Cosa fa Google Analytics per riconquistare gli inserzionisti

Scopri come GA4 si è evoluto in un motore di attivazione delle campagne nella première della stagione del podcast Ads Decoded. Con la conduttrice Ginny Marvin, Ads Product Liaison.

Panoramica della puntata

Ammettiamolo, la transizione a GA4 non è stata facile. Se con questo passaggio hai avuto la sensazione di non avere sotto controllo i tuoi dati, questo episodio è l’occasione giusta per riscoprire Google Analytics per passare da una gestione complessa a un vantaggio strategico.

È il momento di ricominciare. Nell’ultimo anno sono stati lanciati molti nuovi strumenti e funzionalità per aiutare gli inserzionisti a sfruttare al meglio Google Analytics. Sono incluse maggiori funzionalità per la generazione di report sugli annunci. Ma l’aspetto più entusiasmante è che Google Analytics si sta trasformando in un motore di attivazione per le tue campagne, lungo tutto il marketing mix.

In questo episodio di Ads Decoded, Ginny Marvin incontra Eleanor Stribling, Group Product Manager di Google Analytics, per un confronto aperto e senza filtri. Superiamo i problemi della migrazione per rivelare cos’è oggi GA4: una piattaforma di attivazione per prevedere, pianificare e sfruttare la tua prossima opportunità mediatica.

In questo episodio:

• Perché l’"efficacia dei dati” è il nuovo vantaggio competitivo
• L’audit di misurazione: la tua configurazione funziona a pieno regime?
• Funzionalità in evidenza: poni domande e ottieni insight dai tuoi dati chattando con l’Assistente Analytics
• Domande e risposte della community: perché i miei dati di Google Analytics e di Google Ads non corrispondono?

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Trascrizione

Ginny: Non è un segreto che la transizione da Universal Analytics a Google Analytics 4 sia stata una sfida per molti.

Eleanor: Prima di tutto, grazie a chiunque ci abbia seguito in questa transizione. Credo che ne varrà la pena perché il futuro che rende possibile è davvero entusiasmante.

Se avete notato un cambiamento nell’ultimo anno, è fantastico. Abbiamo dedicato molta attenzione ai feedback dei clienti e alla creazione dei percorsi che volete intraprendere con Google Analytics, rendendolo più facile da usare, meno orientato agli sviluppatori e più intuitivo.

Ginny: Diciamolo chiaramente, in un mondo in cui la concorrenza è sempre più agguerrita per ogni dollaro speso dai clienti, la misurazione e i dati non sono solo attività amministrative. Sono un vantaggio strategico unico. E non si tratta solo di ottenere insight migliori e più chiari, anche se tutti amiamo essere la persona che può dimostrare esattamente da dove proviene il ROI. Quando misurazione e dati sono in ordine, diventano parte del pannello di controllo e ti aiutano a orientare e alimentare le campagne basate sull’AI.

Buon anno e benvenuti in Ads Decoded. Sono Ginny Marvin, Ads Product Liaison. In ogni episodio ascolterete direttamente chi sta creando i prodotti che usate ogni giorno. Oggi sono in compagnia di Eleanor Stribling, Group Product Manager di Google Analytics.

Parleremo del motivo per cui l’efficacia dei dati è un prerequisito necessario per il rendimento dell’AI e di cosa significhi, di come assicurarsi che la configurazione della misurazione funzioni a pieno regime e delle novità nei report sulla pubblicità e nelle funzionalità in Google Analytics. Potrebbe sorprendervi. È il modo perfetto per gettare le basi per un 2026 di successo.

Godetevi la conversazione e restate per la sessione di domande e risposte della community.

Ginny: Ciao, Eleanor. Bentornata ad Ads Decoded. Parlaci un po’ del tuo ruolo e del tuo lavoro in Google.

Eleanor: Certo. Grazie per avermi invitata, Ginny. Mi chiamo Eleanor Stribling e sono Group Product Manager in Google Analytics. Il mio team si occupa dei report e delle funzionalità di AI nel prodotto.

