文：谢增
随着各个国家的用户对数据隐私越来越关注，各地的隐私条例及法规要求越来越严格，企业想要获得用户数据变得越来越难。如果违规收集用户数据，就要面临被严肃处罚的风险，如果符合规定让用户自己选择，很多用户又会拒绝提供数据，导致企业获取到的可以拿来做分析和优化广告投放效果的数据越来越少，离实现数据驱动运营的目标似乎越来越远。
这不是某一家企业遇到的问题，而几乎是所有企业当前所处的困境，那么企业是否只能接受现状？如果不接受的话，还有什么办法可以尽快地摆脱这个困境呢？
别忘了“你不是一个人在战斗”，谷歌作为企业在数字化营销道路上的亲密伙伴，深知大家现在的困扰，为了帮助大家解决这个问题，不仅通过问卷调查了解用户的真实想法，也努力提升产品性能以及加强各产品之间的集成协作。
触脉咨询作为谷歌营销平台的认证伙伴，一直以来致力于帮助我们的客户提供数据咨询及技术解决方案的支持。接下来将和大家分享几个应对数据隐私问题的解决思路及小建议，最大化地帮助企业获得更多有效的数据，逐步实现数据驱动运营。
01、珍惜与客户建立直接关系的机会
随着第三方Cookie被禁用，各个企业越来越重视第一方数据，通过在网站或者应用上部署相关的代码来获得第一方Cookie，以便能够和客户建立直接联系。
但是企业发现，当在欧洲国家站点上线Cookie管控之后，网站的流量明显下降，这让运营人员非常头疼，用户是真的在任何情况下都不愿意分享自己的数据吗？
为了了解用户的真实想法，谷歌委托益普索采访了西欧各地的7200人了解他们对于数据收集及使用上的担忧，结果发现人们其实很愿意向他们信任的企业提供个人信息，只要他们知道这些信息将如何被使用以及他们将获得什么回报。
但是遗憾的是，许多企业并未满足人们的期望，所以人们对于向品牌提供数据持有怀疑的态度。为了打消用户的怀疑，品牌方可以通过以下三个关键行动，来提升用户对品牌的信任程度：
1、使其更有意义
人们对于隐私的态度会根据感知价值发生变化。举例来说，如果看到的广告或者浏览的内容是根据他们的兴趣量身定制的，那么则会节省用户的时间成本，如果广告或者内容能够提供给客户教育及娱乐价值，也许他们会更愿意分享自己的数据。
2、使其更难忘
透明度对于用户信任十分重要，许多企业都会在Cookie 条幅中把数据的收集用途以及Cookie分类进行说明，但是更负责任或者更用心的企业会确保他们使用了非技术语言、在合适的情境中提供信息并且避免冗长的隐私政策说明来满足用户的需求，这样可能会让用户对于品牌产生良好的感觉。
3、使其易于管理
研究发现大多数的用户会担心他们无法控制自己的数据以至于个人信息被滥用。所以用户需要能够根据自己的需求查看或管理其数据的使用方式，这样会让他们觉得更有力量，也有助于提升他们做出更积极反应的可能性。
触脉建议：
当用户首次来访网站，最先看到的除了着陆页的内容之外，那便是Cookie条幅了，但许多企业的Cookie条幅使用的都是标准化模板，并没有把这个模块作为展示企业文化的窗口之一。
如果能够结合以上三个关键行动方向，使用谷歌优化工具（Google Optimize）对Cookie条幅进行个性化的测试，展示内容以及文案风格能够打动用户，也许能够帮助企业获得较好的“第一印象”，增加用户的接受意愿。
02、善用工具确保测量的准确性
如之前提到，企业很想和用户通过第一方Cookie建立直接的联系，并且已经想方设法说服用户去接受Cookie，可是当人们还是拒绝接受Cookie时，企业也只能默默接受。对于这个痛点，谷歌从技术方面给出了回应，通过引入机器学习来弥补测量空白的地方。
以转化建模为例，它已经并且将继续成为谷歌衡量解决方案中的一项关键功能。建模使用可观察信号来帮助隐私安全的方式更全面的描述企业的表现。
讲到这里大家可能对建模的工作原理非常好奇，那就和大家简单分享下，主要分成以下几个步骤：
1、首先将广告互动分为两组：一组可以观察到广告互动和转化之间的联系，另一组无法观察到这种联系。
2、将观察到的组划分为共享非敏感特征的子组，例如：设备类型、浏览器、国家、转化类型等。
3、在每个子组中，计算转化率。
4、接下来，获取缺少链接的广告互动和转化，并根据共享特征将它们分配到现有子组之一。
例如：子组 1 可能都在法国，使用 Chrome 作为他们的浏览器，并且在 iPhone 上。我们在广告互动和转化数据中的“未观察”组中看到了类似的特征，除了其中一个维度是我们试图预测的维度（例如浏览器类型）。因此，我们根据它们的相似性适当地调整这些组。
5、使用来自观察到的人群和机器学习的已知转化率，便可以对哪些未链接的转化属于哪些未链接的广告互动进行建模。
注意：谷歌的数据科学家不断改进算法的准确性和规模。此外，谷歌还使用抑制验证等技术主动测试和验证模型，以提高准确性。这样便能够定期测量偏差和不准确性，以不断调整模型。
