[GA4] בניית מודל התנהגותי לסטטוס הסכמה

המאמר הזה מיועד לבעלי אתרים או אפליקציות שמשתמשים בבאנר בקשת הסכמה לשימוש בקובצי Cookie, בווידג'ט של בקשת הסכמה או בפתרון אחר לניהול הסכמת המשתמשים, ומודאגים בקשר להחמצה של נתונים ממשתמשים שמסרבים להביע הסכמה. 

כשמטמיעים באנר בקשת הסכמה באתר או באפליקציה, לא יופיעו ב-Analytics נתונים לגבי משתמשים שמסרבים להביע הסכמה. בבניית מודל התנהגותי לסטטוס הסכמה, המערכת משתמשת בלמידת מכונה כדי לבנות מודל של התנהגות המשתמשים שסירבו להביע הסכמה לשימוש בקובצי cookie של Analytics על סמך התנהגות של משתמשים דומים שהסכימו לשימוש בקובצי cookie. נתונים לפי מודל מאפשרים לקבל תובנות מועילות מהדוחות של Analytics בלי לפגוע בפרטיות המשתמשים.  

לדוגמה: הערכת הנתונים של בניית המודל ההתנהגותי מתבצעת על סמך מדדי משתמשים וסשנים, כמו משתמשים פעילים ביום (DAU) ושיעור המרה (CVR), שייתכן שהם לא מתועדים כאשר לא כל המזהים (כמו קובצי cookie או מזהי User-ID) זמינים. הנתונים האלה יכולים לעזור לכם לענות על שאלות חשובות, למשל:

  • כמה משתמשים פעילים ביום יש לי?
  • כמה משתמשים חדשים הצטרפו מהקמפיין האחרון?
  • מהו התהליך שעובר המשתמש משלב הנחיתה באתר ועד לביצוע רכישה בפועל?
  • כמה מהמבקרים באתר נמצאים בגרמניה וכמה בבריטניה?
  • מה ההבדל בין התנהגות המבקרים באפליקציה לנייד לבין התנהגות המבקרים באתר?
Modeling in Google Analytics 4

נתונים לפי מודל לעומת נתונים מתועדים

כשמשתמשים נכנסים לאתר שלכם ומביעים הסכמה לשימוש בקובצי cookie של Analytics או כשהם לא מבטלים את ההסכמה להתאמה אישית באמצעות מזהה הפרסום בהגדרות Android, מערכת Analytics משייכת את התנהגות המשתמשים למזהים שונים כדי שהמדידות יתבצעו ברצף. אנחנו מתייחסים לנתונים האלה כאל נתונים גלויים כי הם מגיעים ממשתמשים שנתנו למערכת Analytics הרשאה לצפות בהתנהגות שלהם.

כשמשתמשים לא מביעים הסכמה, האירועים לא משויכים למזהה קבוע של משתמש. לדוגמה, אם מערכת Analytics אוספת 10 אירועים מסוג צפייה בדף, היא לא יכולה לדעת אם מדובר ב-10 משתמשים או במשתמש אחד. במקום זאת, מערכת Analytics משתמשת בלמידת מכונה כדי להעריך את ההתנהגות של אותם משתמשים על סמך ההתנהגות של משתמשים דומים שהביעו הסכמה לשימוש בקובצי cookie לניתוח נתונים או למזהים מקבילים של אפליקציות.

נתוני האימון שמשמשים לבניית המודל מבוססים על נתוני המשתמשים המתועדים מהנכס שבו הופעלה בניית המודל. 

העקרונות של בניית מודל התנהגותי ב-Google

העקרונות של בניית מודל התנהגותי ב-Google כוללים את השיטות המומלצות הבאות ללמידת מכונה.

בדיקת רמת הדיוק ומסירת הודעות לגבי שינויים

כדי להבטיח שהמודלים של Google יישארו מדויקים, אנחנו משתמשים בשמירת נתונים לצורך אימות (Holdback Validation). המערכת משווה בין הנתונים המשוערים של המשתמשים לבין חלק מנתוני המשתמשים המתועדים שהוחרג מאימון המודל. המידע הזה משמש לשיפור המודלים. Google תמסור מידע לגבי שינויים שעשויה להיות להם השפעה משמעותית על הנתונים שלכם.

שמירה על האיכות הגבוהה של הדוחות

הנתונים מהמודל ההתנהגותי נכללים בדוחות רק כאשר ישנה ודאות גבוהה שנתוני המודל איכותיים. לדוגמה, אם נפח התנועה שהתבצעה על ידי משתמשים שהביעו הסכמה קטן מדי ולא מאפשר חישובים תקינים במסגרת המודל, לא ידווחו אירועים שהופעלו על ידי משתמשים שסירבו להביע הסכמה. הפעולה הזו עוזרת להבטיח שהנתונים יהיו מדויקים.