Ginny: Ottimo, quindi oggi parleremo sicuramente di Google Analytics. Nell’episodio di fine anno hai consigliato ai professionisti del marketing di non essere timidi riguardo all’AI. Quindi, per iniziare, vorrei chiederti se hai usato l’AI al lavoro o a casa in un modo entusiasmante, divertente o coinvolgente.

Eleanor: Uno di questi è l’uso di Gemini. In Google abbiamo numerosi concetti tecnici molto complicati, soprattutto per quanto riguarda la misurazione.

Ci sono molte complessità tecniche. Mi piace usare Gemini per un aiuto nella comprensione di queste idee e questi concetti spiegandoli usando una metafora da me scelta. Ad esempio, potrei dire “spiega questo concetto usando una metafora sul caffè o sui viaggi”. Questa operazione mi aiuta davvero a interiorizzare e comprendere rapidamente i concetti, e così posso ragionare meglio su due piedi.

Questo è un esempio. L’altro è l’uso piuttosto frequente di NotebookLM. Uno dei modi in cui lo utilizzo è il seguente: se abbiamo avuto una lunga discussione strategica e abbiamo una dozzina di documenti, mi piace inserirli in NotebookLM e poi porre domande sui temi per farmi un’idea complessiva di tutto ciò che ho sentito. Condivido poi il risultato con il mio team, in modo che possa porre domande sulle aree a cui sta lavorando e su come sono state rappresentate nella strategia. In questo modo tutti noi risparmiamo molto tempo.

Ginny: Fantastico. Ho usato Gemini per le metafore, ma sto pensando di usarlo per spiegarle agli altri. Mi piace l’idea che aiuti a capire meglio. È davvero fantastico.

Bene, oggi parleremo di Google Analytics, ma prima volevo porre le basi per la misurazione, che oggi è davvero fondamentale, in modo da avere un punto di partenza e poi approfondire Google Analytics.

Parliamo di dati proprietari da molti anni ormai e questa conversazione non è nuova, ovviamente, ma sta diventando sempre più urgente. Inoltre, stiamo assistendo a customer journey sempre più complessi e frammentati su vari dispositivi e schermi. Ovviamente, questo può rendere più difficile capire cosa funziona e cosa no nelle iniziative di marketing. L’AI, naturalmente, svolge un ruolo importante nell’aprire nuove opportunità per le aziende, facendo comprendere meglio in che modo le persone interagiscono con annunci e contenuti e, dall’altro lato, aiutando le aziende a trovare un maggior numero di persone che compiono le azioni desiderate. Pertanto, le aziende che dispongono di dati di alta qualità da fornire all’AI sono nella posizione migliore per ottenere più insight e attivarsi in modo più intelligente.

Spesso usiamo il termine “efficacia dei dati”. Mi piacerebbe che tu parlassi di più di cosa significa “efficacia dei dati” e perché è importante.

Eleanor: L’efficacia dei dati indica la capacità di massimizzare la qualità, la completezza e la connettività delle origini dati proprietarie. E questo comporta alcune cose interessanti per i professionisti del marketing, cose che tutti amano, come un miglior rendimento delle campagne e una migliore misurazione delle conversioni. Ma, a livello più generale, ci consente di sfruttare l’AI al massimo grado contribuendo a farci ottenere insight approfonditi sull’attività su cui puoi intervenire.

E così, oltre a questi due aspetti, come il rendimento della campagna, la misurazione delle conversioni e un ROI potenzialmente migliore, offriamo anche un modo per comprendere più a fondo cosa sta succedendo alla propria attività e l’intero customer journey, dalla conoscenza alla conversione.

Ginny: E questo spiega perché è così importante e perché è alla base di tutto, dal rendimento alla misurazione e al contesto, giusto? L’intero ciclo. Data Manager è uno strumento nuovo, relativamente nuovo, che si trova in Google Ads per semplificare l’importazione dei dati proprietari direttamente negli account Google Ads.

Ci piacerebbe saperne di più su Data Manager e sulla sua API, nonché su come si inseriscono nel toolkit di misurazione per i professionisti del marketing.

