Despre conversiile online preconizate

Conversiile preconizate folosesc date care nu identifică utilizatorii individuali, pentru a estima conversiile pe care Google nu le poate observa direct. Astfel, puteți obține un raport complet al conversiilor.

Facem preconizări pentru a recupera secțiuni de date când știm că nu putem să observăm atribuirea anunțurilor din cauza măsurilor pentru confidențialitatea utilizatorului sau a limitărilor tehnice. Acest lucru este necesar pentru a oferi o măsurare de calitate înaltă, astfel încât să înțelegeți clar impactul activităților dvs. de marketing și să mențineți practici de licitare de calitate înaltă, evitând supralicitarea sau sublicitarea.

Când Google afișează conversii preconizate în Google Ads, estimăm conversiile atribuite. În cele mai multe astfel de cazuri, Google va primi informațiile despre interacțiunile cu anunțurile și despre conversiile online, dar va lipsi asocierea dintre cele două. Preconizarea noastră estimează dacă o interacțiune cu anunțul Google a determinat conversia online. Nu estimează dacă o conversie a avut loc sau nu.

În lipsa preconizărilor, conversiile raportate ar reflecta numai segmentul de conversii care se pot observa, nu performanța reală a campaniei.

Cum funcționează conversiile online preconizate

Pentru a face o preconizare pentru o secțiune de date neobservate, ne străduim să folosim datele din secțiuni care pot fi observate, când știm că acestea prezintă același comportament sau unul foarte similar celui pentru secțiunea neobservată sau când înțelegem bine prin ce se deosebesc.

Exemplu: să presupunem că aveți o secțiune de conversii care nu sunt observate într-un tip de browser, dar pot fi observate în alte tipuri de browser. Preconizarea noastră va înțelege mai întâi tendințele din comportamentul utilizatorilor (de exemplu, ratele de conversie) pentru diferite tipuri de browser. Apoi, folosim datele noastre monitorizabile din browserele măsurabile, împreună cu toate favorizările sistematice și includem alți parametri cumulați, cum ar fi tipul de dispozitiv, ora, locația geografică, sistemul de operare și multe altele, pentru a estima probabilitatea evenimentelor de conversie din interacțiunile cu anunțurile în tipul de browser care nu poate fi monitorizat.

Conversiile preconizate sunt raportate cu același nivel de detaliere ca și conversiile observate. Aici sunt incluși parametri precum valoarea totală a conversiilor, calea de atribuire și valorile conversiilor. În coloana „Conversii”, Google raportează atât conversiile preconizate, cât și conversiile observate.

Notă: importările de conversii offline și conturile de utilizator cu foarte puține conversii săptămânale este posibil să nu cuprindă anumite tipuri de preconizări.

Avantajele conversiilor online preconizate

Măsurarea întregului volum de trafic publicitar: obțineți o imagine mai clară a rezultatelor publicitare (rentabilitatea investiției) și o imagine completă a căii spre conversie pentru toate dispozitivele și canalele care rezultă din interacțiunile cu anunțul.
Optimizarea eficientă a campaniei: conversiile preconizate vă ajută să vă optimizați campaniile mai eficient și să obțineți rezultate comerciale mai bune.
- Din cauza reglementărilor de confidențialitate și a limitărilor legate de tehnologie, se pierde monitorizarea anumitor grupuri de utilizatori (de exemplu, utilizatori care nu și-au dat consimțământul sau utilizatori care folosesc anumite tipuri de dispozitive sau browsere). Aceasta înseamnă că algoritmii noștri de licitare automatizată vor trebui să ia decizii de optimizare bazate pe date incomplete, ceea ce va duce la o învățare influențată. Prin urmare, licitarea automatizată poate să nu acorde prioritate acelor grupuri, deoarece acestea au performanțe raportate mai slabe, ceea ce duce la performanțe mai slabe ale licitantului. Preconizarea ține cont de aceste influențe și le corectează în raportarea generală pentru a se asigura că licitarea automatizată are acces la date mai reprezentative privind performanța. Aflați mai multe Despre licitarea automatizată
Măsurarea precisă axată pe confidențialitate: conversiile preconizate folosesc date care nu identifică utilizatori individuali pentru a estima conversiile pe care Google nu le poate observa direct. Astfel, puteți obține un raport complet al conversiilor. Această abordare este în contrast direct cu tactici mai puțin sigure din perspectiva confidențialității, cum ar fi amprenta digitală, care se bazează pe tehnici euristice precum adresa IP și încearcă să identifice și să urmărească utilizatorii individuali. Google are o politică strictă împotriva urmăririi prin amprenta digitală pentru personalizarea anunțurilor, deoarece aceasta nu asigură utilizatorului un nivel rezonabil de control și transparență.

