Google pomocou modelovania odhaduje online konverzie, ktoré sa nedajú pozorovať priamo. Modelovanie umožňuje presnú atribúciu konverzií bez identifikácie používateľov (napríklad z dôvodu ochrany súkromia používateľa, technických obmedzení alebo keď používatelia striedajú zariadenia). Zahrnutie modelovaných konverzií umožňuje Googlu poskytovať presnejšie reporty, optimalizovať reklamné kampane a zlepšovať automatické ponuky.
Ako fungujú modelované konverzie
Modely Googlu hľadajú trendy medzi konverziami, ktoré boli priamo pozorované, a tými nepozorovanými. Ak sa napríklad konverzie pripísané v jednom prehliadači podobajú nepripísaným konverziám z iného prehliadača, model strojového učenia predpovie celkovú atribúciu. Na základe tohto predpokladu sa reportované konverzie aktualizujú tak, aby zahŕňali modelované aj pozorované konverzie.
Prístup Googlu k modelovaniu konverzií
Kontrola presnosti a informovanie o zmenách
Overenie pomocou zadržania (osvedčený postup strojového učenia) zaisťuje presnosť modelov Googlu. Časť pozorovaných konverzií (overovacie údaje) je zadržaná a rozdelená. Overovacie údaje, ktoré prešli cez daný model, sa potom porovnajú s tými, ktoré cez neho neprešli. Pomocou výsledkov overenia môžete skontrolovať presnosť modelu a ďalej ho doladiť. Google bude oznamovať zmeny modelovania, ktoré môžu podstatne ovplyvniť vaše údaje.
Udržiavanie dôsledných reportov
Modelované konverzie sa zahrnú iba v prípade, že sa dá skutočne spoľahnúť na ich kvalitu. Ak nie je k dispozícii dostatočná návštevnosť, ktorá by poskytla informácie pre model, modelované konverzie nebudú pripísané interakciám s reklamou (alebo v prípade služby Google Analytics sa pripíšu kanálu Direct (Priame)). Tento prístup umožňuje Googlu obnoviť chýbajúcu sledovateľnosť a zároveň sa vyhnúť prehnaným predpokladom.
Prispôsobené pre vašu firmu
Všeobecnejší modelovací algoritmus Googlu sa aplikuje na vaše údaje osobitne, aby odzrkadľoval vašu jedinečnú firmu a správanie zákazníkov.
Bez identifikácie jednotlivých používateľov
Google nepovoľuje digitálne stopy ani iné pokusy o identifikáciu jednotlivých používateľov. Namiesto toho údaje (napríklad historické konverzné pomery, typ zariadenia, čas dňa, geografické údaje atď.) agreguje, aby predpovedal pravdepodobnosť konverzií z konkrétnej interakcie s reklamou.