Quan implementeu un bàner de consentiment per al vostre lloc web o aplicació, Analytics no obté les dades dels usuaris que rebutgen el consentiment. La modelització conductual per al mode de consentiment utilitza l'aprenentatge automàtic per modelitzar el comportament dels usuaris que rebutgen les galetes d'Analytics en funció del comportament d'usuaris similars que accepten les galetes d'Analytics. Les dades modelitzades us permeten obtenir estadístiques útils dels informes d'Analytics i respectar, alhora, la privadesa dels usuaris.
Per exemple, la modelització conductual estima les dades en funció de mètriques d'usuari i de sessió (com ara els usuaris actius diaris i el percentatge de conversió) que és possible que no es puguin observar quan identificadors com els de galetes o d'usuari no estiguin totalment disponibles. La modelització conductual us ajuda a respondre a preguntes importants com ara:
- Quants usuaris actius diaris tinc?
- Quants usuaris nous he adquirit a la darrera campanya?
- Quin és el recorregut de l'usuari des que arriba al meu lloc web fins que realment fa una compra?
- Quants dels visitants del meu lloc web estan establerts a Alemanya vs. al Regne Unit?
- Quina és la diferència de comportament entre els usuaris que visiten el lloc web des d'un mòbil o des d'un ordinador?
Dades modelitzades vs. dades observades
Quan els usuaris visiten el vostre lloc web i donen el seu consentiment per a les galetes d'Analytics o quan no desactiven la personalització mitjançant l'identificador de publicitat a la configuració d'Android, Analytics associa el comportament dels usuaris a diversos identificadors per proporcionar continuïtat al mesurament. Ens referim a aquest tipus de dades com a dades observables perquè provenen d'usuaris que han donat permís a Analytics per observar el seu comportament.
Quan els usuaris no donen el seu consentiment, els esdeveniments no s'associen a un identificador d'usuari persistent. Per exemple, si Analytics recull 10 esdeveniments de visualització de pàgina, no pot observar ni registrar si es tracta de 10 usuaris o d'1 usuari. En canvi, Analytics aplica l'aprenentatge automàtic per estimar el comportament d'aquests usuaris en funció del comportament d'usuaris similars que accepten les galetes d'Analytics o identificadors d'aplicacions equivalents.
Les dades d'entrenament que s'utilitzen per a la modelització es basen en les dades d'usuari observades provinents de la propietat en què està activada la modelització.
Enfocament de Google sobre la modelització conductual
L'enfocament de modelització conductual de Google aplica les següents pràctiques recomanades d'aprenentatge automàtic.
Comprovar la precisió i comunicar els canvis
La validació amb dades de reserva manté la precisió dels models de Google. Les dades d'usuari estimades es comparen amb una part de les dades d'usuari observades que s'han reservat a l'hora d'entrenar el model i la informació s'utilitza per ajustar els models. Google comunicarà els canvis que poden tenir un gran impacte en les vostres dades.
Mantenir informes rigorosos
La modelització conductual només s'inclou quan es té una certesa alta que els models són de qualitat. Per exemple, si no hi ha prou trànsit amb consentiment per informar el model, els esdeveniments activats pels usuaris que rebutgen el consentiment no es registren. Això ajuda a garantir la precisió de les dades.
Personalitzar per a l'empresa
L'algoritme de modelització més general de Google s'aplica de manera independent per reflectir el comportament únic de la vostra empresa i dels vostres clients.
Requisits previs
Com que el model s'entrena amb les dades observades de la propietat de Google Analytics 4, la vostra propietat ha de tenir prou dades per entrenar el model. A fi de ser apta per a la modelització conductual, la propietat ha de complir els criteris següents:
- El mode de consentiment ha d'estar activat en totes les pàgines dels vostres llocs web o en totes les pantalles de les vostres aplicacions.
- El mode de consentiment per a pàgines web ha d'estar implementat de tal manera que les etiquetes es carreguin abans que es mostri el quadre de diàleg de consentiment i les etiquetes de Google es carreguin en tots els casos, no només si l'usuari dona el seu consentiment (implementació avançada).
- La propietat ha de recollir com a mínim 1.000 esdeveniments al dia amb analytics_storage='denied' durant almenys 7 dies.
- La propietat ha de tenir almenys 1.000 usuaris diaris que enviïn esdeveniments amb analytics_storage='granted' durant almenys 7 dels 28 darrers dies.
- Poden passar més de 7 dies fins que s'assoleixi el llindar de dades durant aquests 28 dies per entrenar correctament el model. Tanmateix, és possible que no n'hi hagi prou amb les dades addicionals perquè Analytics entreni el model.
La modelització conductual comença a partir de la data en què una determinada propietat esdevé apta.
En el cas molt poc probable que una propietat ja no compleixi els requisits previs de la modelització conductual després d'haver-los complert anteriorment, les dades estimades deixaran d'estar disponibles. Si més endavant la propietat torna a complir els requisits previs, les dades estimades estaran novament disponibles. Les dades estimades estaran disponibles només a partir de la data en què la propietat hagi tornat a ser apta.
