Про моделювання онлайн-конверсій

Для моделювання використовуються дані, за якими не можна ідентифікувати окремих користувачів. Так система оцінить кількість конверсій, які Google не може відстежувати напряму, і згенерує докладніший звіт про конверсії.

Ми використовуємо моделювання, щоб відновити дані у випадках, коли атрибуцію оголошення неможливо відстежити через захист конфіденційності користувачів або технічні обмеження. Завдяки цьому ви можете точно вимірювати ефективність своєї реклами й запобігати призначенню занизьких або зависоких ставок.

Коли ми говоримо про змодельовані конверсії в Google Ads, ідеться про прогнозовану атрибуцію. Зазвичай Google отримує інформацію про взаємодію з оголошеннями та онлайн-конверсії, однак не про зв’язок між ними. Мета моделювання – визначити, чи є онлайн-конверсія результатом взаємодії з оголошенням Google, а не в тому, щоб з’ясувати, чи відбулася конверсія.

Лише зареєстровані конверсії (без змодельованих) не дають повного уявлення про реальну ефективність кампанії.

Як працює моделювання онлайн-конверсій

Щоб змоделювати масив невідстежуваних даних, ми намагаємось ретельно аналізувати масив зареєстрованих конверсій, для яких спостерігається така сама чи дуже схожа поведінка користувачів, або зрозуміти відмінності між цими масивами.

Приклад. Припустімо, дані про деякі з ваших конверсій доступні лише для одного веб-переглядача й недоступні для інших. Спочатку наша система моделювання проаналізує тенденції в поведінці користувачів (як-от коефіцієнти конверсії) у різних веб-переглядачах. Потім ми використаємо дані спостережень із відстежуваних веб-переглядачів і врахуємо систематичні похибки та зведені параметри (зокрема тип пристрою, час доби, географічне місцеположення, операційну систему тощо), щоб спрогнозувати ймовірність подій-конверсій у невідстежуваному веб-переглядачі.

У звітах змодельовані конверсії мають таку саму деталізацію, як і зареєстровані. Зокрема, для них показується загальна кількість конверсій, шлях атрибуції та цінність конверсії. У стовпці "Конверсії" містяться дані як про змодельовані, так і про зареєстровані конверсії.

Примітка. Для імпортованих офлайн-конверсій і облікових записів користувачів із незначною кількістю конверсій за тиждень деякі типи моделювання можуть не підтримуватись.

Переваги моделювання онлайн-конверсій

Комплексне вимірювання рекламного трафіку. Отримуйте точнішу оцінку ефективності своїх оголошень (рентабельності інвестицій) і вичерпну інформацію про шлях до конверсії від взаємодії з оголошенням на різних пристроях і каналах.
Ефективна оптимізація кампаній. За допомогою змодельованих конверсій ефективніше оптимізуйте кампанії та досягайте кращих результатів.
- Через правові норми щодо конфіденційності й технічні обмеження ми не можемо відстежувати дії деяких когорт користувачів (зокрема тих, хто не дав згоду або використовує пристрої чи веб-переглядачі певних типів). Унаслідок цього алгоритмам автоматичного призначення ставок доводиться приймати рішення щодо оптимізації на основі неповних даних, через що вони навчаються неправильно. Оскільки показники ефективності для таких когорт будуть нижчими, знизиться також їх пріоритетність під час автоматичного призначення ставок і загальна ефективність для учасника аукціону. Моделювання вирішує ці проблеми, виправляючи неточності в загальних звітах і забезпечуючи точніші дані про ефективність для автоматичного призначення ставок. Докладніше про автоматичне призначення ставок
Точне вимірювання ефективності з дотриманням конфіденційності користувачів. Для моделювання використовуються дані, за якими не можна ідентифікувати окремих користувачів. Завдяки цьому система вимірює кількість конверсій, які Google не може відстежувати напряму, і генерує докладніший звіт про конверсії. Моделювання не порушує конфіденційність користувачів на відміну від інших технологій (зокрема створення цифрових відбитків), які спираються на евристичні дані (наприклад, IP-адреси), щоб ідентифікувати й відстежувати окремих користувачів. Google суворо забороняє використання цифрових відбитків для персоналізації оголошень, оскільки цей метод не достатньо прозорий для користувачів і не дає їм контролю над своїми даними.

Підхід Google до моделювання конверсій

Системи Google аналізують дані великої кількості користувачів і перевіряють точність змодельованих конверсій на основі численних взаємодій з оголошеннями та дій-конверсій. Нижче наведено наші основні принципи.