6、一旦广告互动和转化之间有适当的链接，就会将它们汇总并显示在您的报告中。只有当对广告互动实际发生的转化有很高的把握时，才会在报告中包含建模数据。这种严谨性可以尽量避免在系统中过度报告。
触脉建议：
目前GA4和Google Ads的一些报告中可以查看到建模相关的数据，不过前提是网站需要使用“意见征求模式”，也就是通过在网站上部署相关的代码，可以实现根据用户的同意情况来调整谷歌代码的运作方式。
为了帮助企业更方便地实施该方案，某些意见征求管理平台 (CMP) 已经与 GTM中的意见征求模式和用户意见征求设置集成。触脉已与数据隐私管理服务平台OneTrust成为合作伙伴，希望携手一起帮助企业制定最适合的解决方案，进而通过机器学习的数据获得新的用户洞察。
03、利用云技术增强营销能力
当企业已经尽可能地获得了用户的信任，收集到用户的一手数据，并且通过机器学习技术“找回了”更多丢失的数据，企业便可以通过GA4或者Google Ads报告直接查看哪些广告系列带来了较高的转化，也可以通过高级细分创建受众群体，并且针对特定的人群进行分析以及再营销。
但是对于企业来说，数据源是多种多样的，通常会从多个平台收集数据，并且想要针对这些数据进行更深入的分析，就需要将数据整合到一起，这里就必须要提到BigQuery，它是谷歌的云数据仓库解决方案，作为谷歌营销平台的重要组成部分，可以和GA4实现“一键关联”，帮助企业把GA4的数据导入BigQuery，同时还支持把其他平台的数据导入BigQuery，之后便可以通过使用SQL查询完成各种自定义需求的分析。
除此之外，BigQuery ML 可以让 SQL 专业人员能够使用现有的 SQL 工具和技能构建模型，它里面提供许多常用的模型，包括用于预测的线性回归、用于分类的二元逻辑回归、用于分类的多类别逻辑回归等等，分析人员无需移动数据，大大地加快了开发速度。分析的结果可以尽快反馈给相应营销及运营同事，以便采取相应的策略。
触脉建议：
先和大家分享一个好消息，对于使用GA的企业来说，之前只有Universal Analytics 360版本才可以实现将GA数据的导入BQ，而现在免费版的Google Analytics 4就支持将GA数据导入，这意味着企业只要收集了一定时间的GA4数据，就可以结合业务需求使用BQ以及BQML进行建模。
比如触脉就曾帮助客户使用BQML预测在未来一段时间内哪些用户可能会发生转化或者流失，然后有针对性地为不同用户提供他们想要看到的内容，提升企业的整体营销效果。
最后，做一个简单的总结，企业想要在数据隐私政策越来越收紧的情况下尽可能收集更多的用户数据来进行分析，首先要获得用户对品牌的信任，让用户在一开始就同意分享自己的数据，其次就是通过机器学习技术来弥补缺失的数据，最后就是通过云技术等进阶分析来充分挖掘数据的价值。
希望通过这篇文章的分享帮助企业应对数据隐私问题造成的困境找到一些努力的方向，帮助企业“兼得鱼和熊掌”。
参考内容：
- https://www.thinkwithgoogle.com/intl/en-gb/future-of-marketing/privacy-and-trust/research-customer-expectations-ads-privacy/
- https://www.thinkwithgoogle.com/future-of-marketing/privacy-and-trust/build-customer-relationships/
- https://www.thinkwithgoogle.com/future-of-marketing/privacy-and-trust/accurate-and-actionable-measurements/
- https://www.thinkwithgoogle.com/future-of-marketing/privacy-and-trust/drive-audience-engagement-with-relevant-ads/
关于触脉咨询
- 触脉咨询（TRUEMETR1CS）成立于2012年，是一家 100%中国资本的数据咨询公司。
- 目前已成为谷歌营销平台认证合作伙伴（GoogleMarketing Platform Partner)Adobe Community Partner、百度分析云、竞争对手分析工具Similarweb以及数据隐私解决方案OneTrust的合作伙伴。
- 我们的愿景是通过数据为企业在营销、运营及转化方面的战略支持和技术方法。
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