我们先来看看主要趋势。总共有四个。
第一个是系统化并在一个地方收集尽可能多的数据。
第二个是使用原始数据的趋势。
第三是局限性并与之斗争。
第四个趋势是人工智能。
让我们更详细地讨论每一个。
在一个系统中系统化和收集尽可能多的数据
影响 PPC 的网络分析主要趋势
首先，如果你回顾历史，谷歌将我们带入了将一切都集中在一个地方的境界。即使在开始使用 Google Analytics 4 时，我们的网站和移动应用程序现在也位于同一资源中。也就是说，那些与环球公司合作的人习惯于分开演示。现在已经没有这样的事情了。现在一家公司的所有网站和移动应用程序都合并到一个地方，那就是整合。
而且，谷歌发布了Google Tag Manager并表示：“现在你将通过GTM以一种方式收集所有数据”。有人可能会说：“Max，Google Tag Manager 只是以同样的方式帮助收集数据，但我们将其分别发送到 Google Analytics 和其他服务。 ”确实如此，但不要忘记，在幕后，谷歌的一切实际上都是以一种通用方式组装在一个结构中。我们谈论的是在一个地方最大限度地收集数据。
谷歌通过其工具来实现这一点。您在 Google Analytics 或 Google Ads 界面中看到的数据当然是其生态系统的一部分，但 Google 以统一的方式收集所有数据。以前他们也是这样做的，但现在只是统一了数据采集方式。
此外，Google 还收集互联网上的用户互动。我认为你帮助他们收集额外的数据已经不是什么秘密了。现在他们走得更远。
谷歌表示，“从 CRM 系统上传更多数据给我，这样我就有了第一方数据。”因此，这一切都归结为必须将更多数据传输给谷歌以将其收集到一个地方。我们从 Google Analytics、CRM 系统和其他来源传输数据，并尝试将其全部加载到 Google 中。
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使用原始数据
影响 PPC 的网络分析主要趋势
分析的下一个趋势是使用原始数据。您经常会看到这样的方案。这是端到端分析的概述。
但有一个稍微不同的方案，非常相似，但经常被遗忘。
影响 PPC 的网络分析主要趋势
出现了广告系统和分析系统，而不是商业分析和数据可视化的标准系统。
其本质是我们没有忘记第一个趋势：我们将所有数据收集在一个地方。我们从广告办公室、Google Analytics、CRM 系统收集数据。在那里，我们使用原始数据进行一些工作，因此我们将这些数据传回或立即传回广告系统。它可以是 Google Ads、Facebook，或者我们可以将其传递给 Google Analytics，然后再次使用。
使用原始数据
顺便说一句，为了让您了解 Google 的进展，最近的更新之一是能够直接从 BigQuery 向 Google 发送数据。以前，这也可以通过某些连接器来完成，例如通过相同的 Zapier，但现在有一个本机连接器，允许您将有关转化和受众群体的信息从 BigQuery 提取到 Google。
所以你看到谷歌正在朝这个方向发展。我再次强调，使用原始数据不仅是网络分析趋势，也是 PPC 趋势。
另请阅读： 如何审核上下文广告：分步说明
限制并与之斗争
Cookie 法律限制
下一个趋势是限制和对抗它们。目前，网络分析领域存在各种限制。首先，有法律限制。我认为你们大多数人都没有遇到过它们，尤其是那些为欧洲市场工作的人。您在屏幕截图中看到的这个横幅必须在所有客户站点上配置。你自己做的或者是别人帮你做的，但是需要征得用户的同意。到目前为止，它正在欧洲层面积极发挥作用，但实际上它会以这样或那样的方式在世界上大多数国家发挥作用，只是某些地方的限制或罚款可能较少。这些并不是我们目前面临的唯一限制。
浏览器限制
浏览器方面也存在限制。例如，如果用户没有访问您的网站，Safari 将在 7 天后删除 Cookie。 2024年初，谷歌正式为1%的用户推出了浏览器屏蔽所有第三方文件的功能。但你必须做好准备，这些限制将 100% 发挥作用。
广告拦截器
广告拦截器也会影响数据收集。所有这三种类型的限制都会导致我们获得的数据越来越少。如果早些时候，在比较 Google Analytics 和 CRM 系统时，我们可能会丢失 5-10% 的数据，那么现在，考虑到所有这些限制，我们可能会丢失 30-40% 的数据。这极大地影响了PPC专家的工作。
人工智能
我们要谈论的最后一个趋势是人工智能。正如谷歌在其页面上所写，谷歌的人工智能使您的营销工作更快、更有效。
好吧，我们讨论了主要趋势。让我们总结一下它们对 PPC 专家的意义：
将所有数据收集到一处。事实上，谷歌只是想要更多的数据。
使用原始数据并从各种系统加载。同样，这可以重新定义为谷歌希望从你那里获得更 互联网门户 多高质量的数据，最好是关于你的用户和你的内部系统的数据，这是它无法自行收集的数据，因为它没有第一方数据。