Eleanor: Ritengo che la cosa davvero entusiasmante di questo strumento, anche per chi come me ha fatto marketing basato sui dati, sia la possibilità di riunire tutti i dati in un unico posto. La possibilità di gestire tutto da un unico posto fa risparmiare molto tempo e offre affidabilità in termini di qualità dei dati e compatibilità dei dati tra le varie origini.

Ginny: Una delle domande che ci vengono poste più spesso riguarda la privacy e l’accesso ai dati. Puoi parlarci un po’ delle funzioni relative alla privacy integrate in Data Manager e nella sua API?

Eleanor: In Google prendiamo molto sul serio la privacy e la sicurezza. Se si usano funzionalità come la corrispondenza confidenziale per Customer Match, i dati vengono elaborati in un ambiente sicuro, in un Trusted Execution Environment. Quindi, si ha un livello di protezione delle norme, ma anche un livello di protezione tecnica per i propri dati.

Ginny: So che questa è sempre stata una delle grandi domande: chi accede ai miei dati? Voglio solo sottolineare che non vengono utilizzati da nessun altro e che nemmeno Google può accedere ai dati in fase di elaborazione.

Bene, voglio andare avanti e parlare di tagging e diagnostica. L’assegnazione di tag è ovviamente una delle funzioni essenziali. La base di riferimento quando parliamo di misurazione è il tagging. Spesso, però, viene ancora considerato come un’attività da impostare e dimenticare, e così i problemi possono passare inosservati.

Abbiamo lanciato una serie di strumenti di diagnostica per aiutare gli inserzionisti a tenere sotto controllo la configurazione del tagging. Mi piacerebbe sentire il tuo punto di vista sul perché i controlli regolari sono vitali e su quali aspetti possono mettere in luce gli strumenti di diagnostica.

Eleanor: Esistono due tipi di strumenti di diagnostica. Uno di questi è quello che internamente chiamiamo diagnostica: è più o meno quello che ci si aspetta, ovvero una sorta di grande spia rossa lampeggiante che ti avvisa quando devi risolvere qualcosa. Quindi, la riserviamo ai casi in cui, ad esempio, i dati non vengono trasmessi affatto o riteniamo che vengano trasmessi in uno stato incompleto, perché queste situazioni possono avere un impatto profondo sui dati e sulla qualità dell’analisi.

Poi abbiamo anche strumenti di diagnostica per aiutare a comprendere il flusso dei dati. Alcuni sono in fase di sviluppo, altri sono già disponibili. Le annotazioni sono uno degli strumenti già disponibili. Se si ha un problema con i dati, è possibile creare una propria annotazione. Anche noi creiamo annotazioni per gli utenti. Per eventuali interruzioni o ritardi dei dati o qualsiasi altro evento simile, questo succede raramente, ma quando avviene, annotiamo i dati in modo che siano disponibili queste informazioni quando viene eseguita l’analisi.

Ginny: Sempre in tema di tagging, voglio solo ricordare rapidamente che l’anno scorso è stato lanciato il gateway del tag Google per gli inserzionisti come modo per pubblicare ed eseguire il deployment dei tag Google dai propri server web anziché da quelli di Google. Se vi interessa il gateway del tag Google, non perdetevi il resto dell’episodio perché ne parleremo meglio nella sezione Domande e risposte della community.

Ora voglio parlare di incrementalità e attribuzione. Argomenti sempre attuali. Dopo tutti questi anni, l’attribuzione dell’ultimo clic può sembrare ancora l’opzione più sicura. In realtà, penso che sappiamo tutti che spesso sia un indicatore debole nel rappresentare l’impatto effettivo, soprattutto con customer journey particolarmente lunghi o frammentati tra canali e dispositivi. E ovviamente, la grande domanda che ogni professionista del marketing si pone è: le mie campagne hanno generato un aumento del rendimento?

In questo contesto, pensando all’attribuzione basata sui dati e all’ultimo clic, puoi parlarci dell’attribuzione basata sui dati? In che modo aiuta a rispondere alla domanda relativa all’incrementalità? E in che modo i professionisti del marketing dovrebbero guardare all’attribuzione basata sui dati rispetto a quella all’ultimo clic?

