准确衡量 LinkedIn 广告转化率：转化 API
Posted: Sun Jan 26, 2025 4:07 am
谁从饼干罐里偷走了饼干？谁？是我吗？不，是谷歌！
如果您是 B2B 营销人员，我们几乎 99.99% 确定您已经听说过第三方 cookie 很快就会成为过去。
第三方 Cookie 的弃用影响了转化跟踪。这增加了对准确反馈数据的需求，以优化广告系列、推动转化并向领导层证明投资回报率。
LinkedIn 报告称，在平台上看到品牌和收购信息的受众比只看到一种信息的受众转化的可能性高出 6 倍
- 当转化跟踪变得更加困难时会发生什么？您可以依靠 Factors 的 LinkedIn AdPilot。Factors的 CAPI 与“设置并忘记广告系列”优化的集成解决了 cookie 弃用难题。CAPI 确保您的 LinkedIn 广告系列拥有必要的数据，即使没有第三方 cookie。此功能简化了广告系列优化。它可以帮助营销人员在失去第三方 cookie 的情况下实现目标。
总结
对于希望提高 LinkedIn 营销活动效果的 B2B 营销人员来说，Factors 的 CAPI 集成是一项强大的功能。CAPI 通过利用第一方数据并实现自动优化，帮助企业克服第三方 Cookie 弃用带来的挑战。借助 CAPI，营销人员可 TrueMoney 数据库 以实现更准确的跟踪、无缝集成和更高的投资回报率，使其成为任何现代数字营销策略的重要组成部分。
什么是 CAPI？
CAPI 将来自网站、广告活动、CRM 和其他来源的转化数据直接发送到 LinkedIn 的广告平台。这些数据对于自我优化广告活动至关重要，为 LinkedIn 的算法提供准确而完整的信息。它的工作原理类似于 Google 的 Conversion API，可以有效优化广告活动。
问题：第三方 Cookie 弃用
数据丢失和活动优化问题
第三方 Cookie 的弃用扰乱了转化跟踪。这些 Cookie 允许营销人员跟踪用户行为并准确衡量转化。然而，随着浏览器政策中隐私方面的新变化，第三方 Cookie 变得不那么可行。这种转变导致了大量数据丢失。这使得营销人员很难收集有效优化广告系列所需的洞察。
如果没有准确的转化数据，LinkedIn 的自我优化算法就会受到阻碍。依赖第三方 Cookie 的广告活动可能会因数据不完整而导致效果大幅下降，从而导致转化率被低估和广告支出效率低下。
对营销人员的影响
第三方 Cookie 弃用所带来的数据丢失的更广泛影响可以从以下两个方面理解：
报告限制阻碍了营销人员准确衡量营销活动的转化率，从而导致预算分配效率低下。
由于缺乏转化数据，自动广告系列优化和竞价策略受到影响。
CAPI 如何解决问题
Factors 的 CAPI 集成通过绕过对第三方 Cookie 的需求解决了这个问题。相反，它依赖于来自公司数字资产和 CRM 的第一方数据。然后这些数据被传回 LinkedIn，从而可以持续准确地跟踪转化事件。
我们的 CAPI 集成将转化事件数据发送到 LinkedIn。这些数据包括在线事件（如网站访问、点击和表单填写）以及离线事件（如 MQL、SQL 或交易创建）。CAPI 消除了优化广告活动时的不确定性，确保数据驱动的决策和更好的性能。
除了 CAPI，我们还通过 AdPilot 套件将 LinkedIn 广告数据无缝集成到您的 Factors 仪表板中。此集成融合了全面的 LinkedIn 分析，让您深入了解渠道和收入归因。
CAPI 的主要优势
增强准确度：
CAPI 使用第一方数据，确保准确跟踪和报告所有转化事件。这为优化广告活动提供了更可靠的数据。
发送转化数据至 LinkedIn：
Factors 的 CAPI 集成允许您将任何来源的转化数据发送到 LinkedIn。我们还允许您通过 Factors 向 LinkedIn 发送离线和在线转化数据。
自动优化：
一旦设置完成，Factor 的 CAPI 集成可让您以“设置并忘记”的方式优化广告活动。转化数据会自动反馈给 LinkedIn，因此平台可以自行优化您的广告活动，而无需不断进行人工干预。
提高投资回报率：
