Google usa la modelización para estimar los eventos clave online que no se pueden observar directamente. La modelización permite realizar atribuciones de forma precisa sin necesidad de identificar a los usuarios (por ejemplo, cuando estos cambian de dispositivo o por motivos de privacidad o limitaciones técnicas). Si incluye los eventos clave modelizados, Google podrá ofrecerle informes más precisos, optimizar las campañas publicitarias y mejorar la puja automática.
Cómo funcionan los eventos clave modelizados
Los modelos de Google buscan tendencias coincidentes entre los eventos clave que se han observado directamente y los que no. Por ejemplo, si los eventos clave atribuidos de un navegador son parecidos a los eventos clave no atribuidos de otro navegador, el modelo de aprendizaje automático predice una atribución general. A partir de esta predicción, los eventos clave se agregan para incluir tanto los eventos clave modelizados como los observados.
Enfoque de Google relativo a la modelización de eventos clave
Comprobar la precisión y comunicar los cambios
La validación por división del conjunto de datos, que es una práctica recomendada del aprendizaje automático, permite que los modelos de Google sigan siendo precisos. Los eventos clave modelizados se comparan con los observados que se excluyeron en el proceso de validación, y la información que se extrae se utiliza para afinar los modelos. Google comunica los cambios que podrían tener mayor repercusión en los datos.
Mantener registros minuciosos
Los eventos clave modelizados solo se incluyen cuando se tiene la certeza de que son de calidad. Si no hay suficiente tráfico como para proporcionar datos al modelo, no se muestran los eventos clave modelizados (o, en el caso de Google Analytics, se atribuyen al canal "Directo"). Mediante este enfoque, Google compensa la pérdida de observabilidad y, además, evita que se hagan predicciones demasiado optimistas.
Adaptarse a su negocio
El algoritmo de modelización más general de Google se aplica de forma independiente para reflejar el comportamiento de su empresa y de sus clientes.
No identificar usuarios específicos
Google no permite que se identifiquen usuarios concretos mediante IDs de huella digital u otros métodos. En vez de eso, agrega datos (como el historial de tasas de eventos clave, el tipo de dispositivo, la hora del día o la información geográfica) para predecir la probabilidad de que se produzcan eventos clave.
Eventos clave modelizados en propiedades de Google Analytics 4
Su propiedad de Google Analytics 4 empezó a incluir eventos clave modelizados de canales de pago y orgánicos aproximadamente a finales de julio del 2021. Esto no influye en los datos anteriores a esa fecha.
Los informes principales (como Eventos, Eventos clave y Atribución) y las exploraciones, en los que puede seleccionar dimensiones relativas a eventos, incluirán datos modelizados. Estos informes atribuyen automáticamente los eventos clave a los distintos canales según una combinación de datos observados, donde los haya, y de datos modelizados, donde sea necesario.
Ejemplos de modelización de eventos clave
- En los navegadores que no permiten que los eventos clave se midan con cookies de terceros, estos se modelizan según el tráfico de su sitio web.
- En los navegadores que limitan el tiempo que tienen las cookies propias para recoger datos, también se modelizan los eventos clave cuando se ha superado ese tiempo.
- En algunos países se exige que se solicite el consentimiento de los usuarios para utilizar cookies con fines publicitarios. Cuando los anunciantes usan el modo de consentimiento y los usuarios no dan su permiso, los eventos clave se modelizan.
- La política de transparencia en el rastreo de aplicaciones (App Tracking Transparency, ATT) de Apple obliga a los desarrolladores a solicitar permiso para utilizar determinada información de otros sitios web y aplicaciones. Google no utilizará información que entre en el ámbito de la política de ATT (como el identificador de anunciantes, o IDFA). Por eso, se modelizarán aquellos eventos clave que se originen a partir de anuncios cuyo tráfico se rija por la política de ATT.
- Cuando tanto la interacción con el anuncio como el evento clave tienen lugar en dispositivos diferentes, puede que los eventos clave se modelicen.
- La modelización de eventos clave abarca tanto los eventos basados en clics como las visualizaciones interesadas en YouTube. Así, se facilita la atribución de eventos clave tras visualizaciones interesadas.
- Se modelizarán todas las conversiones de Google Ads que se creen a partir de eventos clave de Google Analytics.