników
Brak wyników

Temat numeru

15 marca 2022

NR 62 (Luty 2022)

Analityka 2022. Czy jesteśmy gotowi?

0 440

Zmiany technologii, otoczenia prawnego i zachowania użytkowników od dawna wymuszają ewolucję metod i narzędzi analitycznych. Wydaje się jednak, że najbliższe lata przyniosą nam coś więcej, niż tylko rozbudowę narzędzi i wzrost liczby mierzonych wymiarów i metryk. Czego możemy się spodziewać? I jak przygotować się na zmiany?

Pożegnanie z ciastkami?

Hasło nadchodzącego „świata bez ciasteczek” jest już chyba znane większości marketerów. Czy rzeczywiście czeka nas cookieless world? Niezupełnie. O historii przeciągania liny między dostawcami technologii w zakresie plików cookie pisałem w artykule Wojna o dane i prywatność w 60. numerze „Magazynu Online Marketing” – do pobrania na adequate.click/WDP8. Polecam lekturę tego tekstu, bo jest on dobrym wprowadzeniem do tematyki tego artykułu. W skrócie: pliki cookie nie zostaną wyeliminowane. Owszem, nadchodzi zmierzch 3rd party cookies, które zresztą już od pewnego czasu domyślnie nie są obsługiwane przez część przeglądarek, na czele z Safari firmy Apple, która była inicjatorem tych zmian. Chrome rozpocznie wycofywanie ich obsługi pod koniec roku 2022, ale zakończenie całej operacji planowane jest dopiero na koniec 2023 r. Rzecz w tym, że 3rd party cookies nie grają obecnie istotnej roli w analityce i zablokowanie ich obsługi jest zmartwieniem głównie sieci reklamowych, wykorzystujących dane behawioralne, w szczególności w remarketingu – m.in. sieci reklamowej firmy Google, która pracuje nad rozwiązaniem, mającym zastąpić ciasteczka 3rd party w przeglądarce Chrome. Analityka wykorzystuje obecnie przede wszystkim ciasteczka 1st party i na razie nic nie wskazuje, by miały one zostać zablokowane. To zresztą mało prawdopodobne – spowodowałoby to drastyczne pogorszenie doświadczenia użytkowników, konieczność nieustannego logowania się i ponownego dodawania produktów do koszyka, bo dane te będą mogły być utrzymane wyłącznie w czasie trwania sesji. Zresztą to wymagałoby od większości serwisów poważnej i kosztownej modyfikacji własnej technologii, bo dziś praktycznie żadna strona e-commerce nie jest w stanie funkcjonować bez cookie, o czym można się łatwo przekonać, wyłączając obsługę ciasteczek w przeglądarce (rys. 1).
 

POLECAMY

Rys. 1. Bez plików cookie nie jest w stanie dziś funkcjonować praktycznie żadna strona e-commerce


Server side tracking

Trzeba jednak pamiętać, że m.in. Safari ogranicza również pliki 1st party utworzone przez skrypty śledzące (a nie przez serwer strony) i prawdopodobnie coraz więcej przeglądarek pójdzie tą drogą. Dlatego utrzymanie jakości śledzenia wymaga zaimplementowania śledzenia typu server-server, np. z wykorzystaniem Server-side Google Tag Managera (rys. 2). Dzięki temu możemy znów cieszyć się dwuletnim ciasteczkiem Google Analytics w przeglądarce Safari. Wdrożenie śledzenia server-side powinno znaleźć się na liście zadań do wykonania każdego marketera w 2022 r.
 

Rys. 2. W server-side Google Tag Managerze skrypty śledzące uruchamiane są z poziomu serwera strony i przesyłają dane bezpośrednio do Facebooka i Google. W przeglądarce
pozostawiane jest serwerowe ciastko 1st party, w które przeglądarki nie ingerują. Znacząco poprawia to jakość zbieranych danych: więcej poprzednich wizyt może być przypisanych
do użytkownika, widzimy więcej wcześniejszych interakcji na ścieżce konwersji


