Apie sumodeliuotas konversijas prisijungus

Sumodeliuotoms konversijoms naudojami duomenys, iš kurių negalima nustatyti atskirų naudotojų asmens tapatybės, siekiant įvertinti konversijas, kurių „Google“ negali stebėti tiesiogiai. Taip galite gauti išsamesnę konversijų ataskaitą.

Atlikdami modeliavimą atkuriame duomenų dalis tais atvejais, kai žinome, kad negalime stebėti skelbimų priskyrimo dėl naudotojų privatumo apsaugos ar techninių apribojimų. Tai darydami siekiame užtikrinti aukštos kokybės vertinimą, kad tiksliai suprastumėte rinkodaros poveikį ir išlaikytumėte aukštą kainų siūlymo kokybę. Taip išvengiate pernelyg aukštų ar žemų kainų siūlymo.

Kai „Google“ pateikia sumodeliuotas konversijas sistemoje „Google Ads“, prognozuojame tam tikroms sąveikoms su skelbimais priskirtas konversijas. Dažniausiai „Google“ gauna sąveikas su skelbimais ir konversijas prisijungus, tačiau neturi informacijos apie jų tarpusavio ryšį. Modeliuodami nustatome, ar „Google“ sąveika su skelbimu įvykdoma konversija prisijungus. Nenustatome, ar konversija įvyko.

Jei modeliavimas nebūtų naudojamas, pateikiamos konversijos atspindėtų tik stebimą konversijų dalį, o ne realų kampanijos našumą.

Kaip veikia sumodeliuotos konversijos prisijungus

Kad galėtume modeliuoti nestebimų duomenų dalį, tais atvejais, kai žinome, kad elgsena yra tokia pati arba labai panaši į elgseną nestebimų duomenų grupės atveju, arba gerai suprantame, kuo šie duomenys skiriasi, stengiamės naudoti duomenis iš stebimų dalių.

Pavyzdys: tarkime, kad turite konversijų, kurios nestebimos naudojant vieno tipo naršyklę, bet gali būti stebimos naudojant kitų tipų naršykles, rinkinį. Naudodami modeliavimą, pirmiausia išsiaiškiname naudotojų elgsenos (pvz., konversijų rodiklių) tendencijas skirtingų tipų naršyklėse. Tada, naudodami stebimus duomenis iš vertinamų naršyklių, kartu atsižvelgdami į bet kokius sisteminius nukrypimus, ir įtraukdami kitus apibendrintus aspektus, pvz., įrenginio tipą, dienos laiką, geografinę vietovę, operacinę sistemą ir pan., numatome konversijų įvykių, atliktų po sąveikų su skelbimais, tikimybę nestebimo tipo naršyklėje.

Sumodeliuotų konversijos ataskaitų detalumas toks pat kaip ir stebimų konversijų ataskaitų. Į šias ataskaitas įtraukiami tokie aspektai kaip bendras konversijų skaičius, priskyrimo kelias ir konversijų vertės. Stulpelyje „Konversijos“ „Google“ pateikia sumodeliuotas ir stebimas konversijas.

Pastaba: konversijų neprisijungus importavimas ir naudotojų paskyros, kuriose savaitės konversijų skaičius labai mažas, gali būti neįtraukiami į tam tikrų tipų modeliavimą.

Sumodeliuotų konversijų prisijungus pranašumai

Visapusiškas viso skelbimų srauto vertinimas: susidarykite tikslesnį reklamavimo rezultatų vaizdą (IG) ir išsamų konversijų, kurių sulaukiama po sąveikų su skelbimais, kelio įvairiuose įrenginiuose bei kanaluose vaizdą.
Efektyvus kampanijos optimizavimas: sumodeliuotos konversijos padeda efektyviau optimizuoti kampanijas ir pasiekti geresnių verslo rezultatų.
- Dėl privatumo taisyklių ir technologijų apribojimų negalime stebėti tam tikrų naudotojų grupių (pvz., sutikimo nedavusių naudotojų arba konkrečių tipų įrenginius ar naršykles naudojančių naudotojų). Tai reiškia, kad naudojant automatinio kainų siūlymo algoritmus optimizavimo sprendimus reikia priimti remiantis neišsamiais duomenimis, dėl to informacija renkama netiksliai. Todėl naudojant automatinį kainų siūlymą šioms grupėms gali būti teikiamas žemesnis prioritetas, nes jų nustatytas našumas mažesnis. Dėl to bendras kainos siūlytojo našumas bus mažesnis. Naudojant modeliavimą šie nukrypimai pašalinami ir ištaisomi bendrose ataskaitose. Taip užtikrinama, kad automatiškai siūlant kainas būtų galima pasiekti tipiškesnius našumo duomenis.Sužinokite daugiau apie automatinį kainų siūlymą.
Tikslus į privatumą orientuotas vertinimas: sumodeliuotoms konversijoms naudojami duomenys, iš kurių negalima nustatyti atskirų naudotojų asmens tapatybės, siekiant įvertinti konversijas, kurių „Google“ negali stebėti tiesiogiai. Taip galite gauti išsamesnę konversijų ataskaitą. Šis metodas yra visiška priešingybė metodams, kuriais neužtikrinama pakankama privatumo apsauga, pvz., skaitmeninių pėdsakų rinkimui, kurį atliekant naudojami euristiniai sprendimai, pvz., IP adresas, ir siekiama nustatyti atskirų naudotojų tapatybę bei juos stebėti. „Google“ taiko griežtą politiką, pagal kurią draudžiama vykdyti skaitmeninių pėdsakų rinkimą skelbimų suasmeninimo tikslais, nes tai trukdo pagrįstai kontroliuoti naudotojus ir užtikrinti skaidrumą.

