[GA4] Modelagem comportamental para o modo de consentimento

Este artigo foi preparado para proprietários de sites ou apps que usam um banner, um widget ou outra solução de gestão de consentimento de cookies e que estão preocupados com dados que ficam faltando dos usuários que negam consentimento.

Quando você implementa um banner de consentimento no seu site ou app, o Google Analytics deixa de coletar os dados das pessoas que não dão consentimento. A modelagem comportamental do modo de consentimento usa o aprendizado de máquina para modelar o comportamento dos usuários que recusam cookies de análise de dados com base no comportamento de pessoas semelhantes que aceitam. Com os dados estimados, você obtém insights úteis dos relatórios do Google Analytics sem deixar de respeitar a privacidade do usuário.  

Por exemplo, a modelagem comportamental estima os dados com base nas métricas do usuário e da sessão, como usuários ativos por dia e taxa de eventos principais, que podem não ser observáveis quando identificadores como cookies ou IDs do usuário não estão totalmente disponíveis. Isso ajuda você a responder a perguntas importantes, como:

  • Tenho quantos usuários ativos por dia?
  • Consegui quantos novos usuários com a minha última campanha?
  • Qual é a jornada do usuário desde a chegada no meu site até a compra?
  • Quantos visitantes do meu site estão na Alemanha? E quantos estão no Reino Unido?
  • Qual é a diferença no comportamento de visitantes que usam dispositivos móveis e visitantes da Web?
Modeling in Google Analytics 4

Dados estimados x dados observados

Quando as pessoas acessam seu site e autorizam o uso de cookies do Google Analytics ou não desativam a personalização com o ID de publicidade nas configurações do Android, o Analytics associa o comportamento dos usuários a vários identificadores para oferecer uma medição contínua. Esses são os dados observáveis provenientes de usuários que autorizaram o Analytics a observar o comportamento deles.

Quando as pessoas não autorizam, os eventos não são associados a identificadores de usuário persistentes. Por exemplo, se coletar 10 eventos de visualização de página, o Google Analytics não vai conseguir observar e informar se são 10 usuários ou apenas 1. O Google Analytics usa o aprendizado de máquina para estimar o comportamento desses usuários com base em ações semelhantes, por exemplo, pessoas que aceitam cookies de análise ou identificadores de apps equivalentes.

As informações de treinamento usadas para modelagem têm como base os dados do usuário observados na propriedade em que a modelagem está ativada.

Modelagem comportamental do Google

A modelagem comportamental do Google usa as práticas recomendadas de aprendizado de máquina a seguir.

Verifique a precisão e informe as mudanças

Os modelos do Google permanecem precisos devido à validação de retenção. Os dados estimados do usuário são comparados a uma parte dos dados observados que foram armazenados do treinamento do modelo, e essas informações são usadas para ajustar os modelos. O Google comunica as mudanças que podem afetar muito seus dados.

Criar relatórios precisos

A modelagem comportamental só é incluída quando o modelo é muito confiável. Por exemplo, se não houver tráfego autorizado suficiente para informar o modelo, os eventos acionados pelas pessoas que negam o consentimento não serão informados. Isso ajuda a garantir a precisão dos dados.

Personalize sua empresa

O algoritmo de estimativa mais geral do Google é aplicado individualmente para representar sua empresa e o comportamento dos seus clientes.

Pré-requisitos

Como o modelo é treinado com os dados observados da sua propriedade do Google Analytics 4, sua propriedade precisa ter informações suficientes para esse treinamento. Você vai se qualificar para modelagem comportamental se a sua propriedade atender aos seguintes critérios:

  • O modo de consentimento precisa estar ativado em todas as páginas dos sites e/ou em todas as telas dos apps.
  • O modo de consentimento para páginas da Web precisa ser implementado para que as tags sejam carregadas sempre antes da caixa de diálogo e as tags do Google sejam carregadas em todos os casos, não apenas com o consentimento do usuário (implementação avançada).
  • A propriedade coleta, pelo menos, 1.000 eventos diários com analytics_storage='denied' por, no mínimo, 7 dias.
  • A propriedade tem, pelo menos, 1.000 usuários diários que enviam eventos com analytics_storage='granted' em, no mínimo, 7 dos últimos 28 dias. 
    • Mesmo que você atenda ao limite de dados por mais de 7 dias nesse período para o Google Analytics treinar o modelo, talvez os dados extras não sejam suficientes.

A modelagem comportamental começa na data em que determinada propriedade se torna qualificada.

No caso raro de uma propriedade deixar de atender aos pré-requisitos da modelagem comportamental, os dados estimados não vão estar mais disponíveis. Se a propriedade voltar a cumprir os pré-requisitos, os dados estimados poderão ser consultados novamente. Esses dados só ficam disponíveis a partir da data em que a propriedade volta a se qualificar.

