Завдяки моделюванню конверсій із захистом конфіденційності можна заповнити прогалини в даних про шлях клієнта до конверсії.
Для моделювання конверсій, які неможливо відстежувати, система використовує зареєстровані конверсії, не ідентифікуючи окремих осіб.
| Зареєстровані конверсії | Змодельовані конверсії |
|---|---|
|
Використовує файли cookie та інші ідентифікатори, щоб зв’язувати взаємодії з оголошеннями й конверсії. |
Використовує машинне навчання, щоб призначати зв’язки між взаємодіями з оголошеннями й конверсіями, якщо файли cookie та ідентифікатори недоступні. |
Коли змодельовані конверсії включаються у звіти
Змодельовані конверсії включаються в загальну кількість зареєстрованих конверсій, лише якщо ми можемо з високою вірогідністю припустити, що ваше оголошення призвело до конверсії. Такі суворі критерії використовуються, щоб уникнути систематичного завищення показників у звітах. Якщо нам не вистачатиме даних, щоб надати точні результати, моделювання конверсій не застосовуватиметься.
Щоб моделі Google давали точні результати, ми використовуємо такий передовий метод підвищення ефективності машинного навчання, як перевірка результатів на відкладеній вибірці з початкового набору даних. Методологія моделювання застосовується до вибірки зареєстрованих конверсій, щоб порівняти результати з реальними утриманими конверсіями й оцінити точність моделі. Потім ця інформація використовується для вдосконалення моделей.
Перш ніж упровадити в моделювання будь-які зміни, ми завжди проводимо тестування. Якщо ці зміни значною мірою впливають на ваші дані, компанія Google повідомляє про це користувачів.
Як працює моделювання конверсій
1. Взаємодії з оголошеннями поділяються на дві групи
Одна група містить взаємодії з оголошеннями, які можна відстежити та напряму зв’язати з конверсіями. Інша група містить взаємодії, що не мають чіткого зв’язку з конверсією, який можна відстежити.
2. Зареєстровані взаємодії та конверсії діляться на підгрупи
Зареєстровані конверсії діляться на підгрупи на основі спільних характеристик, і для кожної з них обчислюються ключові показники. Наприклад, коефіцієнт для конверсій, зареєстрованих у Франції вранці або ввечері, може відрізнятися.
3. Невідстежувані взаємодії та конверсії діляться на ті самі підгрупи
Ці підгрупи використовуються для сортування незареєстрованих взаємодій з оголошеннями та конверсій.
4. Незареєстровані взаємодії з оголошеннями зв’язуються з конверсіями
На основі відомих коефіцієнтів конверсії та інших характеристик, отриманих із зареєстрованих підгруп, машинне навчання зв’язує невідстежувані взаємодії з оголошеннями й конверсії (якщо це можливо). Зареєстровані та змодельовані конверсії включаються в загальні дані про конверсії, щоб ви могли приймати зваженіші рішення щодо звітів про ефективність оголошень. Ці відомості також використовуються для призначення ставок, що допомагає вам отримати об’єктивне уявлення про ефективність і покращити оптимізацію.
На практиці розрахунки, отримані із зареєстрованих даних, ґрунтуються на різних параметрах, як-от місцезнаходження, час і веб-переглядач, що використовується. Щоб покращити моделювання, ми об’єднуємо цю інформацію з даними з API платформ, панелей користувачів і результатами опитувань.
Підхід, що зосереджується на дотриманні конфіденційності
Google не дозволяє використовувати цифрові відбитки чи інші засоби для встановлення особи користувача. Натомість ми використовуємо зведені дані (наприклад, історичні дані про коефіцієнти конверсій, тип пристрою, час доби й місцезнаходження), щоб передбачити ймовірність конверсій для користувачів, які переглядали або натискали оголошення.
