Om modellerte konverteringer på nettet

I modellerte konverteringer brukes data som ikke identifiserer enkeltbrukere, til å anslå hvor mange konverteringer Google ikke får registrert direkte. Dermed får du mer komplette data om konverteringer i rapportene.

Vi modellerer visse data i situasjoner der vi ikke kan registrere annonseattribusjon direkte på grunn av tekniske begrensninger eller av hensyn til personvern. Vi gjør dette for at du skal få kvalitetsmålingene du trenger for å danne deg et presist bilde av effekten markedsføringen har, og for at du skal kunne legge inn presise – ikke for høye eller for lave – bud.

Når Google viser modellerte konverteringer i Google Ads, gir vi et anslag på antallet konverteringer som kan tilskrives annonseinteraksjoner. I de fleste tilfeller mottar Google informasjon om annonseinteraksjoner og konverteringer på nettet uten at forbindelsen mellom disse fremgår. Det er modelleringen som avgjør om Google-annonseinteraksjoner har ført til konverteringer på nettet, men den har ingen innvirkning på om det registreres konverteringer eller ikke.

Uten denne modelleringen gjenspeiler de rapporterte konverteringene bare den observerbare andelen av konverteringene, ikke de reelle kampanjeresultatene.

Slik fungerer modellerte konverteringer på nettet

Når vi skal modellere data som ikke kan observeres, legger vi til grunn datautdrag som kan observeres. I disse utdragene vet vi at atferden er den samme eller veldig lik som i dataene som ikke kan observeres, eller vi har en god forståelse av hva forskjellene er.

Eksempel: Tenk deg at du har et utvalg av konverteringer som ikke kan observeres i én type nettleser, men som kan observeres i andre nettlesere. I modelleringen etableres først trendene som utpeker seg for brukeratferd (f.eks. konv.frekvenser) i de ulike nettlesertypene. De observerbare dataene fra målbare nettlesere, justert for eventuelle systematiske skjevheter, kombineres så med aggregerte dimensjoner – blant annet enhetstype, klokkeslett, operativsystem og geografisk posisjon. Med dette prøver vi å forutsi sannsynligheten for at det forekommer konverteringshendelser som følge av annonseinteraksjoner i nettlesertypen der data ikke kan observeres.

Modellerte konverteringer rapporteres med samme granularitet som registrerte konverteringer. Her omfattes altså dimensjoner som totalt antall konverteringer, attribusjonsbane og konverteringsverdier. I Konverteringer-kolonnen rapporterer Google både modellerte og registrerte konverteringer.

Merk: Visse typer modellering kan ikke brukes for importerte konverteringer utenfor nettet og brukerkontoer som har svært lave antall ukentlige konverteringer.

Fordeler med modellerte konverteringer på nettet

Helhetlig måling av all annonsetrafikk: Få et mer nøyaktig bilde av resultatene (avkastningen) du oppnår med annonseringen, og et fullstendig bilde av konverteringstrakten som følger av annonseinteraksjoner på ulike enheter og i ulike kanaler.
Effektiv kampanjeoptimalisering: Med modellerte konverteringer kan du enklere optimalisere kampanjene dine og oppnå bedre resultater.
- Personvernforordninger og teknologiske begrensninger fører til at vi ikke kan observere visse brukerkohorter (f.eks. de som ikke samtykker i dette, eller de som bruker visse enhetstyper eller nettlesere). Et resultat av dette er at de automatiserte budgivningsalgoritmene våre må gjøre optimaliseringer med utgangspunkt i ufullstendige data, som jo er et skjevt opplæringsgrunnlag. I den automatiske budgivningen kan derfor disse kohortene bli nedprioritert fordi de har lavere rapporterte resultater, noe som igjen fører til dårligere resultater for budgiveren. Med modellering blir disse skjevhetene korrigert i den samlede rapporteringen for å påse at den automatiske budgivningen har tilgang til mer representative resultatdata.Finn ut mer om automatisk budgivning
Presis måling uten å gå på kompromiss med personvern: I modellerte konverteringer brukes data som ikke identifiserer enkeltbrukere, til å anslå hvor mange konverteringer Google ikke får observert direkte. Dermed får du mer komplette data om konverteringer i rapportene. Denne tilnærmingen står i sterk kontrast til andre taktikker hvor personvern ikke ivaretas i den samme graden. Som et eksempel kan vi nevne fingeravtrykk, som er avhengig av heuristikker som IP-adresser, hvor det forsøkes å identifisere og spore enkeltbrukere. Google har strenge restriksjoner mot bruk av fingeravtrykk i forbindelse med personlig tilpasning av annonser ettersom brukerne ikke i tilstrekkelig grad har kontroll over eller innsyn i dette.

