Negli ultimi anni, il passaggio da Universal Analytics (UA) a Google Analytics 4 (GA4) ha rappresentato un cambiamento significativo nel modo in cui i dati dell’affiliate marketing vengono tracciati, visualizzati e descritti. Questo ha portato all’introduzione di sfide ma anche di opportunità per i marketer che si trovano a operare in un panorama in rapida evoluzione.
Il nuovo paradigma di GA4 nell’affiliate marketing
GA4 abbandona il modello di tracciamento basato sulle sessioni di UA, favorendo un approccio basato sugli eventi che promette maggiore granularità e flessibilità. Tuttavia, questo cambiamento ha un costo per gli affiliate marketer che si affidano alla tradizionale attribuzione dell'ultimo click.
Il nuovo modello di attribuzione data-driven (DDA) di GA4 analizza come i diversi canali di marketing influenzano le decisioni di acquisto degli utenti. In particolare questo modello va a considerare tutti gli step che avvengono prima della conversione, utilizzando algoritmi di machine learning per determinare quanto ciascun touchpoint contribuisca al risultato finale. Questo rappresenta un grande cambiamento che, però, ha portato a discrepanze tra le metriche di GA4 e quelle fornite dalle piattaforme affiliate.
Un’altra differenza sostanziale sta nel fatto che le attribution windows in GA4 sono generalmente più brevi di quelle delle piattaforme. Questo porta ad un'ulteriore sottostima delle conversioni e alla necessità di configurazioni personalizzate per una maggiore precisione.
Le principali sfide dell’affiliate marketing con GA4
Andiamo quindi a vedere nel dettaglio cosa si trovano a fronteggiare le realtà che operano in questo settore in relazione all’introduzione di GA4.
Visibilità ridotta. Le aziende che operano attraverso modelli di incentivi e cashback spesso vedono una sottovalutazione del proprio contributo in GA4 a causa dell'enfasi sui multi-touch journey. Il modello DDA di default ha, in particolare, un impatto sui publisher che operano nella parte bassa del funnel.
Configurazioni e misurazione. Per ottenere una misurazione precisa e valutare in modo corretto le performance, è necessaria una configurazione accurata di Google Tag Manager (GTM) e un corretto UTM tagging. Senza parametri come utm_medium=affiliate, il traffico può essere attribuito ad altri canali in modo errato.
Problemi di campionamento e scalabilità dei dati. L'uso frequente del campionamento dei dati da parte di GA4 altera le metriche, soprattutto per i set di dati più piccoli tipici dei programmi di nicchia, aumentando le difficoltà legate alla valutazione del contributo reale dei publisher.
Dati contrastanti. Le differenze nel modo in cui GA4 e le piattaforme definiscono le conversioni e tracciano gli eventi spesso portano a dati contrastanti, complicando così il reporting e il processo decisionale.
Strategie vincenti per adattarsi a GA4
L'introduzione di Google Analytics 4 richiede, quindi, uno sforzo di adattamento delle proprie strategie per massimizzare i risultati. Ma se da un lato ci sono problematiche di cui essere consapevoli, dall’altro le nuove funzionalità offrono opportunità senza precedenti.
Tracciamento personalizzato. Implementare un tracciamento personalizzato in GA4 implica la configurazione di eventi specifici per monitorare azioni come click e conversioni. Questa personalizzazione garantisce un tracciamento preciso delle interazioni degli utenti e permette di allineare i report agli obiettivi strategici, migliorando così l'accuratezza delle analisi e delle decisioni basate sui dati.
Sfruttare gli strumenti del mondo affiliate. È fondamentale integrare GA4 con i dati forniti dalle piattaforme, che offrono metodi di attribuzione progettati per rispondere alle esigenze specifiche dell’affiliate marketing. Questa integrazione consente di ottenere una visione più completa delle performance delle campagne e di ottimizzare le strategie in base ai dati raccolti.
Deduplicazione alla fonte. Per garantire una distribuzione equa delle commissioni, la deduplicazione dovrebbe essere gestita direttamente all'interno delle piattaforme, anziché fare affidamento su GA4, evitando così sovrapposizioni nei dati.
Impostazioni di attribuzione. I marketers possono modificare le impostazioni di attribuzione in GA4, selezionando modelli come "Last Click – Paid e Organic". Questo genera una maggiore precisione delle prestazioni, anche se potrebbe non replicare completamente l’approccio last-click di Universal Analytics.
L'impatto più ampio
Questa transizione rispecchia una tendenza più ampia del settore verso una misurazione incentrata sulla privacy. Se da un lato il framework multi-touch e basato sugli eventi di GA4 è in linea con l'evoluzione delle normative sui dati e con le aspettative dei consumatori, dall'altro richiede conoscenze tecniche maggiori da parte dei marketer. La necessità di combinare gli insight di GA4 con i dati della piattaforma di affiliazione rappresenta un nuovo standard per creare un’analisi integrata.
Il futuro dell’affiliate marketing sta nell'abbracciare questi cambiamenti, nel costruire strategie adattabili e nello sfruttare strumenti che rispettino la privacy degli utenti, fornendo al contempo risultati misurabili.
Mentre i brand e i publisher navigano in questo ecosistema in evoluzione, coloro che danno priorità alla trasparenza, all'accuratezza e alla collaborazione saranno meglio posizionati per il successo a lungo termine.