Eleanor: Ok, partiamo dalla prima domanda. Quindi, vorrei innanzitutto sottolineare che DDA (attribuzione basata sui dati) e incrementalità sono concetti diversi, ma correlati. Sono come cugini. E condividono molte caratteristiche nel modo in cui sono correlati. I modelli DDA vengono creati, addestrati e calibrati con i risultati di esperimenti di incrementalità reali.

Quindi è questa la relazione tra loro, giusto? Poi, per ogni singolo inserzionista ed evento chiave, abbiamo un modello diverso, creato sulla base di questo. Sono quindi personalizzati, ma si basano anche su esperimenti di incrementalità su larga scala.

Questo è un modo in cui sono correlati. Il modo in cui funzionano è che, sia con la DDA che con l’incrementalità, cerchiamo di capire l’impatto causale di ciascun canale, ovvero il contributo probabile di ciascun canale.

Sono granulari, hanno elementi probabilistici, ma non è possibile calcolare l’incrementalità senza un esperimento.

L’incrementalità è molto specifica per l’unità di misura, di solito una campagna o forse una creatività. Quindi, è davvero necessario fare l’esperimento.

Ginny: Negli annunci, spesso si pensa di utilizzare l’attribuzione basata sui dati come segnale di incrementalità. Essere in grado di ottenere alcuni di questi insight sul percorso dell’utente, sui touchpoint degli annunci che l’ultimo clic non prenderebbe in considerazione.

Eleanor: Sì, penso che tornando anche all’altra domanda, tra l’ultimo clic e l’attribuzione basata sui dati, la vera differenza è che l’ultimo clic è, come hai detto, molto sicuro. È molto familiare. È come la frequenza di rimbalzo, giusto? È facile da spiegare.

Ciò che i modelli basati sull’ultimo clic e deterministici non prendono in considerazione è che si concentrano su una visione molto ristretta di ciò che è accaduto. Quindi, se utilizzi modelli deterministici, sono molto più soggetti a bias perché le ipotesi possono insinuarsi molto di più su ciò che contribuisce e ciò che non contribuisce.

L’attribuzione basata sui dati offre un quadro olistico completo di come appare effettivamente il customer journey. Questo aiuta davvero a capire, oltre a cosa funziona, come ottimizzare e quali sono le nuove opportunità.

L’ultima cosa che dirò è che, come hai detto tu, il modello dell’ultimo clic si concentra davvero sulla fine del funnel. Potresti davvero perdere delle opportunità per aumentare la domanda per la tua attività, pensando a lungo termine, come costruire quella relazione con i clienti.

La DDA, credo, offre un set di dati molto più ampio che può essere utilizzato per far crescere davvero l’attività e ottimizzare per il futuro.

Ginny: Ottimo. E voglio passare a Google Analytics, dove puoi vedere la DDA e l’ultimo clic uno accanto all’altro e confrontarli.

Non è un segreto che la transizione da Universal Analytics a Google Analytics 4, Google Analytics di oggi, sia stata una sfida per molti. E parlando per esperienza personale, essendo stata un’utente di UA per così tanto tempo, è stato uno shock per il sistema. Sembrava più una piattaforma progettata per sviluppatori o analisti, poco adatta al professionista del marketing medio.

Ma nell’ultimo anno circa sembra esserci stato un vero cambio di rotta e molta attività sulla piattaforma. A livello generale credo sia molto importante definire la visione di Google Analytics oggi.

Eleanor: Per prima cosa, grazie a tutti per essere rimasti con noi durante la transizione. So che non è stato facile, ma credo che ne varrà la pena perché il futuro che rende possibile è davvero entusiasmante.

Se avete notato un cambiamento nell’ultimo anno, è fantastico. Abbiamo dedicato molta attenzione ai feedback dei clienti e alla creazione dei percorsi che volete intraprendere con Google Analytics, rendendolo più facile da usare, meno orientato agli sviluppatori e più intuitivo. Se non avete avuto modo di conoscere il prodotto, consiglio vivamente di venire a vederlo e provarlo perché aggiungiamo costantemente nuove funzionalità. Penso che ci siano sviluppi davvero entusiasmanti che vorrete vedere e sperimentare.

In termini di vision, direi che la dividerò in due parti.

