O Fim dos Cookies na Internet e a Solução: Data Clean Rooms
Prepare-se, a internet está se despedindo dos cookies! Mas como mensurar o retorno sobre o investimento (ROI) da publicidade nesse novo cenário? A resposta pode estar nas data clean rooms. Mas afinal, o que são, como funcionam e por que são importantes? Continue lendo para desvendar tudo sobre essa tecnologia.
Profissionais de marketing e anunciantes digitais têm se apoiado fortemente em cookies de terceiros. No entanto, em defesa da privacidade dos dados, gigantes como Google (Chrome), Apple (Safari), Mozilla e Microsoft (Edge) estão gradualmente descontinuando esses cookies.
A publicidade de pagamento por clique (PPC) depende de análises precisas e atribuição para comprovar sua eficácia. Sem os cookies, rastrear métricas para essas campanhas torna-se um grande desafio.
As data clean rooms surgem como uma alternativa sustentável, preenchendo a lacuna deixada pelo rastreamento de cookies. Descubra a seguir todos os conceitos e como essa solução está revolucionando o mercado.
O Que É Uma Data Clean Room?
A publicidade PPC tradicional utiliza dados de clientes através de cookies de terceiros para personalização, análises, segmentação e medição de resultados. Contudo, o aumento de incidentes cibernéticos impulsionou governos e organizações a restringir o rastreamento de dados do usuário.
Os principais navegadores da web estão encerrando o suporte ao rastreamento por cookies de terceiros, o que impacta o método tradicional de acompanhamento de usuários no ecossistema PPC.
A tecnologia de data clean room surge para substituir essa prática arriscada. Essa nova abordagem permite que as empresas obtenham dados controlados, análises completas e colaboração segura. É possível rastrear o público-alvo, respeitando regulamentações como o GDPR e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA).
Uma data clean room é um ambiente seguro e criptografado onde as marcas podem acessar dados de clientes a partir de plataformas de mídia e armazéns de dados de forma controlada. Os dados são coletados, limpos, segmentados e protegidos com criptografia.
É possível combinar dados de terceiros com dados proprietários, sem expor informações pessoais do usuário (PII), como nome, endereço ou localização.
Por Que as Marcas Precisam de Data Clean Rooms?
Uma data clean room é a solução ideal para empresas colaborarem com dados de clientes sem riscos de processos por violações de privacidade.
Atualmente, os usuários estão adotando ferramentas e estratégias para proteger seus dados pessoais, como bloqueadores de cookies. Além disso, gigantes da tecnologia estão desativando o suporte a cookies de terceiros em navegadores, aplicativos e dispositivos.
As data clean rooms são essenciais para recriar a jornada do cliente e entender o comportamento do usuário de forma responsável. Permitem a obtenção de insights valiosos a partir de dados do público, respeitando a privacidade.
Um exemplo relevante é a atualização iOS 14 da Apple, que impede o rastreamento de informações do usuário por anúncios do Facebook, dificultando a segmentação de usuários do iPhone 14. As data clean rooms surgem como a solução para contornar este problema, mantendo a conformidade com as regulamentações de privacidade.
Em resumo, anunciantes PPC e gestores de campanhas precisam de data clean rooms para:
- Mensuração de campanhas PPC
- Análise de clientes e audiência
- Segmentação de público-alvo
- Ativação de novos usuários
Como Funciona Uma Data Clean Room?
Provedores de serviços gerenciados (MSP) ou data clean rooms baseadas em SaaS processam dados primários de marcas e dados de audiência de empresas de mídia.
O fluxo de trabalho inclui criptografia, pseudonimização, segmentação demográfica, acesso restrito, injeção de ruído e privacidade diferencial. O resultado são conjuntos de dados que ajudam a rastrear atividades do público, tendências de mercado e taxas de sucesso de campanhas PPC, tudo em conformidade com o GDPR e o CCPA.
As principais etapas são:
Agregação de Dados
O aplicativo MSP ou SaaS agrega dados proprietários (atribuição, CRM e sites) e dados de terceiros (parceiros, editores, marcas e redes de mídia) em um banco de dados. Em seguida, utiliza inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para classificar os dados, mantendo apenas os relevantes.
Anonimização de Dados
O software anonimiza os dados, impedindo que agências ou empresas que utilizam os dados possam identificar indivíduos específicos. Essa anonimização não prejudica o objetivo final do marketing, que é rastrear leads, enviar e-mails de carrinho abandonado ou recriar jornadas de usuário.
Conexão de Dados
MSPs utilizam ferramentas de enriquecimento de dados para combinar dados proprietários com dados de público-alvo. Os dados permanecem criptografados, o que torna praticamente impossível o acesso a informações pessoais (PII).
Análise de Dados
A própria data clean room realiza algumas análises de dados, como:
- Rastreamento de atribuição
- Interseções e sobreposições usando Python
- Análise de pontuação de propensão (PSA)
Aplicações em Marketing Digital
Profissionais de marketing podem utilizar diversos conjuntos de dados para direcionar suas estratégias PPC. Por exemplo, com dados combinados e seguros, é possível:
- Alcançar o público relevante
- Desenvolver uma base de leads e prospects interessados
- Realizar mensuração de frequência e alcance
Benefícios das Data Clean Rooms
Substituição de Cookies de Terceiros
Com a descontinuação do uso de cookies de terceiros, as data clean rooms surgem como uma alternativa segura e eficiente para coletar dados de forma responsável.
Conformidade com Regulamentos de Privacidade de Dados
A preocupação com a privacidade de dados impulsionou a criação de regulamentações como GDPR e CCPA. As data clean rooms cumprem todas as principais regras de privacidade, garantindo que as empresas utilizem dados de acordo com as leis vigentes.
