Teave modelleeritud veebikonversioonide kohta

Modelleeritud konversioonid hindavad konversioone, mida Google ei saa otseselt jälgida, kuna kasutavad andmeid, mille abil pole võimalik individuaalseid kasutajaid tuvastada. Sel viisil võite oma konversioonide kohta saada täielikuma aruande.

Modelleerime andmesektorite taastamiseks seal, kus teame, et me ei saa kasutaja privaatsuse kaitsmise või tehniliste piirangute tõttu vaadelda reklaami omistamist. Teeme seda kvaliteetse mõõtmise pakkumiseks, et mõistaksite täpselt oma turunduse mõju ja säilitaksite ala- või ülepakkumise vältimiseks kvaliteetse pakkumise.

Kui Google näitab Google Adsis modelleeritud konversioone, ennustame omistatud konversioone. Enamikul juhtudel saab Google reklaamiinteraktsioone ja veebikonversioone, kuid puudub seos nende kahe vahel. Meie modelleerimine kajastab seda, kas Google’i reklaamiinteraktsioon viib veebikonversioonini. See ei kajasta seda, kas konversioon toimub või mitte.

Ilma modelleerimiseta kajastaksid registreeritud konversioonid ainult konversioonide jälgitavat osa, mitte kampaania tõelist toimivust.

Modelleritud veebikonversioonide tööpõhimõte

Mittejälgitava andmesektori modelleerimiseks kasutame jälgitavate sektorite andmeid seal, kus konversioonide käitumine on sama või väga sarnane mittejälgitava andmesektoriga või kus meil on piisav arusaam nende sektorite erinevusest.

Näide. Oletame, et teil on konversioonide sektorid, mida ei saa jälgida ühes brauseritüübis, kuid saab jälgida teises. Esmalt saab meie modelleerimine brauseritüüpide lõikes aru trendidest kasutajate käitumise (näiteks konversioonimäärade) vahel. Seejärel kasutame mõõdetavate brauserite jälgitavaid andmeid koos kõigi süstemaatiliste kõrvalekalletega ning lisame muud koonddimensioonid, nt seadme tüübi, kellaaja, geograafilise asukoha, operatsioonisüsteemi ja muu, et ennustada mittejälgitava brauseritüübi reklaamiinteraktsioonidest pärit konversioonisündmuste tõenäosust.

Modelleeritud konversioone kajastatakse aruandluses sama üksikasjalikult kui jälgitud konversioone. See hõlmab selliseid dimensioone nagu konversioonide kogusummad, omistamistee ja konversiooniväärtused. Veerus „Konversioonid‟ kajastab Google nii modelleritud kui ka jälgitud konversioone.

Märkus. Võrguväliste konversioonide importimised ja mõne iganädalase konversiooniga kasutajakontod ei pruugi praegu teatud tüüpi modelleerimist hõlmata.

Modelleeritud veebikonversioonide eelised

Kogu teie reklaamiliikluse terviklik mõõtmine. Saate täpsema pildi oma reklaamitulemustest (ROI) ja täieliku ülevaate reklaamiinteraktsioonidest tuleneva konversioonitee kohta seadmetes ja kanalitel.
Kampaania tõhus optimeerimine. Modelleeritud konversioonid aitavad teil oma kampaaniaid tõhusamalt optimeerida ja paremaid äritulemusi saavutada.
- Privaatsusmäärused ja tehnoloogiaalased piirangud tähendavad seda, et me ei saa jälgida teatud kasutajarühmi (nt nõusolekut mitte andnud kasutajaid või konkreetseid seadmetüüpe või brausereid kasutavaid kasutajaid). See tähendab, et induktiivse masinõppe jaoks peavad meie automaatse pakkumise algoritmid tegema optimeerimisotsuseid mittetäielike andmete alusel. See toob kaasa pakkuja üldiselt kehvema toimivuse, kuna automaatne pakkumine võib deprioriseerida neid registreeritud kehvema toimivusega rühmi. Modelleerimine aitab lahendada need kõrvalekalded ja kõrvaldab need üldisest aruandlusest, et tagada automaatse pakkumise juurdepääs täpsematele toimivusandmetele. Lisateave automaatse pakkumise kohta
Täpne privaatsuskeskne mõõtmine. Modelleeritud konversioonid kasutavad selliste konversioonide hindamiseks, mida Google ei saa vahetult jälgida, andmeid, mille abil pole võimalik individuaalseid kasutajaid tuvastada. Sel viisil võite oma konversioonide kohta saada täielikuma aruande. See lähenemine on otseses vastuolus privaatsust mittetagavate taktikatega (nagu digitaalse sõrmejälje kasutamine), mis tuginevad heuristikale, nt IP-aadressile, ning üritavad individuaalseid kasutajaid tuvastada ja jälgida. Google’il on reklaamide isikupärastamise jaoks digitaalse sõrmejälje kasutamise kohta ranged eeskirjad, kuna sõrmejälje kasutamine ei võimalda mõistlikku kasutajapoolset juhtimist ega läbipaistvust.

