Come migliorare ROI e misurazione con i dati di prima parte

L'attuale contesto del mondo digital marketing

Il digital marketing non è mai stato così dinamico. Tra nuove regolamentazioni sulla privacy, l'evoluzione dell'intelligenza artificiale e l'eliminazione dei cookie di terza parte, stare al passo con il cambiamento sta diventando un lavoro a tempo pieno. Queste dinamiche hanno portato ad un rinnovato interesse per i dati di prima parte, diventati la chiave per il successo.
Non basta però solo raccoglierli, la vera sfida sta nel capire come attivarli e sfruttarli per le nostre campagne media!
Qui entrano in gioco quattro funzionalità fondamentali che Google ha sviluppato per aiutare marketer e advertiser a ottimizzare la misurazione e il targeting:

💾 User-provided Data → La variabile che raccoglie i dati dell'utente.
📈 Enhanced Conversion → Migliora la precisione della misurazione delle conversioni.
🎯 Customer Match → Crea audience basate sui tuoi dati per un targeting più efficace.
🔒 Confidential Matching → Garantisce la sicurezza nel trattamento dei dati.

Questi strumenti non solo aiutano a migliorare le performance delle campagne, ma permettono anche di aumentare il ROI, ridurre i costi di acquisizione e ottimizzare il budget pubblicitario.
Curiosi? Entriamo subito nel dettaglio dei singoli elementi!

User-provided Data

User-provided Data è il mattoncino fondamentale per costruire una strategia efficace su Google basata sui dati di prima parte. Questa variabile, creata da Google, raccoglie le informazioni dell'utente e le invia in modo organizzato e sicuro alle piattaforme pubblicitarie, garantendo una gestione conforme alle normative sulla privacy.
La variabile User-provided Data può essere creata con 3 diverse modalità su GTM:

• Automatic collection: ispeziona automaticamente la pagina per trovare un pattern per gli indirizzi email. Questa modalità si concentra solamente sulle email, ma non sui restanti dati. Sconsigliamo questo approccio che seppur semplice, porta un dato parziale e di scarsa qualità.
• Manual configuration: modalità consigliata che permette di includere tutti i dati utente utilizzando le singole variabili. In questo caso è necessario prestare molta attenzione alla formattazione.
• Code: permette di integrare il dato prendendolo da una variabile di tipo dataLayer o JavaScript.

I dati possono essere inseriti già crittografati, assicurandosi di seguire la formattazione richiesta da Google (documentazione), oppure in chiaro, lasciando che sia Google a occuparsi dell'hashing tramite l'algoritmo SHA256, uno standard crittografico affidabile e utilizzato globalmente.

Questa variabile è essenziale perché alimenta due delle funzionalità più importanti per l'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie: Enhanced Conversion, che migliora la misurazione delle conversioni, e Customer Match, che permette di creare audience personalizzate per il targeting. Senza un corretto utilizzo di User-provided Data, queste funzionalità non possono esprimere al massimo il loro potenziale, limitando le possibilità di ottimizzazione delle campagne e la capacità di misurare con precisione i risultati.
È fondamentale però prestare attenzione ai consensi. L'utilizzo di User-provided Data richiede una gestione chiara e trasparente delle autorizzazioni dell'utente. Assicurarsi che la raccolta e il trattamento dei dati siano conformi alle normative sulla privacy, come GDPR e CCPA, è essenziale per garantire il massimo rispetto della fiducia dei clienti e la piena conformità alle regolamentazioni in vigore. Vi consigliamo di fare sempre un passaggio con il vostro DPO prima di procedere all'integrazione di questi dati.

Enhanced Conversion

Nel digital marketing di oggi, ogni conversione conta. Ma quante ne vengono realmente tracciate? Tra utenti che disattivano i cookie, tracciamenti incompleti e dispositivi multipli, molte conversioni rischiano di passare inosservate. Enhanced Conversion nasce per risolvere questo problema, migliorando l'attribuzione e restituendo una misurazione più accurata delle performance pubblicitarie.
Questa funzionalità, introdotta inizialmente su Google Ads, è ora disponibile su tutti i pixel di Google, incluso GA4. Il suo ruolo è fondamentale: consente di arricchire i dati di conversione con informazioni di prima parte (come email o numero di telefono hashati) per colmare le lacune del tracciamento tradizionale. In questo modo, Google può associare una conversione a un utente, anche se questa avviene su dispositivi diversi o in contesti in cui i cookie non funzionano più correttamente.
Se GA4 e Google Ads sono collegati correttamente, non è necessario attivare Enhanced Conversion su entrambe le piattaforme: è sufficiente configurarlo su GA4 per ottenere una misurazione avanzata anche nelle campagne pubblicitarie. In questo caso sarà necessario abilitare su GA4 la funzionalità User-provided data collection (qui i dettagli di come fare).
Il beneficio principale di questa tecnologia è chiaro: più conversioni correttamente attribuite significano campagne più performanti e un budget media ottimizzato.