„Google“ konversijų modeliavimo metodas

„Google“ sprendimai taikomi plačiai naudotojų grupei ir suteikia galimybę patvirtinti konversijų modelių tikslumą dideliuose sąveikų su skelbimais ir konversijų veiksmų rinkiniuose. Tam naudojami keli pagrindiniai aspektai.

Mastas: galime pasiekti daugybę įvairiausių sąveikų su skelbimais įvairiuose kanaluose ir skirtingose konversijų proceso dalyse. Taip gauname išsamių duomenų apie tai, kaip skirtingi naudotojai reaguoja į skirtingų tipų skelbimus visuose kanaluose, neatsižvelgiant į tai, kurioje konversijos proceso vietoje jie yra.
Tikslumas: naudojant pažangią prisijungusių naudotojų grupę, sudėtingi modeliavimo metodai gali veikti atskirai nuo slapukų ar kitų identifikatorių, nes galime nustatyti didelį elgsenos duomenų rinkinį pagal tipišką su tokiu informacijos naudojimu sutikusių naudotojų grupę.
Aprėptis: daugelyje svetainių naudojamos „Google“ žymos, o tai reiškia, kad mūsų konversijų modeliai patvirtinami dideliame įvairių konversijos veiksmų rinkinyje. Taikant konversijų modeliavimą naudojami duomenys, iš kurių neįmanoma nustatyti naudotojo asmens tapatybė, siekiant kiekybiškai įvertinti konversijas, kurių „Google“ negali stebėti tiesiogiai. Tada modelis tinkamai parengiamas, unikaliai pritaikant jį kiekvienam reklamuotojui, ir generuoja unikalius rezultatus.
Techninė patirtis: „Google“ DI patirtis yra viena svarbiausių funkcijų, kurią naudodami galime modeliuoti aukščiausios kokybės konversijas. Šią patirtį sukaupėme naudodami vertinimo produktus, kuriems modeliavimas taikomas jau daug metų („Google Ads“ automatinį kainų siūlymą ir apsilankymus parduotuvėje), ir ne vertinimo produktus (pvz., savivaldžius automobilius bei „YouTube“ rekomendacijas).
Naudingumas: „Google“ sumodeliuotos konversijos pateikiamos kampanijos ataskaitose, tačiau jos taip pat susietos su optimizavimu ir kainų siūlymu. Todėl duomenys tampa naudingi, nes padeda siekti verslo tikslų.

Galimo konversijų prisijungus modeliavimo pavyzdžiai

Toliau nurodyti keli svarbiausi galimi konversijų modeliavimo tipai.

Trečiosios šalies slapukų apribojimų modeliavimas

Kai kuriose naršyklėse (pvz., „Safari“ ir „Firefox“) neleidžiama vertinti konversijų naudojant trečiosios šalies slapukus. Jei vertindami konversijas naudojate trečiosios šalies slapukus, pastebėsite, kad konversijų modeliavimas atitinka jūsų svetainių srautą tose naršyklėse (staliniuose kompiuteriuose ir mobiliuosiuose įrenginiuose). Sužinokite, kaip patobulinti modeliavimą naujovinant į „Google“ žymą.

Pirmosios šalies slapukų apribojimų modeliavimas

Kai kuriose naršyklėse (pvz., „Safari“) ribojamas pirmosios šalies slapukų saugojimo laikas. Pastebėsite, kad konversijų modeliavimas atitinka paslėptų konversijų, kurių sulaukėte ne minėtu laikotarpiu, dalį. Sužinokite, kaip pagerinti modeliavimą naudojant patobulintas konversijas.