התאמה אישית לפי הצרכים העסקיים שלכם

האלגוריתם הכללי יותר של Google לבניית מודלים מיושם בנפרד, במטרה לשקף את האופי הייחודי של העסק והלקוחות שלכם.

דרישות מוקדמות

אימון המודל מתבצע על הנתונים המתועדים בנכס Google Analytics 4, לכן צריכים להצטבר מספיק נתונים בנכס שלכם כדי לאמן את המודל. כדי שתוכלו לבנות מודל התנהגותי, הנכס שלכם צריך לעמוד בדרישות הבאות:

  • סטטוס ההסכמה מופעל בכל הדפים של האתרים ובכל המסכים של האפליקציות שלכם.
  • צריך להטמיע את סטטוס ההסכמה בדפי האינטרנט כדי שהתגים ייטענו לפני שתוצג תיבת הדו-שיח להבעת הסכמה. תגי Google נטענים בכל המקרים, ולא רק במקרים שבהם המשתמשים הביעו הסכמה (הטמעה מתקדמת).
  • הנכס מתעד לפחות 1,000 אירועים ביום שבהם הערך של analytics_storage הוא 'denied' במשך 7 ימים לפחות.
  • בנכס יש לפחות 1,000 משתמשים יומיים ששולחים אירועים עם הפונקציה analytics_storage='granted'‎ למשך לפחות 7 ימים מתוך 28 הימים הקודמים. 
    • ייתכן שיחלפו יותר מ-7 ימים עד לעמידה בסף הנתונים במסגרת 28 הימים האלה כדי לאמן את המודל בהצלחה. עם זאת, ייתכן שאפילו הנתונים הנוספים לא יספיקו למערכת Analytics כדי לאמן את המודל.

בניית המודל ההתנהגותי מתחילה מהתאריך שבו נכס נתון הופך לכשיר.

במקרה הנדיר מאוד שבו נכס מפסיק לעמוד בדרישות הקדם של בניית מודל התנהגותי אחרי שהנכס הזה עמד בהן בעבר, הנתונים המשוערים מפסיקים להיות זמינים. אם הנכס יחזור לעמוד בדרישות הקדם, הנתונים המשוערים יחזרו להיות זמינים. הנתונים המשוערים יהיו זמינים רק מהתאריך שבו הנכס יחזור להיות כשיר.

הצגה או הסתרה של נתונים לפי מודל בדוחות

כדי להציג נתונים לפי מודל בדוחות, צריך לבחור בקטע 'זיהוי של מי שמדווח' באפשרות 'מעורב'. רק משתמשים עם הרשאת אדמין יכולים לשלוט בהגדרה הזו:

  1. עוברים אל אדמין ובקטע תצוגת נתונים לוחצים על זיהוי של מי שמדווח.
  2. בוחרים באפשרות מיזוג.
  3. לוחצים על שמירה.

כדי להפסיק את הצגת הנתונים לפי מודל, צריך לבחור אפשרות אחרת. האפשרות שתבחרו לא תשפיע על איסוף הנתונים או על העיבוד שלהם. אפשר לעבור בין האפשרויות מתי שרוצים, בלי להשפיע על הנתונים באופן קבוע. מידע נוסף על ההגדרה זיהוי של מי שמדווח.

איך בניית מודל התנהגותי מופיעה ב-Google Analytics

מערכת Analytics משלבת בצורה חלקה בדוחות שלכם נתונים לפי מודל ונתונים מתועדים. כאשר מערכת Analytics כוללת נתונים לפי מודל, סביר להניח שיהיו הבדלים לעומת דוחות שכוללים רק נתונים מתועדים (למשל, מספרים גבוהים יותר של משתמשים בדוחות שכוללים נתונים לפי מודל).

כדי לראות מתי משולבים הנתונים לפי מודל, אפשר להשתמש בסמל איכות הנתונים (מוצג למטה).

הטבלה הבאה מסכמת את ההודעות שעשויות להופיע בלחיצה על הסמל.

סטטוס של סמל איכות נתונים תיאור
כולל נתוני משתמשים משוערים החל מ-[התאריך שבו החל השימוש בבניית המודל], מערכת Analytics מבצעת הערכה של הנתונים שחסרים עקב גורמים כמו הסכמה לשימוש בקובצי Cookie.
כולל נתוני משתמשים משוערים

החל מ-[התאריך שבו החל השימוש בבניית המודל], מערכת Analytics מבצעת הערכה של כל הנתונים האפשריים שחסרים עקב גורמים כמו הסכמה לשימוש בקובצי Cookie.