Abordarea Google privind preconizarea conversiilor

Soluțiile Google funcționează pentru o gamă largă de utilizatori, iar astfel acuratețea modelelor noastre de conversie este validată pe un set mare de interacțiuni cu anunțurile și de acțiuni de conversie, prin mai mulți parametri cheie:

scară: avem acces la o multitudine și diversitate de interacțiuni cu anunțurile pe diferite canale, în diferite părți ale canalului de conversie. Astfel, obținem date cuprinzătoare despre reacția utilizatorilor la diferite tipuri de anunțuri, indiferent de poziția în canalul de conversie și de canalele pe care au interacționat.
precizie: baza noastră amplă de utilizatori conectați permite folosirea tehnicilor sofisticate de modelare Google fără cookie-uri sau alți identificatori, întrucât putem deduce o gamă largă de seturi de comportamente în cadrul unui set reprezentativ de utilizatori care și-au dat consimțământul;
acoperire: multe site-uri folosesc etichete Google, ceea ce înseamnă că modelele noastre de conversie sunt validate într-un set amplu de acțiuni de conversie diferite. Modelele de conversie folosesc date care nu identifică utilizatorul pentru a măsura conversiile pe care Google nu le poate observa direct. Apoi, modelul nostru este instruit în mod unic pentru fiecare advertiser, generând rezultate unice.
expertiza tehnică: competența Google în domeniul inteligenței artificiale este un element esențial, care ne ajută să facem preconizări de cea mai bună calitate. Am ajuns la acest nivel superior în cazul tuturor produselor noastre de măsurare care folosesc preconizarea de ani de zile (licitarea automatizată Google Ads și vizitele în magazin), precum și al produselor care nu permit măsurarea (de exemplu, mașinile fără șofer și recomandările YouTube).
posibilitatea de a lua măsuri: conversiile preconizate de la Google apar în rapoartele privind campaniile, dar sunt asociate și cu optimizarea și licitarea. Astfel, se pot lua măsuri în baza datelor, acestea fiind utile pentru atingerea obiectivelor comerciale.

Exemple de preconizări disponibile pentru conversii online

Mai jos, puteți consulta câteva dintre cele mai importante acțiuni privind modele de conversie de care dispunem.

Preconizările în cazul limitelor asociate cookie-urilor terță parte

Anumite browsere (de exemplu, Safari și Firefox) nu permit măsurarea conversiilor folosind cookie-uri terță parte. Dacă vă bazați pe cookie-urile terță parte pentru măsurarea conversiilor, veți beneficia de modele de conversie în funcție de traficul site-urilor dvs. în browserele respective (pe computere și dispozitive mobile). Aflați cum să îmbunătățiți preconizarea trecând la eticheta Google

Preconizările în cazul limitelor asociate cookie-urilor primare

Unele browsere (de exemplu, Safari) limitează perioada de timp în care sunt permise cookie-urile primare. Veți beneficia de modele de conversie în conformitate cu procentajul de conversii întârziate care nu se încadrează în fereastra respectivă. Aflați cum să îmbunătățiți preconizarea folosind conversiile optimizate

Preconizările în cazul limitelor asociate cookie-urilor pentru consimțământul utilizatorilor din UE

Reglementările din unele țări impun advertiserilor să obțină consimțământul pentru folosirea cookie-urilor asociate activităților publicitare. Advertiserii care au implementat modul de consimțământ vor folosi modelele de conversie în funcție de utilizatorii care nu și-au acordat consimțământul. Conversiile sunt preconizate pentru utilizatorii care nu și-au acordat consimțământul.