通过精确的转化跟踪，您的 LinkedIn 营销活动将变得更加高效。自动优化进一步提高了营销活动的有效性，从而带来更高的投资回报率。
如果您是 B2B 营销人员，我们几乎 99.99% 确定您已经听说过第三方 cookie 很快就会成为过去。
第三方 Cookie 的弃用影响了转化跟踪。这增加了对准确反馈数据的需求，以优化广告系列、推动转化并向领导层证明投资回报率。
LinkedIn 报告称，在平台上看到品牌和收购信息的受众比只看到一种信息的受众转化的可能性高出 6 倍
- 当转化跟踪变得更加困难时会发生什么？您可以依靠 Factors 的 LinkedIn AdPilot。Factors的 CAPI 与“设置并忘记广告系列”优化的集成解决了 cookie 弃用难题。CAPI 确保您的 LinkedIn 广告系列拥有必要的数据，即使没有第三方 cookie。此功能简化了广告系列优化。它可以帮助营销人员在失去第三方 cookie 的情况下实现目标。
总结
对于希望提高 LinkedIn 营销活动效果的 B2B 营销人员来说，Factors 的 CAPI 集成是一项强大的功能。CAPI 通过利用第一方数据并实现自动优化，帮助企业克服第三方 Cookie 弃用带来的挑战。借助 CAPI，营销人员可 TrueMoney 数据库 以实现更准确的跟踪、无缝集成和更高的投资回报率，使其成为任何现代数字营销策略的重要组成部分。
什么是 CAPI？
CAPI 将来自网站、广告活动、CRM 和其他来源的转化数据直接发送到 LinkedIn 的广告平台。这些数据对于自我优化广告活动至关重要，为 LinkedIn 的算法提供准确而完整的信息。它的工作原理类似于 Google 的 Conversion API，可以有效优化广告活动。
问题：第三方 Cookie 弃用
数据丢失和活动优化问题
第三方 Cookie 的弃用扰乱了转化跟踪。这些 Cookie 允许营销人员跟踪用户行为并准确衡量转化。然而，随着浏览器政策中隐私方面的新变化，第三方 Cookie 变得不那么可行。这种转变导致了大量数据丢失。这使得营销人员很难收集有效优化广告系列所需的洞察。
如果没有准确的转化数据，LinkedIn 的自我优化算法就会受到阻碍。依赖第三方 Cookie 的广告活动可能会因数据不完整而导致效果大幅下降，从而导致转化率被低估和广告支出效率低下。
对营销人员的影响
第三方 Cookie 弃用所带来的数据丢失的更广泛影响可以从以下两个方面理解：
报告限制阻碍了营销人员准确衡量营销活动的转化率，从而导致预算分配效率低下。
由于缺乏转化数据，自动广告系列优化和竞价策略受到影响。
CAPI 如何解决问题
Factors 的 CAPI 集成通过绕过对第三方 Cookie 的需求解决了这个问题。相反，它依赖于来自公司数字资产和 CRM 的第一方数据。然后这些数据被传回 LinkedIn，从而可以持续准确地跟踪转化事件。
我们的 CAPI 集成将转化事件数据发送到 LinkedIn。这些数据包括在线事件（如网站访问、点击和表单填写）以及离线事件（如 MQL、SQL 或交易创建）。CAPI 消除了优化广告活动时的不确定性，确保数据驱动的决策和更好的性能。
除了 CAPI，我们还通过 AdPilot 套件将 LinkedIn 广告数据无缝集成到您的 Factors 仪表板中。此集成融合了全面的 LinkedIn 分析，让您深入了解渠道和收入归因。
CAPI 的主要优势
增强准确度：
CAPI 使用第一方数据，确保准确跟踪和报告所有转化事件。这为优化广告活动提供了更可靠的数据。
发送转化数据至 LinkedIn：
Factors 的 CAPI 集成允许您将任何来源的转化数据发送到 LinkedIn。我们还允许您通过 Factors 向 LinkedIn 发送离线和在线转化数据。
自动优化：
一旦设置完成，Factor 的 CAPI 集成可让您以“设置并忘记”的方式优化广告活动。转化数据会自动反馈给 LinkedIn，因此平台可以自行优化您的广告活动，而无需不断进行人工干预。
提高投资回报率：
通过精确的转化跟踪，您的 LinkedIn 营销活动将变得更加高效。自动优化进一步提高了营销活动的有效性，从而带来更高的投资回报率。