Google’i lähenemisviis konversioonide modelleerimisele

Google’i lahendused toimivad suure hulga kasutajate jaoks, võimaldades reklaamiinteraktsioonide ja konversioonitoimingute suure hulga puhul kinnitada meie konversioonimudelite täpsust, kasutades mitmeid põhidimensioone.

Skaleerimine. Meil on osturedeli eri osade kanalites juurdepääs suurele hulgale mitmekesistele reklaamiinteraktsioonidele. See pakub meile kõikehõlmavaid andmeid selle kohta, kuidas eri kasutajad kõigil kanalitel eri reklaamitüüpidele reageerivad, olenemata sellest, kus nad osturedelil asuvad.
Täpsus. Meie suur sisselogitud kasutajate baas võimaldab meie keerukatel modelleerimismeetoditel toimida olenemata küpsisefailidest või muudest identifikaatoritest, kuna saame lubatud kasutajate täpses valimis tuletada käitumispõhiste andmete rikkaliku komplekti.
Katvus. Paljud veebisaidid kasutavad Google’i märgendeid. See tähendab, et meie konversioonimudeleid kontrollitakse eri konversioonitoimingute suures hulgas. Nende konversioonide mõõtmiseks, mida Google ei saa vahetult jälgida, kasutab konversiooni modelleerimine andmeid, mis ei tuvasta kasutajat. Seejärel õpetatakse meie mudelit iga reklaamija puhul ainulaadselt, luues unikaalseid tulemusi.
Tehnilised oskused. Google’i oskused AI-s on peamine põhjus, mis võimaldab meil parima kvaliteediga modelleerida. Oleme need oskused kasutusele võtnud oma mõõtmisteenustes (Google Adsi automaatsed pakkumised ja poekülastused), mis on modelleerimist kasutanud juba aastaid, nagu ka mõõtmisvälistes teenustes (nt juhita autod ja YouTube’i soovitused).
Töödeldavus. Google’i modelleeritud konversioonid kuvatakse kampaania aruandluses, kuid need on seotud ka optimeerimise ja pakkumisega. Teie ärieesmärkide saavutamiseks renderdab see andmed töödeldavaks.

Veebikonversioonide jaoks saadaoleva modelleerimise näited

Mõned kõige olulisemad saadaolevad konversioonide modelleerimise saavutused on järgmised.

Modelleerimine kolmanda osapoole küpsisefailide piirangute jaoks

Mõned brauserid (nt Safari ja Firefox) ei luba konversioonide mõõtmist kolmanda osapoole küpsisefailide abil. Kui toetute konversioonide mõõtmiseks kolmanda osapoole küpsisefailidele, modelleeritakse konversioone kooskõlas teie veebisaitide liiklusega nendes brauserites (laua- ja mobiilseadmetes). Vaadake, kuidas modelleerimist täiustada, minnes üle Google’i märgendile

Modelleerimine esimese osapoole küpsisefailide piirangute jaoks

Mõned brauserid (nt Safari) piiravad esimese osapoole küpsisefailide lubamise aega. Konversioone modelleeritakse kooskõlas väljaspool seda ajaakent olevate varjatud konversioonide osakaaluga. Lugege, kuidas modelleerimist täiustada, kasutades täiustatud konversioone

