Компании часто принимают стратегические решения в зависимости от того, где находятся их клиенты. Независимо от того, идет ли речь о настройке кампаний, запуске локализованного опыта, сегментировании аудитории или атрибуции конверсий, местоположение считается надежным источником данных. Однако как для B2B, так и для B2C маркетологов большинство данные о местоположении инструменты аналитики, рекламные платформы и обогащение CRM основаны на хрупких предположениях.

Большинство устройств не сообщают, где на самом деле находится пользователь. является— они сообщают, где установлено соединение или где находится сетевой узел. В результате получаются сигналы местоположения, которые можно отключать по блокам, милям или целым регионам, даже если пользователь явно предоставляет разрешение.

У меня дома есть оптоволоконная связь, которой я пользуюсь уже около десяти лет. Я ищу свой IP-адрес и его зарегистрированное местоположение. Это место находится в 11 минутах… 4,2 мили, пересекает главную автомагистраль и имеет другой почтовый индекс. Если бы я был бизнесом, который сегментировал трафик на основе посетителей в моем почтовом индексе или в пределах 5 минут езды, я бы не фигурировал в их таргетинге. И я исключение. Большинство компаний найдут своих посетителей в других городах или даже штатах.

Данные о местоположении браузера по своей сути ненадежны.

IP-адреса получаются из реестров, в которых интернет-провайдеры сообщают о своих сетевых блоках: когда интернет-провайдер получает диапазон IP-адресов, он регистрирует этот блок в региональном интернет-реестре (например, ARIN, RIPE, APNIC) с указанием адреса предприятия интернет-провайдера или средства маршрутизации (а не фактического местоположения конечного пользователя), используемого сторонними базами данных геолокации. физический точка для всего диапазона.

Если пользователь не использует смартфон с поддержкой GPS в мобильном приложении, местоположение почти всегда по умолчанию определяется геолокацией на основе IP. Этот метод связывает IP-адрес с физическим местоположением, но это местоположение обычно связано с инфраструктурой интернет-провайдера, а не с человеком.

В результате жилые оптоволоконные и кабельные сети могут располагаться на ближайшем крупном объекте маршрутизации, который может находиться совершенно в другом городе. В офисных сетях общие корпоративные шлюзы могут поместить сотни или тысячи сотрудников не в то место. При сельской или спутниковой связи расхождение может вырасти до сотен миль. Маркетологи, читающие аналитические панели, часто предполагают, что видят истинные географические закономерности, не осознавая, что сигналы исходят от оборудования маршрутизации, а не от реальных клиентов.

Как разные типы связей искажают местоположение

Каждый метод доступа по-разному меняет точность, и понимание этих различий имеет решающее значение для интерпретации географических данных.

• Мобильный GPS: Золотой стандарт, с точностью до метра при наличии разрешения. Такое редко случается за пределами мобильных приложений.
• Триангуляция вышки сотовой связи: Выпадает, если GPS недоступен; точность варьируется от относительно близкого расстояния в городских районах до многих миль в пригородных или сельских районах.
• Геолокация Wi-Fi: Сопоставляет точки доступа с известными базами данных, но быстро теряет точность при перемещении сетей, изменении названий или отсутствии картографических данных.
• Кабельное и оптоволоконное широкополосное соединение: Как правило, в списке указываются центры поставщиков услуг, а не жилые дома или офисы. Пользователи могут находиться в соседнем городе или за несколько городов от него.
• Деловые сети: Корпоративная маршрутизация может разрушить огромные физические следы одним обманным способом расположениезапутанная сегментация B2B и отчетность по территориям.
• Спутниковая и сельская беспроводная сеть: Часто одни из самых неточных из-за централизованных точек восходящей связи, которые могут поместить пользователей в совершенно неправильные географические регионы.
• Инструменты VPN и конфиденциальности: Регулярно размещайте пользователей в разных городах или странах, даже если они находятся поблизости, что делает предположения на основе местоположения практически бесполезными.

Эти различия затрагивают как отдельных потребителей, просматривающих веб-сайты, так и все организации B2B, получающие доступ к платформам из централизованных сетей.

Как виртуальные устройства и спуфинг манипулируют местоположением

Растущей и недостаточно изученной проблемой является использование виртуальных мобильных устройств — программно-определяемых смартфонов, которые имитируют GPS, меняют IP-адреса и даже имитируют физические движения. Первоначально разработанные для тестирования приложений, эти инструменты можно использовать для создания фальшивых моделей взаимодействия. Они могут ходить через кварталы посещение в витринах магазинов или зарегистрироваться вокруг города.

Он позволяет манипулировать системами, основанными на местоположении, такими как бизнес-профили Google (GBP), инструментами анализа пешеходного трафика, таргетингом рекламы на основе близости и сигналами SEO. Поскольку многие платформы доверяют любым координатам, подобным GPS, без проверки реальной близости, надуманные действия могут испортить наборы данных и исказить конкурентную информацию.

