从 2021 年 4 月起，对于符合所有资格要求的用户，Google Ads 将在意见征求模式的基础上根据模型估算转化。根据模型估算的转化将显示在“转化次数”列中，并会在使用此项数据的所有后续报告中体现出来。
了解实现意见征求模式后会出现什么情况
为了能够达到我们严格的置信度阈值，您需要满足以下质量检查要求：
- 您已正确实现意见征求模式或 IAB 透明度和用户意见征求框架 (TCF) v2.0。
- 您的广告在每个国家/地区和网域分组中每 7 天可获得至少 700 次点击。
在您满足上述条件后，我们的模型就进入训练期。您应该会逐渐注意到转化报告中出现根据模型估算的转化数据，并可能看到所报告的效果在逐步改善。
意见征求模式下的根据模型估算转化功能是如何运作的？
如果用户不同意使用广告 Cookie 或分析 Cookie，意见征求模式会运用 Google 人工智能来调整相关 Google 代码的行为，使其不会出于广告或分析目的读取或写入 Cookie。如果没有 Cookie，广告客户就会在效果衡量方面出现缺口，无法了解用户在自己网站上的转化路径。此外，广告客户无法再将用户的广告互动与转化直接关联起来。
当无法观测从广告互动到完成转化的路径时，根据模型估算转化有助于填补媒体衡量中的空白。根据模型估算转化时，会使用 Google 人工智能来分析可观测数据和历史趋势，进而量化同意的用户和不同意的用户之间的关系。然后，我们的模型将利用可观测的用户转化历程（其中的用户同意使用 Cookie），针对不同意使用 Cookie 的用户评估转化历程的归因路径。这样，就可以更加全面和准确地了解广告的支出和成效，同时尊重用户在 Cookie 使用方面的选择。
在意见征求模式下根据模型估算的转化数据将直接整合到 Google Ads 广告系列报告中，且精细程度与观测到的转化数据相同。然后，这些数据将导入到 Google 的出价工具中，这样您就可以确保系统会根据全面的效果数据优化您的广告系列。
同意率与根据模型估算的转化之间的关系
需要了解的一点是，不同意用户的转化率会远远低于同意用户的转化率。在广泛地分析后，我们发现用户转化率会因用户是否同意使用 Cookie 而异。同意的用户完成转化的可能性通常比不同意的用户高 2-5 倍。不过，该结果会因同意率、行业和转化类型等因素而产生较大差异。
上例揭示了同意率与转化率的下降/提升幅度是不相等的，这是因为不同意的用户完成转化的频率往往较低。在这个示例中，开始根据模型估算转化后，广告客户可以看到用户的同意率为 50%，但转化次数仅降低了 19%（12/62），而转化率提高了 18%。
注意：Google 无法观测不同意的用户在完成转化之前是否进行过广告互动。我们的模型有助于补充广告互动与转化事件之间的路径，旨在尽可能减少过度预测。因此，一些实际发生的转化可能未被计算在内，因为无法在没有 Cookie 的情况下将其归因于广告点击。
对报告和出价的影响
从 2021 年 4 月开始，您会在 Google Ads 帐号中看到在意见征求模式下根据模型估算转化的功能，从而将估算得到的数据用于报告和出价。您无需采取进一步操作即可使用这一功能。根据模型估算的转化将显示在“转化次数”列中。如果您跟踪的是价值，“转化价值”列中也会出现根据模型估算的转化价值。根据模型估算的转化将影响使用转化列的所有报告。
如果您之前已从目标每次转化费用或目标广告支出回报率出价策略改为尽可能提高转化次数或尽可能提高转化价值出价策略，以控制意见征求方面的变化产生的影响，我们建议您换回“目标每次转化费用”或“目标广告支出回报率”出价策略，以便在上述根据模型估算转化的功能启动后实现优良的效果。如果您之前调整了自动出价目标，以减轻意见征求方面的变化产生的影响，那么您应该密切留意支出，以便逐步调整目标，从而回到之前的投资回报率目标。
充分利用意见征求模式下的根据模型估算转化功能
如果 Cookie 意见征求遭拒（ad_storage='denied' 或 analytics_storage='denied'），我们建议您使用意见征求模式发送不使用 Cookie 的 ping，以更准确地根据模型估算转化。当这些不使用 Cookie 的 ping 被触发时，意见征求模式下的根据模型估算转化功能可达到最高的准确度。不妨详细了解在 Cookie 意见征求遭拒（ad_storage='denied' 或 analytics_storage='denied'）后，意见征求模式如何借助不使用 Cookie 的 ping 尊重用户隐私。
广告客户在阻止发送不使用 Cookie 的 ping 后可能仍能使用根据模型估算转化功能，但我们的系统将无法生成针对具体广告客户的校准系数，这可能会影响根据模型估算转化的准确性。对于每个广告客户而言，不使用 Cookie 的 ping 都是生成自定义校准系数的关键。