Modelleerimine EL-i küpsisefaili nõusolekupiirangute korral

Teatud riikide määrused nõuavad seda, et reklaamijad hangiksid reklaamimistegevustega seotud küpsiste kasutamise kohta nõusoleku. Reklaamijate puhul, kes on kasutusele võtnud nõusolekurežiimi, toimib konversioonide modelleerimine kooskõlas nõusolekut mitte andnud kasutajatega. Konversioonid modelleeritakse kooskõlas nõusolekut mitte andnud kasutajatega.

iOS 14 mõju

Apple’i rakenduse jälgimise läbipaistvuse (ATT) eeskirjadnõuavad, et arendajad küsiksid luba, kui nad kasutavad reklaamimise eesmärgil teiste ettevõtete rakenduste ja veebisaitide teatud teavet. Google ei kasuta ATT eeskirjade piiresse jäävat teavet (nt IDFA-d). Sellega seoses modelleeritakse konversioone, mille reklaamid pärinevad ATT mõjutatud liiklusest. Parimate modelleerimistulemuste huvides veenduge, et teie veebisait saaks vastu võtta muutuvaid URL-i parameetreid.

Seoses Apple'i ATT eeskirjade kasutuselevõtuga on Apple'i rakenduste omistamislahendus SKAdNetwork saanud rakenduse reklaamijate jaoks iOS-i kampaania toimivuse hindamisel oluliseks sisendiks. Google Adsi kasutajaliideses modelleeritud aruandluse kvaliteedi ja järjepidevuse parandamiseks tõhustame oma integratsioone SKAdNetworkiga. Vaadake lisateavet parimate tavade kohta iOS-i rakendusekampaaniates mõõtmise ja toimivuse täiustamiseks.

Google Play eeskirjade mõju

Google Play avalikustas eeskirjauuendused, mis suurendavad kasutuskontrolli, privaatsust ja turvalisust. Google Play teenuste värskendusega 2021. aasta lõpupoole eemaldatakse reklaami-ID, kui kasutaja loobub Androidi seadetes reklaami-ID-põhisest isikupärastamisest. Identifikaatorile juurdepääsemise katsetel esitatakse identifikaatori asemel nullide jada. Lisateave reklaami-ID kohta

Selle teenuste värskenduse tulemusel võtame modelleeritud konversioonid kasutusele kõigi rakendusekampaaniate puhul. See tähendab, et teie konversioonide veerg, nagu ka installimiste, rakendusesiseste toimingute ja konversiooniväärtuste veerud, võib hõlmata modelleeritud konversioone. Tulevikus võivad rakendusekampaaniad hõlmata täiendavaid modelleeritud konversioone, et vähendada sellest ja muudest võimalikest värskendustest tingitud mõju.

Seadmeülesed konversioonid

Kui kasutaja alustab reklaamiinteraktsiooni ühes seadmes ja lõpetab konversiooni teises seadmes, ei pruugi olla võimalik konversiooni reklaamiinteraktsioonile omistada. Google jälgib Google’i teenustes suure hulga sisselogitud kasutajate andmeid, et kõigi kasutajate sarnast käitumist üldistada. Samuti modelleeritakse mõnda seadmeülest konversiooni, sealhulgas elutoaseadmete ja töölaua kategooriates.

Märkus. Nende konversioonide osakaal, mille saab Google Adsi kaudu taastada, oleneb igas olukorras olemasolevate jälgitavate andmete hulgast ja nende jälgitavate andmete täpsusest (nt kui realistlikult need sarnanevad konkreetse reklaamija terve kasutajabaasiga). Taastumismäärad olenevad lahendatavast probleemist. Mida rohkem on jälgitavaid andmeid, seda parem on mudeli kvaliteet. Vaadake, kuidas saate seda parandada, rakendades Google’i märgendit, nõusolekurežiimi ja täiustatud konversioone.

Veebikonversioonide modelleerimise põhimõtted

Kvaliteedi pidev parandamine

Nagu meie teiste teenuste puhul, täiustavad meie andmeeksperdid pidevalt algoritme, et modelleerimise täpsust parandada ja ulatust suurendada. Tutvustame regulaarselt uusi teenuseid, et pakkuda jälgitavate andmete uusi allikaid, mis viimistlevad meie modelleerimist (nt täiustatud konversioonid ja nõusolekurežiim saavad meile pakkuda veel rohkem jälgitavaid andmeid).