Zgoda na śledzenie

W dniu 1 października 2019 r. zapadł wyrok TSUE w sprawie Planet49, który określił, że strony internetowe nie mogą zbierać informacji o użytkowniku bez wcześniejszej, wyraźnej zgody. Nie wystarczy więc poinformować użytkownika o wykorzystywaniu ciasteczek. Użytkownik musi najpierw kliknąć „zgadzam się” i dopiero wtedy możemy uruchomić skrypty śledzące. Musimy też przestać je uruchamiać, gdy użytkownik swoją zgodę wycofa – co również musimy mu umożliwić. W konsekwencji tego wyroku w roku 2020 europejscy regulatorzy ochrony danych osobowych zaczęli wprowadzać wytyczne dotyczące uzyskiwania zgody „opt-in” przez strony internetowe. Mimo niejednoznaczności polskiego prawa w tym zakresie, w 2021 r. Prezes UODO ukarał – na razie upomnieniem – pierwszą firmę za brak zgody opt-in. Notabene, firma specjalizująca się w doradztwie w zakresie ochrony danych osobowych, która, co prawda, decyzję tę zaskarżyła do WSA, ale wprowadziła na swojej stronie odpowiednie zmiany1. Ten, coraz częściej wskazywany przez prawników wymóg, w praktyce oznacza dla właścicieli stron internetowych konieczność wdrożenia platformy zarządzania zgodami. Obecnie na rynku dostępna jest szeroka oferta platform consent management – za rozsądną cenę w modelu SaaS.

Pamiętajmy, że nie wystarczy zapłacić abonament platformy consent management. Oprogramowanie to trzeba jeszcze zintegrować z wykorzystywanymi systemami śledzącymi (Google Ads, Analytics, Facebook, Hubspot itd.), aby uruchamiały się one zgodnie z określonymi przez użytkownika. Jest to znacznie bardziej złożone, niż dotychczasowy „pasek cookie”, który de facto nie pełnił żadnej funkcji. Doświadczenie wskazuje, że znaczna część stron ma to zaimplementowane niepoprawnie, a nierzadko zainstalowany widget zgody na cookie jest po prostu atrapą.

To kolejne ważne zdanie dla każdej strony www na rok 2022. Musimy zacząć respektować brak zgody użytkowników na śledzenie. Na pocieszenie – w praktyce tylko kilka, maksymalnie kilkanaście procent użytkowników nie zgadza się na cookies. To może się jednak zmienić w przyszłości, w miarę jak użytkownicy będą bardziej świadomi tego, że zgoda nie jest niezbędna, by korzystać z usługi. Niektórzy regulatorzy wymagają, by zgoda miała postać „zgadzam się – nie zgadzam się”, a nie, tak jak to jest obecnie „zgadzam się – dostosuj preferencje”, czyli by odmowa mogła być zrealizowana jednym kliknięciem (zob. rys. 3). To również może mieć wpływ na poziom odmów. Platformy consent management umożliwiają monitorowanie poziomu udzielanych zgód (rys. 4).
 

Rys. 3. Na górze – widget zgody na cookie, zawierający zarównoprzycisk zgody na wszystkie ciasteczka, jak i odmowy. Na dole – rozwiązanie, w którym odmowę można zrealizować, wchodząc
do „ustawień plików cookies” i wybierając tam odpowiednie opcje, co niektórzy europejscy regulatorzy uznają za nieprawidłowe, stojąc na stanowisku, że odmowa powinna być równie łatwa do zrealizowania, jak udzielenie zgody

 

Rys. 4. Użytkownicy stosunkowo rzadko odmawiają zgody na ciasteczka. Przeciętnie jest to od 1 do 5%, maksymalnie kilkanaście procent
użytkowników. Potrzebę rozróżnienia cookie marketingowych i funkcjonalnych ma znikomy odsetek użytkowników. Powyżej dane przykładowej
strony z platformy zarządzania zgodami Cookiebot


Consent mode

Dostawcy technologii śledzących, na czele z Google, również zaczęli dostosowywać je do wymogu zbierania zgody. Skutkiem tych zmian nie musimy już blokować uruchamiania skryptów do czasu momentu zgody przez użytkownika. Wystarczy, że uruchomimy je w trybie consent mode, przekazując parametr informujący o statusie zgody użytkownika – czy zgodził się na zbieranie danych wyłącznie do celów analitycznych, czy również reklamowych, a może nie zgodził się na śledzenie w ogóle. Dzięki temu rozwiązaniu możemy uratować część danych – Google Ads i Analytics będą wciąż odnotowywać zdarzenia ze strony, ale – w zależności od poziomu zgody – zablokują łączenie ich z danymi użytkownika lub wykorzystanie w funkcjach reklamowych. Analogiczne rozwiązanie oferuje Facebook, choć w tym przypadku sytuacja jest prostsza – śledzenie przez Facebook jest działaniem marketingowym, więc piksel może być uruchamiany w trybie „odmowa” lub „zgoda” – gdy użytkownik wyrazi zgodę na cookie reklamowe. Modelowanie danych Kiedy wdrożymy consent mode, do systemów Google zostanie przekazana informacja o tym, jaka część użytkowników nie wyraziła zgody, a to z kolei pozwala na szacowanie konwersji użytkowników, których śledzić nie możemy. Google deklaruje, że są one szacowane konserwatywnie, z założeniem, że użytkownicy, którzy nie wyrażają zgody, prawdopodobnie mogą również słabiej konwertować (rys. 5). Modelowanie danych w Google obejmuje szacowanie brakujących danych w przypadku:

  • braku zgody użytkownika na śledzenie, również tych z aplikacji ograniczonych przez App Tracking Transparency firmy Apple;
  • przeglądarek blokujących ciasteczka lub ograniczających ich czas trwania poniżej standardowego okna konwersji (np. Safari);
  • konwersji, które miały miejsce na różnych urządzeniach i przeglądarkach;
  • konwersji związanych z zaangażowanymi odtworzeniami filmu na YouTubie. 