Местоположение вашего клиента может сильно отличаться от реальности.

Даже без подделки физическое местоположение, широта и долгота большинства пользователей редко совпадают с сообщаемыми. Человек может работать из дома на окраине города, в то время как его данные, похоже, были получены из центра города. Сельскому покупателю может показаться, что он находится в совершенно другом округе. B2B-покупатель, работающий в филиале, может быть отмечен как штаб-квартира компании. Ориентирован на конфиденциальность VPN пользователи, они думают расположение может находиться в другом штате или даже стране. Каждая аналитическая система, отображающая местоположение пользователя, отражает эти нарушения.

Недостающий жетон на 5 долларов, который может решить все проблемы

Сегодняшние GPS-чипы дешевы — их стоимость выражается однозначными цифрами, — но большинство ноутбуков, настольных компьютеров и подключенных домашних устройств по-прежнему используют устаревшие методы определения местоположения. Вопреки мнению защитников конфиденциальности, включение GPS на все устройства не означает возможность наблюдения. Речь идет о том, чтобы предоставить потребителям возможность получить наиболее актуальный опыт, когда они решат дать разрешение.

Точное местоположение может улучшить все: от защиты от мошенничества и точности доставки до персонализации розничной торговли, одновременно давая предприятиям уверенность в том, что их географическое понимание имеет значение. Однако отрасль продолжает полагаться на косвенные данные и выводы, а не на прямые измерения.

Как Google Analytics определяет местоположение

Google Analytics использует многоуровневый подход к определению местоположения пользователя, и понимание этой механики объясняет, почему ее географические отчеты часто кажутся удивительно неточными.

Неизвестные пользователи (не авторизованы в Google)

Google Analytics почти полностью полагается на геолокацию IP. Он сопоставляет IP-адрес посетителя с коммерческой базой данных геолокации, которая указывает на возможности интернет-провайдера, а не на фактические адреса пользователей. Разрешения на определение местоположения, предоставленные браузером, не передаются в Google Analytics; он используется только самим сайтом во время сеанса. Потому что Аналитика не получает данные GPS из браузеров его отчеты показывают центры маршрутизации, а не фактическое положение пользователей.

Известные пользователи вошли в свою учетную запись Google:

Если пользователь вошел в Google на нескольких устройствах, компания может связать это действие с более широким пониманием личности этого человека. Однако Google Analytics не получает более полные данные о местоположении. Даже для зарегистрированных пользователей интерфейс Analytics по-прежнему показывает только IP-адрес. Google может самостоятельно определять более точное местоположение для рекламных систем, таких как Google Ads. Однако аналитический продукт не раскрывает координаты GPS между устройствами, данные мобильных приложений или известную историю местоположений пользователя.

Отслеживание нескольких устройств

Хотя Google может идентифицировать пользователя на разных устройствах, когда он входит в свою учетную запись, он по-прежнему не учитывает точность уровня GPS в отчетах Analytics. Вместо этого он объединяет сеансы, но при этом назначает местоположение точке входа в сеть каждого устройства. Мобильный сеанс с поддержкой GPS в приложении может быть точным, тогда как сеанс с ноутбуком в VPN или офисной сети может выглядеть так, будто происходит в далеком городе. Аналитика обрабатывает все как есть, без сопоставления.

В результате получаются обманчиво надежные отчеты о местоположении, которые часто отражают инфраструктуру больше, чем реальную географию.

Последствия для географической сегментации и стратегии

В маркетинговых операциях распространяются неточные геосигналы. Сегменты по городу или региону могут фактически группировать пользователей по центру маршрутизации их интернет-провайдера. Локальная кампания может оказаться неэффективной просто потому, что пользователи ошибочно относят ее к соседним городам. Анализ территории B2B становится запутанным, когда целые компании используют один шлюз на маршруте. Анализ розничного трафика становится ненадежным, когда поддельные устройства или ошибки триангуляции загрязняют наборы данных. Маркетологам как B2B, так и B2C местоположение следует рассматривать как направление, а не как точный показатель.

Двигайтесь вперед с более разумными ожиданиями

Цифровое местоположение по-прежнему будет иметь важное значение для аналитики и таргетинга, но только если оно будет интерпретироваться с соответствующим скептицизмом. Понимая ограничения геолокации IP, неточности сети, инструменты спуфинга и ограничения на уровне платформы, маркетологи могут избежать переоценки точности своих географических данных. До тех пор, пока устройства не примут универсальное оборудование для определения местоположения и пока аналитические системы не смогут подтвердить подлинность, сигналы местоположения следует считать приблизительными, а не истинными.