LinkedIn’s Conversions API setup for richer B2B Fintech campaign data | Stape Care

B2B Fintech-компанія проводила платні кампанії в LinkedIn Ads та інших каналах, але дані про конверсії були недостатньо надійними для оптимізації кампаній під якісні ліди.

Проблема полягала не в тому, що трекінг був відсутній, а в тому, що йому не можна було довіряти. Компанія вже відстежувала ліди, заповнення форм, коефіцієнти конверсії та ефективність кампаній. Складність полягала в тому, що у сфері fintech якість лідів часто визначається глибше у воронці. Найцінніші сигнали з’являються вже після первинної конверсії на сайті, коли ліди проходять перевірку, кваліфікацію, онбординг або приносять дохід.

Але через обмеження браузерів, блокувальники реклами та ліміти для файлів cookie ці сигнали було важче зафіксувати. У результаті компанія не була впевнена, що дані про конверсії, які надходили до їхніх рекламних платформ, відображають реальну картину воронки лідів.

Налаштування Fintech-компанії повністю базувалося на client-side трекінгу. Кожна подія конверсії залежала від браузера користувача, який мав виконати код відстеження та надіслати дані про конверсію до LinkedIn. Ця методологія трекінгу працювала лише тоді, коли їй ніщо не перешкоджало, і вимагала, щоб користувач перейшов за рекламою в тій самій сесії, чого часто не відбувається. Насправді ж блокувальники реклами могли завадити завантаженню скриптів відстеження, Safari's Intelligent Tracking Prevention (ITP) обмежував файли cookie та браузерну атрибуцію, а вимоги щодо згоди користувачів часто зупиняли трекінг ще до надсилання будь-яких даних про конверсії. Як наслідок, частина конверсій взагалі не передавалася до LinkedIn або інших рекламних платформ. Це спричинило низку проблем:

• LinkedIn Ads мав обмежену видимість повного шляху клієнта.
• Оптимізація кампаній базувалася на неповних даних про конверсії.
• Брак даних ускладнював оптимізацію під якість лідів, а не просто під їхню кількість.
• Події на нижчих етапах воронки, як-от кваліфіковані ліди чи дохід, було важче пов'язати з початковою кампанією.
• Кожна платформа отримувала дані незалежно, без єдиної структури між каналами.

Команда Stape Care перевела Fintech-компанію на інфраструктуру server-side GTM від Stape, щоб створити уніфіковану архітектуру трекінгу для всіх основних рекламних платформ, включно з LinkedIn. Нове налаштування мало забезпечити, щоб кожна платформа отримувала узгоджені дані про конверсії з PipeDrive як основного джерела CRM. Ключовою частиною впровадження була точна дедуплікація подій, де події на стороні браузера та сервера зіставлялися за допомогою спільних event ID, щоб запобігти дублюванню конверсій.

Щоб додатково покращити атрибуцію, було впроваджено first-party трекінг на базі power-up Cookie Keeper. Завдяки продовженню терміну дії first-party cookie атрибуції та ідентифікаторів кліків рішення зберігало зв’язок атрибуції на довших шляхах клієнта, незважаючи на браузерні обмеження конфіденційності. 

Міграція також включала server-side збагачення даних за допомогою power-up Enricher. Щоразу, коли під час шляху користувача ставали доступними first-party ідентифікатори (хешовані email-адреси, номери телефонів або click ID), вони автоматично додавалися до наступних подій конверсій. 

Перед тим як події передавалися до рекламних платформ, вони валідувалися всередині серверного контейнера. Некоректні корисні навантаження (payloads), відсутні обов'язкові параметри, пошкоджені запити та дублікати подій фільтрувалися автоматично, гарантуючи, що до LinkedIn та інших рекламних платформ компанії надходили лише якісні дані про конверсії.

Щоб покращити якість звітності щодо офлайн-конверсій, команда також впровадила Stape Store як рівень валідації. Перед відправкою офлайн-подій CRM до LinkedIn кожен лід перевірявся за раніше обробленими записами з використанням email-адреси клієнта. 

Окрім LinkedIn Conversions API, компанія впровадила уніфіковану server-side архітектуру для всіх основних платних каналів, включно з Google Ads, Meta, TikTok і Snapchat. Це створило централізовану систему трекінгу, яка спростила обслуговування, забезпечила узгоджену структуру подій на всіх платформах і заклала масштабовану основу для майбутніх інтеграцій.

Нове налаштування також дозволило надсилати офлайн-події CRM (включно з кваліфікованими лідами, потенційними угодами, закритими угодами, подовженнями підписок та доходом) назад до LinkedIn. Це уможливлює оптимізацію кампаній на основі реальних бізнес-результатів, а не лише первинних заявок, надаючи алгоритмам призначення ставок LinkedIn доступ до цінніших сигналів конверсії.

Для забезпечення довгострокової надійності було впроваджено функції Monitoring та Logs, щоб швидко виявляти збої доставки, помилки API, перевищення лімітів запитів (rate-limit) і проблеми з конфігурацією до того, як вони вплинуть на результати кампаній. Ці вдосконалення скоротили час на пошук і усунення несправностей, значно спростивши поточну підтримку для команди маркетингу.

Уся міграція була виконана без потреби у масштабній внутрішній розробці, що дозволило компанії модернізувати свою інфраструктуру трекінгу з мінімальними зусиллями з боку розробників.

Нове впровадження принесло кілька довгострокових покращень:

• Усі основні рекламні платформи тепер отримують дані про конверсії через єдину server-side інфраструктуру, забезпечуючи узгоджене вимірювання та атрибуцію між усіма каналами.
• LinkedIn отримує повніші сигнали конверсій, включно з подіями, які раніше губилися через last-click звітність, блокувальники реклами або обмеження конфіденційності браузерів.
• First-party атрибуція за допомогою power-up Cookie Keeper збільшила кількість атрибутованих конверсій приблизно на 10–15% для тривалих шляхів клієнта.
• Power-up Enricher покращив показники зіставлення (match rates) конверсій у LinkedIn приблизно на 10–20%, забезпечивши потужніші сигнали оптимізації для показу кампаній.
• Stape Store зменшив дублювання офлайн-завантажень лідів на понад 95%, що забезпечило чистішу звітність і точнішу оптимізацію.
• Офлайн-події CRM, як-от кваліфіковані ліди, закриті угоди та дохід, тепер можна використовувати для оптимізації кампаній замість того, щоб покладатися лише на первинне заповнення форм.
• Вбудована валідація, моніторинг і логування скоротили час на пошук і усунення несправностей приблизно на 60–70%, підвищивши загальну надійність трекінгу та якість даних про конверсії.

Впровадивши server-side трекінг зі Stape, ви зможете:

• Фіксувати більше конверсій та підвищити точність атрибуції, зменшивши втрати даних через браузерні обмеження конфіденційності та блокувальники реклами.
• Оптимізувати кампанії в LinkedIn за допомогою якісніших сигналів конверсій, включно з кваліфікованими лідами, пайплайном, закритими угодами та доходом.
• Створити надійнішу базу first-party даних за допомогою довговічніших cookie та розширеного зіставлення конверсій для точнішого вимірювання.
• Покращити якість даних і достовірність звітів завдяки валідації подій та запобіганню дублюванню завантажень конверсій ще до їх потрапляння на рекламні платформи.
• Масштабувати вимірювання в LinkedIn та інших рекламних платформах за допомогою єдиної server-side інфраструктури без складнощів розробки та підтримки власних backend-систем.