Web siteniz veya uygulamanız için bir izin banner'ı kullandığınızda Analytics, izni reddeden kullanıcılara ait verileri toplamaz. İzin modu için davranış modelleme, Analytics çerezlerini reddeden kullanıcıların davranışlarını, Analytics çerezlerini kabul eden benzer kullanıcıların davranışlarına göre modellemek için makine öğrenimi kullanır. Modellenmiş veriler, bir yandan kullanıcılarınızın gizliliğine saygı duyarken diğer yandan Analytics raporlarınızdan faydalı analizler elde etmenizi sağlar.
Örneğin davranış modelleme, çerezler veya kullanıcı kimlikleri gibi tanımlayıcıların tam olarak kullanılamadığı durumlarda gözlemlenemeyebilen kullanıcı ve oturum metriklerini (ör. günlük etkin kullanıcı sayısı ve dönüşüm oranı) temel alarak verileri tahmin eder. Aşağıdaki gibi önemli soruları yanıtlamanıza yardımcı olur:
- Kaç tane günlük etkin kullanıcım var?
- Son kampanyamdan kaç yeni kullanıcı edindim?
- Web siteme ilk gelişten ürün satın almaya kadar kullanıcı yolculuğu nasıl ilerliyor?
- Sitemi ziyaret edenlerin kaçı Almanya'da ve kaçı Birleşik Krallık'ta yaşıyor?
- Mobil ziyaretçiler ile web ziyaretçileri arasında kullanıcı davranışları açısından ne farklar var?
Modellenmiş veriler ile gözlemlenen verilerin karşılaştırması
Kullanıcılar sitenizi ziyaret edip Analytics çerezlerine izin verdiğinde veya Android ayarlarında reklam kimliğini kullanarak kişiselleştirmeyi devre dışı bırakmadığında Analytics, kullanıcı davranışlarını çeşitli tanımlayıcılarla ilişkilendirerek ölçümlemede süreklilik sağlar. Bu tür veriler, davranışlarının Analytics tarafından gözlemlenmesine izin veren kullanıcılardan geldiği için gözlemlenebilir veriler olarak adlandırılır.
Kullanıcılar izin vermediğinde etkinlikler kalıcı bir kullanıcı tanımlayıcısıyla ilişkilendirilmez. Örneğin, Analytics 10 adet sayfa görüntüleme etkinliği topladığında bunun 10 kullanıcı mı yoksa 1 kullanıcı mı olduğunu gözlemleyip bildiremez. Analytics, bunun yerine Analytics çerezlerini veya bunların dengi uygulama tanımlayıcılarını kabul eden benzer kullanıcıların davranışlarından yararlanıp makine öğrenimini kullanarak izin vermemiş kullanıcıların davranışlarını tahmin eder.
Modellemede kullanılan eğitim verileri, modellemenin etkinleştirildiği mülkte gözlemlenen kullanıcı verilerini temel alır.
Google'ın davranış modelleme yaklaşımı
Google'ın davranış modelleme yaklaşımında makine öğrenimiyle ilgili aşağıdaki en iyi uygulamalardan yararlanılır.
Doğruluğu kontrol edip değişiklikleri bildirme
Ayırma doğrulaması, Google modellerinin doğruluğunu korur. Gözlemlenen kullanıcı verilerinin bir kısmı model eğitiminden ayrı tutulur ve tahmin edilen kullanıcı verileri, ayrı tutulmuş olan bu verilerle karşılaştırılır. Böylece elde edilen bilgiler, modellerde ince ayarlamalar yapmak için kullanılır. Google, verileriniz üzerinde büyük etki yaratabilecek değişiklikleri bildirir.
Özenli raporlamayı sürdürme
Davranış modelleme, yalnızca model kalitesinden büyük ölçüde emin olunan durumlarda kullanılır. Örneğin, izin verilmiş trafik miktarı modele bilgi sağlamak için yeterli değilse izin vermeyen kullanıcılar tarafından tetiklenen etkinlikler raporlanmaz. Bu yaklaşım, verilerin doğru olmasını sağlamaya yardımcı olur.
