Google utiliza la modelización para estimar las conversiones online que no se pueden observar directamente. La modelización permite atribuir las conversiones de forma precisa sin necesidad de identificar a los usuarios (por ejemplo, cuando estos cambian de dispositivo o por motivos de privacidad o limitaciones técnicas). Si incluye las conversiones modelizadas, Google podrá ofrecerle mediciones más precisas, optimizar las campañas publicitarias y mejorar la puja automática.
Cómo funcionan las conversiones modelizadas
Los modelos de Google buscan tendencias coincidentes entre las conversiones que se han observado directamente y las que no. Por ejemplo, si las conversiones atribuidas de un navegador son parecidas a las conversiones no atribuidas de otro navegador, el modelo de aprendizaje automático predecirá la atribución global. En función de esta predicción, las conversiones registradas se actualizan para incluir las conversiones modelizadas y las observadas.
Enfoque de Google relativo a la modelización de conversiones
Comprobar la precisión y comunicar los cambios
La validación por división del conjunto de datos, que es una práctica recomendada de aprendizaje automático, permite que los modelos de Google sigan siendo precisos. Se retienen una parte de las conversiones observadas (datos de validación) y se dividen. A continuación, los datos de la validación que se hayan modelizado se comparan con los que no. Los resultados de la validación se utilizan para comprobar si hay inexactitudes y para ajustar aún más el modelo. Google comunica los cambios en el modelizado que podrían tener mayor repercusión sobre los datos.
Mantener registros minuciosos
Las conversiones modelizadas solo se incluyen cuando se tiene la certeza de que son de calidad. Si no hay suficiente tráfico como para proporcionar datos al modelo, las conversiones modelizadas no se atribuirán a las interacciones con anuncios (o, en el caso de Google Analytics, se atribuirán al canal "Directo"). Mediante este enfoque, Google compensa la pérdida de observabilidad y, además, evita que se hagan predicciones demasiado optimistas.
Personalizado para su empresa
El algoritmo de modelización más general de Google se aplica de forma independiente a sus datos para reflejar el comportamiento único de su empresa y de los clientes.
No identificar usuarios específicos
Google no permite que se utilicen huellas digitales u otros métodos para identificar a usuarios concretos. En vez de eso, agrega datos, como las tasas de conversión anteriores, el tipo de dispositivo, la hora del día o la información geográfica, para predecir la probabilidad de que se completen conversiones a partir de una interacción específica con un anuncio.