Keerulised meetodid täpsuse kontrollimiseks

Modelleerimise täpsuse kontrollimiseks kasutame selliseid meetodeid nagu kinnipeetud andmetega valideerimine (nt eraldame jälgitud konversioonidest teatud osa ja modelleerime selle sektori jaoks). Seejärel võrdleme modelleeritud tulemusi tegelike jälgitud konversioonidega, mille eraldasime, mõõdame ebatäpsusi ja kõrvalekaldeid ning viimistleme pidevalt oma mudeleid. Sarnaseid meetodeid kasutatakse Google'i AI-s laialdaselt.

Kõrged läved aruandluse jaoks

Me lisame modelleeritud konversioonid oma aruandlusse ainult siis, kui oleme veendunud, et konversioonid toimusid tõepoolest reklaamiinteraktsioonide tulemusena. Väldime süstemaatiliselt tegelikkusest rohkemate konversioonide aruandlusesse lisamist. Meie eesmärk on alati vähendada liigset aruandlust. See tähendab, et täie kindlusega modelleerimise võimaldamiseks ei jälgi me mõne kasutaja puhul regulaarselt piisavat hulka konversioone. Neil juhtudel modelleeritud konversioone aruandlusesse ei lisata.

Iga lünk kõrvaldatakse unikaalse modelleerimise metoodika abil

Kuna tuvastame mõõtmises eri lünki ning eri tüüpi jälgitavad andmed on vajalikud ja saadaval, siis on meil eri tüüpi lünkadele olemas eri tüüpi mudelid. Kasutame ka meetodeid, mis välistavad eri tüüpi mudelite puhul topeltarvestuse. Teame, et konversioonimäärad erinevad oluliselt reklaamikanali järgi, seetõttu loome iga kanali ja reklaamiinteraktsiooni tüübi jaoks eraldi mudelid (näitamised vs. klikid).

Iga mudeli tulemus on teie ettevõtte ja kasutaja käitumise puhul kordumatu

Kui konkreetse vaatluslünga kõrvaldamiseks on kindlaks määratud üldine modelleerimise algoritm, rakendame seda algoritmi eraldi iga reklaamija andmetele ning saame unikaalsed tulemused, mis kajastavad selle reklaamija unikaalset kasutajakäitumist ja unikaalseid konversioonimäärasid. Kui teie kasutajad näiteks alustavad väga tihti konverteerimist ühes seadmes ja viivad selle lõpule teises seadmes, kuvatakse teie jaoks keskmisest suurem seadmeülene modelleeritud konversioonide arv.

Ranged eeskirjad digitaalse sõrmejälje kasutamise kohta

Digitaalse sõrmejälje kasutamise tehnoloogiad toetuvad tavaliselt heuristikale, nt IP-aadressidele, mis tuvastavad kasutajaid eri asukohtades ja seadmetes ning loovad kasutaja tuvastamiseks kõigi tulevaste interaktsioonide jaoks sõrmejälje ID. Meie selliseid ID-sid ei loo ega ürita ka tuvastada individuaalseid kasutajaid, kuna see ei võimalda mõistlikku kasutajapoolset juhtimist ega läbipaistvust. Samuti ei luba me teistel meie reklaamiteenustesse digitaalse sõrmejälje kasutamise andmeid lisada. Selle asemel koondame sellised andmed nagu ajaloolised konversioonimäärad, seadme tüüp, kellaaeg, ja asukoht, et ennustada konversioonisündmuse tõenäosust nende kasutajate hulgas, kes reklaami vaatasid või sellel klikkisid.

Olulistest modelleerimismuudatustest teavitamine

Enne modelleerimismuudatuste väljalaskmist teeme pidevalt katseid ja kui tuvastame olulise mõju aruandlusele ning pakkumisele, teavitame teid sellest.

Automaatne integratsioon

Kui saame seda täpselt teha, kasutab Google teie konversioonide aruandluses ja optimeerimises integreeritud konversioonide modelleerimise pakkumiseks saadaolevaid andmeid. Mõnel juhul, näiteks siis, kui küpsisefailidega mittenõustunud kasutajate puhul pole võimalik konversioone jälgida, vajame konversioonide modelleerimise pakkumiseks andmeid teie nõusolekumäärade kohta.

Seotud lingid

Kas see oli ab?

Kuidas saame seda täiustada?