İşletmeniz için özelleştirme
Google'ın genel modelleme algoritması, işletmenizin ve müşterilerinizin benzersiz davranışlarını yansıtacak şekilde ayrı olarak uygulanır.
Ön koşullar
Model, Google Analytics 4 mülkünüz için gözlemlenen verilerle ilgili olarak eğitildiğinden, modeli eğitmek için mülkünüzün yeterli veriye sahip olması gerekir. Davranış modellemeye uygun olması için mülkünüzün aşağıdaki ölçütleri karşılaması gerekir:
- İzin modu, sitelerinizin tüm sayfalarında ve/veya uygulamalarınızın tüm uygulama ekranlarında etkinleştirilmiştir.
- Web sayfaları için izin modu, rıza mesajı görünmeden önce etiketlerin yükleneceği ve Google etiketlerinin yalnızca kullanıcının izin verdiği durumlarda değil, her durumda yükleneceği şekilde uygulanmalıdır (gelişmiş uygulama).
- Mülk, analytics_storage='denied' parametresi ile en az 7 gün boyunca, günde en az 1.000 etkinlik toplamalıdır.
- Mülkte, son 28 gün içindeki en az 7 günde etkinlik gönderen ve analytics_storage='granted' ayarına sahip en az 1.000 günlük kullanıcı olmalıdır.
- Modelin başarıyla eğitilmesi için veri eşiğinin söz konusu 28 gün içindeki 7 günde karşılanmasından daha fazlasının gerekebileceğini unutmayın. Ancak ek veriler bile Analytics'in modeli eğitmesi için yeterli olmayabilir.
Davranış modelleme, ilgili mülkün uygun hale geldiği tarihte başlar.
Bir mülk, davranış modellemenin daha önce karşıladığı ön koşullarını artık karşılamazsa tahmini veriler artık kullanılamaz. Mülk daha sonra ön koşulları tekrar karşılarsa tahmini veriler tekrar kullanılabilir olur. Tahmini veriler, yalnızca mülkün yeniden uygun hale geldiği tarihten itibaren kullanılabilir.
Modellenmiş verileri raporlarda gösterme veya gizleme
Raporlarınızda modellenmiş verileri görmek için "Harman" raporlama kimliğini seçin. Bu ayarı kontrol etmek için yönetici olmanız gerekir:
- Yönetici bölümündeki Veri görüntüleme altında Raporlama kimliği'ni tıklayın.
- Karışım'ı seçin.
- Kaydet'i tıklayın.
Modellenmiş verilerin gösterilmesini durdurmak için başka bir seçenek belirleyin. Kullandığınız seçenek, veri toplamayı veya işlemeyi etkilemez. Veriler üzerinde kalıcı bir etki oluşturmadan seçenekler arasında istediğiniz zaman geçiş yapabilirsiniz. Raporlama kimliği hakkında daha fazla bilgi edinin.
Davranış modelleme, Google Analytics'te nasıl görünür?
Analytics, modellenmiş verileri ve gözlemlenmiş verileri raporlarınıza sorunsuz şekilde entegre eder. Analytics'te modellenmiş veriler kullanıldığında yalnızca gözlemlenen verileri içeren raporlara göre muhtemelen farklılıklar görürsünüz (ör. modellenmiş veriler içeren raporlardaki kullanıcı sayısı daha yüksektir).
Modellenmiş verilerin ne zaman entegre edildiğini görmek için veri kalitesi simgesini (aşağıda gösterilmiştir) kullanın.
Aşağıdaki tabloda, simge aracılığıyla görebileceğiniz mesajlar özetlenmektedir.
