Google, ऐसे ऑनलाइन कन्वर्ज़न का अनुमान लगाने के लिए मॉडलिंग का इस्तेमाल करता है जिनकी सीधे तौर पर निगरानी नहीं की जा सकती. मॉडलिंग से, उपयोगकर्ताओं की पहचान किए बिना सटीक कन्वर्ज़न एट्रिब्यूशन का पता चलता है. पहचान ज़ाहिर न होने के पीछे इनमें से कोई भी वजह हो सकती है: उपयोगकर्ता की निजता, तकनीकी सीमाएं या उपयोगकर्ताओं का किसी एक डिवाइस से दूसरे पर जाना. अनुमानित कन्वर्ज़न शामिल करने से, Google ज़्यादा सटीक रिपोर्टिंग कर सकता है, विज्ञापन कैंपेन ऑप्टिमाइज़ कर सकता है, और ऑटोमेटेड बिडिंग (बोली अपने-आप सेट होना) को बेहतर बना सकता है.
अनुमानित कन्वर्ज़न के काम करने का तरीका
Google के मॉडल, सीधे तौर पर निगरानी किए गए कन्वर्ज़न और बिना सीधी निगरानी वाले कन्वर्ज़न के बीच के रुझानों को खोजते हैं. उदाहरण के लिए, अगर एक ब्राउज़र पर एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न, किसी दूसरे ब्राउज़र पर एट्रिब्यूट नहीं किए गए कन्वर्ज़न की तरह हैं, तो मशीन लर्निंग मॉडल पूरे एट्रिब्यूशन का अनुमान लगाएगा. इसके आधार पर, अनुमान लगाए गए और निगरानी किए गए कन्वर्ज़न, दोनों को शामिल करने के लिए, कन्वर्ज़न को एग्रीगेट किया जाता है.
Google की कन्वर्ज़न मॉडलिंग अप्रोच- कन्वर्ज़न का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग इस्तेमाल करना
सटीक होने की जांच करना और बदलावों के बारे में बताना
होल्डबैक वैलिडेशन, मशीन लर्निंग के सबसे सही तरीकों में से एक है. यह Google के मॉडल को सटीक बनाए रखता है. अनुमानित कन्वर्ज़न की तुलना, निगरानी किए गए ऐसे कन्वर्ज़न से की जाती है जिन्हें रोककर रखा जाता है. तुलना के दौरान मिली जानकारी का इस्तेमाल मॉडल को ट्यून करने के लिए किया जाता है. Google उन बदलावों के बारे में बताएगा जिनका आपके डेटा पर काफ़ी ज़्यादा असर हो सकता है.
सटीक रिपोर्टिंग करते रहना
अनुमानित कन्वर्ज़न सिर्फ़ तब शामिल किए जाते हैं, जब क्वालिटी बहुत भरोसेमंद हो. अगर मॉडल में डेटा फ़ीड करने के लिए ज़रूरत के मुताबिक ट्रैफ़िक नहीं है, तो अनुमानित कन्वर्ज़न की रिपोर्टिंग नहीं की जाती. इसके अलावा, Google Analytics के मामले में, अनुमानित कन्वर्ज़न "डायरेक्ट" चैनल को एट्रिब्यूट किए जाते हैं. इस तरीके की मदद से, Google निगरानी करने की क्षमता में हुए नुकसान की भरपाई करता है और ज़रूरत से ज़्यादा अनुमान को रोकता है.
अपने कारोबार के हिसाब से रिपोर्टिंग
आपके कारोबार और ग्राहक के व्यवहार को दिखाने के लिए, Google का सामान्य मॉडलिंग एल्गोरिदम अलग से लागू किया जाता है.
अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की पहचान न करना
Google फ़िंगरप्रिंट आईडी की अनुमति नहीं देता. साथ ही, अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की पहचान करने के किसी और तरीके को भी स्वीकार नहीं करता. इसके बजाय, Google कन्वर्ज़न की संभावना का अनुमान लगाने के लिए, डेटा इकट्ठा करता है. जैसे, कन्वर्ज़न की पुरानी दर, डिवाइस का टाइप, समय, भौगोलिक स्थिति वगैरह से जुड़ी जानकारी.
Google Analytics 4 प्रॉपर्टी में अनुमानित कन्वर्ज़न
आपकी Google Analytics 4 प्रॉपर्टी में जुलाई 2021 के आखिर से, पेड और ऑर्गैनिक चैनल के अनुमानित कन्वर्ज़न शामिल होने शुरू हो गए हैं. इससे पहले के डेटा पर इसका कोई असर नहीं पड़ा है.
मुख्य रिपोर्ट (जैसे कि इवेंट, कन्वर्ज़न, और एट्रिब्यूशन रिपोर्ट) और एक्सप्लोरेशन (विश्लेषण के तरीके) में इवेंट के स्कोप वाले डाइमेंशन को चुना जा सकता है, जिनमें मॉडल किया गया डेटा शामिल होगा. ये रिपोर्ट, चैनलों में कन्वर्ज़न इवेंट को अपने-आप एट्रिब्यूट कर देती हैं. ज़रूरत के हिसाब से, निगरानी किए गए डेटा और ज़रूरत मॉडल किए गए डेटा के आधार पर ऐसा किया जाता है.
कन्वर्ज़न मॉडलिंग के उदाहरण
- जो ब्राउज़र, कन्वर्ज़न को तीसरे पक्ष की कुकी के साथ मेज़र करने की अनुमति नहीं देते हैं उनमें आपकी वेबसाइट के ट्रैफ़िक के आधार पर कन्वर्ज़न के अनुमान लगाए जाएंगे.
- पहले-पक्ष की कुकी के लिए, टाइम विंडो को सीमित करने वाले ब्राउज़र में कन्वर्ज़न (विंडो के अलावा) के अनुमान लगाए जाएंगे.
- कुछ देशों में, विज्ञापन गतिविधियों के लिए कुकी का इस्तेमाल करने की सहमति लेना ज़रूरी है. जब विज्ञापन देने वाले, सहमति मोड का इस्तेमाल करते हैं, तब उन उपयोगकर्ताओं के लिए कन्वर्ज़न के अनुमान लगाए जाते हैं जिनकी सहमति नहीं मिली है.
- Apple की App Tracking Transparency (ATT) नीति के मुताबिक, यह ज़रूरी है कि डेवलपर दूसरे ऐप्लिकेशन और वेबसाइटों की खास तरह की जानकारी का इस्तेमाल करने की अनुमति लें. Google ऐसी जानकारी (जैसे, IDFA) का इस्तेमाल नहीं करेगा जो ATT नीति के दायरे में आती है. ऐसे कन्वर्ज़न का अनुमान लगाया जाता है जिनके विज्ञापन ATT के असर वाले ट्रैफ़िक पर दिखते हैं.
- जब विज्ञापन इंटरैक्शन और कन्वर्ज़न अलग-अलग डिवाइस पर होते हैं, तो कन्वर्ज़न का अनुमान लगाया जा सकता है.
- कन्वर्ज़न मॉडलिंग में YouTube के लिए क्लिक-आधारित इवेंट और जुड़ाव वाले व्यू, दोनों को कवर किया जाता है. इससे, जुड़ाव वाले व्यू से होने वाले कन्वर्ज़न (ईवीसी) के एट्रिब्यूशन में मदद मिलती है.
- लिंक की गई Google Analytics 4 प्रॉपर्टी से Google Ads में इंपोर्ट किए गए सभी कन्वर्ज़न में, मॉडलिंग को शामिल किया जाएगा.