Yksityisyyttä suojaava konversiomallinnus täyttää asiakaspolun tuntemattomat ulottuvuudet.
Konversiomallinnuksessa ennustetaan havaitsematta jääneet konversiot havaittujen konversioiden avulla yksittäistä henkilöä tunnistamatta.
| Havaitut konversiot | Mallinnetut konversiot |
|---|---|
|
Luo yhteys mainosinteraktioiden ja konversioiden välille evästeiden ja muiden tunnisteiden avulla. |
Luo yhteys mainosinteraktioiden ja konversioiden välille koneoppimisen avulla ja huomioi myös tilanteet, joissa evästeet ja tunnisteet eivät olleet käytettävissä. |
Milloin mallinnetut konversiot sisällytetään raportteihin?
Mallinnetut konversiot sisällytetään raportoitujen konversioiden kokonaismäärään vain, jos on hyvin todennäköistä, että mainoksesi on johtanut konversioihin. Näin voit välttää järjestelmällisen yliraportoinnin. Jos meillä ei ole riittävästi dataa luotettavaan mallinnukseen, emme tarjoa konversiomallinnusta.
Eston vahvistus (koneoppimista koskeva paras käytäntö) varmistaa Googlen mallien tarkkuuden. Havaittujen konversioiden osajoukkoon sovelletaan mallinnusmenetelmää, jotta mallin tarkkuutta voidaan verrata havaittuihin tuloksiin. Tätä tietoa käytetään mallien hienosäätämiseen.
Google tekee säännöllisesti kokeiluja ennen mallinnusmuutosten käyttöönottoa, ja jos havaitsemme muutosten vaikuttavan selkeästi dataan, ilmoitamme siitä.
Näin konversiomallinnus toimii:
1. Mainosinteraktiot jaetaan kahteen ryhmään
Yksi ryhmä sisältää mainosinteraktiot, joilla on selkeä ja havainnoitavissa oleva yhteys konversioon. Toinen ryhmä sisältää mainosinteraktiot, joilla tällaista yhteyttä ei ole.
2. Havaitut-ryhmä jaetaan alaryhmiin
Havaitut konversiot on jaettu alaryhmiin jaettujen ominaisuuksien perusteella, ja tärkeimmät mittarit lasketaan kullekin niistä. Esimerkiksi Ranskassa aamulla havaituissa konversioissa on todettu tietty konversioprosentti, kun taas illalla tämä prosentti voi olla eri.
3. Havaitsematta jääneet ‑ryhmä lajitellaan samoihin alaryhmiin
Näitä alaryhmiä käytetään havaitsematta jääneiden mainosinteraktioiden ja konversioiden lajitteluun.
4. Havaitsematta jääneiden mainosinteraktioiden ja konversioiden välille muodostetaan yhteys
Koneoppiminen muodostaa yhteyden havaitsematta jääneiden mainosinteraktioiden ja konversioiden välille käyttämällä tunnettuja konversioprosentteja ja muita havaitut-alaryhmien ominaisuuksia (mikäli sovellettavissa). Tämän jälkeen havaitut ja mallinnetut konversiot integroidaan konversiodataan, minkä pohjalta voit tehdä tietoon perustuvia päätöksiä mainosraportoinnista, ja lisätään hintatarjouksiin, jotta saat tuloksista objektiivisen kuvan. Tämä parantaa optimointia.
Käytännössä havainnoitavissa olevan datan laskelmat perustuvat useisiin ulottuvuuksiin, esimerkiksi sijaintiin, aikaan ja selaimeen. Ne yhdistetään alustan rajapintojen, kyselyjen ja käyttäjäpaneelien dataan mallinnuksen tarkentamiseksi entisestään.
Yksityisyyttä suojeleva lähestymistapa
Google ei salli tunnistetiedostojen keräämistä tai muita yrityksiä tunnistaa yksittäisiä käyttäjiä. Sen sijaan Google käyttää koostettua (muun muassa aiempiin konversioprosentteihin, laitetyyppiin, vuorokaudenaikaan ja maantieteelliseen sijaintiin liittyvää) dataa konversioiden todennäköisyyden ennustamiseksi niiden käyttäjien keskuudessa, jotka ovat nähneet mainoksen tai klikanneet sitä.