| Veri kalitesi simgesinin durumu | Açıklama |
|---|---|
| Tahmini kullanıcı verileri dahil | [Modelleme geçerlilik tarihi] tarihinden itibaren Analytics, çerez izni gibi faktörlerden dolayı eksik olan verileri tahmin ediyor. |
| Tahmini kullanıcı verileri dahil |
[Modelleme geçerlilik tarihi] tarihinden itibaren Analytics, çerez izni gibi faktörlerden dolayı eksik olan tüm olası verileri tahmin ediyor. |
| Tahmini kullanıcı verileri dahil |
[Modelleme geçerlilik tarihi] tarihinden itibaren Analytics, çerez izni gibi faktörlerden dolayı eksik olan verileri tahmin ediyor. * Bir önceki gün için tahmini veriler henüz kullanılamayabilir. |
| Tahmini kullanıcı verileri hariç | Mülkünüzün raporlama kimliği ayarı, Analytics'in çerez izni gibi faktörlerden dolayı eksik olan verileri tahmin etmesini engelliyor. Harman ayarını kullanmadığınız sürece raporlarınıza yalnızca tanımlayıcıların kullanımına izin veren kullanıcıların verileri dahil edilir. |
| Tahmini kullanıcı verileri kullanılamıyor | Seçili tarih aralığı, bu mülkün tahmini veriler için uygun hale geldiği tarihten daha önce. |
| Tahmini kullanıcı verileri kullanılamıyor | Bu rapor, adım sırasını içeren bir segment veya saklama verilerini içerir. Bu nedenle raporda tahmini veriler yer almaz. |
| Tahmini kullanıcı verileri kullanılamıyor | Mülkünüz tahmini verileri kullanmak için uygunluk ölçütlerini karşılamıyor. |
Ayrıca, Analytics arayüzündeki bazı sayfalarda modelleme durumu hakkında bilgi içeren bir banner görüntülenir.
Aşağıdaki tabloda, banner aracılığıyla görebileceğiniz mesajlar özetlenmektedir.
| Banner mesajı | Banner konumu |
|---|---|
| Tahmini kullanıcı verilerinin yer aldığı serbest biçim ve segment çakışması şablonları hariç olmak üzere, çoğu şablonda yalnızca tanımlayıcıların kullanılmasını kabul eden kullanıcıların verileri yer alır. | Explorations ana sayfası |
| Bir keşifte adım sırası içeren bir segment varsa keşif yalnızca tanımlayıcıların kullanılmasını kabul eden kullanıcıların verilerini gösterir. | Keşif ayrıntıları sayfası |
| Bu [raporda/keşifte/kitlede] yalnızca tanımlayıcıların kullanılmasını kabul eden kullanıcıların verileri yer alır. | Keşif ayrıntıları sayfası |
| Bu segment bir adım sırası içeriyorsa segment yalnızca tanımlayıcıların kullanılmasını kabul eden kullanıcıların verilerini gösterir. | Segment oluşturucu |
Keşiflerde modelleme
Yol ve dönüşüm hunisi keşiflerinde modelleme, raporlardakinden farklı şekilde uygulanır. Raporlarda modelleme; kullanıcı, oturum ve yeni kullanıcı sayısı gibi metriklere uygulanır. Bununla birlikte, page_view, first_visit ve session_start gibi etkinlik sayılarına modelleme uygulanmaz. Kullanıcılar, Analytics'in kendileriyle kalıcı bir kullanıcı tanımlayıcısı ilişkilendirmesine izin vermezse Analytics, etkinliklerin aynı kullanıcının işlemi olup olmadığını tespit edemez. Söz konusu kullanıcılar sayfayı her yüklediğinde etkinlik gönderileceği için bu durum first_visit ve session_start etkinliklerinin sayısının artmasına neden olur.
Öte yandan, dönüşüm yolu/dönüşüm hunisi keşfinde modelleme first_visit ve session_start etkinliğine uygulanır. Kullanıcılar, Analytics'in kendileriyle kalıcı bir kullanıcı tanımlayıcısı ilişkilendirmesine izin vermezse Analytics, gerçek first_visit ve session_start etkinliklerinin sayısını tahmin eder. Bu nedenle, first_visit ve session_start etkinliklerinin sayısı, dönüşüm yolu/dönüşüm hunisi keşiflerinde olduğundan daha düşüktür.
Desteklenmeyen özellikler
Aşağıdaki özellikler, modellenmiş davranış verilerinin kullanılmasını desteklemez:
- Kitleler
- Kullanıcı gezgini, kohort ve kullanıcı yaşam boyu tekniği keşifleri
- Adım sırası içeren segmentler
- Elde tutma raporları
- Tahmini metrikler
- Veri dışa aktarma (ör. BigQuery Export)