限制：浏览器限制、广告拦截器、法律限制。谷歌仍在努力克服所有这些障碍。实际上，我们实话实说吧——他想要更多数据。即使用户可以选择退出数据收集，谷歌仍然会找到一种方法来收集这些数据。例如，如果用户选择退出第三方 Cookie，Google 将提供服务器端 GTM，允许第三方 Cookie 成为第一方 Cookie，而我们仍会收集更多数据。
机器学习。谷歌再次表示：“我会为你做任何事情，只要给我更多的数据来学习就可以了。”
总而言之，对于 PPC 专家来说，所有这四种趋势都归结为一个简单的短语：“提供更多 Google 数据”。逻辑问题是如何向谷歌提供更多数据？我们稍后会讨论这个。
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如何给Google更多数据？
什么是服务器端 GTM？为什么需要它？正如您已经了解的那样，为了向 Google 提供更多数据。我们怎样才能做到这一点？
Cookie 浏览器限制
如果在我们受到 Google 和其他浏览器施加的浏览器限制之前，服务器端 GTM 允许我们将分析和营销 cookie 的上下文从第三方更改为第一方。通过这种方式，我们可以绕过现代浏览器中存在的大部分限制，甚至是未来计划的限制。
苹果已经想出了办法——如果一切设置正确的话，服务器 GTM 到目前为止在这种情况下绕过了苹果。显然，服务器端 GTM 就是我们所需要的。
而且，即使阻止第三方 cookie 的问题还不严重，因为谷歌已将这个日期移至 2025 年，也不要忘记第二个重要点。服务器 GTM 允许您收集更多数据，因为如果一切配置正确，它会更少地被广告拦截器和浏览器阻止。事实上，我们有一个替代品，系统认为数据来自我们，而不是来自第三方。
一个真实项目的例子
这是一个来自真实项目的示例。这里我有一个带有 Google Analytics 的跟踪和正常网站服务器。您可以注意到用户数量、会话数量、事件以及它们的跟踪方式。一对一相同的设置。只是一种分析仅在站点代码中进行，另一种分析则通过服务器进行。
正如你所看到的，我们之间存在差异。是的，她并不是超级大。平均而言，我们讨论的差异高达 10%，大多数情况下为正负 5%。但请记住我们之前的经历。我告诉过你，如果我们考虑所有这些限制——合法、从浏览器方面、从拦截器方面——我们会损失 30-40%。是的，您有机会返回该数据的 5-10%。
为什么使用服务器端 GTM：
减少页面负载。
cookie 的主要上下文。
控制您发送给第三方提供商的数据。
减少广告拦截器的影响。
能够隐藏跟踪 ID 和秘密 API 密钥。
提高内容安全策略 (CSP) 的有效性。
另请阅读： 简化 Google Ads 工作：Google 表格中的半自动报告
什么是线下转化以及它们为何如此重要？
线下转化是另一个经常被忽视的机会。这令人惊讶，因为设置离线转化并不困难。
Google 希望从您的内部系统获取更多优质的用户数据。
我们正在谈论第一方数据。现在这已经很重要了，当 Chrome 中主动阻止第三方 cookie 时，它将变得更加重要。设置离线转化其实并不困难。
准备文件
您所需要做的就是准备一个此类文件。您将需要一个 Google Click ID，这是来自 Google 的点击 ID。接下来，您需要传递要跟踪的转化的名称。
转化的名称取自 Google Ads 界面。您创建一个转换，选择要上传的数据类型，然后使用该名称。例如，文件应该有字段conversion_time（转换时间）、amount（金额）和currency（货币）。您还可以添加事务 ID，这是可选的，但有助于避免数据重复。正如您所看到的，这里没有什么复杂的。
设置离线转化将使您的广告系列更上一层楼。为什么？让我们回想一下之前所说的一切：给谷歌更多的数据，它就会开始更好地工作。现在，您的广告根据用户在网站上进行的转化进行投放。线下转化不仅仅限于线下销售。这并不意味着用户一定要到线下商店购买。
您可以使用此功能下载任何转换。为此，您需要保存广告点击 ID。然后可以通过 Google Sheets 下载这些数据，由于 Google 的本机集成，这非常容易做到。您可以通过 Zapier 或其他方法收集 CRM 系统中的数据并将其存储在 Google Sheets 中。 Google Sheets 与 Google Ads 原生集成。您还可以使用从 BigQuery 到 Google Ads 的连接器。
如果您选择将来自不同系统的数据集中收集到 BigQuery 中，会有很多好处。从分析的角度来看，这种方法确保没有问题。此外，您不仅可以向 Google 发送有关已完成订单的数据，还可以向 Google 发送有关实际金额交易的详细信息。这在委托服务的区域特别有用。
现在，您可以根据网站上提交的表单或拨打的电话的数据来训练您的广告活动。想象一下，如果您开始向 Google 上传真实交易数据，您的广告系列的效果会有多好。您的营销活动将从这些数据中学习，从而获得更好的结果。
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