iOS 17 Update: Apple verwijdert Tracking Parameters, wat nu?

Maar nu Apple grote stappen zet op het gebied van privacybescherming met nieuwe mandaten voor SDK's, conversie tracking en apps, kun je niet anders dan je afvragen wat dit betekent voor campagnes, adverteerders en tracking in Analytics pakketten zoals Google Analytics 4 (GA4)?

Een korte terugblik: Wat er gebeurde vóór iOS 17

Vóór iOS 17 was het ook niet eenvoudig om digitale marketingcampagnes te meten. Intelligent Tracking Prevention (ITP) en ATT waren al updates die conversie tracking een stuk ingewikkelder maakten.

Meerdere onderzoeken hebben bevestigd dat de gemeten conversies bij Google Ads met 50% zijn gedaald en bij Meta met 60%.

Zijn deze conversies dan verdwenen? Nee maar voor third-party conversie tracking (veel gebruikt door advertentieplatformen zoals Meta en Google) werd het moeilijker om conversies toe te wijzen omdat third-party cookies niet meer werkten. 

Binnen first-party tracking systemen zoals GA4, omdat Tracking Prevention ook first-party cookies trof, werd een toenemend aantal conversies toegeschreven aan 'direct' of het kanaal van de laatste klik (last click attributie), waardoor het nog uitdagender werd om het hele conversie pad (alle clicks tot de conversie) door te meten..

Hoe reageerde de markt? 

Technisch gezien kwamen er twee belangrijke "oplossingen" om zowel first-party als third-party (conversie) tracking te verbeteren:

• Een omslag naar server-side tag management (o.a. Google Tag Manager Server) om de meetbaarheid van zowel first als third-party tracking te verbeteren (naast andere voordelen zoals snelheid van de website en meer controle over welke data er naar andere partijen verstuurd wordt).

• Implementatie van de zogenaamde Conversion API's. Zowel Meta als Google bieden deze aan en bieden de mogelijkheid om conversies server-side te volgen op basis van identifiers zoals gehashte e-mailadressen, klik-ID's, enz. De kanalen bepalen dan of er een klik/weergave was voorafgaand aan de conversie. 

En juist wat betreft deze Conversion API's is het riskant om Google en Meta te vertrouwen met het evalueren van de ROI van advertenties. Conversie-API's en de bijbehorende algoritmen zijn (nog steeds) een black box en Meta en Google hebben er belang bij om hun eigen advertentiekanalen positief te beoordelen. Platformen als Google en Meta zelf de waarde van de door hun geleverde advertenties laten beoordelen is als een slager die zijn eigen vlees keurt.

Advertentie platformen als Google en Meta zelf de waarde van de door hun geleverde advertenties laten beoordelen is als een slager die zijn eigen vlees keurt.

Wat heeft Apple aangekondigd met iOS 17?

Op een moment dat adverteerders nog steeds moeite hebben om de impact van ITP & iOS 14.5 te begrijpen en oplossingen te implementeren, staat Apple iOS 17 alweer voor de deur (geschatte lancering: 13-22 september). iOS 17 staat klaar om het digitale landschap opnieuw op te schudden. 

Peter Jakus heeft al geweldig werk verricht in het ontrafelen van iOS 17 en de impact op het doormeten van advertising. 

Samengevat zijn de grootste gevolgen van iOS 17 de plannen om trackingparameters zoals gclid (Google Ads), dclid (DV360), msclid (Microsoft Advertising) en fbclid (Meta) te verwijderen.

Deze parameters worden automatisch verwijderd in de volgende scenario's:

• Privé modus en als opt-in in de standaard browse modus.

• Bij het openen van links uit Apple Mail en berichten.

Afbeelding: Impact op tracking (URL) parameters

De impact in de 'normale browse modus' is nog steeds minimaal, maar de stap om deze advertentie-ID's proactief te verwijderen is een moedige zet van Apple en kan (opnieuw) een teken aan de wand zijn voor grotere wijzigingen die kunnen komen.

Deze verandering - en toekomstige veranderingen die hierop zouden kunnen volgen - zal een negatieve invloed hebben op tracking door derden (zoals Google Ads en Meta) en op tracking door de first-party in tools zoals GA4. Deze (click)-ID's worden op individueel niveau gegenereerd en daarmee kunnen advertenties platformen on-site gedrag volgen en koppelen aan gebruikers (voor zowel conversiemeting, optimalisatie, als targeting).