Penso che ciò che vedrete nei prossimi due anni, e che hai accennato anche tu, oltre a renderlo più facile da usare, è una maggiore attenzione a diventare una piattaforma di misurazione cross-channel e funnel completo. Un unico posto in cui è possibile comprendere davvero l’impatto dei propri media con dati che hanno senso, che sono in linea con l’attività e con cui prendere una decisione aziendale. Quindi, questo è il nostro obiettivo a breve termine.

Ma se guardiamo più avanti, ai prossimi tre anni o anche oltre, la vision è quella di diventare una piattaforma decisionale per le aziende, un motore di crescita che vi aiuterà davvero a prendere tutti i dati che avete oggi e a tradurli in risultati aziendali.

Che si tratti di media, di sviluppo di nuovi prodotti o di identificazione di nuovi segmenti di pubblico a cui rivolgersi, tutte queste cose diventeranno sempre migliori e più disponibili. E una parte fondamentale di questa vision, a causa della complessità di tutti i dati che circolano e che vogliamo che possano essere usati, è che l’AI deve assolutamente essere un livello superiore.

Come ho detto, la si può usare per semplificare le cose o per comprendere i concetti. Lo applichiamo davvero qui. Stiamo davvero sfruttando queste funzionalità per mettere a disposizione di tutti un analista di livello mondiale, in modo che possano non solo comprendere il pubblico o pensare alla spesa per i media

o a come ottimizzarla, ma anche considerare la propria attività come un’entità olistica e capire come farla crescere.

Ginny: Invito caldamente le persone che non usano Google Analytics da un po’ a iniziare a dedicargli del tempo, ne vale davvero la pena. È fondamentale capire che Google Analytics sta diventando sempre più una piattaforma di attivazione. Voglio sottolineare anche questo aspetto.

Passiamo ora alla parte pratica, ovvero a cosa possono fare gli inserzionisti oggi. Quali sono alcune delle novità che gli inserzionisti possono fare in termini di utilizzo dei segmenti di pubblico o degli insight in Analytics per ottenere un rendimento migliore nel 2026?

Eleanor: Sì, sono contenta che tu abbia menzionato la piattaforma di attivazione perché, in particolare per quanto riguarda i segmenti di pubblico, abbiamo lavorato molto per aiutare le persone a estrarre i segmenti di pubblico da GA e inserirli in altri prodotti che le aiutino a raggiungere i loro obiettivi. L’idea è che si possa estrapolare il proprio segmento di pubblico, pubblicare la campagna di marketing e vedere i risultati in GA.

Stiamo davvero cercando di aiutare le persone a estrarre i dati dalla piattaforma in modo che sia più di una semplice generazione di report. Come hai detto, è uno strumento di attivazione. Un altro elemento dei segmenti di pubblico che trovo molto interessante è la possibilità di estrarli dalla nostra piattaforma e utilizzarli in altre piattaforme pubblicitarie per il targeting.

L’ultima cosa che dirò sui segmenti di pubblico è che abbiamo i segmenti di pubblico predittivi, per i quali riceviamo feedback meravigliosi.

Ginny: Puoi parlare di più dei segmenti di pubblico predittivi e di come i professionisti del marketing dovrebbero pensare a cosa sono, chi sono e come potrebbero comportarsi?

Eleanor: I segmenti di pubblico predittivi riguardano essenzialmente l’analisi dei dati e delle probabilità che le persone in quel gruppo di visitatori delle proprietà multimediali compiano azioni come la conversione. Ad esempio, per l’aggiunta al carrello o per l’acquisto.

Quindi, questi dati possono essere molto preziosi se vengono raccolti e utilizzati per pubblicare campagne. Perché in pratica stiamo dicendo… pensiamo che questo pubblico abbia maggiori probabilità di effettuare una conversione oppure, un altro caso molto popolare, questo pubblico ha maggiori probabilità di abbandono, perché così è possibile affrontare in modo proattivo eventuali problemi dei clienti. Possono offrire sconti o incentivi per mantenere i clienti attivi.

Quindi, a lungo termine, è conveniente in termini economici prevedere questo tipo di eventi.

