Google 運用模擬功能來預估無法直接觀測的線上轉換。模擬功能可準確執行轉換歸因分析，而且無須識別使用者身分，例如基於使用者隱私、技術限制，或是使用者切換裝置時。納入模擬轉換有助於 Google 提供更準確的報表、最佳化廣告活動，並提升自動出價的成效。
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模擬轉換的運作方式
Google 的模型會在直接觀測到和非直接觀測到的轉換之間找出趨勢。舉例來說，假設歸因於某個瀏覽器的轉換與其他瀏覽器的未歸因轉換相似，機器學習模型就會預測出整體的歸因情形。接著，系統會依據預測結果更新已記錄的轉換，藉此納入模擬轉換和觀測到的轉換。
模擬線上轉換的好處
- 對所有廣告流量進行整體評估：更準確呈現廣告成效 (投資報酬率)，並顯示廣告互動後各種裝置和管道的轉換路徑完整樣貌。
- 提高廣告活動最佳化效率：模擬轉換有助提升廣告活動最佳化的效果，進而創造更出色的業務成效
- 受到隱私權法規和技術限制，我們將無法觀測某些使用者同類群組，例如未同意使用者，或是使用特定裝置類型或瀏覽器的使用者。也就是說，系統的自動出價演算法只能依據不完整的資料做出最佳化決策，這會造成機器學習產生偏誤。因此，對於記錄成效較低的上述同類群組，自動出價可能會優先降低這些同類群組的優先順序，進而導致出價工具的整體成效降低。此時，模擬功能可以解決系統偏誤，並修正整體報表中的資料，確保自動出價功能可使用更準確的成效資料。進一步瞭解新版 Search Ads 360 的自動出價。
Google 的轉換模擬方法
以下列舉幾項重要的轉換模擬方法：
確認準確度並發布異動預留驗證是一種機器學習最佳做法，可以維持 Google 模型的準確度。系統會預留並拆分一部分觀測到的轉換 (驗證資料)，然後比較經過模型模擬的驗證資料與未模擬的驗證資料。系統將利用驗證結果找出不準確的資料，並進一步微調模型。
只有在對品質相當有把握的情況下，我們才會納入模擬轉換。如果流量不足而無法為模型提供資訊，模擬轉換就不會歸因於廣告互動。如果使用 Google Analytics，則模擬轉換會歸因於「直接」管道。這種做法可以彌補 Google 的觀測能力缺失，同時也能避免過度預測。
Google 會另外為您的資料套用更加通用的模擬演算法，藉此呈現出貴商家獨有的業務情況與客戶行為。
Google 不允許使用指紋或其他方式識別個別使用者的身分，而是會匯總資料 (例如歷來轉換率、裝置類型、時段和地理區域)，進而預測特定廣告互動促成轉換的可能性。
線上轉換模擬範例
以下列舉幾項重要的轉換模擬做法：
第三方 Cookie 限制模擬某些瀏覽器 (例如 Safari 和 Firefox) 不允許使用第三方 Cookie 進行轉換評估。如果您需使用第三方 Cookie 評估轉換，就能透過轉換模擬，在上述瀏覽器 (電腦版和行動版) 中取得與網站流量相符的評估結果。
某些瀏覽器 (例如 Safari) 會限制第一方 Cookie 的使用時間。此時您可以透過轉換模擬，確保評估結果能反映出超過使用時限後的潛在轉換量。
部分國家/地區規定，廣告客戶必須徵得同意，才能使用與廣告活動相關的 Cookie。採用同意聲明模式的廣告客戶，轉換模擬會與未提出同意聲明的使用者一致。轉換模擬的對象是未提出同意聲明的使用者。
根據Apple 應用程式追蹤透明度 (ATT) 政策規定，開發人員基於廣告目的使用其他公司應用程式及網站中的部分資訊時，必須向使用者取得許可。Google 不會使用受到 ATT 政策規範的資訊 (例如廣告識別碼)。這項異動實施後，系統會對來自受到 ATT 政策影響流量廣告的轉換進行模擬。請確認您的網站可接受任意網址參數，以獲得最佳模擬品質。