ES sutikimo naudoti slapukus apribojimų modeliavimas

Pagal kai kurių šalių teisės aktus reikalaujama, kad reklamuotojai gautų sutikimą naudoti slapukus, susijusius su reklamavimo veikla. Reklamuotojų, naudojančių sutikimo režimą, konversijos modeliuojamos atsižvelgiant į sutikimo nedavusius naudotojus. Sutikimo nedavusių naudotojų konversijos modeliuojamos.

14 versijos „iOS“ poveikis

Pagal „Apple“ programų stebėjimo skaidrumo (PSS) politiką reikalaujama, kad kūrėjai prašytų leidimo, kai reklamavimo tikslais naudoja tam tikrą informaciją iš kitų įmonių programų ir svetainių. „Google“ informacijos (pvz., IDFA), kuriai taikoma PSS politika, nenaudos. Atsižvelgiant į tai, konversijoms, kurių skelbimai gaunami iš PSS paveikto srauto, bus taikomas modeliavimas. Įsitikinkite, kad svetainė gali priimti atsitiktinius URL parametrus, kad būtų užtikrintas geriausias modeliavimas.

Išleidus „Apple“ PSS politiką „SKAdNetwork“, „Apple“ programų priskyrimo sprendimas tapo svarbia informacija programų reklamuotojams, vertinantiems „iOS“ kampanijų našumą. Siekdami pagerinti sumodeliuotų ataskaitų teikimo „Google Ads“ NS kokybę ir nuoseklumą, giliname integravimą su „SKAdNetwork“. Sužinokite daugiau apie geriausią praktiką, užtikrinančią geresnį „iOS“ programų kampanijų vertinimą ir našumą.

„Google Play“ politikos poveikis

„Google Play“ paskelbė apie kelis naujus politikos atnaujinimus, skirtus naudotojų valdymui, privatumui ir saugumui užtikrinti. 2021 m. pabaigoje atnaujinant „Google Play“ paslaugas reklamavimo ID bus pašalintas, kai naudotojas atsisakys suasmeninimo pagal reklamavimo ID „Android“ nustatymų skiltyje. Bandant pasiekti identifikatorių bus pateikta eilutė su nuliais vietoj identifikatoriaus. Sužinokite daugiau apie reklamavimo ID

Dėl šio paslaugos atnaujinimo sumodeliuotos konversijos bus teikiamos visose programų kampanijose. Tai reiškia, kad konversijų stulpelyje (taip pat diegimo, veiksmų programoje ir konversijos vertės stulpeliuose) gali būti sumodeliuotų konversijų. Ateityje programų kampanijose gali būti teikiama papildomų sumodeliuotų konversijų, siekiant sumažinti poveikį dėl šio ir kitų galimų paslaugos atnaujinimų.

Konversijos keliuose įrenginiuose

Kai naudotojo kelias prasideda viename įrenginyje atliekant sąveiką su skelbimu, o konversija įvykdoma kitame įrenginyje, gali nepavykti priskirti konversijos konkrečiai sąveikai su skelbimu. „Google“ stebi duomenis, gaunamus iš daugybės „Google“ nuosavybėse prisijungusių naudotojų, kad galėtų ekstrapoliuoti panašios visų naudotojų elgsenos duomenis. Taip pat modeliuojama daug konversijų keliuose įrenginiuose, įskaitant svetainės ir stalinio kompiuterio konversijas.

Pastaba: šių konversijų, kurias galima atkurti sistemoje „Google Ads“, dalis priklauso nuo stebimų kiekvienos situacijos duomenų, kuriuos turime, ir tų stebimų duomenų reprezentatyvumo (pvz., ar jie realistiškai atspindi visą konkretaus reklamuotojo naudotojų grupę). Atkūrimo rodikliai skiriasi ir priklauso nuo sprendžiamos problemos. Kuo duomenys geriau stebimi, tuo modelio kokybė geresnė. Sužinokite, kaip tai patobulinti, įdiegę „Google“ žymą, sutikimo režimą ir patobulintas konversijas.

Konversijų prisijungus modeliavimo principai

Nuolatinis kokybės gerinimas

Kaip ir visų kitų produktų atveju mūsų duomenų mokslininkai nuolat tobulina algoritmus, kad padidintų modeliavimo tikslumą ir mastą. Nuolat pristatome naujus produktus, kad gautume naujų stebimų duomenų šaltinių, kuriuos naudojant tobulinamas modeliavimas (pvz., pasitelkiant patobulintas konversijas ir sutikimo režimą galima gauti daugiau stebimų duomenų).