Ginny: Ci sono altre cose che i professionisti del marketing medi possono fare in Google Analytics ora che non avrebbero potuto fare circa un anno fa?

Eleanor: Sì, penso che le funzionalità di AI siano una parte importante di questo. L’Assistente Analytics è la nostra esperienza di AI conversazionale all’interno di Google Analytics. È progettato e ottimizzato per fornire risposte eccellenti sui dati.

Ora è possibile accedere e, invece di guardare un report, si può avviare una conversazione con il nostro Assistente Analytics per comprendere i dati. Non è quindi necessario esaminare una serie di report o cercare un punto dati specifico. Basta chiedere. L’assistente genererà anche alcuni grafici sui dati che interessano.

Quindi si ha davvero la possibilità di concentrarsi sull’esperienza conversazionale, se è quello che mette a proprio agio, oppure di combinare l’esperienza conversazionale con l’esperienza di report già esistente. È quindi molto flessibile. Inoltre, credo che fornirà nuovi insight e una maggiore profondità di analisi dei dati, che normalmente avrebbero richiesto un paio d’ore.

Abbiamo anche aggiunto molte funzionalità di AI ai nostri report. Se vi piace analizzare i report, abbiamo aggiunto dati su ciò che dicono. E a breve avremo dati nella home page su cosa è successo dall’ora ultimo accesso e a cosa dovreste prestare attenzione.

Quindi lo stiamo davvero usando per migliorare l’esperienza in modo da non lasciare i nostri utenti soli a fare clic e a cercare di capire cosa guardare. Vi stiamo aiutando a concentrarvi con le funzionalità di AI.

Ginny: Vorrei parlare un po’ del workspace Pubblicità, perché anche questo si è evoluta molto.

Eleanor: Sì, come hai detto, ci sono molte novità. Per questo motivo, siamo costantemente alla ricerca di modi per rendere il workspace Pubblicità ancora più utile per i nostri clienti. Penso che Google Analytics abbia un enorme potenziale dal punto di vista comportamentale, quindi poter vedere i dati quasi uno accanto all’altro è un vantaggio enorme.

Pertanto, con il workspace Pubblicità, prevediamo di vedere nei prossimi anni molti cambiamenti nei report. Stiamo quindi sviluppando report che aiuteranno a comprendere il percorso dell’utente. E questo sarà un aspetto su cui ci concentreremo molto quest’anno.

Un’altra cosa che mi piacerebbe che le persone provassero non appena sarà disponibile sono i nostri strumenti di pianificazione e definizione del budget. Si tratta di strumenti che consentono di caricare i dati di costo da altri acquisti di media, da altre piattaforme utilizzate e quindi di creare piani per la spesa pubblicitaria in base agli obiettivi. Oppure, di analizzare le campagne in pubblicazione e ottenere suggerimenti su come modificarle, come ottimizzarle per avvicinarsi agli obiettivi della campagna.

Sono strumenti davvero potenti sul tema dell’importazione dei dati per poter applicare l’AI.

In questo caso, applichiamo modelli molto sofisticati a chiunque importi i propri dati per fornire previsioni di livello mondiale sul rendimento delle campagne e consigli su come ottimizzarle.

Ginny: Bene, quali sono tre suggerimenti che daresti agli inserzionisti per iniziare a ottenere di più da Google Analytics?

Eleanor: Sì, dovresti assolutamente utilizzare Ask Advisor. Questa è la nostra chat in-product. Penso che se prima non ti piacesse molto analizzare dati e report o magari davi un’occhiata alla home page e poi desistevi, questa sarà una vera svolta per te. Ti offrirà un modo del tutto nuovo di accedere ai tuoi dati e comprenderli, come mai prima d’ora. Ti consigliamo vivamente di darci un’occhiata e di inviarci il tuo feedback.

L’altra cosa che farei è sicuramente un audit dei dati. E questo significa esaminare la propria strategia di tagging e il modo in cui l’attività cambia continuamente, giusto? Quindi, prendete in considerazione l’idea di esaminare questo aspetto, ma anche di verificare la configurazione in Analytics, perché penso che tutti i dati in Analytics siano molto utili per ottenere risultati dalle campagne.

