Настройка LinkedIn Conversions API для данных B2B-финтех кампаний | Stape Care

B2B-финтех компания вела платные кампании в LinkedIn Ads и других каналах, но данные о конверсиях были недостаточно надежными для оптимизации под качественные лиды.

Проблема заключалась не в том, что трекинг отсутствовал, а в том, что ему нельзя было доверять. Компания уже отслеживала лиды, отправки форм, коэффициенты конверсии и эффективность кампаний. Сложность в том, что в финтехе качество лидов часто определяется дальше по воронке. Самые ценные сигналы появляются уже после первичной конверсии на сайте — когда лиды проходят скоринг, квалификацию, онбординг или приносят доход.

Однако из-за браузерных ограничений, блокировщиков рекламы и лимитов на cookie эти сигналы было сложнее зафиксировать. В итоге компания не была уверена, что данные о конверсиях, поступающие в рекламные платформы, отражают реальное состояние воронки лидов.

Настройка финтех-компании полностью опиралась на client-side трекинг. Каждое событие конверсии зависело от того, выполнит ли браузер пользователя код отслеживания и отправит ли данные в LinkedIn. Такой метод трекинга работал только при отсутствии помех и требовал, чтобы переход по рекламе происходил в рамках одной и той же сессии — чего часто не случается. На практике блокировщики рекламы мешали загрузке скриптов, Safari's Intelligent Tracking Prevention (ITP) ограничивал файлы cookie и атрибуцию на стороне браузера, а баннеры согласия нередко блокировали трекинг до отправки данных о конверсиях. В результате часть конверсий вообще не передавалась в LinkedIn и другие рекламные платформы. Это привело к ряду проблем:

• LinkedIn Ads имел ограниченный обзор полного пути клиента.
• Оптимизация кампаний строилась на неполных данных о конверсиях.
• Нехватка данных мешала оптимизировать рекламу под качество лидов, а не только под их объем.
• События на более поздних этапах воронки (квалифицированные лиды или доход) было труднее связать с исходной кампанией.
• Каждая платформа получала данные независимо, без единой структуры между каналами.

Команда Stape Care перевела финтех-компанию на инфраструктуру server-side GTM от Stape, создав единую архитектуру трекинга для всех основных рекламных платформ, включая LinkedIn. Новая конфигурация гарантировала, что каждая платформа получает согласованные данные о конверсиях из PipeDrive в качестве основного источника CRM. Ключевой частью внедрения стала точная дедупликация событий: события на стороне браузера и сервера сопоставлялись с помощью общих event ID, чтобы предотвратить дублирование конверсий.

Для дальнейшего улучшения атрибуции был внедрен first-party трекинг на базе Cookie Keeper power-up. За счет продления срока жизни first-party файлов cookie атрибуции и кликовых идентификаторов решение сохраняет атрибуцию на длинных путях клиента, несмотря на браузерные ограничения приватности. 

Миграция также включила обогащение данных на стороне сервера с помощью Enricher power-up. Как только first-party идентификаторы (хешированные email-адреса, номера телефонов или click ID) появлялись на пути пользователя, они автоматически прикреплялись к последующим событиям конверсий. 

Перед отправкой в рекламные платформы события валидировались внутри серверного контейнера. Некорректные полезные нагрузки, отсутствующие обязательные параметры, поврежденные запросы и дубликаты событий отфильтровывались автоматически, гарантируя, что в LinkedIn и другие рекламные системы попадают только качественные данные о конверсиях.

Чтобы повысить качество отчетности по офлайн-конверсиям, команда также внедрила Stape Store в качестве слоя валидации. Перед отправкой офлайн-событий из CRM в LinkedIn каждый лид проверялся по email-адресу клиента на наличие среди ранее обработанных записей. 

Помимо LinkedIn’s Conversions API, компания перешла на единую server-side архитектуру для всех основных платных каналов, включая Google Ads, Meta, TikTok и Snapchat. Это позволило создать централизованную систему трекинга, которая упростила поддержку, обеспечила единую структуру событий на всех платформах и заложила масштабируемую основу для будущих интеграций.

Новая настройка также позволила передавать офлайн-события из CRM (квалифицированные лиды, сделки в работе, закрытые сделки, продления подписок и выручку) обратно в LinkedIn. Это дает возможность оптимизировать кампании на основе реальных бизнес-результатов, а не только первых заявок, предоставляя алгоритмам назначения ставок LinkedIn доступ к более ценным сигналам конверсий.

Для обеспечения долгосрочной стабильности были задействованы функции Monitoring и Logs, позволяющие быстро выявлять сбои доставки, ошибки API, превышение лимитов запросов и проблемы в конфигурации до того, как они повлияют на эффективность рекламы. Это сократило время на траблшутинг и значительно упростило текущую поддержку для маркетинговой команды.

Вся миграция была выполнена без масштабного привлечения внутренней команды разработки, что позволило компании модернизировать инфраструктуру трекинга с минимальными техническими трудозатратами.

Новое внедрение принесло ряд долгосрочных улучшений:

• Все основные рекламные платформы теперь получают данные о конверсиях через общую server-side инфраструктуру, обеспечивая согласованность измерений и атрибуции по всем каналам.
• LinkedIn получает более полные сигналы конверсий, включая события, которые раньше терялись из-за атрибуции по последнему клику, блокировщиков рекламы или ограничений браузерной конфиденциальности.
• First-party атрибуция с помощью power-up Cookie Keeper увеличила количество атрибутированных конверсий ориентировочно на 10–15% на длинных путях клиента.
• Power-up Enricher повысил коэффициент сопоставления (match rate) конверсий в LinkedIn примерно на 10–20%, обеспечив более четкие сигналы для оптимизации показа рекламы.
• Stape Store сократил дублирование при выгрузке офлайн-лидов более чем на 95%, что сделало отчетность чище, а оптимизацию — точнее.
• Офлайн-события из CRM, такие как квалифицированные лиды, закрытые сделки и выручка, теперь можно использовать для оптимизации кампаний вместо ориентации исключительно на первичные заявки.
• Встроенная валидация, мониторинг и логирование сократили время на диагностику проблем примерно на 60–70%, одновременно повысив общую надежность трекинга и качество данных о конверсиях.

Внедрив server-side трекинг со Stape, вы сможете:

• Фиксировать больше конверсий и повысить точность атрибуции за счет снижения потерь данных от ограничений браузеров и блокировщиков рекламы.
• Оптимизировать кампании в LinkedIn с помощью более качественных сигналов конверсий, включая квалифицированные лиды, воронку продаж, закрытые сделки и выручку.
• Создать прочную основу на базе first-party данных благодаря более долговечным cookie и улучшенному сопоставлению конверсий для надежной аналитики.
• Повысить качество данных и уверенность в отчетах благодаря валидации событий и предотвращению отправки дубликатов конверсий в рекламные платформы.
• Масштабировать аналитику в LinkedIn и других рекламных системах через единую server-side инфраструктуру без необходимости создавать и поддерживать собственные бэкенд-решения.