अप्रैल 2021 से, सहमति मोड के लिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग (कन्वर्ज़न का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करना) की सुविधा Google Ads में उपलब्ध होगी. यह सुविधा उन उपयोगकर्ताओं को मिलेगी जो सभी ज़रूरी शर्तें पूरी करते हैं. अनुमानित कन्वर्ज़न, "कन्वर्ज़न" कॉलम में दिखेंगे. साथ ही, इस डेटा का इस्तेमाल करने वाली सभी डाउनस्ट्रीम रिपोर्ट में भी दिखेंगे.
जानें कि सहमति मोड लागू करने के बाद क्या होता है
विज्ञापनों पर होने वाले क्लिक की संख्या का थ्रेशोल्ड हासिल करने के लिए, आपको क्वालिटी जांच से जुड़ी इन शर्तों को पूरा करना होगा:
- आपने सहमति मोड या IAB के पारदर्शिता और सहमति फ़्रेमवर्क (टीसीएफ़ v2.0) को सही तरीके से लागू किया हो.
- हर देश और डोमेन ग्रुप के हिसाब से, सात दिनों के दौरान, हर दिन विज्ञापनों पर होने वाले क्लिक की संख्या का थ्रेशोल्ड 700 होना चाहिए.
ऊपर बताई गई शर्तें पूरी होने के बाद, हमारे मॉडल, ट्रेनिंग पीरियड में चले जाते हैं. इसके बाद, अनुमानित कन्वर्ज़न धीरे-धीरे आपकी कन्वर्ज़न रिपोर्टिंग में दिख सकते हैं. साथ ही, रिपोर्ट की गई परफ़ॉर्मेंस में आपको सुधार देखने को मिल सकता है.
सहमति मोड के लिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग की सुविधा कैसे काम करती है?
जब कोई उपयोगकर्ता, विज्ञापनों या आंकड़ों की कुकी के इस्तेमाल के लिए सहमति नहीं देता, तब Google के एआई का इस्तेमाल करने वाले सहमति मोड की मदद से, काम के Google टैग के व्यवहार में बदलाव किया जाता है. इससे विज्ञापन दिखाने या आंकड़ों के लिए, कुकी को पढ़ा या लिखा नहीं जा सकता. कुकी के इस्तेमाल के बिना, विज्ञापन देने वालों को अपने आकलन में फ़र्क़ दिखेगा. साथ ही, वे अपनी साइट पर उपयोगकर्ता के कन्वर्ज़न पाथ नहीं देख पाएंगे. अब वे विज्ञापन के साथ किए गए उपयोगकर्ताओं के इंटरैक्शन को सीधे तौर पर कन्वर्ज़न से नहीं जोड़ पाएंगे.
जब विज्ञापन इंटरैक्शन और कन्वर्ज़न के बीच के पाथ का पता लगाना संभव न हो, तब मीडिया मेज़रमेंट की पूरी जानकारी पाने के लिए, कन्वर्ज़न मॉडलिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है. कन्वर्ज़न मॉडलिंग (कन्वर्ज़न का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करना) में मॉनिटर किए जा सकने वाले डेटा और पुराने रुझानों का विश्लेषण करने, सहमति देने वाले और सहमति न देने वाले उपयोगकर्ताओं के बीच के संबंध को मापने के लिए, Google के एआई का इस्तेमाल होता है. इसके बाद, हमारे मॉडल कुकी का इस्तेमाल करने की सहमति देने वाले उपयोगकर्ताओं के अनुभव के आधार पर, सहमति न देने वाले उपयोगकर्ताओं के अनुभव के लिए, एट्रिब्यूशन पाथ का आकलन करेंगे. इससे, सहमति देने या न देने के उपयोगकर्ता के फ़ैसले का सम्मान करते हुए, विज्ञापन पर होने वाले खर्च और उसके नतीजों की पूरी और सटीक जानकारी मिलती है.
सहमति मोड के ज़रिए होने वाले अनुमानित कन्वर्ज़न को आपके Google Ads कैंपेन की रिपोर्ट में सीधे तौर पर इंटिग्रेट किया जाएगा. इसमें उसी लेवल का डेटा होगा जैसा कि निगरानी में होने वाले कन्वर्ज़न के लिए होता है. इसके बाद, इस डेटा का इस्तेमाल Google के बिडिंग टूल में किया जाएगा, ताकि आपको यह भरोसा रहे कि आपके कैंपेन का ऑप्टिमाइज़ेशन पूरे डेटा के आधार पर किया जाएगा.
सहमति की दरों और अनुमानित कन्वर्ज़न के बीच संबंध
आपको यह मानकर चलना चाहिए कि सहमति वाली कन्वर्ज़न दरों की तुलना में बिना सहमति वाली कन्वर्ज़न दरें काफ़ी कम होंगी. बड़े पैमाने पर विश्लेषण करके, हमें पता चला है कि उपयोगकर्ता की सहमति के स्टेटस के आधार पर, उपयोगकर्ता के कन्वर्ज़न रेट अलग-अलग होते हैं. सहमति न देने वाले उपयोगकर्ताओं की तुलना में, सहमति देने वाले उपयोगकर्ताओं की ग्राहक में बदलने की संभावना दो से पांच गुना ज़्यादा होती है. हालांकि, यह कई बातों के आधार पर तय होता है, जैसे कि सहमति की दर, इंडस्ट्री, और कन्वर्ज़न टाइप.