Penso che la cosa davvero fondamentale da capire di Analytics è che è anche un’ottima piattaforma di dati proprietari. È quindi molto importante assicurarvi di raccogliere i dati giusti in Analytics ed etichettarli in modo pertinente.

Con questo intendo, oltre al tagging, l’identificazione degli eventi chiave. Assicurarvi che siano denominati in modo che capiate che sono chiari è molto importante, credo, per ottenere insight rapidi ma anche per sfruttare al meglio l’AI, giusto?

E poi anche l’utilizzo dei segmenti di pubblico. I segmenti di pubblico predittivi sono quindi uno strumento eccezionale. Ci sono alcune cose davvero semplici che potete fare con i segmenti di pubblico, come gli acquirenti passati o i visitatori passati, che vi aiuteranno a migliorare il rendimento degli annunci.

Infine, vorrei dire ancora una volta che, non appena potrete accedere alla definizione del budget e alla pianificazione, soprattutto per gli inserzionisti che vogliono avere una visione olistica di tutto, cosa molto, molto difficile da fare,

questi strumenti vi permetteranno di farlo molto più rapidamente e con molta sicurezza. Quindi, caricate i vostri dati e usate questi strumenti per farvi un’idea della vostra spesa pubblicitaria e di come ottimizzare il budget pubblicitario.

Ginny: Mentre parli, stavo pensando che è anche un’ottima opportunità per l’intero team di marketing di riunirsi per discutere di email, risultati organici e a pagamento e capire come, come organizzazione o team, utilizzare Google Analytics al massimo delle sue potenzialità e magari in modo complementare tra le varie funzioni.

Quale dovrebbe essere in cima all’elenco di attività di misurazione degli inserzionisti per il 2026?

Eleanor: Controllerei assolutamente la configurazione della misurazione. So che non è la cosa più entusiasmante, ma incoraggerei sicuramente le persone a farlo perché, una cosa che vediamo è che, sai, le esigenze aziendali cambiano, le proprietà dei media cambiano, le origini dati cambiano, sai, la disponibilità, la configurazione e tutto il resto.

Quindi, sicuramente, mi prenderei il tempo per fare un audit, controllare tutte le impostazioni, assicurarmi di essere in linea con il team legale, assicurarmi di essere in linea con gli stakeholder su ciò che si sta raccogliendo, sul perché e su ciò che è importante sapere. Penso che non sia l’attività più entusiasmante, ma è molto importante e penso che aiuterà ad avere un 2026 di successo.

Ginny: Sì, è fantastico. Apprezzo che tu abbia introdotto l’aspetto legale e la comprensione di ciò che stai raccogliendo, assicurandoti di sapere cosa stai raccogliendo e che tutto sia impostato come tu e l’intera organizzazione comprendete.

Ginny: Grazie mille, Eleanor. È stato fantastico. Voglio solo fare un altro riferimento a Google Analytics. Il lavoro svolto nell’ultimo anno è stato davvero trasformativo per questo prodotto. Non vedo l’ora di scoprire cosa ci riserverà il nuovo anno.

Eleanor: Fantastico, grazie mille per avermi ospitata, Ginny.

Ginny: Ok, abbiamo parlato di tantissimi argomenti in questa conversazione e Google Analytics sta diventando molto più interessante per gli inserzionisti.

Spero che abbiate capito questo. L’efficacia dei dati, come ha detto Eleanor, riguarda la massimizzazione della qualità, della completezza e della connettività delle origini dati proprietari negli account Google Analytics e Google Ads. Quindi, quando iniziate a pianificare il vostro audit di misurazione, dovete assicurarti di esaminare sia i tag che le origini dati.

Dovete assicurarti che i dati siano puliti e aggiornati per ottenere insight che siano effettivamente accurati. Questo è ovvio, ma anche per poter ottimizzare per i segmenti di pubblico e le azioni che vi interessano, compresi i segmenti di pubblico predittivi se sono disponibili nel vostro account, come ha detto Eleanor. La verifica e l’aggiornamento dei tag in Data Manager e nelle API Data Manager sono il primo passo da compiere. Dovete controllare tre, quattro volte.

