Google використовує моделювання, щоб приблизно оцінювати кількість онлайн-конверсій, які неможливо відстежувати напряму. Воно забезпечує точну атрибуцію без ідентифікації особи користувача. Це буває потрібно, щоб захистити конфіденційність користувачів, обійти технічні обмеження або зарахувати конверсії з використанням кількох пристроїв. Завдяки змодельованим конверсіям інструменти Google пропонують точніші звіти, ефективніше оптимізують рекламні кампанії і призначають кращі ставки.
Як працює моделювання конверсій
Моделі Google аналізують тенденції в конверсіях, які можна відстежити напряму, а потім екстраполюють висновки на ті конверсії, які не можна відстежити. Наприклад, якщо конверсії з атрибуцією з одного веб-переглядача схожі на конверсії без атрибуції з іншого, модель машинного навчання спрогнозує для них спільну атрибуцію. Таким чином у звіт включаються зведені дані як про зареєстровані конверсії, так і про змодельовані на основі цього прогнозу.
Як Google підходить до моделювання конверсій
Контроль точності й інформування про важливі зміни
Щоб моделі Google давали точні результати, ми використовуємо такий передовий метод підвищення ефективності машинного навчання, як перевірка результатів на основі контрольної вибірки з початкового набору даних. Змодельовані конверсії порівнюються з вибіркою зареєстрованих конверсій, а результати використовуються для уточнення моделей. Якщо зміни можуть сильно вплинути на статистику, Google про них повідомляє.
Жорсткий контроль точності звітів
Змодельовані конверсії включаються у звіти, лише якщо ми впевнені в достатній якості даних. Коли трафіку недостатньо для точної роботи моделі, змодельовані конверсії не використовуються (у Google Analytics вони зараховуються як прямий трафік). Так ви можете бути впевнені, що прогнози не завищені, а дані відносно точні.
Адаптація під ваш бізнес
Алгоритм моделювання Google підлаштовується під специфіку вашої компанії та поведінку її клієнтів.
Дані без ідентифікації окремих користувачів
Google не використовує цифрові відбитки чи інші засоби для встановлення особи користувача. Натомість ми збираємо зведені дані (про коефіцієнти конверсій за певний період, типи пристроїв, час доби, місцезнаходження тощо) і на їх основі прогнозуємо ймовірність конверсій.
Змодельовані конверсії в ресурсах Google Analytics 4
З кінця липня 2021 року ми почали включати змодельовані конверсії (канали платного й звичайного трафіку) у звіти в ресурсах Google Analytics 4. Стара статистика не змінилася.
Змодельовані дані включаються в основні звіти (Події, Конверсії, Атрибуція) і використовуються в інструменті "Дослідження", де можна вибирати параметри на рівні події. Ці звіти аналізують зареєстровані дані, за потреби моделюють інформацію, якої не вистачає, а потім автоматично виконують атрибуцію багатоканальних подій-конверсій.
Приклади випадків, у яких ми моделюємо конверсії
- Якщо у веб-переглядачі не можна відстежувати конверсії за допомогою сторонніх файлів cookie, конверсії моделюються на основі трафіку сайту.
- Якщо веб-переглядач обмежує час дії власних файлів cookie, конверсії поза межами цього періоду моделюються.
- У деяких країнах для використання рекламних файлів cookie потрібна згода користувачів. Коли рекламодавець використовує режим отримання згоди, а користувач не дозволяє веб-переглядачу застосовувати файли cookie, конверсії для нього моделюються.
- Правила фреймворку App Tracking Transparency (ATT) від Apple вимагають, щоб розробники отримували дозвіл на використання певної інформації з інших додатків і сайтів. Google не використовує інформацію, для якої діють ці правила (наприклад, ідентифікатори IDFA). Тому ми моделюємо конверсії від оголошень, пов’язаних із трафіком, на який поширюється ATT.
- Моделювання може використовуватися, якщо взаємодія з оголошенням відбувається на одному пристрої, а конверсія – на іншому.
- Ми застосовуємо моделювання для точнішої атрибуції конверсій за зацікавленими переглядами. За основу беруться дані про події на основі кліків і взаємодії за зацікавленими переглядами на YouTube.
- Моделювання використовується для всіх конверсій, імпортованих у Google Ads зі зв’язаних ресурсів Google Analytics 4.