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Online Ad︰Ad Tracking 怎麼做?三種追蹤廣告表現的方法!

預計閱讀時間︰5 分鐘

根據 Statista 資料,香港品牌將於 2023 年在數碼廣告上投放約 1, 264 億港元。投資如此龐大,品牌自然希望知道這些廣告是否真的能帶來實際收益。廣告表現追蹤主要依賴三種方法:cookie、tracking pixel (像素追蹤代碼) 和 tracking URL (追蹤網址)。究竟它們的運作原理是什麼?各自有什麼優點與限制?今天讓我們一一探討!
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Cookie 是什麼?

Cookie 是一種存儲於瀏覽器的檔案,用來儲存到訪網站所產生的相關資訊,讓用戶瀏覽網站更加方便。例如 cookie 可以記住顧客加到購物籃的產品,當顧客再次進入網店時就可以繼續購買的步驟。透過分析瀏覽器內的 cookies,Google 及 Meta 等廣告平台就能知道用戶點撃過哪些廣告,瀏覽過哪些網站,在網站內停留多久等,從而推斷出用戶的年齡、興趣、日常習慣等,對建立廣告目標受眾數據庫十分重要。品牌亦可利用顧客的行為、大約位置和偏好語言來調整網站內容,例如根據顧客瀏覽過的產品自動調節「你可能也喜歡」的產品建議。

不過近年大眾對網上私隱的關注逐漸增加,越來越多用戶選擇 cookieless 的方案,因此 Safari、Firefox 及 Brave 等多個瀏覽器都自動阻擋跨網站追蹤 cookies,連 Chrome 都表示將於 2024 年開始淘汰第三方 cookies。品牌不能再單純依賴 cookies 來追蹤廣告成效,需要採用更多種追蹤廣告的方案。

延伸閱讀︰拆解第一方、第二方、第三方數據!

Tracking Pixel 像素追蹤代碼是什麼?

Tracking pixel 像素追蹤代碼通常為 1 x 1px 的透明圖像,可放置在廣告、電子郵件或網頁中。當顧客到訪網站或開啟電子郵件就會觸發這些像素追蹤代碼,把相關數據傳送到廣告平台。以 Facebook 像素為例,品牌只需在網站中加入一小段追蹤代碼就能知道顧客看完某個廣告後有沒有瀏覽網站內容、完成註冊、加入購物車、結帳等多種標準事件,從而幫助品牌了解廣告是否完成預設目標。品牌還可以利用 Meta 收集回來的數據制定 custom audience (自定義廣告受眾)和 lookalike audience (相似目標受眾),從而大大提高投放廣告的準確性。

Tracking pixel 有多種類型,例如專門追蹤潛在顧客的 retargeting pixel 和專門量度廣告是否達到目標的 conversion pixel。部份像素依賴 cookies 來收集數據,因此同樣受 cookieless 措施影響,能夠收集的數據逐漸減少。為應對這個問題,越來越多品牌開始採用 Meta Conversion API 及 Google Server-Side Tagging 等 server-side tracking 來提升數據收集的能力。

Tracking URL 追蹤網址是什麼?

Tracking URL 追蹤網址是一種尾段帶有 UTM (Urchin Tracking Module)追蹤代碼的網址。UTM 代碼可以包含五種 parameters :Campaign (廣告系列)、Source (來源)、Medium (媒介)、Content (內容)和 Term (關鍵字)。當顧客點擊這些連結時,Google Analytics 4 等網站分析工具就能知道這些訪客來自哪個源頭和看過哪個廣告等。Tracking URL 對於 PPC 廣告、電子郵件和跨網站的推廣活動非常有用。

不過 tracking URL 也有它的限制。首先,tracking URL 能夠提供的資料並不多,因此分析比較片面。第二,品牌必須一直使用統一的追蹤代碼,否則報告會出現錯誤。如果分析過往的數據時,你發現 medium 有時用「edm」有時用「email」 ,在報告上就會變成兩個分開的項目難以分析。第三,由於 UTM 標籤會使 URL 變得很長,可能影響顧客觀感而降低點撃率。

延伸閱讀︰Google Analytics 4 (GA4)

Ad-Performance-Tracking

如何提升廣告追蹤的精準度?

同時使用多種追蹤方法並用 CDP 整合數據

每個廣告追蹤方案都有各自的弱點,因此品牌應採用多種不同方案,令到數據互相補足及減少流失。我們建議品牌可同時使用 cookies、pixel 及 tracking URL 等追蹤方法,並運用 customer data platform (CDP) 整合來自不同源頭的數據,建立一個更加完整的顧客數據庫,就能準確追蹤廣告表現。

延伸閱讀︰Customer Data Platform 顧客數據平台完整指南

採用其他先進的廣告追​​蹤解決方案

隨著 MarTech 急速發展,市面上追蹤廣告的科技越來越多。除了 Google 及 Meta 提供的方法外,品牌不妨嘗試使用最新的 MarTech ,透過人工智慧和機器學習模型來填補數據缺口。雖然這些數據精確度較低,但它的規模和應用範圍較大,能夠彌補廣告表現數據量的限制。

延伸閱讀︰Identity Stitching 把散亂數據拼湊成完整顧客檔案

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