Google utilizza modelli per stimare le conversioni online che non possono essere osservate direttamente. I modelli consentono un'attribuzione precisa delle conversioni senza identificare gli utenti, ad esempio per motivi di privacy, a causa di limitazioni tecniche o quando gli utenti passano da un dispositivo all'altro. L'inclusione delle conversioni modellate consente a Google di offrire report più accurati, ottimizzare le campagne pubblicitarie e migliorare le offerte automatiche.
Come funzionano le conversioni modellate
I modelli di Google cercano le tendenze tra le conversioni osservate direttamente e non. Ad esempio, se le conversioni attribuite su un browser sono simili a quelle non attribuite da un altro browser, il modello di machine learning prevederà l'attribuzione complessiva. In base a questa previsione, le conversioni registrate vengono quindi aggiornate in modo da includere sia le conversioni modellate sia quelle osservate.
Approccio alla definizione del modello di conversione di Google
Verificare l'accuratezza e comunicare le modifiche
La convalida di holdback (una best practice di machine learning) garantisce l'accuratezza costante dei modelli di Google. Una parte delle conversioni osservate (dati di convalida) viene trattenuta e suddivisa. In seguito, i dati di convalida che sono stati elaborati tramite il modello vengono confrontati con quelli che non lo sono stati. I risultati della convalida vengono utilizzati per verificare la presenza di imprecisioni e per perfezionare ulteriormente il modello. Google ti comunicherà le modifiche del modello che potrebbero avere un impatto rilevante sui tuoi dati.
Adottare un approccio rigoroso per la generazione di report
Le conversioni modellate vengono incluse solo quando la loro qualità è ragionevolmente certa. Se il volume di traffico non è sufficiente per fornire dati al modello, le conversioni modellate non vengono attribuite alle interazioni con gli annunci o, nel caso di Google Analytics, vengono attribuite al canale "Diretto". Questo approccio consente a Google di compensare la perdita di osservabilità evitando sovrastime.
Approccio personalizzato per la tua attività
L'algoritmo di definizione dei modelli più generale di Google viene applicato separatamente ai tuoi dati per riflettere l'unicità della tua attività e del comportamento dei clienti.
Non identificare i singoli utenti
Google non consente le impronte o altri tentativi di identificazione di singoli utenti. Aggrega invece i dati, ad esempio i tassi di conversione storici, il tipo di dispositivo, l'ora del giorno, i dati geografici e così via, per prevedere la probabilità delle conversioni da una specifica interazione con l'annuncio.