Googles tilnærming til modellering av konverteringer

Googles løsninger fungerer med et bredt utvalg av brukere, og dermed kan konverteringsmodellene valideres i et stort sett av annonseinteraksjoner og konverteringshandlinger via en rekke nøkkeldimensjoner:

Skala: Vi har tilgang til et stort utvalg av og en lang rekke typer annonseinteraksjoner fra ulike kanaler og ulike deler av trakten. Vi sitter dermed på omfattende mengder med data om hvordan ulike brukere reagerer på ulike typer annonser, uansett hvor i trakten de er, og hvilke kanaler de bruker.
Nøyaktighet: Takket være den store brukerbasen vår av påloggede brukere kan de avanserte modelleringsteknikkene våre fungere uavhengig av informasjonskapsler og andre identifikatorer. Grunnen til dette er at vi kan utlede et omfattende datasett knyttet til atferden som utvises av et representativt utvalg av brukere som har samtykket i slik bruk av informasjon.
Dekning: På mange nettsteder brukes det Google-tagger, noe som innebærer at konverteringsmodellene blir validert i et stort utvalg av ulike konverteringshandlinger. I konverteringsmodellering blir data som kan brukes til å identifisere enkeltbrukere, lagt til grunn for å kvantifisere antallet konverteringer Google ikke kan observere direkte. Modellen spisses så ned på enkeltannonsørnivå, slik at resultatene blir unike.
Teknisk ekspertise: Ekspertisen Google besitter innen AI-løsninger, er helt avgjørende for at vi kan kjøre modelleringer av høyeste kvalitet. Vi har tilegnet oss denne kunnskapen ikke bare gjennom målingsproduktene der vi har brukt modellering i årevis (f.eks. i butikkbesøk og automatisk budgivning i Google Ads), men også gjennom produkter som ikke brukes til måling (førerløse biler, YouTube-anbefalinger osv.).
Anvendbar kunnskap: Googles modellerte konverteringer vises i kampanjerapportering, men blir også brukt i forbindelse med budgivning og optimalisering. Du kan dermed omsette disse dataene i konkrete tiltak i tråd med forretningsmålene du har satt deg.

Eksempler på tilgjengelig modellering for konverteringer på nettet

Her er noen av de viktigste konverteringsmodellene vi tilbyr:

Modellering hvor det tas høyde for begrensninger i informasjonskapsler fra tredjeparter

I enkelte nettlesere (f.eks. Safari og Firefox) er det ikke tillatt med konverteringsmåling via informasjonskapsler fra tredjeparter. Hvis du bruker informasjonskapsler fra en tredjepart til å måle konverteringer, blir modelleringen av konverteringer basert på trafikken til nettstedet ditt i de aktuelle nettleserne (mobil og datamaskiner). Finn ut hvordan du kan finstemme modelleringen ved å oppgradere til Google-taggen

Modellering hvor det tas høyde for begrensninger i informasjonskapsler fra førsteparter

I enkelte nettlesere (f.eks. Safari) finnes det begrensninger på hvor lenge informasjonskapsler fra førsteparter er tillatt plassert på nettstedet. Konverteringsmodelleringen er her utformet i tråd med hvor mange prosent av konverteringene som anslås registrert utenfor dette vinduet. Finn ut hvordan modelleringen kan finstemmes med optimaliserte konverteringer

Modellering hvor det tas høyde for begrensninger knyttet til informasjonskapsler for brukersamtykke i EU

I henhold til forordninger som gjelder i visse land, kreves det at annonsører innhenter samtykke i bruk av informasjonskapsler relatert til annonseringsaktiviteter. For annonsører som bruker samtykkemodus, blir konverteringsmodelleringen tilsvarende i forbindelse med brukere som ikke har gitt samtykke. Konverteringer modelleres for brukere som ikke har gitt samtykke.

