Deux ans après avoir introduit une technologie permettant de mesurer les visites générées en boutique, via une campagne AdWords, Google enrichit cette application. Objectif : rendre encore plus performant le suivi de conversion off line. Avec déjà plus de 4 milliards de visites générées via AdWords, essentiellement mobile, Google propose aux annonceurs une version encore plus évoluée. Si vous souhaitez, vous aussi, profiter de l’attrait du web-to-store, cet article est pour vous !
Des données plus précises sur les visites en boutiques…
Véritable pont entre le réel et le virtuel, le suivi de conversion en boutique est une donne essentielle pour piloter ses campagnes d’acquisition, dès lors que l’on dispose d’un réseau de points de vente.
Aussi, face à ce constat, Google souhaite ne communiquer aux annonceurs que des données faisant l’objet d’un haut niveau de précision. De même, le moteur met l’accent sur la nécessité de préserver les données privées, notamment relevant de la localisation. Ainsi, les data communiquées, via les rapports sur les visites en magasin, sont calculées sur la base de données agrégées et rendues anonymes des utilisateurs ayant activé l’historique d’emplacement.
En parallèle, Google annonce affiner ses différentes technologies afin de proposer un retour toujours plus pertinent aux annonceurs. Machine learning, cartographie ou qualité de l’enquête, tout est activé pour offrir des données fiables sur les visiteurs off line.
Le Deep Learning pour de meilleures projections
Toujours dans l’optique d’améliorer la fiabilité des données transmises, Google a travaillé sur un modèle d’apprentissage en profondeur. Ainsi, AdWords s’appuie désormais sur des signaux de localisations prédictifs afin de prioriser et stimuler de véritables visites en boutique. Ces signaux permettent également de gagner en précision sur les projections dans des environnements complexes, comme des centres commerciaux ou des centres villes, où la grande proximité des enseignes brouillait les pistes.
Cette technologie d’apprentissage, basée sur le machine learning, est, par ailleurs utilisée afin d’apporter davantage de pertinence au Search. Ainsi Google Translate traduit des phrases entières de manière plus cohérente qu’un mot à mot ; ou Google Photos permet de compiler ses images préférées.
Au confluent de plusieurs outils, le suivi des conversions en magasin s’appuie également sur Google Earth et Google Street View. Ces technologies ont donc été renforcées afin d’offrir une géographie plus précise des points de vente. Ainsi, les vues extérieures des bâtiments ont été redéfinies pour mieux délimiter les territoires.
Des enquêtes pour vérifier les visites en boutique
Lorsque le système détecte un visiteur envoyé via AdWords dans un magasin, Google impose une couche de vérification supplémentaire afin d’offrir la meilleure vue des performances enregistrées.
L’utilisateur est ainsi mis à contribution afin de savoir quels lieux ont été visités. Cette data permet ainsi de contrôler les prévisions, tout en alimentant le machine learning. En complément, des équipes Google sont dépêchées dans les zones de forte activité pour auditer la fiabilité des données remontées.
Le drive-to-store représente un enjeu de taille pour les marques disposant d’un réseau de vente physique. JVWEB vous accompagne sur la stratégie de déploiement entre boutique online et offline, parlons-en.
