O marketing orientado por dados começa com os desenvolvedores

Para criar uma ótima campanha de marketing no atual cenário, os dados devem orientar a estratégia, e não apenas mensurar o sucesso. Os desenvolvedores desempenham um papel fundamental na implementação das ferramentas que analisam e processam esses dados, transformando-os em insights, estratégias mais inteligentes e resultados melhores.

Desbloqueie o poder de seus dados de marketing com estas três soluções de MarTech para desenvolvedores. Da coleta de dados com transparência e controle incomparáveis até a transformação de dados brutos em insights estruturados ou o uso de testes A/B automatizados para obter um desempenho ideal, veja como os desenvolvedores podem transformar o que os dados de marketing são capazes de fazer.

sGTM Pantheon

Tenha mais controle e transparência para seus dados de marketing

De botões clicados a páginas roladas, saber como as pessoas interagem com seu site ou app é crucial para otimizar o desempenho. O Server-side Google Tag Manager (sGTM) facilita esse processo medindo o tráfego e gerenciando o fluxo de dados, ao mesmo tempo em que abre as portas para melhorias em privacidade, desempenho, controle e produtividade.

O sGTM Pantheon é uma caixa de ferramentas de soluções fáceis de implantar que complementam os recursos existentes do sGTM de diferentes maneiras:

• Melhoria dos processos de geração de relatórios, lances, gerenciamento de segmentos e pipeline de dados.

• Transparência e controle incomparáveis sobre dados de sites e apps.

• Acesso em tempo real a APIs externas e dados de clientes, produtos e negócios baseados na nuvem.

• Oferta de personalização de sites em tempo real e otimização de taxas de conversão.

• Acesso a análises e relatórios avançados usando bancos de dados na nuvem.

Os desenvolvedores têm a flexibilidade de combinar soluções para criar um único pipeline que pode ser integrado às plataformas do Google e de terceiros. E, como o sGTM Pantheon usa um ambiente de servidor, as soluções são executadas em um ambiente privado, seguro e proprietário na nuvem.

O que você encontrará na caixa de ferramentas do sGTM Pantheon?

Para coletar dados:

• Soteria: calcula lances para lucrar com transações on-line sem expor dados.

• Phoebe: chama a Vertex AI em tempo real para lances de valor da vida útil (LTV, na sigla em inglês) e pontuação de leads.

• Artemis: obtém dados de clientes do Firestore para segmentação.

• Apollo: recupera dados de uma Planilha Google para gerar valor de geração para pontuação de leads.

• Cerberus: integra o reCAPTCHA para filtrar eventos gerados por bots e atividades suspeitas.

• Dioscuri: oferece personalização com acesso rápido ao Gemini.

Para enviar dados:

• Hephaestus: aprimora a automação do pipeline de dados de lances, segmentos, análises e marketing.

• Deipeus: envia dados próprios de volta ao site para personalização.

• Chaos: promove análises avançadas, recuperação de dados e criação de segmentos.

• Hermes: simplifica o envio de dados em pipelines.

Para gerenciar dados:

• Argos: monitora configurações críticas de gTag.

O sGTM Pantheon é uma solução viva que se expande continuamente. Quer ver mais ferramentas? Explore o sGTM Pantheon completo no GitHub.

GA4 Dataform

Transforme dados do BigQuery em insights acessíveis com o GA4 Dataform

Seus dados de marketing do Google Analytics 4 (GA4) contêm histórias não contadas, insights valiosos e novas maneiras de se conectar a seu público. Mas decifrar tudo isso nem sempre é fácil.

O GA4 Dataform é uma ferramenta de transformação de dados que organiza dados brutos do BigQuery em tabelas modulares e claras, como eventos, itens, sessões, transações e muito mais, para que usuários de todos os níveis técnicos possam analisar dados e dirigir campanhas orientadas por dados. Ao oferecer profundidade e simplicidade, o GA4 Dataform confere a você o poder de ir além das configurações padrão, criar seus próprios modelos de dados e encontrar novas maneiras de interagir com os clientes.

