Las conversiones modelizadas usan datos que no identifican a usuarios concretos para estimar las conversiones que Google no puede observar directamente. De esta forma, puedes obtener información más completa de tus conversiones.
Utilizamos este modelo de estimación para completar la información de segmentos de datos de los que sabemos que no podemos observar la atribución publicitaria debido a la protección de la privacidad de los usuarios o a limitaciones técnicas. Esto nos permite proporcionarte una medición de alta calidad para que puedas conocer de forma precisa el impacto de tus estrategias de marketing y pujar competitivamente con cantidades que no sean demasiado altas ni demasiado bajas.
Las conversiones modelizadas que se muestran en Google Ads se obtienen prediciendo las conversiones atribuidas. En la mayoría de los casos, Google registra interacciones con anuncios y conversiones online, pero no conoce el vínculo entre unas y otras. Nuestros modelos determinan si una interacción con un anuncio de Google ha generado una conversión online. En cambio, no determinan si se ha producido o no una conversión.
Sin esta estimación, los informes solo reflejan las conversiones observables y no el rendimiento real de la campaña.
Cómo funcionan las conversiones online estimadas mediante modelos
Para modelizar un segmento de datos que no se ha observado, intentamos dentro de lo posible usar datos de segmentos observables que sabemos que tienen un comportamiento idéntico o muy parecido al del segmento que no se ha observado, o de los que conocemos bien las diferencias respecto al segmento que no se ha observado.
Ejemplo: Supongamos que tienes un segmento de conversiones que no se pueden observar en un tipo de navegador, pero sí en otros tipos de navegadores. En primer lugar, nuestra estimación tiene en cuenta las tendencias entre el comportamiento de los usuarios (por ejemplo, las tasas de conversión) en distintos tipos de navegadores. A continuación, utilizamos los datos observables de navegadores en los que se puede llevar a cabo la medición, junto con cualquier otro sesgo sistemático, e incorporamos otras dimensiones agregadas (como el tipo de dispositivo, la hora del día, la ubicación geográfica o el sistema operativo) para predecir la probabilidad de que se produzcan eventos de conversión a partir de las interacciones con anuncios en el tipo de navegador no observable.
Las conversiones estimadas mediante modelos se registran con el mismo nivel de granularidad que las conversiones observadas. Se incluyen dimensiones como las conversiones totales, la ruta de atribución y los valores de conversión. En la columna "Conversiones", Google registra las conversiones estimadas mediante modelos y las observadas.
Ventajas de las conversiones online estimadas mediante modelos
- Medición integral de todo el tráfico de los anuncios: puedes obtener una perspectiva más precisa de tus resultados publicitarios (retorno de inversión), así como información completa sobre la ruta de conversión derivada de las interacciones con anuncios en distintos dispositivos y canales.
- Optimización de campañas eficiente: las conversiones estimadas mediante modelos te permiten optimizar las campañas de forma más eficiente y conseguir mejores resultados.
- Debido a las normativas de privacidad y a las limitaciones tecnológicas, no podemos observar determinadas cohortes de usuarios (por ejemplo, los usuarios que no dan su consentimiento o los que utilizan determinados tipos de navegadores o dispositivos). En esos casos, nuestros algoritmos de puja automática deben tomar decisiones de optimización basadas en datos incompletos, lo que se traduce en un aprendizaje sesgado. Por ello, es posible que la puja automática dé menos prioridad a estas cohortes, ya que registran un rendimiento más bajo, y esto podría disminuir el rendimiento del postor. La estimación busca solución a estos sesgos y los corrige en los informes generales para que la puja automática tenga acceso a datos de rendimiento más representativos.Más información sobre la puja automática
- Medición precisa centrada en la privacidad: las conversiones modelizadas usan datos que no identifican a usuarios concretos para estimar las conversiones que Google no puede observar directamente. De esta forma, puedes obtener información más completa de tus conversiones. Este enfoque es completamente opuesto al que emplean ciertos métodos que no protegen bien la privacidad, como la recogida de huella digital, que se basa en elementos heurísticos (como la dirección IP) e intenta identificar a usuarios individuales y hacer un seguimiento de sus acciones. Google tiene una política estricta que prohíbe el uso de la recogida de huella digital para la personalización de anuncios, ya que este método no ofrece transparencia ni un control razonable a los usuarios.
Enfoque de Google relativo a los modelos de estimación de conversiones
Las soluciones de Google funcionan con una amplia gama de usuarios, lo que permite que la precisión de nuestros modelos de conversiones se valide en un amplio conjunto de interacciones con anuncios y acciones de conversión teniendo en cuenta varias dimensiones clave:
- Escala: tenemos acceso a un gran número y variedad de interacciones con anuncios en diversos canales y distintas partes del embudo de conversión. Esto nos proporciona muchos datos sobre cómo reaccionan distintos usuarios a tipos de anuncio diferentes, independientemente del punto del embudo de conversión en el que se encuentren, y en todos los canales.
- Precisión: una gran parte de nuestra base de usuarios tiene la sesión iniciada, lo cual permite que nuestras técnicas de estimación avanzadas funcionen sin cookies ni otros identificadores, ya que podemos deducir un amplio conjunto de datos de comportamiento de un conjunto representativo de usuarios que han dado su consentimiento.
