LinkedIn 发布了一份新指南，详细介绍了在没有第三方 Cookie 的情况下可以采取的可行步骤和策略，以最大限度地提高广告系列效果。

在监管变化和标识符减少的背景下，该剧本提供了如何在无 cookie 的世界中满足个性化广告体验需求的建议。

我们为什么关心。随着第三方 cookies 的弃用迫在眉睫，LinkedIn 的见解可能对指导方法有价值，但必须注意的是，这些建议是出于 LinkedIn 的利益而发布的，而不仅仅是为了让品牌和广告商受益。

1. 制定强大的第一方数据策略。LinkedIn 建议建立一个强大的框架来收集和使用第一方数据。为此，该平台建议使用其受众定位工具，如 Audience Insights 和 Matched Audiences。从广泛的方法开始，对同一广告创意与不同受众进行 A/B 测试，以确保您的信息引起共鸣。 

该平台还建议在投资第一方数据时，通过清晰透明的数据价值交换信息以及直接的选择加入和选择退出选项，优先建立受众信任。

2. 拥抱人工智能。LinkedIn 建议尝试新技术以实现可扩展的定位和投资回报率，并重点介绍了其预测受众工具。此功能利用 LinkedIn 的人工智能和您的数据来创建自定义的高意向受众群体。在强调人工监督的重要性的同时，LinkedIn 指出人工智能和机器学习功能包括：

• 增强针对性和个性化。
• 预测分析。
• 实时活动优化。
• 根据不同群体的行为和偏好实现广告个性化。

3.重新评估您的报告策略。为了应对第三方 Cookie 弃用带来的报告挑战，LinkedIn 建议重新评估最后点击归因等方法，因为这些方法可能会夸大搜索和展示等活动的影响。相反，该平台建议与您的销售和财务部门合作，以确定更有意义的指标。

LinkedIn 还建议通过收入归因报告等工具利用 CRM 数据，将营销工作与销售成功联系起来。此外，使用第一方转化跟踪可以深入了解点击后和浏览后的转化，从而有助于衡量广告影响和投资回报率。

4. 测试、学习和获胜。LinkedIn 警告您，不要假设过去行之有效的方法在未来没有 Cookie 的情况下也能奏效。通过测试、学习和获胜来优化广告活动，以降低成本并保持领先地位。全面评估广告活动的效果，包括其对品牌健康指标的影响。通过品牌提升测试、设置基准和通过 A/B 测试进行优化来衡量您的品牌广告活动在 LinkedIn 上的有效性，以提高性能、投资回报率和有价值的见解。

5. LinkedIn 营销合作伙伴。LinkedIn与在预测受众和收入归因等领域拥有专业能力的解决方案和服务提供商合作。该手册提供了他们的实用解决方案和案例研究，以帮助您在 LinkedIn 上实现这些功能。投资于弹性数据和解决方案现在可以确保在隐私变化中整个营销渠道的最佳性能。

LinkedIn 的言论。LinkedIn 高级营销经理 Brandon Johnson 在一份声明中表示：

• “Gartner 估计 ，到 2024 年底，全球 75% 人口的个人数据将受到隐私法规的保护。”
• “现在采取措施，投资更能适应隐私变化的数据和解决方案，将有助于确保您在整个营销渠道中最大限度地提高绩效。”

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深入探究。请阅读 LinkedIn 的完整博客文章或下载其新指南以了解更多信息。