Au milieu de l’évolution du paysage de la confidentialité des données et des changements importants apportés à la façon dont les applications peuvent collecter des données en raison des changements réglementaires et des mises à jour du système d’exploitation, les plateformes sociales s’efforcent d’établir de nouveaux processus de collecte de données, afin de garantir que les spécialistes du marketing peuvent toujours atteindre leurs publics cibles. , sans utiliser les informations disponibles précédemment.
LinkedIn cherche à résoudre ce problème avec la mise en œuvre de divers nouveaux processus, y compris un nouveau ‘Option de ciblage de l’identité du groupe, qui utilisera ses propres données de première partie, telles qu’elles sont saisies dans les profils d’utilisateurs, pour catégoriser les audiences en plusieurs segments.
Comme expliqué par LinkedIn:
“Avec Group Identity for B2B, nous exploitons nos données first party pour regrouper les membres sur la base de données partagées. attributs d’identité professionnelle, tels que l’ancienneté et l’industrie. Ce processus vous aide à atteindre votre public cible sur tous les canaux, comme le LinkedIn Audience Network, sans avoir besoin d’un suivi au niveau individuel sur tous les sites.
Essentiellement, le processus vous permet d’utiliser la catégorisation LinkedIn pour atteindre les utilisateurs avec vos promotions sur des sites tiers qui font partie du réseau d’audience de LinkedIn. Vous avez toujours pu utiliser le même type de ciblage sur LinkedIn lui-même, mais ce nouveau processus offrira plus d’options pour atteindre des segments d’audience basés sur plus de qualificatifs, sans que vous ayez besoin de spécifier vos audiences via vos propres sélections de ciblage.
Les avantages réels de cela varieront, mais cela pourrait être un bon moyen d’atteindre, disons, les «responsables informatiques» sur le Web avec des promotions basées sur les informations de leur profil LinkedIn.
En plus de cela, LinkedIn teste également de nouveaux modèles d’apprentissage automatique qui estimeront et rapporteront les conversations de campagne sur tous les canaux «avec un degré élevé de précision en utilisant les données de toute notre plate-forme.”. Le suivi des conversions a été rendu beaucoup plus difficile par la mise à jour ATT d’Apple, mais LinkedIn espère qu’il pourra créer des processus de modélisation de conversion plus précis afin de continuer à fournir ce type d’informations de suivi.
LinkedIn travaille également sur l’attribution d’événements de conversion hors ligne ou hors site aux campagnes LinkedIn.
L’exactitude de ceux-ci sera probablement variable, mais l’espoir est que grâce à des techniques avancées, les plateformes sociales seront toujours en mesure de fournir des informations précieuses et exploitables pour les campagnes, afin d’aider les spécialistes du marketing à maximiser leurs résultats.
LinkedIn développe encore ces approches, mais il conseille aux marketeurs de activer les paramètres propriétaires sur leur LinkedIn Insight Tag sur leurs sites et applications continuer à faciliter la mesure des campagnes.
Vous pouvez en savoir plus sur les outils de suivi des publicités et de données évolutifs de LinkedIn ici.
