Google menggunakan pemodelan untuk memperkirakan konversi online yang tidak dapat langsung diamati. Pemodelan memungkinkan atribusi konversi yang akurat tanpa mengidentifikasi pengguna (misalnya, karena privasi pengguna, batasan teknis, atau saat pengguna beralih antarperangkat). Dengan konversi sesuai model, Google dapat memberikan pelaporan yang lebih akurat, mengoptimalkan kampanye iklan, dan meningkatkan bidding otomatis.
Cara kerja konversi sesuai model
Model Google mencari tren di antara konversi yang langsung diamati dan yang tidak diamati. Misalnya jika konversi yang diatribusikan di satu browser serupa dengan konversi yang tidak diatribusikan dari browser lain, model machine learning akan memprediksi atribusi secara keseluruhan. Berdasarkan prediksi ini, konversi kemudian digabungkan untuk menyertakan konversi sesuai model dan konversi yang diamati.
Pendekatan pemodelan konversi Google
Memeriksa akurasi dan memberitahukan perubahan
Validasi holdback (praktik terbaik machine learning) mempertahankan akurasi model Google. Konversi sesuai model dibandingkan dengan konversi yang diamati dan ditangguhkan, lalu informasi tersebut digunakan untuk menyesuaikan model tersebut. Google akan memberitahukan perubahan yang mungkin memiliki dampak besar terhadap data Anda.
Mempertahankan pelaporan yang ketat
Konversi sesuai model hanya disertakan jika ada keyakinan tinggi terhadap kualitasnya. Jika traffic tidak cukup untuk memberikan data yang lebih lengkap bagi model, konversi sesuai model tidak akan dilaporkan (atau, dalam kasus Google Analytics, diatribusikan ke saluran "Langsung"). Dengan pendekatan ini, Google dapat memulihkan kemampuan observasi yang hilang sekaligus juga menghindari prediksi yang berlebihan.
Melakukan penyesuaian untuk bisnis Anda
Algoritma pemodelan Google yang lebih umum diterapkan secara terpisah untuk mencerminkan perilaku pelanggan dan bisnis unik Anda.
Tidak mengidentifikasi masing-masing pengguna
Google tidak mengizinkan ID sidik jari atau upaya lainnya untuk mengidentifikasi masing-masing pengguna. Sebagai gantinya, Google menggabungkan data (seperti rasio konversi historis, jenis perangkat, waktu, geografis, dll.) untuk memprediksi kemungkinan konversi.
Konversi sesuai model di properti Google Analytics 4
Properti Google Analytics 4 Anda mulai menyertakan konversi sesuai model saluran berbayar dan organik sekitar akhir Juli 2021. Data dari sebelum tanggal tersebut tidak akan terpengaruh.
Laporan inti (seperti laporan Peristiwa, Konversi, dan Atribusi) dan Eksplorasi tempat Anda dapat memilih dimensi cakupan peristiwa akan menyertakan data sesuai model. Laporan tersebut otomatis mengatribusikan peristiwa konversi di seluruh saluran berdasarkan perpaduan data yang diamati jika memungkinkan dan data sesuai model jika diperlukan.
Contoh pemodelan konversi
- Konversi yang terjadi pada browser yang tidak mengizinkan pengukuran konversi dengan cookie pihak ketiga akan menjalani pemodelan konversi berdasarkan traffic situs Anda.
- Konversi yang terjadi pada browser yang membatasi jangka waktu untuk cookie pihak pertama akan menjalani pemodelan konversi (di luar jangka waktu).
- Beberapa negara mewajibkan adanya izin penggunaan cookie dari pengguna untuk aktivitas periklanan. Jika pengiklan menggunakan mode izin, konversi akan menjalani pemodelan untuk pengguna yang tidak memberikan izin.
- Kebijakan App Tracking Transparency (ATT) Apple mewajibkan developer untuk mendapatkan izin pengguna dalam menggunakan informasi tertentu dari aplikasi dan situs lain. Google tidak akan menggunakan informasi (seperti IDFA) yang termasuk dalam kebijakan ATT. Konversi yang iklannya berasal dari traffic yang terpengaruh ATT akan menjalani pemodelan.
- Saat konversi dan interaksi iklan terjadi di perangkat yang berbeda, konversi dapat menjalani pemodelan.
- Pemodelan konversi mencakup peristiwa berbasis klik dan penayangan tak dilewati untuk YouTube, guna membantu mengatribusikan konversi penayangan tak dilewati (EVC).
- Setiap konversi yang diimpor ke Google Ads dari properti Google Analytics 4 tertaut akan menyertakan pemodelan.