谷歌广告：PPC衡量大变！隐私收紧，玩转部分数据新归因！

当前，许多按点击付费（PPC）广告管理者普遍感受到，广告效果衡量似乎正遭遇前所未有的挑战。这种感觉并非空穴来风，其核心在于浏览器对用户标识符的限制日益增多，使得按点击付费广告的效果衡量不再完全依赖完美的追踪，而是更多地转向冗余数据、建模分析以及推断。

资深按点击付费广告从业者对此深有体会：网址中谷歌点击标识符（GCLID）的缺失，转化事件延迟发生，以及解释报告所需的时间更长，同时报告结果的确定性却有所下降。当此类情况出现时，业界本能地会认为某个环节出现了故障，例如追踪系统更新、平台调整或配置错误。然而，事实往往更为简单，许多衡量设置仍假设用户标识符能够从点击到转化稳定持续，但这一假设在当前环境下已不再始终成立。

实际情况并非衡量系统失效，而是其所依赖的条件多年来一直在发生变化。过去被视为个例的现象，如今已频繁出现，足以被视为一种系统性转变。

这种转变之所以令人感到困惑，源于行业长期以来形成的期望。新媒网跨境了解到，在谷歌广告（Google Ads）尚未提供原生转化追踪功能之前，许多从业者就已构建自己的追踪像素和网址参数，以优化联盟营销活动。随后，随着行业向标准化、全面衡量方向发展，谷歌收购了Urchin公司（即Google Analytics的前身），这一时期为广告衡量设定了高标准，即几乎所有数据都可以进行追踪、关联并实现点击层面的归因。谷歌让广告变得可衡量、可控且可预测。然而，随着当前的生态系统日益转向自动化、减少控制和数据受限，这种对比显得尤为强烈，也让许多从业者感到不适应。

过去在解读按点击付费广告数据时所依赖的许多方法，如今已不再完全适用。理解当前衡量环境需要重新审视这些基本假设，而非试图恢复旧有模式。

传统模式：点击标识符与确定性匹配

多年来，谷歌广告的衡量模式遵循着可预测的路径。用户点击广告后，一个点击标识符（GCLID）会附加到网址中，网站将其存储在Cookie中。当转化发生时，该标识符会回传并与之前的点击进行匹配。

这种模式产生了确定性匹配，支持离线转化导入，并使归因对利益相关者而言相对容易解释。只要标识符在整个流程中得以保留，系统就能以大多数广告主可以理解的方式运行。从业者甚至可以具体查看每次点击的发生情况以及哪些点击最终促成了转化。这种可靠性依赖于一组特定条件：浏览器允许参数通过，Cookie能持续足够长的时间以覆盖转化窗口，以及用户默认接受追踪。幸运的是，这些条件在当时非常普遍，使得该模式运行得十分良好。

旧模式为何频繁失效

如今，浏览器对标识符的存储和传递施加了更严格的限制。美国苹果公司的智能防追踪（Intelligent Tracking Prevention, ITP）功能、增强型追踪保护、隐私浏览模式以及用户同意要求，都缩短了追踪数据持久化的时间，甚至阻止其存储。

网址参数可能会在页面加载前被剥离，通过JavaScript设置的Cookie可能会迅速过期，而用户同意横幅可能会完全阻止数据存储。因此，点击标识符有时根本无法到达网站，或者在转化发生前就已消失。

在现代浏览器环境中，这些已成为预期行为，而非特殊情况，因此行业必须将其纳入考量。试图恢复确定性点击级别追踪，通常意味着与浏览器为保护用户隐私而持续推行的行为背道而驰。这是在线广告诸多演变中的又一个，行业必须接受并适应。实践表明，设计能够处理部分数据的系统，比逆势而行更为有效。

调整不仅仅是技术层面

在业界团队内部，谷歌分析4（GA4）常常是挫折感的来源。这并非因为GA4本身能力不足，而是因为它构建于一个数据必然存在缺失的世界。新媒网跨境获悉，其他广告主也表达了类似的看法：数据不一定是错误的，但却更难理解。

这正是更大的挑战所在。从一个几乎所有信息都可被观察的世界，过渡到一个某些信息需要推断的世界，要求行业接受衡量现在是在不同的条件下运作。由于衡量工作通常处于许多广告主主要精力所集中（即广告平台操作）的边缘，这种思维模式的转变在整个行业中显得不平衡。

大量精力被投入到优化广告平台设置中，而有时更有效的做法可能是修复损坏的数据，以便做出更好的决策。

当前有效的衡量方法：客户端与服务器端

那么，在当前限制条件下，哪些方法依然奏效呢？答案涉及客户端和服务器端的衡量策略。

像素仍有作用，但存在局限

客户端像素，例如谷歌标签（Google Tag），仍然能够收集有用的数据。它们即时触发，捕获用户在网站上的行为，并向广告平台提供快速反馈，而广告平台的自动化竞价系统正是依赖这些数据运行的。

然而，这些像素受限于浏览器。脚本可能被阻止，执行可能失败，用户同意设置也可能阻止数据存储。因此，一部分流量将永远无法在个体层面被观察到。当像素追踪是唯一的衡量输入时，这些缺失会影响报告和优化。像素并非停止工作，只是不再涵盖所有情况。