 

Rys. 5. Zasady modelowania konwersji w trybie udzielania zgody (consent mode) Google Ads. System zakłada, że użytkownicy, którzy nie
wyrazili zgody na śledzenie, będą konwertować gorzej i odpowiednio dostosowuje domniemany współczynnik konwersji dla tej grupy


W przypadku Facebooka wprowadzenie zmian w śledzeniu wynikających z ograniczeń nałożonych przez system iOS firmy Apple również wiązało się z włączeniem modelowania danych o konwersjach z Facebook Ads. Konwersje, których „z różnych powodów” Facebook nie jest w stanie śledzić, są szacowane i doliczane do konwersji odnotowanych przez piksele śledzące, a przy danych pojawia się odpowiednia adnotacja (zob. rys. 6).
 

Rys. 6. Wyniki reklam z panelu Facebook Ads. Przy liczbie konwersji pojawia się adnotacja, że może ona zawierać dane modelowane. Obok – estymowany przez Facebook przyrost konwersji dzięki reklamie. Jak widać, choć reklamę obejrzało 1299 osób, które dokonały zakupu, Facebook szacuje, że bez emisji tej reklamy mielibyśmy tylko o 175 konwersji mniej


W dobie rosnących ograniczeń w przetwarzaniu danych, zarówno prawnych, jak i technologicznych, a także korzystania przez użytkowników ze znacznie większej liczby urządzeń i aplikacji – musimy przyzwyczaić się, że coraz więcej danych analitycznych będzie wynikało nie bezpośrednio z pomiaru, ale estymacji dokonywanej na podstawie odczytywanych sygnałów. Modelowanie nie jest zresztą czymś kompletnie nowym. Mieliśmy z nim do czynienia od dawna w przypadku raportów próbkowanych w Google Analytics. Gdy zakres danych jest zbyt szeroki i przekracza określone limity, Analytics opracowuje raport na podstawie losowo wybranej próbki danych (np. 30% ruchu), a odczytane w niej metryki są następnie ekstrapolowane do wartości odpowiadającej 100% danych. Niemniej, modelowanie wprowadzane obecnie przez gigantów technologii marketingowych opiera się na analizie znacznie większej liczby sygnałów o większej niepewności i wymaga to zastosowania zaawansowanych modeli matematycznych i sztucznej inteligencji. Niewykluczone, że na opracowanie takich algorytmów będą mogli sobie pozwolić wyłącznie najwięksi gracze na rynku, co utrudni konkurowanie alternatywnym systemom analitycznym i (ostatecznie) podważy sens tworzenia własnych rozwiązań przez mniejsze firmy.

1st party data

W czasach, w których coraz trudniej śledzić użytkowników między aplikacjami i urządzeniami, rośnie znaczenie danych 1st party. W Google Analytics jest to User ID, parametr, który umożliwia przekazywanie do Google Analytics identyfikatorów zalogowanych użytkowników, dzięki czemu możliwe jest powiązanie wizyt na różnych urządzeniach. Wciąż zastanawiasz się, czy wdrożyć Google Analytics 4? Modelowanie danych oparte na consent mode nie jest dostępne w Universal Analytics, ale właśnie w GA4 (i w Google Ads). Przewagą GA4 jest również brak oddzielnego widoku User ID, a dane 1st party są po prostu zawarte w widoku danych. Nawet jeśli wiele funkcji GA4 jest wciąż w powijakach, to w roku 2022 warto zacząć już równolegle zbierać dane w nowej usłudze. W Google Ads czas zaimplementować konwersje rozszerzone (enhanced conversions), które przeka...

Pozostałe 70% treści dostępne jest tylko dla Prenumeratorów

Co zyskasz, kupując prenumeratę?
  • 6 drukowanych wydań magazynu Online Marketing
  • Dodatkowe artykuły niepublikowane w formie papierowej
  • Dostęp do czasopisma w wersji online
  • Dostęp do wszystkich archiwalnych wydań magazynu oraz dodatków specjalnych
  • ... i wiele więcej!
Sprawdź szczegóły

Przypisy