כולל נתוני משתמשים משוערים

החל מ-[התאריך שבו החל השימוש בבניית המודל], מערכת Analytics מבצעת הערכה של הנתונים שחסרים עקב גורמים כמו הסכמה לשימוש בקובצי Cookie.

* יכול להיות שהנתונים המשוערים עדיין לא יהיו זמינים לגבי היום הקודם.

לא כולל נתוני משתמשים משוערים ההגדרה של זהות המדווח בנכס לא מאפשרת למערכת Analytics לבצע הערכה של הנתונים שחסרים עקב גורמים כמו הסכמה לשימוש בקובצי Cookie. אלא אם משתמשים בהגדרה מיזוג, הדוחות כוללים רק נתונים ממשתמשים שהביעו הסכמה לשימוש במזהים.
נתוני המשתמשים המשוערים לא זמינים טווח התאריכים שנבחר חל לפני התאריך שבו הנכס עמד בדרישות להצגת נתונים משוערים.
נתוני המשתמשים המשוערים לא זמינים הדוח הזה כולל נתוני שימור משתמשים או פלח שכולל רצף. כתוצאה מכך, הוא לא כולל נתונים משוערים.
נתוני המשתמשים המשוערים לא זמינים הנכס לא עומד בקריטריונים לזכאות לשימוש בנתונים משוערים.

חלק מהדפים בממשק Analytics יציגו גם באנר עם מידע על סטטוס בניית המודל.

הטבלה הבאה מסכמת את ההודעות שעשויות להופיע בבאנר.

הודעת באנר מיקום באנר
רוב התבניות כוללות רק נתונים ממשתמשים שהביעו הסכמה לשימוש במזהים, למעט התבניות 'פריסה גמישה' ו'חפיפה בין פלחי קהל' שכן כוללות נתונים ממשתמשים משוערים. דף הבית של כלי הניתוחים
אם ניתוח מסוים כולל פלח עם רצף, יוצגו בו רק נתונים ממשתמשים שהביעו הסכמה לשימוש במזהים. דף הפרטים של כלי הניתוחים
ב[report/exploration/audience] נכללים רק נתונים ממשתמשים שהביעו הסכמה לשימוש במזהים. דף הפרטים של כלי הניתוחים
אם הפלח הזה כולל רצף, יוצגו בו רק נתונים ממשתמשים שהביעו הסכמה לשימוש במזהים. בונה הפלחים

בניית מודלים בניתוחים

בניית מודלים בניתוחי נתיבים ובניתוחי משפכים מיושמת בצורה שונה מאשר בדוחות. בדוחות, בניית מודלים מיושמת על מדדים כמו משתמשים, סשנים וספירות של משתמשים חדשים. עם זאת, בניית מודלים לא מיושמת על ספירות אירועים כמו page_view, ‏first_visit ו-session_start. אם המשתמשים לא מעניקים ל-Analytics הרשאה לשייך להם מזהה משתמש קבוע, מערכת Analytics לא יכולה לזהות אם האירועים הם הפעולות של אותו משתמש. התוצאה היא מספר גבוה יותר של האירועים first_visit ו-session_start עבור המשתמשים האלה, כי האירוע נשלח בכל פעם שהם טוענים דף.

לעומת זאת, בניתוח נתיב או בניתוח משפך, בניית המודלים מיושמת על האירועים first_visit ו-session_start. אם המשתמשים לא מביעים הסכמה לכך שמערכת Analytics תשייך להם מזהה משתמש קבוע, מערכת Analytics מבצעת הערכה של המספר האמיתי של האירועים first_visit ו-session_start. לכן מספר האירועים first_visit ו-session_start נמוך יותר בניתוחי נתיבים ובניתוחי משפכים מאשר בדוחות.

תכונות שלא נתמכות

התכונות הבאות לא תומכות בשימוש בנתוני התנהגות לפי מודל:

  • קהלים
  • ניתוח משתמשים נפרדים, קבוצות בעלות מאפיינים משותפים וניתוחים של כל משך החיים של המשתמשים
  • פלחים עם רצף
  • דוחות שימור משתמשים
  • מדדים חזויים
  • ייצוא נתונים (למשל, ייצוא ל-BigQuery)

האם המידע הועיל?

איך נוכל לשפר את המאמר?
true
בחירת תוכנית הלימודים האישית שלכם

מומלץ לנסות את google.com/analytics/learn, משאב חדש שיעזור לכם להפיק כמה שיותר מ-Google Analytics 4. באתר החדש תמצאו סרטונים, מאמרים ותהליכים מודרכים, וגם קישורים ל-Discord, לבלוג, לערוץ ה-YouTube ולמאגר ה-GitHub של Google Analytics.

מתחילים ללמוד כבר היום!

חיפוש
ניקוי החיפוש
סגירת החיפוש
אפליקציות Google
התפריט הראשי