Bene. Ora è il momento delle domande e risposte, in cui rispondo alle domande che ho sentito di recente dalla community di Google Ads.

Numero uno: quali precauzioni per la privacy vengono prese con le importazioni dei dati? Bene, come ha detto Eleanor, Google prende molto sul serio la privacy e le nuove tecnologie stanno facendo progredire queste funzionalità.

Nel 2024, abbiamo introdotto la corrispondenza confidenziale per collegare in modo sicuro i dati proprietari nelle nostre soluzioni di misurazione e dei segmenti di pubblico. Data Manager utilizza anche tecnologie per la privacy, come la corrispondenza confidenziale e i Trusted Execution Environment. Queste tecnologie aiutano a garantire che i dati siano isolati e che nessuno, compreso Google, possa accedervi durante l’elaborazione.

Domanda numero due: che cos’è il gateway del tag Google per gli inserzionisti e chi dovrebbe utilizzarlo?

Il gateway del tag Google per gli inserzionisti è stato lanciato l’anno scorso come un modo per fornire ed eseguire il deployment di un tag Google o di un contenitore Google Tag Manager direttamente dai propri server web anziché dal dominio di terze parti di Google. Questa funzionalità può contribuire al miglioramento della raccolta dei dati, della qualità e dell’accuratezza della misurazione e, di conseguenza, del rendimento della campagna.

Può anche migliorare la privacy dei dati. I tag configurati con il gateway del tag Google per gli inserzionisti presto includeranno, per impostazione predefinita, la tecnologia di Confidential Computing. Dovete avere alcune cose a posto, come un progetto Google Cloud, oppure, se utilizzate Cloudflare come CDN, potete configurarlo integrando il vostro account Cloudflare.

Bene, domanda numero tre. Perché i miei dati di Google Analytics e Google Ads non corrispondono?

Questa è una domanda molto comune. In realtà, non devono corrispondere perfettamente.

Devono essere calibrati. Google Ads è ideale per comprendere e ottimizzare le campagne Google Ads. Google Analytics è il luogo in cui è possibile ottenere una visione olistica dell’attività.

Nel 2024 è stato introdotto un aggiornamento molto utile per allineare la definizione di conversione tra Google Ads e Google Analytics. Di conseguenza, tutte le conversioni condivise con Google Ads da Google Analytics vengono etichettate come conversioni e riportate nella sezione Pubblicità di Google Analytics. Ciò significa che vedrete metriche sul rendimento coerenti basate sulle conversioni nei report di Google Ads e Analytics.

Tuttavia, non potete confrontare metriche come i clic in Google Ads e le sessioni in Google Analytics. Misurano cose diverse. Potreste anche notare dimensioni diverse dei segmenti di pubblico in Google Analytics e Google Ads. Anche in questo caso, è normale che, quando i segmenti di pubblico vengono esportati da Google Analytics a Google Ads, vengano conteggiati identificatori diversi, il che a sua volta influisce sulla dimensione del segmento di pubblico.

Quindi, quando si tratta di esaminare i canali aziendali, Google Analytics può essere lo strumento neutrale che offre una visione d’insieme su cui i vari stakeholder possono fare affidamento. Un altro incentivo per avviare la verifica della misurazione e tenere d’occhio le funzionalità di reporting aggiuntive che verranno aggiunte al workspace Pubblicità.

Un’ultima nota: Eleanor ha parlato dei test di incrementalità e voglio solo sottolineare la modifica che abbiamo apportato l’anno scorso per aprire le campagne di test di incrementalità che hanno speso solo 5000 $, un nuovo minimo. Quindi, un test del lift è qualcosa da approfondire.

Bene. Per questa puntata è tutto. Se avete domande, potete trovarmi su X, Threads e BlueSky come Ads Liaison o come Ginny Marvin su LinkedIn e Reddit.

Stiamo anche lanciando una newsletter di accompagnamento di Ads Decoded sull’account LinkedIn di Google Ads, quindi assicuratevi di darci un’occhiata.

Grazie per l’ascolto e vi auguriamo un anno di efficacia dei dati per ottenere insight e attivazioni efficaci.