Mostrar o amagar les dades modelitzades als informes
Per veure les dades modelitzades als informes, trieu Combinat com a identitat per als informes. Heu de ser administrador per controlar aquesta opció de configuració:
- A Administració, a Visualització de dades, feu clic a Identitat per als informes.
- Seleccioneu Combinat.
- Feu clic a Desa.
Per deixar de veure les dades modelitzades, seleccioneu una altra opció. L'opció que trieu no afecta la recollida ni el tractament de les dades. Podeu canviar d'una opció a l'altra sempre que vulgueu sense que això afecti les dades de manera permanent. Obteniu més informació sobre la identitat per als informes.
Com es mostra la modelització conductual a Google Analytics
Analytics integra perfectament les dades modelitzades i les dades observades als informes. Quan Analytics inclogui dades modelitzades, probablement veureu diferències en comparació amb els informes que només inclouen dades observades (p. ex., recomptes d'usuaris més alts en informes que inclouen dades modelitzades).
Utilitzeu la icona de qualitat de les dades (que es mostra més avall) per veure quan s'integren les dades modelitzades.
La taula següent resumeix els missatges que podríeu veure a través de la icona.
| Estat de la icona de qualitat de les dades | Descripció |
|---|---|
| S'inclouen les dades d'usuari estimades | Des del dia [data d'efecte de la modelització], Analytics fa estimacions de dades que falten a causa de factors com ara el consentiment de galetes. |
| S'inclouen les dades d'usuari estimades |
Des del dia [data d'efecte de la modelització], Analytics fa estimacions de totes les dades possibles que falten a causa de factors com ara el consentiment de galetes. |
| S'inclouen les dades d'usuari estimades |
Des del dia [data d'efecte de la modelització], Analytics fa estimacions de dades que falten a causa de factors com ara el consentiment de galetes. * És possible que les dades estimades d'ahir encara no estiguin disponibles. |
| S'exclouen les dades d'usuari estimades | L'opció de configuració d'identitat per als informes de la vostra propietat no permet que Analytics faci estimacions de dades que falten a causa de factors com ara el consentiment de galetes. Tret que utilitzeu l'opció de configuració combinat, els informes només inclouen les dades disponibles d'usuaris que han consentit l'ús d'identificadors. |
| Dades d'usuari estimades no disponibles | L'interval de dates seleccionat és anterior a la data en què aquesta propietat va començar a ser apta per a les dades estimades. |
| Dades d'usuari estimades no disponibles | Aquest informe inclou dades de retenció o un segment que conté una seqüència. Per tant, no inclou dades estimades. |
| Dades d'usuari estimades no disponibles | La vostra propietat no compleix els criteris d'idoneïtat per utilitzar dades estimades. |
Algunes pàgines de la interfície d'Analytics també mostraran un bàner amb informació sobre l'estat de la modelització.
La taula següent resumeix els missatges que podeu veure a través d'un bàner.
| Missatge del bàner | Ubicació del bàner |
|---|---|
| La majoria de plantilles només inclouen dades d'usuaris que han consentit l'ús d'identificadors, excepte les plantilles de format lliure i de superposició de segments, que sí que inclouen dades d'usuaris estimats. | Pàgina d'inici d'Exploracions |
| Si una exploració té un segment amb una seqüència, només mostrarà dades d'usuaris que hagin consentit l'ús d'identificadors. | Pàgina de detalls de l'exploració |
| Aquest [informe/exploració/públic] només inclou dades d'usuaris que han consentit l'ús d'identificadors. | Pàgina de detalls de l'exploració |
| Si aquest segment inclou una seqüència, només mostrarà dades d'usuaris que hagin consentit l'ús d'identificadors. | Creador de segments |
Modelització en exploracions
La modelització no s'aplica de la mateixa manera a les exploracions del camí i de l'embut de conversió que als informes. Als informes, la modelització s'aplica a mètriques com ara els recomptes d'usuaris, de sessions i d'usuaris nous. Tanmateix, la modelització no s'aplica als recomptes d'esdeveniments, com ara page_view, first_visit i session_start. Si els usuaris no donen el seu consentiment perquè Analytics els associï un identificador persistent d'usuari, Analytics no pot detectar si els esdeveniments són una acció del mateix usuari. Això genera un nombre més alt d'esdeveniments first_visit i session_start per a aquests usuaris, perquè l'esdeveniment s'envia cada vegada que carreguen una pàgina.
En canvi, a l'exploració del camí o de l'embut de conversió, la modelització s'aplica als esdeveniments first_visit i session_start. Si els usuaris no donen el seu consentiment perquè Analytics els associï un identificador d'usuari persistent, Analytics fa una estimació del nombre real d'esdeveniments first_visit i session_start. Per tant, el recompte d'esdeveniments first_visit i session_start és més baix a les exploracions del camí i de l'embut de conversió que als informes.
Funcions no admeses
Les funcions següents no admeten l'ús de dades de comportament modelitzades:
- Públics
- Explorador d'usuaris i exploracions de cohort i de temps de vida de l'usuari
- Segments amb una seqüència.
- Informes de retenció.
- Mètriques predictives.
- Exportació de dades (p. ex., BigQuery Export)
