Las conversiones modeladas utilizan datos que no identifican a los usuarios individuales para calcular las conversiones que Google no puede observar directamente. Esto permite ofrecer un informe más completo de sus conversiones.
Recuperamos fragmentos de datos en los que sabemos que no podemos observar la atribución de anuncio debido a la protección de la privacidad del usuario o a limitaciones técnicas. Lo hacemos para proporcionar una medición de alta calidad, de modo que comprenda de forma precisa el impacto de sus iniciativas de marketing y mantenga ofertas de buena calidad que no sean ni muy altas ni muy bajas.
Cuando Google muestra conversiones modeladas en Google Ads, predecimos las conversiones atribuidas. En la mayoría de los casos, Google recibirá interacciones con anuncios y conversiones en línea, pero no podrá establecer la relación entre ambas. Nuestro modelado determina si una interacción con el anuncio de Google generó una conversión en línea. No determina si se produjo o no una conversión.
Sin el modelado, las conversiones registradas solo reflejarían la porción observable de las conversiones, no el verdadero rendimiento de la campaña.
Cómo funcionan las conversiones en línea modeladas
Para establecer el modelo de una porción no observada de datos, hacemos todo lo posible por utilizar información de porciones observables en las que sabemos que el comportamiento es igual o muy similar que en la porción no observada, o comprendemos bien en qué se diferencia.
Ejemplo: Supongamos que tienes una porción de conversiones que no son observables en un tipo de navegador, pero sí lo son en otros. Nuestro modelado primero comprenderá las tendencias entre el comportamiento de los usuarios (por ejemplo, porcentajes de conversiones) en diferentes tipos de navegador. Luego, usamos nuestros datos observables de navegadores medibles, junto con sesgos sistemáticos, y después incorporamos otras dimensiones agregadas, como el tipo de dispositivo, la hora del día, la ubicación geográfica, el sistema operativo y mucho más, para predecir la probabilidad de que ocurran eventos de conversión a partir de las interacciones con anuncios en el tipo de navegador no observable.
Las conversiones modeladas se registran con el mismo nivel de detalle que las conversiones observadas. Esto incluye dimensiones, como los totales de conversiones, la ruta de atribución y los valores de conversión. En la columna "Conversiones", Google registra tanto las conversiones modeladas como las observadas.
Beneficios de las conversiones en línea modeladas
- Medición integral de todo su tráfico de anuncios: Obtenga un panorama más preciso de sus resultados publicitarios (ROI) y una idea completa de la ruta de conversión en todos los dispositivos y canales que resulta de las interacciones con los anuncios.
- Optimización eficiente de las campañas: Las conversiones modeladas le permiten optimizar sus campañas de manera más efectiva y obtener mejores resultados comerciales.
- Las reglamentaciones de privacidad y las limitaciones de tecnología nos impiden observar ciertas cohortes de usuarios (por ejemplo, usuarios que no dieron su consentimiento o que usan determinados navegadores o tipos de dispositivos). Esto significa que nuestros algoritmos de ofertas automáticas deberán tomar decisiones de optimización en función de datos incompletos, lo que ocasionará sesgos en el aprendizaje. Como consecuencia, es posible que las ofertas automáticas dejen de priorizar esas cohortes, ya que tienen un rendimiento registrado menor, lo que lleva al ofertante a tener un rendimiento general más bajo. El modelado resuelve estos sesgos y los corrige en informes generales, a fin de garantizar que las ofertas automáticas tengan acceso a datos de rendimiento más representativos. Obtenga más información sobre las ofertas automáticas.
- Medición precisa centrada en la privacidad: Las conversiones modeladas utilizan datos que no identifican a los usuarios individuales para calcular las conversiones que Google no puede observar directamente. Esto permite ofrecer un informe más completo de sus conversiones. Este enfoque contrasta directamente con tácticas que no son seguras para la privacidad, como la creación de huellas digitales, que se basa en la heurística, por ejemplo, la dirección IP, y la intención de identificar a usuarios individuales y hacer un seguimiento de ellos. Google implementó una política estricta que prohíbe la creación de huellas digitales para la personalización de anuncios, ya que no es transparente ni ofrece al usuario un control razonable.
Enfoque de modelado de conversiones de Google
Las soluciones de Google funcionan con una amplia variedad de usuarios, lo que permite validar la precisión de nuestros modelos de conversión en un conjunto grande de interacciones con anuncios y acciones de conversión a través de varias dimensiones clave:
- Escala: Tenemos acceso a una cantidad grande y diversa de interacciones con anuncios en distintos canales de varias partes del embudo. Esto nos brinda datos exhaustivos acerca de cómo reaccionan los diferentes usuarios a distintos tipos de anuncios, independientemente de dónde se encuentren en el embudo y en todos los canales.
- Exactitud: Nuestra gran base de usuarios que accedieron a su cuenta permite que nuestras técnicas de modelado sofisticadas operen de un modo independiente de las cookies y otros identificadores, ya que podemos inferir un conjunto de datos de comportamiento amplio en un conjunto representativo de usuarios que aceptaron el uso de dicha información.