Como fazer a integração do GA4 Dataform ao BigQuery?

O GA4 Dataform é um projeto do Google Cloud Dataform que fornece modelos de dados SQL para transformar exportações de GA4 brutas do BigQuery. O código é essencialmente um pacote inicial que ajuda a criar modelos com base nas exportações de dados brutos de GA4 para insights de marketing orientados por dados.

Os recursos disponíveis incluem:

1: Criação de uma user_key e uma ga_session_key únicas.

2: Fornecimento, como saída, de uma tabela de sessão resumida, uma tabela user_transaction_daily, uma tabela de eventos e muito mais.

3: Ampliação do Gclid pelo mapeamento do GCLID do GA4 para o GCLID de visualização de cliques da transferência de dados do Google Ads (configuração opcional).

4: Atribuição de último clique no nível do evento.

Tudo pronto para começar? A implantação é simples: explore o GA4 Dataform no GitHub para saber como fazer.

FeedX

FeedX: a plataforma definitiva de testes A/B para feeds de compras.

E se você pudesse eliminar as suposições e os testes manuais de suas campanhas de compras do Google Ads? O FeedX é um framework de experimentação de código aberto que ajuda os anunciantes a executar testes A/B para modificações de feeds de compras a fim de ver o resultado de ajustes específicos em relação às mudanças observadas no desempenho.

Os anunciantes on-line que desejam escalonar otimizações em seus inventários precisam saber que sua estratégia terá um impacto positivo no desempenho. Mas, sem um sinal de feedback claro, é difícil saber se as mudanças criativas estão melhorando ou piorando os resultados.

O FeedX resolve esse problema ao permitir que os anunciantes testem qualquer mudança usando um framework Python confiável de testes A/B. O FeedX é um pacote Python, contendo toda a sua lógica e mecânica, bem como um conjunto de notebooks do Colab que mostram como usar o pacote para projetar e analisar experimentos.

Como funciona o FeedX

O FeedX usa as práticas recomendadas do setor para garantir que o experimento seja o mais robusto e confidencial possível. Com um design cruzado, ele ajusta o desempenho pré-experimento com CUPED (Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data) e elimina itens atípicos, se necessário. Esta é uma visão geral do fluxo:

1: O anunciante começa com um item que gostaria de testar, por exemplo, otimizando um título ou uma descrição. Para garantir resultados confiáveis, o teste deve incluir pelo menos 1000 itens, e o notebook de design do FeedX alertará você se o tamanho da amostra for muito pequeno.

2: Os itens do feed são divididos aleatoriamente em dois grupos, um de controle e um de tratamento.

3: O anunciante cria um feed suplementar, contendo apenas as otimizações para itens de tratamento, e inicia o experimento fazendo upload desse feed suplementar no Merchant Center.

4: Opcionalmente, os experimentos cruzados podem ser executados no local em que o anunciante troca esses grupos, para que o grupo de tratamento se torne o grupo de controle.

5: Ao término do experimento, o desempenho de todos os itens é analisado e comparado entre os grupos controle e tratamento. O resultado é um relatório de métricas confiável, respaldado por um intervalo de confiança e por significância estatística.

Chega de suposições. Quer revolucionar os anúncios de compras com dados? Aprofunde-se no funcionamento do FeedX no GitHub.

Desbloqueie soluções orientadas por dados com as ferramentas de MarTech

Esta é a segunda postagem de nossa série de duas partes sobre como preencher a lacuna entre o marketing e o desenvolvimento. Para explorar nossas soluções de MarTech com IA generativa, confira Três soluções de MarTech que aplicam a IA generativa ao marketing.

Não perca outras atualizações no blog do Google for Developers ou confira nosso guia de soluções de MarTech (em inglês) para encontrar ainda mais ferramentas inovadoras que você pode implementar hoje mesmo.