Масштаб. Ми маємо доступ до великої кількості різноманітних взаємодій з оголошеннями на кожному етапі послідовності конверсії в різних каналах. Так ми отримуємо повні дані про те, як різні користувачі реагують на різні типи оголошень на кожному етапі послідовності конверсії в різних каналах.
Точність. Ґрунтуючись на великій базі користувачів, які ввійшли в облікові записи, наші новітні методи моделювання можуть працювати незалежно від файлів cookie й інших ідентифікаторів і застосовувати найрізноманітніші дані про поведінку, зібрані для репрезентативної вибірки таких користувачів.
Покриття. Оскільки на багатьох веб-сайтах використовуються теги Google, ми можемо звіряти наші моделі конверсій із великою кількістю різних дій-конверсій. Для моделювання використовуються дані, за якими не можна ідентифікувати користувача. Так система визначає кількість конверсій, які Google не може відстежувати напряму. З часом модель підлаштовується під конкретного рекламодавця й генерує унікальні результати.
Високі технології. Новітні алгоритми штучного інтелекту від Google – запорука високоточного моделювання. Ці алгоритми є результатом роботи над інструментами для вимірювання ефективності, у яких давно використовується моделювання (зокрема автоматичне призначення ставок і аналіз відвідувань магазинів у Google Ads), а також над іншими продуктами, такими як безпілотні автомобілі й рекомендації YouTube.
Практичність. Змодельовані Google конверсії не лише включаються до звітів про кампанії, а й впливають на оптимізацію та призначення ставок. Завдяки цьому такі дані допомагають вам досягати поставлених бізнес-цілей.

Приклади можливого моделювання онлайн-конверсій

Нижче описано основні випадки, коли ми моделюємо конверсії.

Коли обмежено використання сторонніх файлів cookie

У деяких веб-переглядачах (наприклад, Safari й Firefox) не можна відстежувати конверсії за допомогою сторонніх файлів cookie. У такому випадку ми моделюємо конверсії відповідно до трафіку вашого веб-сайту в цих веб-переглядачах (для комп’ютерів і мобільних пристроїв). Дізнайтесь, як підвищити точність моделювання за допомогою тегу Google.

Коли обмежено використання власних файлів cookie

Деякі веб-переглядачі (зокрема Safari) обмежують час використання основних файлів cookie самого сайту. У такому випадку ми моделюємо конверсії, які не реєструються через це обмеження. Дізнайтесь, як підвищити точність моделювання за допомогою розширеного відстеження конверсій.

Коли обмежено використання файлів cookie через вказівки щодо отримання згоди користувачів із ЄС

Нормативні акти деяких країн вимагають від рекламодавців отримувати згоду на використання файлів cookie для показу реклами. Для рекламодавців, які ввімкнули режим згоди, ми моделюватимемо конверсії для користувачів, які не надали згоду.

Коли застосовуються нові правила для iOS 14

Відповідно до запроваджених компанією Apple правил фреймворку App Tracking Transparency (ATT), розробники повинні запитувати дозвіл користувача, перш ніж використовувати певну інформацію зі сторонніх додатків і веб-сайтів для рекламних цілей. Google не використовуватиме інформацію (наприклад, ідентифікатор IDFA), на яку поширюються правила фреймворку ATT. Тому конверсії з оголошень, до трафіку яких застосовується фреймворк ATT, будуть моделюватися. Щоб моделювання було точнішим, дозвольте використовувати довільні параметри URL-адрес на своєму веб-сайті.

SKAdNetwork, рішення від Apple для атрибуції конверсій, дає рекламодавцям змогу оцінювати ефективність своїх кампаній для додатків iOS з оновленням правил фреймворку ATT від Apple. Щоб покращити якість і узгодженість звітів про змодельовані конверсії в інтерфейсі Google Ads, ми поглиблюємо інтеграцію з SKAdNetwork. Докладніше про практичні поради щодо оптимізації вимірювання і підвищення ефективності ваших кампаній для додатків iOS.

Коли застосовуються правила Google Play

Ми оновили деякі правила Google Play, щоб надати користувачам більше контролю над їхніми даними, а також краще підтримувати їх безпеку й конфіденційність. Оновлення сервісів Google Play передбачають, що з кінця 2021 року, якщо користувач вимкне персоналізацію реклами на основі рекламного ідентифікатора в налаштуваннях Android, цей ідентифікатор буде вилучено. Якщо ви спробуєте переглянути його, натомість показуватиметься рядок нулів. Докладніше про рекламний ідентифікатор

Після впровадження цих змін змодельовані конверсії використовуватимуться в усіх кампаніях для додатків і можуть указуватися в стовпцях, які містять дані про конверсії, встановлення, дії в додатку та цінність конверсії. У майбутньому в кампаніях для додатків можуть з’явитися додаткові змодельовані конверсії, щоб пом’якшити вплив цього та майбутніх оновлень у роботі сервісів.

