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[GA4] अनुमानित मुख्य इवेंट के बारे में जानकारी

Google, ऐसे ऑनलाइन मुख्य इवेंट का अनुमान लगाने के लिए मॉडलिंग का इस्तेमाल करता है जिन्हें सीधे तौर पर मॉनिटर नहीं किया जा सकता. मॉडलिंग से, उपयोगकर्ताओं की पहचान किए बिना सटीक एट्रिब्यूशन की जानकारी मिलती है. पहचान ज़ाहिर न होने के पीछे कई वजहें हो सकती है. जैसे, उपयोगकर्ता की निजता, तकनीकी सीमाएं या उपयोगकर्ताओं का किसी एक डिवाइस से दूसरे पर स्विच करना. अनुमानित मुख्य इवेंट का इस्तेमाल करके, Google ज़्यादा सटीक रिपोर्टिंग कर सकता है, विज्ञापन कैंपेन ऑप्टिमाइज़ कर सकता है, और ऑटोमेटेड बिडिंग की सुविधा को बेहतर बना सकता है.

Google Analytics रिपोर्ट देखते समय, ध्यान रखें कि हर चैनल के लिए एट्रिब्यूट किया गया कन्वर्ज़न डेटा, कन्वर्ज़न रिकॉर्ड होने के बाद भी 12 दिनों तक अपडेट किया जा सकता है. इसकी वजह यह है कि Analytics उस डेटा को प्रोसेस कर रहा है और उसका इस्तेमाल, मॉडल ट्रेनिंग के लिए कर रहा है. ज़्यादा सटीक जानकारी के लिए, पिछले हफ़्ते के बाद की या उससे पहले की तारीख की कोई सीमा चुनें.

अनुमानित मुख्य इवेंट के काम करने का तरीका

Google के मॉडल, सीधे तौर पर मॉनिटर किए गए और मॉनिटर नहीं किए गए मुख्य इवेंट के बीच के रुझानों का पता लगाते हैं. उदाहरण के लिए, अगर एक ब्राउज़र पर एट्रिब्यूट किए गए मुख्य इवेंट, किसी दूसरे ब्राउज़र पर एट्रिब्यूट नहीं किए गए मुख्य इवेंट की तरह हैं, तो मशीन लर्निंग मॉडल पूरे एट्रिब्यूशन का अनुमान लगाता है. इस अनुमान के आधार पर, मुख्य इवेंट को एग्रीगेट करके मॉनिटर किए गए और अनुमानित, दोनों तरह के मुख्य इवेंट शामिल किए जाते हैं.

मुख्य इवेंट को मॉडल करने का Google का तरीका

सटीक होने की जांच करना और बदलावों के बारे में बताना

होल्डबैक वैलिडेशन, मशीन लर्निंग के सबसे सही तरीकों में से एक है. यह Google के मॉडल को सटीक बनाए रखता है. मॉडल किए गए मुख्य इवेंट की तुलना, मॉनिटर किए गए उन मुख्य इवेंट से की जाती है जिन्हें रोककर रखा जाता है. इससे मिली जानकारी का इस्तेमाल, मॉडल को ट्यून करने के लिए किया जाता है. Google उन बदलावों के बारे में बताएगा जिनका आपके डेटा पर काफ़ी असर हो सकता है.

सटीक रिपोर्टिंग जारी रखना

मॉडल किए गए मुख्य इवेंट सिर्फ़ तब शामिल किए जाते हैं, जब क्वालिटी बहुत भरोसेमंद हो. अगर मॉडल में डेटा फ़ीड करने के लिए ज़रूरत के मुताबिक ट्रैफ़िक नहीं है, तो मॉडल किए गए मुख्य इवेंट की रिपोर्टिंग नहीं की जाती. इसके अलावा, Google Analytics के मामले में, मॉडल किए गए मुख्य इवेंट "डायरेक्ट" चैनल को एट्रिब्यूट किए जाते हैं. इस तरीके का इस्तेमाल करके Google, जांचने की क्षमता में हुए नुकसान की भरपाई करता है और ज़रूरी और सटीक अनुमान लगाता है.

आपके कारोबार के हिसाब से मॉडल बनाना

आपके कारोबार और ग्राहक के व्यवहार को दिखाने के लिए, Google का जनरल मॉडलिंग एल्गोरिदम अलग से लागू किया जाता है.

अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की पहचान न करना

Google, फ़िंगरप्रिंट आईडी की अनुमति नहीं देता. साथ ही, अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की पहचान करने के किसी और तरीके को भी स्वीकार नहीं करता. इसके बजाय Google, मुख्य इवेंट की संभावना का अनुमान लगाने के लिए डेटा इकट्ठा करता है. जैसे, मुख्य इवेंट की पुरानी दर, डिवाइस का टाइप, समय, भौगोलिक स्थिति वगैरह से जुड़ी जानकारी.