改变像素的传递方式

针对像素数据下降的一些应对措施，侧重于像素提供机制，而非衡量逻辑。谷歌标签网关（Google Tag Gateway）改变了标签请求的路由方式，将其通过第一方同源设置发送，而非直接发送到第三方域名。这可以减少因脚本被阻止而导致的失败，并为使用谷歌云的团队简化部署。

但它无法定义事件、决定收集哪些数据，也无法纠正不当的标签选择。它提高了交付的可靠性，而非衡量逻辑。在比较标签网关和服务器端谷歌标签管理器（GTM）时，这一区别非常重要。标签网关侧重于路由和设置便利性，而服务器端GTM则支持事件处理、数据丰富和治理。后者需要更多的维护和技术监督，但也提供了更大的控制权。两者解决了不同的问题。

关键在于：更好的基础设施影响的是数据如何传输，而非其含义。事件定义、转化逻辑以及跨系统的一致性，依然决定着数据质量。可靠的数据管道只是传递它所接收到的任何数据，因此它也能确保输入的“垃圾数据”同样能被准确传递。

离线转化导入：将衡量移至浏览器之外

离线转化导入采取了不同的方法，完全将衡量移出浏览器。转化事件在后端系统中记录，并随后发送至谷歌广告。由于这一过程是服务器到服务器的，受浏览器隐私限制的影响较小。

这种方法适用于较长的销售周期、延迟购买以及发生在网站之外的转化。因此，谷歌通常建议将离线导入与基于像素的追踪结合使用。两者涵盖了用户旅程的不同部分，一个即时，另一个持久。

离线导入也符合当前的隐私限制。它们依赖用户直接提供的数据，例如交易或注册时的电子邮件地址。数据在服务器端处理并聚合，减少了对浏览器标识符和短期Cookie的依赖。离线导入并非取代像素，而是减少了对其的依赖。

谷歌如何弥补缺失

即使像素和离线导入协同工作，一些转化仍然无法直接观测。

点击标识符缺失时的匹配

当点击标识符不可用时，谷歌广告仍可利用其他输入进行转化匹配。这通常始于通过哈希处理的第一方标识符（如电子邮件地址）进行的确定性匹配，前提是这些标识符可以与登录的谷歌用户关联。这就是“增强型转化”（Enhanced Conversions）旨在实现的目标。

当确定性匹配不可能时，系统会依赖聚合和经过验证的信号，而非重建单个点击路径。这些信号可能包括会话级别属性和有限的、隐私安全的IP信息，并结合时间点和上下文限制。这并未重现旧有的点击级别模型，但它允许在聚合层面将转化与之前的广告互动相关联。实践中注意到，添加这些输入通常会首先改善匹配，然后才影响竞价。

竞价系统会考虑转化延迟，并随着时间推移验证新信号。这意味着导入或模拟转化可能会在报告中出现，但可能尚未完全计入优化权重。匹配、归因和竞价是相关但独立的过程，一个方面的改进不会立即改变其他方面。

模拟转化作为标准输入

模拟转化（Modeled Conversions）现已成为谷歌广告和GA4报告的标准组成部分。当无法直接观测时，例如用户拒绝同意或标识符不可用时，就会使用这些模型。

这些模型受限于可用数据，并通过一致性检查和预留实验进行验证。当置信度较低时，建模可能会受到限制或不被应用。模拟数据应被视为衡量工作的一个预期组成部分，而非例外情况。

边界依然重要

诸如谷歌标签网关或针对潜在客户的增强型转化等工具，有助于恢复衡量信号，但它们不会凌驾于用户意图之上。通过第一方域名路由数据并不意味着用户同意。广告拦截器和严格的浏览器设置都是明确的用户信号。

试图规避这些设置可能会略微增加衡量到的转化量，但这并不符合用户对组织如何使用其数据的期望。法律合规性与用户意图并非同一件事。衡量系统可以同时尊重两者，但这需要深思熟虑的选择。

为部分数据而设计

信号缺失是常态。假设拥有完全可见性的衡量系统，在当前环境下将持续失效。冗余性有所帮助：将像素与强化交付相结合，离线导入与增强型标识符相结合，以及使用多个不完整的信号而非单一完整的信号。

然而，有趣的是，不同的系统将看到不同的情况，这造成了许多广告主每天面临的矛盾。一些客户反映，他们的客户关系管理（CRM）数据显示出明确的方向，而谷歌广告的自动化系统，在不那么完整的输入下运作，却将广告系列推向了另一个方向。

在大多数情况下，这两个系统都没有错误。它们只是在不同的时间轴上，用不同的数据回答不同的问题。在一个部分可观察的世界中运作，意味着要适应这种矛盾，而非试图消除它。

与部分可观察性和解

向隐私优先衡量的转变，改变了用户旅程中可以直接观察到的部分。这也改变了行业从业者的工作方式。目标不再是完美重构每一次点击，而是构建在信号缺失、延迟或需要推断时仍能发挥作用的衡量系统。

不同的系统将继续拥有不同的“现实视角”，而统一性来自于理解这些差异，而非试图消除它们。在这种环境中，持久的衡量不再依赖于恢复丢失的标识符，而更多地依赖于周全的数据设计、冗余性和人类判断。衡量工作正变得比以往任何时候都更具战略意义。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ppc-measurement-broken-privacy-era-partial-data.html