Construção da Confiança do Consumidor
Ao utilizar dados coletados em data clean rooms, as empresas demonstram respeito à privacidade dos usuários, construindo uma reputação de confiança.
Reforço de Relacionamentos Estratégicos
A colaboração segura com parceiros estratégicos, baseada em data clean rooms, impulsiona a pesquisa e desenvolvimento, aprimora a estratégia de produtos e otimiza a análise de valor.
Utilização de Diversos Conjuntos de Dados
Anunciantes e profissionais de marketing podem criar grupos de público personalizados a partir de dados de usuários coletados em data clean rooms, permitindo segmentar os consumidores certos.
Obtenção de Dados de Tendências
Data clean rooms fornecem informações agregadas sobre tendências em diversos setores, incluindo dados demográficos e comportamentais de diferentes grupos de usuários.
Desafios das Data Clean Rooms
Interoperabilidade
Grandes provedores como Google e Facebook oferecem informações agregadas somente para suas plataformas, limitando a combinação de dados de diferentes origens.
Falta de Padronização
A tecnologia ainda carece de padronização, com diferentes provedores utilizando metodologias e formatos distintos, o que dificulta a consolidação de dados.
Qualidade dos Dados
A qualidade dos dados depende dos provedores, já que os profissionais de marketing não têm acesso direto aos dados brutos, dificultando a verificação independente da precisão.
Não Adequado para Pequenos Grupos de Usuários
Data clean rooms podem não ser eficientes para grupos pequenos de usuários, pois provedores estabelecem um limite mínimo antes de compartilhar resultados. Por exemplo, o Google Ads Data Hub exige 50 dados de usuários para compartilhar resultados combinados.
Riscos dos Serviços de Data Clean Room
Violação de Dados
Compartilhar dados primários com plataformas de data clean room pode expor informações a riscos de violações. Uma violação pode gerar multas, danos à reputação e perda de clientes.
Erros Humanos
O gerenciamento manual de plataformas pode levar a erros humanos, como formatação incorreta de consultas, acesso não autorizado ou transferência de dados por canais inseguros.
Segurança
Provedores precisam reforçar a segurança em diversos níveis para evitar vazamentos de dados.
Tipos de Data Clean Rooms
#1. Pura ou Neutra
São data clean rooms gerenciadas, oferecidas como soluções SaaS para empresas, marcas e empresas de mídia. Os MSPs fornecem o serviço completo, eliminando a necessidade de cientistas de dados internos.
Essas soluções agregam valor ao investimento em tecnologia segura para personalizar anúncios para o público em diferentes ecossistemas.
#2. Jardim Murado
É o tipo mais popular, usado por empresas como Google, Facebook e Amazon. Os dados são utilizados dentro do mesmo ecossistema. Por exemplo, o Google Ads Data Hub (ADH) funciona apenas no ecossistema do Google Ads.
#3. Fora do Padrão
Provedores de serviços de marketing e armazenamento de dados em nuvem criaram data clean rooms específicas, como o BlueConic. Essas soluções funcionam apenas dentro de suas plataformas, sem permitir a exportação de dados.
Plataforma de Dados do Cliente (CDP) vs. Data Clean Room
CDPs são usados para coletar e gerenciar dados de audiência, enquanto data clean rooms aumentam o uso desses dados de forma segura. Veja as diferenças:
| Funcionalidades | CDP | Data Clean Room |
| Privacidade de dados do usuário | Nominal, sujeito a hacks e vazamentos | Virtualmente impossível de hackear ou violar a privacidade |
| Tipo de dados | Dados primários do usuário com PII | Dados correspondentes primários e de terceiros sem PII |
| Níveis de segurança | Básico, acesso baseado em permissão | Alta segurança com chaves de criptografia |
| Compatibilidade entre empresas | Dados centrados na empresa | Dados úteis para qualquer empresa com marketing online |
Data Clean Room: Alternativas
Algumas alternativas incluem:
#1. IDs Universais
Utilizam IDs de e-mail criptografados para coletar dados de forma anônima em diversas plataformas de anúncios, facilitando a atribuição entre redes.
#2. Segmentação Contextual
A segmentação contextual permite exibir anúncios de acordo com o conteúdo da página que o usuário está visitando, sendo uma alternativa ao rastreamento tradicional.
#3. Sandbox de Privacidade do Google
Essa plataforma anonimiza dados e agrupa usuários por atributos compartilhados, protegendo a privacidade enquanto possibilita a execução e avaliação de campanhas.
O Futuro das Data Clean Rooms
A tecnologia se tornará um serviço essencial para o envio de anúncios direcionados, bem como para medir o desempenho das campanhas e coletar insights. Segundo o Gartner, 80% dos anunciantes com grandes orçamentos de mídia migrarão para data clean rooms até 2023.
Grandes empresas como Google, Amazon, InfoSum e Disney já investem nessa tecnologia.
Nota do Autor Sobre Data Clean Rooms
O mercado de publicidade PPC deve crescer 10% ao ano até 2030, com um valor de mercado de US$ 14,5 bilhões em 2017. As tecnologias de rastreamento tradicionais estão em declínio, e as data clean rooms surgem como a ferramenta para otimizar campanhas PPC.
Espera-se que o setor movimente bilhões de dólares globalmente. Se você trabalha com marketing digital, precisa adotar essa tecnologia.
Concluindo
Data clean rooms são essenciais para profissionais de marketing digital, agências de publicidade, empreendedores e entusiastas da tecnologia. Essa ferramenta guiará o futuro da análise de campanhas PPC, oferecendo serviços gerenciados.
Em breve, você terá acesso às melhores ferramentas CIAM e estratégias para limpeza de dados.