Google Analytics 4 प्रॉपर्टी में मॉडल किए गए मुख्य इवेंट

आपकी Google Analytics 4 प्रॉपर्टी में जुलाई 2021 के आखिर से, पेड और ऑर्गैनिक चैनल के अनुमानित मुख्य इवेंट शामिल हो रहे हैं. इससे पहले के डेटा पर इसका कोई असर नहीं पड़ा है.

मुख्य रिपोर्ट (जैसे कि इवेंट, मुख्य इवेंट, और एट्रिब्यूशन रिपोर्ट) और एक्सप्लोरेशन (विश्लेषण के तरीके) में इवेंट के स्कोप वाले डाइमेंशन को चुना जा सकता है. इनमें मॉडल किया गया डेटा शामिल होगा. ये रिपोर्ट, मुख्य इवेंट को चैनलों में अपने-आप एट्रिब्यूट कर देती हैं. ज़रूरत के हिसाब से, मॉनिटर किए गए और मॉडल किए गए डेटा के आधार पर ऐसा किया जाता है.

Search Ads 360 में, अनुमानित मुख्य इवेंट को एक्सपोर्ट करना

Google Analytics से Search Ads 360 में एक्सपोर्ट किए गए कन्वर्ज़न में, अनुमानित मुख्य इवेंट शामिल होते हैं. यह एक्सपोर्ट किए गए उन मुख्य इवेंट पर लागू होता है जो Google Analytics के लास्ट क्लिक और डेटा-ड्रिवन एट्रिब्यूशन मॉडल का इस्तेमाल करते हैं.

SA360 से एट्रिब्यूट किए गए मॉडल किए गए मुख्य इवेंट, Google Analytics में इवेंट के स्कोप वाले क्रॉस-चैनल और SA360 से जुड़ी रिपोर्टिंग में शामिल होते हैं. अनुमानित मुख्य इवेंट शामिल करने से, Google Analytics में इवेंट के स्कोप वाली Search Ads 360 रिपोर्टिंग और SA360 की Analytics से इंपोर्ट किए गए कन्वर्ज़न की रिपोर्टिंग के बीच अंतर कम हो जाता है. इससे Search Ads 360 को बिड ऑप्टिमाइज़ेशन में इस्तेमाल करने के लिए, ज़्यादा सटीक मुख्य इवेंट एट्रिब्यूशन की सुविधा भी मिलती है.

मुख्य इवेंट की मॉडलिंग के उदाहरण

  • मुख्य इवेंट को तीसरे पक्ष की कुकी के साथ मेज़र करने की अनुमति न देने वाले ब्राउज़र में, आपकी वेबसाइट के ट्रैफ़िक के आधार पर मुख्य इवेंट मॉडल किए जाएंगे.
  • पहले-पक्ष की कुकी के लिए, टाइम विंडो को सीमित करने वाले ब्राउज़र में मॉडल किए गए मुख्य इवेंट (विंडो के अलावा) मौजूद होंगे.
  • कुछ देशों में, विज्ञापन गतिविधियों के लिए कुकी का इस्तेमाल करने की सहमति लेना ज़रूरी है. जब विज्ञापन देने वाले लोग या कंपनियां सहमति मोड का इस्तेमाल करती हैं, तब सहमति न देने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए मुख्य इवेंट का अनुमान लगाया जाता है.
  • Apple की App Tracking Transparency (ATT) नीति के मुताबिक, यह ज़रूरी है कि डेवलपर दूसरे ऐप्लिकेशन और वेबसाइटों की खास तरह की जानकारी का इस्तेमाल करने की अनुमति लें. Google ऐसी जानकारी (जैसे, आईडीएफ़ए) का इस्तेमाल नहीं करेगा जो ATT नीति के दायरे में आती है. ऐसे मुख्य इवेंट मॉडल किए जाते हैं जिनके विज्ञापन ATT के असर वाले ट्रैफ़िक पर दिखते हैं.
  • जब विज्ञापन इंटरैक्शन और मुख्य इवेंट अलग-अलग डिवाइस पर होते हैं, तो मुख्य इवेंट मॉडल किए जा सकते हैं.
  • मॉडल किए गए मुख्य इवेंट में, YouTube के लिए क्लिक-आधारित इवेंट और जुड़ाव वाले व्यू, दोनों को कवर किया जाता है. इससे, जुड़ाव वाले व्यू के मुख्य इवेंट के लिए एट्रिब्यूशन में मदद मिलती है.
  • Google Analytics के मुख्य इवेंट के आधार पर बनाए गए Google Ads कन्वर्ज़न को मॉडल किया जाएगा.

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