Modelování konverzí s ohledem na ochranu soukromí vyplňuje neznámá místa na cestě zákazníka.
Modelování konverzí používá zjištěné konverze k předvídání nezaznamenaných konverzí, aniž by bylo možné daného jednotlivce identifikovat.
| Pozorované konverze | Modelované konverze |
|---|---|
|
Používají soubory cookie a další identifikátory k propojení interakcí s reklamou a konverzí. |
Pomocí strojového učení přidružují interakce s reklamami a konverze v případech, kdy nebyly soubory cookie a identifikátory k dispozici. |
Kdy se modelované konverze zahrnují do přehledů
Modelované konverze jsou do celkového počtu konverzí zahrnuty pouze v případech, že existuje vysoká pravděpodobnost, že daná reklama povede ke konverzím. Toto opatření zajišťuje, aby se systém systematicky nenahlašoval nadměrně množství konverzí. Pokud nemáme dostatek dat, abychom mohli spolehlivě modelovat, modelování konverzí neposkytujeme.
Přesnost modelů Googlu zajišťuje tzv. zpětné ověření (doporučený postup strojového učení). Metodika modelování se používá na podmnožinu zaznamenaných konverzí, aby bylo možné porozumět přesnosti modelu porovnáním s pozorovanými výsledky. Tyto informace slouží k dalšímu vyladění modelů.
Než v modelech provedeme jakékoli změny, průběžně je ověřujeme v experimentech. Pokud zjistíme, že má určitá změna na vaše data významný vliv, informujeme vás o tom.
Modelování konverzí funguje takto:
1. Interakce s reklamou jsou rozděleny do dvou skupin.
Jedna skupina obsahuje interakce s reklamami, které mají jasný, sledovatelný odkaz na konverzi. Druhá skupina obsahuje interakce s reklamami, které jasný a sledovatelný odkaz na konverzi nemají.
2. Pozorovaná skupina je rozdělena do podskupin.
Pozorované konverze jsou rozděleny do podskupin podle společných charakteristik a pro každou z nich se počítají klíčové metriky. Konverze, které byly například zaznamenány ráno ve Francii, mají určitý konverzní poměr, který se ovšem večer může lišit.
3. Nepozorovaná skupina je uspořádána do stejných podskupin.
Tyto podskupiny slouží k uspořádání nepozorovaných interakcí s reklamami a konverzí.
4. Nepozorované interakce s reklamou a konverze jsou propojeny.
S využitím známých konverzních poměrů a dalších charakteristik z pozorovaných podskupin pak strojové učení ve vhodných případech propojuje nepozorované interakce s reklamou a konverze. Pozorované a modelované konverze jsou pak začleněny do údajů o konverzích, což vám pomůže při rozhodování o výkonu reklam a jejich použití ve formě cenových nabídek pro objektivní pohled na váš výkon. To vede k lepší optimalizaci.
V praxi jsou výpočty z pozorovaných dat založeny na různých dimenzích včetně polohy, času a prohlížeče. Za účelem dalšího zpřesňování modelování se dále kombinují s daty z rozhraní API platforem, průzkumů a uživatelských panelů.
Přístup zaměřený na ochranu soukromí
Google nepovoluje digitální otisky ani jiné pokusy o identifikaci jednotlivých uživatelů. Namísto toho předpokládá pravděpodobnost konverze uživatelů, kteří reklamu zhlédli nebo na ni klikli, na základě souhrnných dat (jako jsou historické konverzní poměry, typ zařízení, denní doba, geografické údaje a další).
Další zdroje
- Další informace o modelování konverzí a měření
- Podívejte se na základy modelování konverzí v Google Ads.
- Podívejte se, jak modelování konverzí vylepšuje váš marketing o nové zdroje dat pro měření.
- Podívejte se na principy modelování konverzí.