Mostrar ou ocultar dados estimados em relatórios

Para incluir dados modelados nos seus relatórios, escolha a identidade do relatório "Combinado". Você precisa ser um administrador para controlar esta configuração:

  1. Na seção Administrador, em Exibição de dados, clique em Identidade do relatório.
  2. Selecione Combinado.
  3. Clique em Salvar.

Para não incluir dados modelados, selecione outra opção. A opção escolhida não afeta a coleta ou o processamento de dados. Você pode mudar a opção sempre que quiser sem que isso afete de modo permanente os dados. Saiba mais sobre a identidade do relatório.

Como a modelagem comportamental aparece no Google Analytics

O Google Analytics integra perfeitamente os dados estimados e observados nos seus relatórios. Quando o Google Analytics incluir dados modelados, você vai notar diferenças em relação aos relatórios que trabalham apenas com dados observados (por exemplo, mais usuários em relatórios com informações modeladas).

Use o ícone de qualidade de dados (mostrado abaixo) para saber quando os dados modelados são integrados.

A tabela a seguir mostra um resumo das mensagens você pode ver pelo ícone.

Status do ícone de qualidade de dados Descrição
Inclui dados estimados de usuários Desde [início da vigência da modelagem], o Google Analytics estima os dados que estão faltando devido a fatores como o consentimento para o uso de cookies.
Inclui dados estimados de usuários

Desde [início da vigência da modelagem], o Google Analytics estima todos os dados possíveis que estão faltando devido a fatores como o consentimento para uso de cookies.

Inclui dados estimados de usuários

Desde [início da vigência da modelagem], o Google Analytics estima os dados que estão faltando devido a fatores como o consentimento para o uso de cookies.

* É possível que os dados estimados do dia anterior ainda não estejam disponíveis.

Exclui dados estimados de usuários A configuração de identidade do relatório da sua propriedade não permite que o Google Analytics estime os dados que estão faltando devido a fatores como o consentimento para o uso de cookies. A menos que você use uma configuração combinada, seus relatórios só vão incluir os dados de quem permitiu o uso de identificadores.
Os dados estimados dos usuários não estão disponíveis O período selecionado é anterior à data em que a propriedade se tornou qualificada para os dados estimados.
Os dados estimados dos usuários não estão disponíveis Este relatório mostra dados de retenção ou um segmento que inclui uma sequência. Por isso, ele não contém dados estimados.
Os dados estimados dos usuários não estão disponíveis Sua propriedade não atende aos critérios de qualificação para usar dados estimados.

Algumas páginas na interface do Google Analytics também mostram um banner com informações sobre o status da modelagem.

A tabela a seguir resume as mensagens que podem aparecer em um banner.

Mensagem do banner Local do banner
A maioria dos modelos só inclui dados de usuários que permitiram o uso de identificadores, exceto os modelos de formato livre e sobreposição de segmentos, que mostram os dados de usuários estimados. Página inicial das Análises detalhadas
Se uma análise detalhada tiver um segmento com uma sequência, ele só vai mostrar dados de usuários que permitiram o uso de identificadores. Página de detalhes de explorações
[Este relatório/Esta análise detalhada/Este público-alvo] inclui apenas dados de usuários que permitiram o uso de identificadores. Página de detalhes de explorações
Se este segmento incluir uma sequência, ele só vai mostrar dados de usuários que permitiram o uso de identificadores. Criador de segmentos

Modelagem das Análises detalhadas

A modelagem das Análises detalhadas de caminho e de funil é aplicada de maneira diferente dos relatórios. Nos relatórios, a modelagem é aplicada a métricas como usuários, sessões e contagens de novos usuários. No entanto, a modelagem não é aplicada a contagens de eventos, como page_view, first_visit e session_start. Se os usuários não autorizarem o Google Analytics a associar um identificador de usuário persistente a eles, o Google Analytics não detectará se os eventos são de ação do mesmo usuário. Isso resulta em um número maior de eventos first_visit e session_start para esses usuários porque o evento é enviado sempre que uma página é carregada.

Por outro lado, na análise detalhada de caminho ou funil, a modelagem é aplicada ao evento first_visit e session_start. Se os usuários não autorizarem o Google Analytics a associar um identificador de usuário persistente a eles, o Google Analytics vai estimar o número verdadeiro de eventos first_visit e session_start. Assim, a contagem de eventos first_visit e session_start é menor nas análises detalhadas de caminho e funil do que nos relatórios.

Recursos não compatíveis

Os recursos a seguir não oferecem suporte ao uso de dados comportamentais modelados:

  • Públicos-alvo
  • Análise de usuário, coorte e ciclo de vida do usuário
  • Segmentos com uma sequência
  • Relatórios de retenção
  • Métricas preditivas
  • Exportação de dados (por exemplo, BigQuery Export

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