A estimativa de conversão com proteção da privacidade mostra as informações que faltam sobre a jornada do cliente.
Ela usa as conversões observadas para prever as não observadas sem identificar nenhum indivíduo.
| Conversões observadas | Conversões estimadas |
|---|---|
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Usa cookies e outros identificadores para vincular as interações com o anúncio e as conversões. |
Usa o aprendizado de máquina para relacionar as interações com o anúncio e as conversões, contabilizando os casos em que cookies e identificadores não estavam disponíveis. |
Quando as conversões estimadas são incluídas no relatório
As conversões estimadas só são incluídas no valor total quando há um alto nível de confiança de que seu anúncio resultou em conversões. Com esse rigor, conseguimos evitar a divulgação de informações desnecessárias nos relatórios. Nos casos em que não temos dados suficientes para fazer uma estimativa confiável, não fornecemos essa informação.
A validação de retenção (uma prática recomendada de aprendizado de máquina) mantém a precisão dos modelos do Google. A metodologia de estimativa é aplicada a um subconjunto de conversões observadas para entender a precisão do modelo em comparação com os resultados observados. Essas informações são usadas para ajustar os modelos.
O Google faz vários testes antes de implementar mudanças nas estimativas. Se detectarmos um impacto significativo nos seus dados, vamos comunicar você.
A estimativa de conversão funciona da seguinte maneira:
1. As interações com o anúncio são separadas em dois grupos
Um grupo inclui interações que têm um vínculo claro e observável com uma conversão. O outro inclui interações que não têm um vínculo claro e observável com uma conversão.
2. O grupo observado é dividido em subgrupos
As conversões observadas são divididas em subgrupos com base nas características compartilhadas, e as principais métricas são calculadas para cada um. Por exemplo, as conversões observadas de manhã na França têm uma determinada taxa de conversão, que pode ser diferente à noite.
3. O grupo não observado é dividido nesses mesmos subgrupos
Esses subgrupos são usados para classificar interações e conversões não observadas.
4. As interações e conversões não observadas são vinculadas
Usando as taxas de conversão conhecidas e outras características dos subgrupos observados, o aprendizado de máquina vincula interações com o anúncio e conversões não observadas, quando apropriado. As conversões estimadas e observadas são integradas aos dados de conversão para ajudar você a tomar melhores decisões sobre relatórios de desempenho de anúncios e informadas aos lances para oferecer uma visão imparcial da sua performance. Isso aprimora a otimização.
Na prática, os cálculos dos dados observados se baseiam em várias dimensões, incluindo local, hora e navegador. Eles são combinados com dados de APIs da plataforma, pesquisas e painéis de usuários para refinar ainda mais a estimativa.
Abordagem com foco na privacidade
O Google não permite o uso de técnicas de impressão digital ou outras formas de identificar usuários. Como alternativa, usamos dados agregados (como taxas de conversão históricas, tipo de dispositivo, horário do dia, localização geográfica etc.) para prever a probabilidade de usuários que visualizaram ou clicaram em um anúncio realizarem conversões.
Outros recursos
- Saiba mais sobre a estimativa de conversão e os dados de medição (em inglês).
- Assista ao vídeo Noções básicas da estimativa de conversão no Google Ads (em inglês).
- Saiba como a estimativa de conversão melhora seu marketing com novas fontes de dados de medição (em inglês).
- Assista ao vídeo Princípios da estimativa de conversão (em inglês).