- Cobertura: muchos sitios web utilizan etiquetas de Google, por lo que nuestros modelos de estimación de conversiones se validan utilizando un amplio conjunto de acciones de conversión diferentes. Los modelos de estimación de conversiones utilizan datos que no identifican al usuario para cuantificar las conversiones que Google no puede observar directamente. Nuestra estimación se entrena de forma específica para cada anunciante, lo cual genera resultados individualizados.
- Conocimientos técnicos: nuestros conocimientos de IA son un componente clave que nos permite hacer modelizaciones de la máxima calidad. Nuestros conocimientos se basan en la experiencia con nuestros productos de medición, en los que llevamos años utilizando la modelización (por ejemplo, en la puja automática y en las visitas a tienda de Google Ads), así como en otros productos no relacionados con la medición (por ejemplo, los coches sin conductor y las recomendaciones de YouTube).
- Utilidad: las conversiones estimadas mediante modelos de Google se incluyen en los informes de las campañas, pero también se vinculan con la optimización y la puja. Esto hace que los datos sean útiles, ya que ayudan a los anunciantes a conseguir sus objetivos de negocio.
Ejemplos de técnicas disponibles para estimar las conversiones online
Estas son algunas de las técnicas de estimación de conversiones más importantes que ofrecemos:
Estimación cuando hay limitaciones de cookies de terceros
Estimación cuando hay limitaciones de cookies propias
Estimación cuando hay limitaciones de consentimiento de cookies en la UE
Impacto de iOS 14
Impacto de las políticas de Google Play
Google Play ha anunciado algunas actualizaciones nuevas de las políticas para mejorar la privacidad, la seguridad y el control que tienen los usuarios. Como parte de la actualización de Servicios de Google Play a finales del 2021, se eliminará el ID de publicidad cuando un usuario inhabilite la personalización usando un ID de publicidad en los ajustes de Android. Si se intenta acceder al identificador, se recibirá una cadena de ceros en su lugar. Más información sobre el ID de publicidad
Debido a esta actualización del servicio, vamos a implementar las conversiones modelizadas en todas las campañas de aplicaciones. Esto significa que podrán aparecer conversiones modelizadas en la columna de conversiones, así como en la de descargas, en la de acciones en la aplicación y en la de valor de conversión. Puede que en el futuro se añadan otras conversiones modelizadas a las campañas de aplicaciones para mitigar el impacto de esta y otras actualizaciones que pueda haber.
Conversiones multidispositivo
Si un usuario inicia su recorrido interactuando con un anuncio en un dispositivo y completa la conversión en otro, es posible que esa conversión no pueda atribuirse a la interacción con el anuncio. Google tiene en cuenta datos de un gran número de usuarios que han iniciado sesión en propiedades de Google para extrapolar comportamientos similares a todos los usuarios. También se modelizan muchas conversiones multidispositivo, como las que se producen en dispositivos que suelen estar en el salón o en ordenadores.
Principios de la estimación de conversiones online
Mejora constante de la calidad
Al igual que con el resto de los productos, nuestros científicos de datos mejoran continuamente los algoritmos para aumentar la precisión y la escala de la estimación. Introducimos productos nuevos periódicamente para contar con nuevas fuentes de datos observables que nos permitan mejorar nuestra estimación (por ejemplo, la función Conversiones mejoradas y el modo de consentimiento nos pueden proporcionar más datos observados).
Técnicas avanzadas para comprobar la precisión
Utilizamos técnicas como la validación de retención para comprobar la precisión de nuestras estimaciones. Por ejemplo, retenemos una parte de las conversiones observadas y determinamos un patrón correspondiente a ese segmento. Después, comparamos los resultados de la estimación con las conversiones observadas que hemos retenido. Medimos las inexactitudes y los sesgos, y mejoramos nuestras estimaciones continuamente. En la IA de Google se usan métodos similares.
Criterios estrictos para registrar conversiones
Solo incluimos las conversiones modelizadas en nuestros informes si tenemos un alto nivel de certeza de que las conversiones se han producido como resultado de interacciones con anuncios. Evitamos registrar más conversiones de las que se producen en realidad. Por tanto, en el caso de algunos usuarios, no observamos suficientes conversiones de forma periódica para poder crear estimaciones de confianza. En esos casos, no registramos ninguna conversión modelizada.
Uso de modelos de estimación únicos para compensar la falta de datos
Resultados de estimación únicos para cada empresa y cada comportamiento de usuario
Una vez que se determina un algoritmo de estimación general para compensar la falta de datos de un tipo concreto, lo aplicamos a los datos de cada anunciante por separado y obtenemos resultados individualizados que reflejan el comportamiento de los usuarios y las tasas de conversión del anunciante. Por ejemplo, si tus usuarios suelen iniciar el recorrido de compra en un dispositivo y completar la conversión en otro, el número de conversiones multidispositivo estimadas mediante modelos de tus informes será superior a la media.
Política estricta contra la recogida de huella digital
Comunicación de cambios significativos en la estimación
Integración automática
Siempre que sea posible hacerlo con precisión, usaremos los datos disponibles para integrar estimaciones de conversiones estimadas mediante modelos en los informes de conversiones y en la optimización. En algunos casos, como cuando no se pueden observar las conversiones de un conjunto de usuarios que no han dado su consentimiento para usar cookies, necesitaremos información sobre tus tasas de consentimiento para poder modelizar las conversiones.
