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Tendances du Secteur

Implications d'iOS 17 sur Google Tag Manager

Tangiblee
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  |  
May 30, 2024
Implications d'iOS 17 sur Google Tag Manager

L'annonce récente d'iOS 17 par Apple a apporté de nombreuses nouvelles fonctionnalités, offrant une expérience utilisateur améliorée avec des appels téléphoniques personnalisés, des messages vocaux en direct, des enregistrements, etc. Cependant, sous la surface de ces ajouts intéressants se cachent des fonctionnalités qui ont des implications importantes pour les entreprises qui utilisent Google Tag Manager (GTM).

Bien que les nouvelles fonctionnalités soient vraiment intéressantes, iOS 17 introduit également des mises à jour cruciales en matière de confidentialité et de sécurité. Il s'agit notamment de la protection contre le suivi des liens et de la protection avancée contre le suivi et la prise d'empreintes digitales. Ces fonctionnalités, conçues pour renforcer la confidentialité des utilisateurs, ont jeté par inadvertance une ombre sur le monde du suivi numérique.

Implications pour Google Tag Manager (GTM)

L'une des principales implications d'iOS 17 sur GTM est la restriction imposée lorsque les utilisateurs passent en mode de navigation privée ou activent la protection avancée contre le pistage. Cela entraîne le blocage de Google Tag Manager, affectant le chargement des balises analytiques, publicitaires et autres balises de suivi cruciales. Les conséquences de cette limitation se répercutent sur l'ensemble des prises de décisions fondées sur les données pour les entreprises.

Limitation du suivi dans iOS 17

Grâce aux mesures de confidentialité strictes d'iOS 17, le suivi est considérablement réduit. Les entreprises qui font confiance à GTM pour la collecte complète de données sont désormais confrontées à une réduction substantielle de la quantité de données disponibles dans Google Analytics. Cela représente un formidable défi pour les spécialistes du marketing habitués à exploiter de riches ensembles de données pour la prise de décisions stratégiques et l'optimisation des campagnes.

Actuellement, l'impact du suivi est limité. Safari dispose d'un 25 % de l'utilisation mondiale des navigateurs, et environ 15 % de ces sessions impliquent une navigation privée. Avec l'introduction d'iOS 17, le suivi sera bloqué pendant environ 4 % des utilisateurs. Compte tenu de l'historique d'Apple en matière de mise en œuvre des mises à jour de la prévention intelligente du suivi, il est à craindre que ce paramètre ne devienne le paramètre par défaut pour tous les navigateurs Safari dans les prochaines versions. Si GTM ne pouvait pas fonctionner sur 25 % des navigateurs, cela diminuerait considérablement ses avantages.

Recommandations : installation directe ou GTM

À la lumière de ces développements, un changement de paradigme est en cours dans l'approche recommandée pour la mise en œuvre de scripts de suivi et d'analyse. L'installation directe, par opposition à l'utilisation du GTM, apparaît comme une option plus viable. Bien que GTM ait été une solution pratique et efficace pour gérer plusieurs balises en un seul endroit, les limites imposées par iOS 17 nécessitent une réévaluation de cette approche.

Alors que le paysage numérique continue d'évoluer, l'adaptabilité devient primordiale. Les implications d'iOS 17 sur Google Tag Manager soulignent l'importance de rester informé et agile face aux avancées technologiques. Les entreprises doivent réévaluer leurs stratégies de suivi, explorer des solutions alternatives et être prêtes à évoluer dans la quête d'un succès axé sur les données dans l'ère post-iOS 17.

Frequently Asked Qustions

No. Virtual try-on adds a visualization layer on top of a product; it doesn't replace accurate product data or existing imagery. In a quality-checked pipeline, the brand's existing product photo is actually the foundation the result is built from.

It places the brand's real 2D catalog photo of the item onto a hand, wrist, or ear from a reference photo, rather than generating a new image of the product from scratch. The item's proportions and details come from the actual product photo; the AI handles scale, angle, and blending onto the shopper's photo. This is different from older try-on technology, which mapped a manually built 3D or 2D asset onto the shopper using fixed geometric rules, and different from generic AI image generators, which typically synthesize the product rather than place a real photo of it.

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