Effekten av iOS 14

I henhold til Apples retningslinjer for åpenhet i forbindelse med sporing av informasjon i apper (App Tracking Transparency – ATT) må utviklere be om tillatelse til å bruke visse opplysninger fra andres apper og nettsteder i annonseringsøyemed. Google bruker ikke informasjon (f.eks. IDFA) som omfattes av ATT-retningslinjene. Som følge av dette kan vi bare modellere trafikk som omfattes av ATT-retningslinjene. Sørg for at nettstedet ditt godtar vilkårlige nettadresseparametere for å få best mulig modellering.

Med lanseringen av ATT-retningslinjene fra Apple har SKAdNetwork, Apples løsning for appattribusjon, blitt en viktig faktor for appannonsører som vil evaluere resultatene fra iOS-kampanjer. Vi ønsker å heve kvaliteten på og stabiliteten til rapporteringen av modellerte konverteringer i UI-et i Google Ads, og derfor integrerer vi oppsettet vårt enda tettere med SKAdNetwork. Finn ut mer om anbefalte fremgangsmåter for å få bedre resultater og måling i iOS-appkampanjer.

Effekten av retningslinjene for Google Play

Google Play kunngjorde tidligere visse oppdateringer av retningslinjene som styrker brukernes kontroll, sikkerhet og personvern. Som en del av oppdateringen av Google Play-tjenestene i slutten av 2021 fjernes annonserings-ID-en når brukere velger bort personlig tilpasning ved bruk av annonserings-ID-en i Android-innstillingene. Eventuelle forsøk på å få tilgang til identifikatoren fører til en streng med nuller i stedet for identifikatoren. Finn ut mer om annonserings-ID-er

Som et resultat av denne tjenesteoppdateringen lanseres modellerte konverteringer nå også i alle appkampanjer. Dette innebærer at konverteringskolonnen din – samt kolonnene for henholdsvis installeringer, konverteringsverdi og handlinger i appen – kan omfatte modellerte konverteringer. Flere modellerte konverteringer kan bli lagt til i appkampanjer på et senere tidspunkt for å dempe effekten av denne og andre potensielle tjenesteoppdateringer.

Konverteringer via flere enheter

Hvis brukeren for eksempel starter kundereisen på én enhet, hvor hen har en annonseinteraksjon, og så fullfører konverteringen på en annen enhet, er det ikke sikkert at annonseinteraksjonen kan tilskrives konverteringen. Google registrerer data fra det store antallet brukere som har logget på Google-tjenester, for å anslå lignende atferd hos alle brukere. Vi modellerer også mange konverteringer via flere enheter, blant annet fra stuen og datamaskinen.

Merk: Andelen av disse konverteringene som kan fastslås via Google Ads, avhenger av mengden observerbare data vi har om hver situasjon, og hvor representative disse registrerte dataene er (f.eks. i hvilken grad de gjenspeiler den totale brukerbasen til en gitt annonsør). Frekvensen av data som fastslås, kan variere alt etter det aktuelle problemet. Jo flere observerbare data som foreligger, dess bedre blir kvaliteten på modelleringen. Finn ut hvordan du kan finstemme modelleringen ved å implementere Google-taggen, samtykkemodus og optimaliserte konverteringer.

Prinsippene for modellering av konverteringer på nettet

Stadig strengere kvalitetskrav

Som med andre produkter jobber dataforskerne våre også her kontinuerlig med å finstemme algoritmene, slik at vi skal kunne levere enda bedre og stadig nøyaktigere modelleringer. Vi lanserer regelmessig nye produkter som blir nye kilder til observerbare data, som vi i sin tur bruker som utgangspunkt for å finstemme modelleringen (vi får f.eks. flere observerbare data via samtykkemodus og optimaliserte konverteringer).