Advertentieplatformen en -bureaus zullen waarschijnlijk adviseren om meer gebruik te maken van de al bestaande conversie-API's. Wij zijn er sterk van overtuigd dat conversie-API's op zichzelf niet de juiste weg vooruit zijn, omdat ze je (weer) afhankelijker maken van ondoorzichtige metingen door de exploitanten die er groot belang bij hebben om zoveel mogelijk conversies aan zichzelf toe te schrijven.

Hoe om te gaan met het verwijderen van tracking parameters?

Er zijn twee belangrijke focus gebieden waarop je je kan richten:

1. Verbeter first-party campagne tracking

2. Gebruik meerdere type analyses manieren om de effectiviteit van advertenties te evalueren.

Verbeter de first-party gegevensverzameling / campagnetracking 

Omdat je niet meer kunt vertrouwen op "auto-tracking" parameters zoals gclid, dclid, fblid en msclid moet je prioriteit geven aan het verbeteren van first-party dataverzameling.

Door extra gegevens toe te voegen in URL-parameters (UTMs) van je landingspagina's URL's, creëer je extra inzichten en mogelijkheden tot het verrijken van de data. En deze parameters hoeven geen gebruikers te identificeren, maar juist campagnes, advertenties of keywords.

Voorbeeld: 

• https://jouwwebsitecom

• utm_source=bing

• &utm_medium=cpc

• &utm_campaign=<CAMPAIGN-NAME>

• &utm_id=<CAMPAIGN-ID>

Je kunt de vooraf gedefinieerde UTM-parameters gebruiken of je kunt je eigen parameter samenstellen die je vult met bijvoorbeeld campagne- en advertentie-ID's'.

Voor geavanceerde tracking kun je op de meeste platforms automatisch campagne- en/of ad-ID's toevoegen aan de URL's van je landingspagina. Zo kun je GA4 achteraf verrijken met campagne gegevens. En als je van plan bent om BigQuery te gebruiken, kun je campagne prestatiegegevens van Google Ads, Bing en Meta samenvoegen met ruwe GA4-gegevens. Dit heb je ook nodig als je je eigen attributiemodellen wilt maken.

Afbeelding: Combineer Google Analytics 4 en Marketing Kanaal Data

Gebruik meerdere methoden om de effectiviteit van advertenties te analyseren

Door meerdere methoden te gebruiken om de effectiviteit van advertenties en campagnes te analyseren, creëer je een completer beeld. Denk bijvoorbeeld aan deze methoden:

Multi-touch attributie

• Neem geen genoegen met de GA4-interface voor uw conversieattributie; de processen kunnen een black box zijn.

• Maak gebruik van BigQuery om betere inzichten te krijgen in de marketing effectiviteit met custom / transparante attributie modellen.

Incrementality testing

• Verkrijg inzicht in de impact van zichtbaarheid op platforms zoals Google, Meta, Bing en zelfs traditionele media zoals tv en radio.

• Voer gecontroleerde experimenten uit waarbij bepaalde kanalen of campagnes tijdelijk worden onderbroken voor bepaalde regio's of doelgroepen.

• Analyseer de resultaten met statistieken zoals inkomsten, fluctuerende bezoekersaantallen, kostenbesparingen en de bredere effecten op uw mediastrategie en niet alleen de ROI.

Mediamix modellering (MMM)

• Gebruik MMM om te begrijpen hoe verschillende advertentiekanalen de algehele campagneprestaties beïnvloeden.

• Met MMM krijg je inzicht in de synergie tussen kanalen en kan je efficiënt budget toewijzen op basis van de relatieve impact van elk medium.

Neem de controle terug

De release van iOS 17 en Safari 17 zal een grote impact hebben op het doormeten van marketingcampagnes, maar het is niet het einde van de wereld. De toekomst van meetbaarheid van reclame wordt echter steeds onzekerder. Adverteerders kunnen zich aanpassen aan het veranderende digitale landschap door de ontwikkelingen te volgen en ernaar te streven meer controle te krijgen over de gegenereerde data in plaats van alleen afhankelijk te zijn (en steeds afhankelijker te worden) van derden. 

Door de juiste stappen te nemen, kun je de impact van deze veranderingen beperken en pro-actief ervoor zorgen dat de impact van je marketinginspanningen inzichtelijk blijft (zelfs als de doormeting toekomstig nog moeilijker wordt).