Google menggunakan pemodelan untuk memperkirakan peristiwa utama online yang tidak dapat langsung diamati. Pemodelan memungkinkan atribusi yang akurat tanpa mengidentifikasi pengguna (misalnya, karena privasi pengguna, keterbatasan teknis, atau saat pengguna beralih antarperangkat). Dengan peristiwa utama sesuai model, Google dapat memberikan pelaporan yang lebih akurat, mengoptimalkan kampanye iklan, dan memperbaiki proses bidding otomatis.
Saat melihat laporan Google Analytics, ingat bahwa data konversi yang beratribusi untuk setiap saluran masih dapat diperbarui hingga 12 hari setelah konversi tersebut dicatat. (Hal ini karena Analytics memproses data tersebut dan menggunakannya untuk pelatihan model.) Agar lebih akurat, pilih rentang tanggal yang lebih lebar dari atau sebelum pekan lalu.
Cara kerja peristiwa utama sesuai model
Model Google mencari tren di antara peristiwa utama yang langsung diamati dan yang tidak. Misalnya, jika peristiwa utama yang diatribusikan di satu browser serupa dengan peristiwa utama yang tidak diatribusikan dari browser lain, model machine learning akan memprediksi atribusi secara keseluruhan. Berdasarkan prediksi ini, peristiwa utama kemudian digabungkan untuk menyertakan peristiwa utama sesuai model dan yang diamati.
Pendekatan pemodelan peristiwa utama Google
Memeriksa akurasi dan memberitahukan perubahan
Validasi holdback (praktik terbaik machine learning) mempertahankan akurasi model Google. Peristiwa utama sesuai model dibandingkan dengan peristiwa utama yang diamati dan ditangguhkan, lalu informasi tersebut digunakan untuk menyesuaikan model tersebut. Google akan memberitahukan perubahan yang mungkin memiliki dampak besar terhadap data Anda.
Mempertahankan pelaporan yang mendetail
Peristiwa utama sesuai model hanya disertakan jika ada keyakinan tinggi terhadap kualitasnya. Jika traffic tidak cukup untuk memberikan data yang lebih lengkap bagi model, peristiwa utama sesuai model tidak akan dilaporkan (atau, dalam kasus Google Analytics, diatribusikan ke saluran "Langsung"). Dengan pendekatan ini, Google dapat memulihkan kemampuan observasi yang hilang sekaligus menghindari prediksi yang berlebihan.
Melakukan penyesuaian untuk bisnis Anda
Algoritma pemodelan Google yang lebih umum diterapkan secara terpisah untuk mencerminkan perilaku pelanggan dan bisnis unik Anda.
Tidak mengidentifikasi masing-masing pengguna
Google tidak mengizinkan ID sidik jari atau upaya lain mengidentifikasi masing-masing pengguna. Sebagai gantinya, Google menggabungkan data (seperti rasio peristiwa utama historis, jenis perangkat, waktu, geografis, dll.) untuk memprediksi kemungkinan peristiwa utama.
Peristiwa utama sesuai model di properti Google Analytics 4
Properti Google Analytics 4 Anda mulai menyertakan peristiwa utama sesuai model saluran berbayar dan organik sekitar akhir Juli 2021. Data dari sebelum tanggal tersebut tidak akan terpengaruh.
Laporan inti (seperti laporan Peristiwa, Peristiwa utama, dan Atribusi) dan Eksplorasi tempat Anda dapat memilih dimensi cakupan peristiwa akan menyertakan data sesuai model. Laporan tersebut otomatis mengatribusikan peristiwa utama di seluruh saluran berdasarkan data yang diamati jika memungkinkan dan data sesuai model jika diperlukan.
Ekspor peristiwa utama sesuai model ke Search Ads 360
Konversi yang diekspor dari Google Analytics ke Search Ads 360 menyertakan peristiwa utama sesuai model. Hal ini berlaku untuk peristiwa utama yang diekspor yang menggunakan model atribusi klik terakhir dan berbasis data Google Analytics.
Peristiwa utama sesuai model yang diatribusikan ke SA360 disertakan dalam pelaporan lintas saluran dan khusus SA360 cakupan peristiwa di Google Analytics. Karena peristiwa utama sesuai model disertakan dalam ekspor, perbedaan menjadi berkurang antara pelaporan Search Ads 360 cakupan peristiwa di Google Analytics dan pelaporan SA360 untuk konversi yang diimpor dari Analytics. Dengan begitu, pemberian atribusi peristiwa utama ke Search Ads 360 juga menjadi lebih akurat untuk digunakan dalam pengoptimalan bidding.
Contoh pemodelan peristiwa utama
- Browser yang tidak mengizinkan pengukuran peristiwa utama dengan cookie pihak ketiga akan menjalani pemodelan peristiwa utama berdasarkan traffic situs Anda.
- Browser yang membatasi jangka waktu untuk cookie pihak pertama akan menjalani pemodelan peristiwa utama (di luar jangka waktu).
- Beberapa negara mewajibkan adanya izin penggunaan cookie dari pengguna untuk aktivitas periklanan. Jika pengiklan menggunakan mode izin, peristiwa utama akan menjalani pemodelan untuk pengguna tanpa izin cookie.
- Kebijakan App Tracking Transparency (ATT) Apple mewajibkan developer mendapatkan izin pengguna untuk menggunakan informasi tertentu dari aplikasi dan situs lain. Google tidak akan menggunakan informasi (seperti IDFA) yang termasuk dalam kebijakan ATT. Peristiwa utama yang iklannya berasal dari traffic yang terpengaruh ATT akan menjalani pemodelan.
- Saat interaksi iklan dan peristiwa utama terjadi di perangkat yang berbeda, peristiwa utama mungkin menjalani pemodelan.
- Pemodelan peristiwa utama mencakup peristiwa berbasis klik dan penayangan tak dilewati untuk YouTube, guna membantu pengatribusian peristiwa utama penayangan tak dilewati.
- Setiap konversi Google Ads yang dibuat berdasarkan peristiwa utama Google Analytics akan menyertakan pemodelan.