隨著 Apple 推出 ATT 政策，Apple 的應用程式歸因解決方案 SKAdNetwork 已成為應用程式廣告客戶評估 iOS 廣告活動成效的重要關鍵。為了提升 Google Ads 使用者介面中模擬報表的品質和一致性，我們正在加強與 SKAdNetwork 的整合。
Google Play 公布了幾項新的政策修訂條文，可加強使用者控制權、隱私權和安全性。在 2021 年下半年的 Google Play 服務異動生效後，如果使用者在 Android 裝置的設定中，將利用廣告 ID 顯示個人化廣告的設定停用，系統會移除廣告 ID；如果嘗試存取這類使用者的廣告 ID，屆時將會收到一串零。進一步瞭解廣告 ID
配合這項服務異動，我們將把所有的應用程式廣告活動含括在模擬轉換的範圍內，● 因此，您的轉換欄 (以及安裝、應用程式內動作和轉換價值等欄) 可能會包含模擬轉換。此外，為降低本次異動和其他可能實施的服務更新所造成的影響，我們未來可能會為應用程式廣告活動納入更多的模擬轉換。
如果使用者先在某台裝置上與廣告互動展開轉換流程，然後在另一台裝置上完成轉換，這次轉換可能就無法歸因於廣告互動。Google 會觀測 Google 資源上大量的已登入使用者資料，藉此推斷所有使用者的類似行為。此外，我們也會模擬多種跨裝置轉換，包括「客廳」和「電腦」帶來的轉換。
線上轉換模擬原則
持續提升品質與所有其他產品一樣，Google 的數據資料學家會持續改良演算法，以提升模擬的準確度和作業規模。我們會定期推出新產品，以開拓新的可觀測資料來源，這將能提升 Google 的模擬功能。舉例來說，強化轉換和同意聲明模式可以提供更多觀測資料。
Google 會使用預留驗證等技術檢查模擬的準確度。舉例來說，Google 會保留部分觀測到的轉換，並針對該區塊進行模擬，然後比較模擬結果和所保留的實際觀測到的轉換，評估系統偏誤及不準確之處，並持續調整模型。Google AI 也有許多類似方法。
Google 只會在確信轉換歸因於廣告互動時，才會將模擬轉換納入報表。Google 致力避免以系統化方式計算的轉換次數超過實際發生的次數，以減少浮報情況發生。也就是說，對於某些使用者，系統可能因為無法規律觀察到轉換，而無法進行準確的模擬作業。在這種情況下，Google 不會記錄任何模擬轉換。
由於 Google 會在評估中發現各種資料落差，並需要不同類型的可觀測資料，因此會針對各種落差類型進行不同的模擬作業。Google 也會採用適當的技術來排除各類模型的重複計算資料。Google 知道各廣告管道的轉換率差異很大，因此我們針對每種管道和廣告互動類型 (曝光和點擊) 建立了各自的模擬作業。
決定採用某一種常用模擬演算法來解決特定觀測落差後，Google 會分別將演算法套用至每個廣告客戶的資料，並得出可反映該廣告客戶的不重複使用者行為和轉換率等專屬資料結果。舉例來說，假設您的使用者很有可能在某個裝置上展開轉換流程，並在其他裝置上完成轉換，此時系統記錄到的跨裝置模擬轉換次數就會高於平均值。
對於特定流量區隔，Google 會使用其他信號來評估轉換發生的位置。舉例來說，這些信號包括使用 IP 位址來估算轉換。
Google 會在推出任何模擬功能異動前持續進行實驗，若發現異動對報表和出價功能產生重大影響，將會據實通知使用者。
Google 會以精確度為優先考量，使用可用的資料為您的轉換報表和最佳化作業提供整合式轉換模擬功能。在某些情況下 (例如部分使用者未同意 Cookie 收集而無法觀測轉換)，系統必須取得您的同意授權率資料，以便進行轉換模擬。