- Cobertura: Muchos sitios web utilizan etiquetas de Google. Esto significa que nuestros modelos de conversión se validan a lo largo de un conjunto amplio de acciones de conversión diferentes. El modelado de conversiones utiliza datos que no identifican al usuario, con el fin de cuantificar las conversiones que Google no puede observar directamente. Luego, nuestro modelo se prepara de manera exclusiva con información de cada anunciante y se generan resultados únicos.
- Conocimiento técnico: La experiencia de Google con la IA es una capacidad clave que nos permite establecer modelos de la más alta calidad. Dominamos esta técnica a través de nuestros productos de medición que emplean el modelado desde hace años (es decir, ofertas automáticas y visitas a tienda de Google Ads), así como de productos diferentes a la medición (por ejemplo, automóviles autónomos y recomendaciones de YouTube).
- Practicidad: Las conversiones modeladas de Google se muestran en los informes de campañas, pero también se vinculan con la optimización y las ofertas. Esto emite datos prácticos que puede emplear para conseguir sus objetivos comerciales.
Ejemplos de modelados disponibles para conversiones en línea
Estas son algunas de las iniciativas de modelado de conversiones más importantes:
Modelado para limitaciones de cookies de terceros
Modelado para limitaciones de cookies propias
Modelado para limitaciones de consentimiento de cookies de la UE
Impacto de iOS 14
Impacto de las políticas de Google Play
Google Play anunció algunas nuevas actualizaciones de políticas para reforzar el control, la privacidad y la seguridad de los usuarios. Como parte de la actualización de los Servicios de Google Play programada para fines de 2021, se quitará el ID de publicidad cuando los usuarios inhabiliten la opción de personalización que utiliza ese ID en la configuración de Android. Cuando se intente acceder al identificador, en su lugar se verá una cadena de ceros. Más información sobre el ID de publicidad
Como resultado de esta actualización del servicio, expandiremos las conversiones modeladas a todas las campañas de aplicaciones. Esto significa que la columna de conversiones, así como las columnas de instalaciones, acciones en la aplicación y valores de conversión, pueden contener conversiones modeladas. Es posible que, en el futuro, se incluyan más conversiones modeladas en las campañas de aplicaciones, a fin de mitigar el impacto que podrían tener estas y otras posibles actualizaciones del servicio.
Conversiones en dispositivos múltiples
Cuando, al inicio del recorrido, un usuario mantiene una interacción con el anuncio en un dispositivo y completa la conversión en otro, es posible que no se pueda atribuir la conversión a la interacción con el anuncio. Google observa datos de la amplia cantidad de usuarios que accedieron a sus cuentas en las Propiedades de Google para extrapolar un comportamiento similar entre todos los usuarios. También se modelan muchas conversiones en dispositivos múltiples, como las que provienen de dispositivos de salas de estar y computadoras de escritorio.
Principios del modelado de conversiones en línea
Mejora de calidad constante
Como ocurre con todos los demás productos, nuestros científicos de datos realizan mejoras continuas a los algoritmos para aumentar la precisión y el escalamiento del modelado. Presentamos con frecuencia productos nuevos de los que podemos obtener fuentes nuevas de datos observables, que definen mejor nuestro modelo (por ejemplo, las conversiones avanzadas y el modo de consentimiento pueden proporcionarnos más datos observados).
Técnicas sofisticadas para comprobar la exactitud
Utilizamos técnicas, como la validación de retención, para comprobar la exactitud de nuestros modelos (por ejemplo, retenemos una porción de las conversiones observadas y definimos un modelo de ella). Luego, comparamos los resultados modelados con las conversiones observadas reales que retuvimos, medimos las imprecisiones y los sesgos, y ajustamos continuamente nuestros modelos. En la IA de Google, se utilizan ampliamente métodos similares.
Umbrales rigurosos para la generación de informes
Solo incluimos las conversiones modeladas en nuestros informes cuando tenemos certeza absoluta de que las conversiones se generaron como resultado de las interacciones con los anuncios. Evitamos registrar sistemáticamente más conversiones de las que se generan realmente y siempre buscamos minimizar el exceso de informes. Esto significa que, en el caso de algunos usuarios, no observamos suficientes conversiones de forma periódica a fin de poder establecer modelos con confianza. En estos casos, no informamos ninguna conversión modelada.
Cada brecha se aborda mediante una metodología de modelado única
El resultado de cada modelo es único en función de su empresa y del comportamiento de los usuarios
Una vez que un algoritmo de modelado general se dispone a abordar una brecha de observación específica, aplicamos ese algoritmo a los datos de cada anunciante por separado y obtenemos resultados exclusivos que reflejan el comportamiento único de los usuarios y los porcentajes de conversiones de ese anunciante. Por ejemplo, si sus usuarios tienden con frecuencia a comenzar su recorrido en un dispositivo y realizar la conversión en otro, registrará más conversiones modeladas en dispositivos múltiples que el promedio.
Política estricta contra la creación de huellas digitales
Cómo comunicar cambios significativos en el modelado
Integración automática
Donde podemos hacerlo con precisión, Google utilizará los datos disponibles para proporcionar un modelado de conversiones integrado en sus informes de conversiones y su optimización. En algunos casos, por ejemplo, cuando no se pueden observar las conversiones de un conjunto de usuarios que no dieron su consentimiento para el uso de cookies, necesitaremos datos sobre tus tasas de consentimiento para poder proporcionar el modelado de conversiones.