Customer Match

Non tutti gli utenti sono uguali. Alcuni sono già tuoi clienti, altri hanno mostrato interesse per i tuoi prodotti, altri ancora potrebbero essere potenziali acquirenti. Customer Match permette di sfruttare questi dati in modo intelligente, creando audience su misura per campagne più efficaci.
Questa funzionalità, attiva da tempo su Google Ads e ora disponibile in beta anche su GA4, rappresenta un cambio di paradigma: non è Google a individuare il pubblico giusto per te, ma sei tu a fornire i dati per intercettare gli utenti per te più rilevanti. A differenza di Enhanced Conversion, che lavora sulla misurazione, Customer Match è uno strumento di attivazione di audience.
Funziona in modo semplice: carichi i dati di prima parte raccolti dalla tua azienda (ad esempio email, numeri di telefono o ID cliente) e Google li utilizza per creare segmenti di pubblico personalizzati. Queste audience possono essere usate per retargeting, campagne di fidelizzazione o acquisizione di nuovi clienti simili a quelli già esistenti.
Questa strategia permette di migliorare il rendimento delle campagne in modo significativo, perché invece di affidarsi esclusivamente agli algoritmi di Google, arricchisce l'ottimizzazione con dati certi e altamente rilevanti. Customer Match è particolarmente utile per il retargeting di clienti esistenti, la fidelizzazione con offerte su misura e l'espansione dell'audience attraverso utenti simili a quelli che già convertono.
Integrare questa soluzione con altri strumenti di Google significa sfruttare al massimo i dati di prima parte, riducendo la dispersione e migliorando il ritorno sugli investimenti pubblicitari.

Confidential Matching

Nei capitoli precedenti abbiamo sottolineato come l'utilizzo dei dati di prima parte sia in forte crescita, ma con esso aumenta anche la necessità di garantire sicurezza e conformità alle normative sulla privacy. Gli utenti sono sempre più attenti a come vengono trattate le loro informazioni personali (giustamente), mentre le aziende devono trovare un equilibrio tra protezione dei dati e ottimizzazione delle campagne pubblicitarie (internet è libero anche perché paghiamo con i nostri dati).
Per rispondere a questa esigenza, Google ha introdotto il Confidential Matching: un sistema che facilita in modo sicuro lo scambio di dati di prima parte all'interno di ambienti certificati di terze parti, chiamati Trusted Execution Environments (TEE). I TEE fanno parte delle Privacy-Enhancing Technologies (PET), che proteggono la privacy dei dati permettendone l'uso efficace nel marketing. Quando un'azienda carica i dati dei clienti su Google Ads, il processo di matching avviene all'interno di un TEE sicuro e criptato. Questo assicura che i dati rimangano inaccessibili a terzi, incluso Google stesso, migliorando la sicurezza e la privacy dei dati.
Questa tecnologia offre due benefici fondamentali:

• Per gli utenti: Offre maggiore trasparenza e controllo sul trattamento dei dati, aumentando la fiducia nei marchi.
• Per gli inserzionisti: Permette l'uso continuato dei dati di prima parte per il targeting e la misurazione senza violare normative come il GDPR.

A differenza di una Clean Room, dove i dati vengono aggregati e analizzati collettivamente, un TEE garantisce che i dati restino sicuri e isolati, permettendo operazioni specifiche come il matching e l'aggregazione, mantenendo però i dati individuali privati. Confidential Matching non memorizza né mantiene i dati dopo il completamento del processo, sottolineando il suo impegno per la privacy.
Al momento Confidential Matching è attivo su Google Ads e verrà esteso prossimamente anche a GA4, senza la necessità di configurazioni tecniche o modifiche alle piattaforme. Questa soluzione rappresenta un passo avanti per un digital marketing più responsabile, dove privacy e performance possono finalmente convivere.

Consigli per rimanere al passo con i cambiamenti del mondo digital

Abbiamo visto quindi come il digital marketing stia cambiando velocemente e come l'uso intelligente dei dati di prima parte non sia solo una necessità, ma un'opportunità per costruire strategie più efficaci e durature. Più dati di prima parte raccogli (nel rispetto della privacy, ovviamente), più sarai indipendente da segnali esterni in continua evoluzione e dall'introduzione (o eliminazione) di nuove tecnologie. Avere una base solida significa poter misurare meglio, ottimizzare di più e – soprattutto – non buttare soldi in campagne poco efficaci. Un dato corretto e ben strutturato permette di sfruttare al massimo strumenti come Enhanced Conversion e Customer Match, evitando dispersioni e migliorando il ritorno sugli investimenti.
Attenzione però, raccogliere dati non basta: bisogna anche attivarli nel modo giusto. Una volta definita una base solida, il vero valore arriva dall'integrazione di questi dati nelle diverse piattaforme, sfruttando al meglio le funzionalità avanzate per la personalizzazione e l'ottimizzazione delle campagne (abbiamo presentato quelle di Google in questo articolo, ma molti altri vendor hanno soluzioni similari). La sinergia tra team interni, fornitori esterni e figure legali è cruciale per garantire che le strategie siano non solo efficaci, ma anche sostenibili e conformi alle normative sulla privacy. Se manca l'allineamento, il rischio è quello di avere montagne di dati inutilizzati e strategie che arrancano.
Al momento è tutto, alla prossima puntata.

Questo articolo è stato scritto da Daniela Pedroni, Digital Analytics Tech Team Manager.