ऊपर दिए गए उदाहरण से पता चलता है कि किस तरह सहमति की दर और कन्वर्ज़न रेट में गिरावट/बढ़ोतरी एक जैसी नहीं होती. इसकी वजह यह है कि सहमति न देने वाले उपयोगकर्ताओं के ग्राहक में बदलने की संभावना कम ही होती है. इस मामले में, विज्ञापन देने वाले को मिली सहमति की दर 50% है. हालांकि, कन्वर्ज़न रेट में सिर्फ़ 19% की कमी (62 में से 12) है. वहीं, कन्वर्ज़न मॉडलिंग में, कन्वर्ज़न रेट में 18% की बढ़ोतरी है.
ध्यान दें: Google यह पता नहीं लगा सकता कि बिना सहमति वाले किसी कन्वर्ज़न में पहले कोई विज्ञापन इंटरैक्शन हुआ था या नहीं. हमारे मॉडल, विज्ञापन इंटरैक्शन और कन्वर्ज़न इवेंट के बीच के पाथ को भरने में मदद करते हैं. इसका मकसद ज़रूरत से ज़्यादा अनुमान को कम करना है. इस वजह से, हो सकता है कि असल में होने वाले कुछ कन्वर्ज़न को न गिना जाए, क्योंकि कुकी के बिना हुए कन्वर्ज़न का एट्रिब्यूट, विज्ञापन पर क्लिक करने को नहीं दिया जा सकता.
रिपोर्टिंग और बिडिंग की बारीकियां
अप्रैल 2021 से, आपको अपने Google Ads खाते में, रिपोर्टिंग और बिडिंग के लिए, सहमति मोड के साथ कन्वर्ज़न मॉडलिंग की सुविधा दिखेगी. सहमति मोड के लिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग की सुविधा का फ़ायदा पाने के लिए, आगे कुछ करने की ज़रूरत नहीं है. अनुमानित कन्वर्ज़न, “कन्वर्ज़न” कॉलम में दिखेंगे. अगर वैल्यू को ट्रैक किया जा रहा है, तो अनुमानित कन्वर्ज़न वैल्यू भी “कन्वर्ज़न वैल्यू” कॉलम में दिखेगी. अनुमानित कन्वर्ज़न का असर, कन्वर्ज़न दिखाने वाले कॉलम का इस्तेमाल करने वाली सभी रिपोर्ट पर पड़ेगा.
अगर आपने सहमति से जुड़े बदलावों के असर को कंट्रोल करने के लिए, इससे पहले टारगेट सीपीए या टारगेट आरओएएस बिडिंग की रणनीतियों से कन्वर्ज़न बढ़ाएं या कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाएं बिडिंग की रणनीतियों पर स्विच किया था, तो हमारा सुझाव है कि मॉडलिंग लॉन्च होने के बाद आप ऑप्टिमाइज़ की गई परफ़ॉर्मेंस के लिए, वापस टारगेट सीपीए या टारगेट आरओएएस पर स्विच करें. अगर आपने सहमति से जुड़े बदलावों के असर को कम करने के लिए, अपने-आप तय होने वाले बिडिंग के टारगेट को पहले घटाया या बढ़ाया है, तो आपको अपने पिछले आरओआई (लागत पर मुनाफ़ा) लक्ष्यों को पाने के लिए, खर्च को मॉनिटर करके उसे धीरे-धीरे घटाना या बढ़ाना होगा.
सहमति मोड के लिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग की सुविधा का, ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा लेना
कुकी के लिए सहमति न मिलने की स्थिति में (ad_storage or analytics_storage='dened'), हमारा सुझाव है कि आप बिना कुकी वाले पिंग भेजने के लिए सहमति मोड का इस्तेमाल करें. इससे कन्वर्ज़न के बारे में सटीक अनुमान लगाया जा सकेगा. सहमति मोड के ज़रिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग तब सबसे बेहतर तरीके से काम करती है, जब बिना कुकी वाले ये पिंग चालू हों. इस बारे में ज़्यादा जानें कि जब उपयोगकर्ता, कुकी के लिए सहमति नहीं देता (ad_storage or analytics_storage=’denied’), तब सहमति मोड बिना कुकी वाले पिंग के ज़रिए उपयोगकर्ता की निजता का सम्मान कैसे करता है.
हो सकता है कि कन्वर्ज़न मॉडलिंग, बिना कुकी वाले पिंग को ब्लॉक करने वाले विज्ञापन देने वालों के लिए उपलब्ध हो, लेकिन ऐसे में हमारे सिस्टम विज्ञापन देने वाले से जुड़े खास कैलिब्रेशन फ़ैक्टर जनरेट नहीं कर पाएंगे. इससे कन्वर्ज़न का अनुमान लगाने पर असर पड़ सकता है. बिना कुकी वाले पिंग, हर विज्ञापन देने वाले के लिए कैलिब्रेशन फ़ैक्टर जनरेट करने के लिए अहम होते हैं.