Avanserte teknikker for å avdekke unøyaktigheter

Ved hjelp av teknikker som for eksempel validering med tilbakeholdte data kontrollerer vi at modelleringen er nøyaktig (vi holder f.eks. tilbake en del av de observerte dataene og modellerer disse samplede dataene). Vi sammenligner deretter de modellerte dataene med de faktisk observerte dataene vi holdt tilbake, måler skjevheter og unøyaktigheter og finstemmer løpende modellene våre. Lignende metoder er flittig brukt i Google AI.

Strenge rapporteringsgrenser

Vi tar bare med modellerte konverteringer i rapporteringen når vi med høy sikkerhet kan fastslå at konverteringer faktisk forekom som følge av annonseinteraksjoner. Vi unngår systematisk å rapportere flere konverteringer enn det de faktiske forholdene tilsier, og har alltid som mål å minimere overrapportering. For noen brukere får vi dermed ikke observert tilstrekkelig mange konverteringer på regelmessig basis til at vi kan kjøre nøyaktige modelleringer. I disse tilfellene rapporterer vi ikke noen modellerte konverteringer.

Hvert hull i dataene håndteres via en unik modelleringsmetode

Fordi vi identifiserer ulike hull i målingen, og ulike typer observerbare data trengs og er tilgjengelige, har vi ulike typer modeller tilpasset ulike typer hull. Vi benytter oss også av teknikker som eliminerer dobbel telling i ulike typer modeller. Vi vet at konverteringsfrekvenser varierer betydelig fra én annonseringskanal til en annen. Derfor bygger vi separate modeller for hver kanal og type annonseinteraksjon (visninger kontra klikk).

Resultatet fra hver modell er unikt for bedriften og brukeratferden din

Så fort vi får fastslått at en generell modelleringsalgoritme kan håndtere et bestemt hull i de observerbare dataene, bruker vi denne algoritmen på dataene på enkeltannonsørnivå. Vi får da unike resultater som gjenspeiler unik brukeratferd og unike konverteringsfrekvenser for den aktuelle annonsøren. Hvis brukerne dine i stor grad starter kundereisen på én enhet og konverterer på en annen enhet, får du rapportert flere enn det gjennomsnittlige antallet modellerte konverteringer via flere enheter.

Strenge retningslinjer om fingeravtrykk

Med fingeravtrykksteknologier, som vanligvis er avhengige av heuristikker som IP-adresser, blir brukere identifisert på ulike enheter og berøringspunkter. Det genereres så en «fingeravtrykk-ID» som brukes til å identifisere brukere ved fremtidige interaksjoner. Vi genererer ikke slike ID-er og forsøker heller ikke å identifisere enkeltbrukere ettersom brukerne ikke i tilstrekkelig grad har kontroll over eller innsyn i dette. Vi lar heller ikke andre overføre data om fingeravtrykk til annonseringsproduktene våre. I stedet bruker vi samlede data (f.eks. tid, sted, enhetstype og historiske konv.frekvenser) for å anslå sannsynligheten for konverteringer fra brukere som har sett eller klikket på en annonse.

Kunngjøring av betydelige endringer i modelleringen

Vi kjører kontinuerlig eksperimenter før vi lanserer modelleringsendringer, og hvis vi oppdager at en endring har betydelig innvirkning på budgivning og rapportering, videreformidler vi dette til brukerne våre.

Automatisk integrering

Google bruker – i de tilfellene det er mulig – tilgjengelige data til å modellere konverteringer og integrere resultatene i rapporteringen om og optimaliseringen av konverteringer på din side. I enkelte tilfeller, for eksempel hvis det ikke er mulig å observere konverteringer som utføres av en brukergruppe som ikke har samtykket i bruk av informasjonskapsler, må vi ha data om samtykkefrekvensene dine for å levere konverteringsmodellering.

Linker til relatert innhold

Var dette nyttig for deg?

Hvordan kan vi forbedre den?