Impactul iOS 14

Politica Apple privind transparența urmăririi aplicațiilor (ATT) va impune dezvoltatorilor să solicite permisiunea atunci când folosesc în scopuri publicitare anumite informații din aplicațiile și site-urile altor companii. Google nu va folosi informații (cum ar fi IDFA) care intră sub incidența politicii ATT. În conformitate cu acestea, conversiile ale căror anunțuri provin din trafic afectat de ATT vor face obiectul preconizărilor. Asigurați-vă că site-ul dvs. poate accepta parametri URL arbitrari pentru o preconizare optimă.

Odată cu lansarea politicii ATT de la Apple, SKAdNetwork, soluția Apple de atribuire pentru aplicații, a devenit un instrument important pentru advertiserii de aplicații pentru evaluarea performanței campaniilor iOS. Pentru a îmbunătăți calitatea și consecvența rapoartelor privind conversiile preconizate din interfața de utilizare Google Ads, vom aprofunda integrările cu SKAdNetwork. Aflați mai multe despre cele mai bune practici pentru a îmbunătăți măsurarea și performanța campaniilor pentru aplicații iOS.

Impactul politicilor Google Play

Google Play a anunțat câteva actualizări noi ale politicii pentru consolidarea controlului, a confidențialității și a securității utilizatorilor. După actualizarea serviciilor Google Play în cea de-a doua jumătate a anului 2021, ID-ul publicitar va fi eliminat atunci când un utilizator renunță la personalizare folosind ID-ul publicitar în Setările Android. Orice încercare de a accesa identificatorul va genera un șir de zerouri în locul acestuia. Aflați mai multe despre ID-ul publicitar

În urma acestei actualizări a serviciului, vom extinde conversiile preconizate la toate campaniile pentru aplicații. Astfel, atât coloana Conversii, cât și coloanele Instalări, Acțiuni în aplicație și Valoarea conversiilor pot conține conversii preconizate. În viitor, în campaniile pentru aplicații pot apărea conversii preconizate suplimentare ca mod de a atenua impactul acestei actualizări a serviciului și al altor actualizări potențiale.

Conversii pe mai multe dispozitive

Dacă un utilizator începe calea pe un dispozitiv printr-o interacțiune cu un anunț și finalizează conversia pe un altul, este posibil ca acea conversie să nu poată fi atribuită interacțiunii cu anunțul. Google observă datele de la un număr mare de utilizatori conectați la proprietăți Google pentru a extrapola comportamente similare pentru toți utilizatorii. Sunt preconizate și conversii pe mai multe dispozitive, inclusiv din Living Room și de pe computer.

Notă: procentajul din aceste conversii care poate fi recuperat prin Google Ads depinde de volumul de date observabile pentru fiecare situație și de cât de reprezentative sunt respectivele date observabile (de exemplu, cât de realistă este asemănarea cu întreaga bază de utilizatori a unui anumit advertiser). Ratele de recuperare variază în funcție de problema vizată. Cu cât sunt mai multe date observabile, cu atât preconizarea este mai bună. Aflați cum puteți să îmbunătăți acest aspect implementând eticheta Google, modul de consimțământ și conversiile optimizate.

Principiile modelelor de conversie online

Îmbunătățirea constantă a calității

Ca și în cazul celorlalte produse, specialiștii noștri în analiza datelor îmbunătățesc constant algoritmul pentru a îmbunătăți exactitatea și amploarea preconizării. Introducem în mod regulat produse noi pentru a obține noi surse de date observabile, cu ajutorul cărora putem să perfecționăm preconizările (de exemplu, conversiile optimizate și modul de consimțământ ne pot oferi mai multe date observabile).