Коли конверсії здійснюються з використанням різних пристроїв

Коли користувач взаємодіє з оголошенням на одному пристрої, а конверсію здійснює на іншому, часто її неможливо віднести до взаємодії з оголошенням. Щоб вирішити цю проблему, ми аналізуємо дані великої кількості користувачів, які ввійшли в обліковий запис у ресурсах Google, і екстраполюємо отримані відомості, щоб прогнозувати схожі дії інших користувачів. Ми моделюємо значну кількість конверсій із використанням різних пристроїв (зокрема, отриманих під час перегляду контенту на стаціонарних відеопристроях і комп’ютерах).

Примітка. Кількість конверсій, які можна відновити за допомогою Google Ads, залежить від обсягу доступних нам даних у кожному окремому випадку і їх репрезентативності (наприклад, від того, наскільки точно вони відображають базу користувачів рекламодавця). Частка відновлених даних залежить від конкретної ситуації. Що більше даних спостережень ми матимемо, то точнішим буде моделювання. Дізнайтесь, як підвищити точність моделювання за допомогою тегу Google, режиму отримання згоди й розширеного відстеження конверсій.

Принципи моделювання онлайн-конверсій

Постійне покращення якості

Наші спеціалісти з обробки даних постійно покращують алгоритми, щоб підвищити точність і збільшити масштаб моделювання. Ми створюємо нові продукти, які дають змогу збирати більше даних і вдосконалювати моделювання (наприклад, розширене відстеження конверсій і режим згоди).

Новітні методи перевірки точності

Щоб моделювання було точним, ми використовуємо такі технології, як перевірка на основі контрольної вибірки (наприклад, відраховуємо частину зафіксованих конверсій і виконуємо для неї моделювання). Потім ми порівнюємо змодельовані результати з реальними відрахованими конверсіями, аналізуємо неточності й похибки та постійно вносимо покращення. Схожі методи широко використовуються в ШІ від Google.

Жорсткі порогові значення для звітів

Змодельовані конверсії включаються у звіти, лише якщо ми впевнені, що вони відбулися внаслідок взаємодії з оголошенням. Ми робимо все можливе, щоб кількість змодельованих конверсій у звітах відповідала дійсності. Якщо ж для користувача регулярно не реєструється достатньо конверсій, застосувати моделювання неможливо, тому змодельовані конверсії не включатимуться у звіти.

Індивідуальний підхід до моделювання даних, які неможливо відстежити

Ми вибираємо модель залежно від ситуації (причин неможливості прямого відстеження конверсій, а також даних, які потрібні для моделювання чи є в наявності). Також ми використовуємо методи для запобігання подвійного зарахування конверсій у різних моделях. Ми знаємо, що коефіцієнти конверсій для різних рекламних каналів значно відрізняються, тому створюємо окремі моделі для кожного каналу й типу взаємодії з оголошенням (показів або кліків).

Унікальні змодельовані результати для вашої компанії і поведінки користувачів

Спочатку ми визначаємо, чому неможливо відстежувати конверсії безпосередньо, і вибираємо відповідний алгоритм моделювання. Потім ми застосовуємо його до даних конкретного рекламодавця й отримуємо точні результати, які відображають унікальну поведінку користувачів і коефіцієнти конверсії. Наприклад, якщо багато ваших користувачів розпочинає конверсію на одному пристрої та завершує її на іншому, кількість змодельованих конверсій із використанням різних пристроїв у ваших звітах буде вищою за середнє значення.

Жорсткі правила щодо створення цифрових відбитків

Технології створення цифрових відбитків зазвичай покладаються на евристичні дані (зокрема IP-адреси) з різних точок взаємодії і пристроїв та створюють на їх основі відповідні ідентифікатори, щоб у подальшому розпізнавати користувачів. Google не використовує цифрові відбитки й не намагається ідентифікувати окремих користувачів, оскільки такі методи не забезпечують достатній рівень прозорості та контролю над показом оголошень. Крім того, ми не дозволяємо використання цифрових відбитків у рекламних продуктах Google. Натомість ми збираємо відомості, зокрема історичні дані про коефіцієнти конверсій, тип пристрою, час доби й місцезнаходження, щоб прогнозувати ймовірність подій-конверсій для користувачів, які переглядали або натискали оголошення.

Повідомлення про значні зміни в моделюванні

Перш ніж упровадити в моделювання будь-які зміни, ми завжди проводимо тестування. Якщо ці зміни значною мірою впливають на звіти чи призначення ставок, ми повідомляємо про це користувачів.

Автоматична інтеграція

За можливості Google використовуватиме доступні дані, щоб змодельовані конверсії враховувалися у ваших звітах, а також для оптимізації. У деяких випадках (наприклад, коли конверсії не реєструються для користувачів, які не погодилися на використання файлів cookie) для моделювання нам знадобляться дані про відсоток згоди.

Статті за темою

Чи корисна ця інформація?

Як можна її покращити?