Pažangūs tikslumo tikrinimo metodai

Naudodami tam tikrus metodus, pvz., sulaikydami patvirtinimą, patikriname modeliavimo tikslumą (pvz., sulaikome stebimų konversijų dalį ir šį rinkinį modeliuojame). Tada sumodeliuotus rezultatus palyginame su faktinėmis stebimomis konversijomis, kurias sulaikėme, taip pat įvertiname netikslumus bei nukrypimus ir nuolat koreguojame modelius. Panašūs metodai plačiai naudojami „Google“ DI.

Griežti ataskaitų slenksčiai

Sumodeliuotas konversijas į ataskaitas įtraukiame tik tada, kai esame tvirtai įsitikinę, kad konversijos iš tiesų įvyko dėl sąveikų su skelbimais. Sistemingai neteikiame daugiau konversijų, nei iš tiesų yra, ir visada stengiamės sumažinti tikimybę, kad į ataskaitas nebūtų įtraukiama per daug konversijų. Tai reiškia, kad kai kurių naudotojų atveju nuolat nestebime pakankamai konversijų, kad galėtume patikimai modeliuoti konversijas. Tokiais atvejais neteikiame jokių sumodeliuotų konversijų.

Visi duomenų neatitikimai nagrinėjami naudojant unikalų modeliavimo metodą

Kadangi nustatome įvairių vertinimo neatitikimų ir reikia skirtingų tipų stebimų duomenų bei tokie duomenys yra pasiekiami, skirtingų tipų neatitikimams taikome skirtingų tipų modelius. Taip pat naudojame metodus, kuriuos taikant išvengiama pakartotinio konversijų skaičiavimo taikant įvairių tipų modelius. Žinome, kad įvairiuose reklamavimo kanaluose konversijų rodikliai gerokai skiriasi, todėl kiekvienam kanalui bei kiekvieno tipo sąveikai su skelbimu (parodymams arba paspaudimams) kuriame atskirus modelius.

Kiekvieno modelio rezultatas yra unikalus ir taikomas tik jūsų verslui bei naudotojų elgsenai

Kai nustatomas bendrasis modeliavimo algoritmas, siekiant pašalinti konkretų stebėjimo trūkumą, šį algoritmą taikome visiems reklamuotojo duomenims atskirai ir gauname unikalius rezultatus, atspindinčius to reklamuotojo unikalaus naudotojo elgseną ir konversijų rodiklius. Pavyzdžiui, jei naudotojai labai linkę pradėti kelią viename įrenginyje, o konversiją atlikti kitame įrenginyje, jums pateikiamų sumodeliuotų konversijų keliuose įrenginiuose skaičius bus didesnis nei vidutinis.

Griežta politika, pagal kurią draudžiamas skaitmeninių pėdsakų rinkimas

Skaitmeninių pėdsakų rinkimo technologijoms paprastai naudojami euristiniai sprendimai, pvz., IP adresai, pagal kuriuos įvairiuose lietimo taškuose bei įrenginiuose nustatoma naudotojų asmens tapatybė ir sugeneruojamas skaitmeninio pėdsako ID, skirtas naudotojo asmens tapatybei nustatyti atliekant būsimas sąveikas. Tokių ID negeneruojame ir nesistengiame nustatyti atskirų naudotojų tapatybės, nes tai trukdo pagrįstai kontroliuoti naudotojus ir užtikrinti skaidrumą. Taip pat neleidžiame kitiems teikti skaitmeninių pėdsakų rinkimo duomenų mūsų reklamavimo produktuose. Užuot tai darę, apibendriname duomenis, pvz., ankstesnius konversijų rodiklius, įrenginio tipą, dienos laiką ir vietovę, siekdami numatyti konversijos įvykio tikimybę naudotojų, kurie peržiūrėjo arba spustelėjo skelbimą, grupei.

Pranešimas apie svarbius modeliavimo pakeitimus

Prieš įdiegdami modeliavimo pakeitimus, nuolat vykdome eksperimentus. Jei nustatome didelį poveikį ataskaitų teikimui ir kainų siūlymui, apie tai atitinkamai pranešame.

Automatinis integravimas

Kai gali tiksliai tai atlikti, „Google“ naudoja pasiekiamus duomenis integruotam konversijų modeliavimui užtikrinti teikiant konversijų ataskaitas ir optimizuojant kampanijas. Tam tikrais atvejais, pvz., kai tam tikros naudotojų, kurie nesutiko su slapukais, grupės konversijos negali būti stebimos, reikės duomenų apie jūsų sutikimo rodiklius, kad galėtume vykdyti konversijų modeliavimą.

Susijusios nuorodos

Ar tai buvo naudinga?

Kaip galime jį patobulinti?