Tehnici sofisticate pentru verificarea preciziei

Folosim tehnici cum ar fi restricționarea validării pentru verificarea corectitudinii preconizării noastre (de ex., reținem o secțiune din conversiile observate și facem preconizări pentru secțiunea respectivă). Apoi, comparăm conversiile observate reținute cu rezultatele preconizate și analizăm valorile inexacte și favorizările, iar astfel ne ajustăm constant modelele. Metode similare sunt folosite pe scară largă în inteligența artificială de la Google.

Praguri riguroase pentru raportare

Includem conversii preconizate în rapoarte numai atunci când există o probabilitate foarte mare ca respectivele conversii să fie rezultate din interacțiuni cu anunțul. Evităm raportarea sistematică a mai multor conversii decât în realitate și avem mereu ca obiectiv reducerea raportării excesive. Aceasta înseamnă că, pentru unii utilizatori, nu monitorizăm cu regularitate suficiente conversii pentru a putea face preconizări fiabile. În astfel de situații, nu raportăm conversii preconizate.

Fiecare lipsă de informații este abordată printr-o metodologie unică de preconizare

Deoarece identificăm diferite informații lipsă în măsurare și sunt necesare și disponibile diferite tipuri de date observabile, avem tipuri diferite de modele pentru diferite tipuri de informații lipsă. În plus, folosim tehnici care elimină contorizarea dublă în diferitele tipuri de modele. Știm că ratele de conversie variază semnificativ în funcție de canalul de publicitate și din acest motiv creăm modele separate pentru fiecare canal și pentru fiecare tip de interacțiune cu anunțul (afișări vs. clicuri).

Rezultatul fiecărui model este unic pentru compania dvs. și pentru comportamentul utilizatorilor

După ce se stabilește un algoritm general de preconizare pentru a trata un anumit gol de observare, aplicăm algoritmul respectiv pentru datele fiecărui advertiser separat și obținem rezultate unice care reflectă comportamentul unic al utilizatorilor și ratele de conversie pentru advertiserul respectiv. De exemplu, dacă utilizatorii au o probabilitate foarte mare de a începe calea pe un dispozitiv și de a realiza conversii pe un altul, pentru dvs. se va raporta un număr de conversii preconizate pe mai multe dispozitive mai mare decât media.

Politica strictă privind urmărirea prin amprenta digitală

Tehnologiile de urmărire prin amprenta digitală se bazează de obicei pe tehnici euristice, cum ar fi adresele IP, care identifică utilizatorii în diferite puncte de contact și pe diverse dispozitive și generează un „cod de amprentă digitală” pentru a identifica utilizatorul în interacțiunile viitoare. Nu generăm astfel de coduri și nu încercăm să identificăm utilizatori individuali, deoarece tehnicile respective nu îi asigură utilizatorului un nivel rezonabil de control și transparență. Mai mult, nu permitem altora să aducă datele colectate prin intermediul amprentelor digitale în produsele noastre publicitare. Agregăm însă date precum ratele de conversie anterioare, tipul de dispozitiv, ora și locația, pentru a estima probabilitatea unui eveniment de conversie pentru setul de utilizatori care au vizualizat sau au dat clic pe un anunț.

Comunicarea modificărilor semnificative privind preconizările

Desfășurăm constant experimente înainte de a aplica orice modificări privind preconizările, iar dacă detectăm un impact semnificativ în ceea ce privește raportarea și licitarea, vom comunica acest aspect în consecință.

Integrarea automată

Când poate face acest lucru cu precizie, Google va folosi datele disponibile pentru a oferi modele de conversie integrate în raportarea și optimizarea conversiilor. În unele cazuri, de exemplu, când conversiile nu pot fi observate pentru un set de utilizatori care nu au acceptat cookie-uri, vom avea nevoie de date despre ratele dvs. de consimțământ, astfel încât să putem oferi preconizarea conversiilor.

Linkuri conexe

A fost util?

Cum putem să îmbunătățim această pagină?