С помощью моделирования Google может отслеживать ключевые онлайн-события, которые нельзя наблюдать напрямую. Моделирование позволяет добиться точной атрибуции без идентификации пользователей (например, когда это запрещено настройками конфиденциальности или технически невозможно, а также если пользователь совершает действия на разных устройствах). Благодаря моделированию ключевых событий Google может составлять более точные отчеты, оптимизировать рекламные кампании и улучшать автоматическое назначение ставок.
Не забывайте, что в отчетах Google Аналитики данные об атрибуции конверсий по каждому из каналов могут меняться в течение 12 дней после регистрации этих конверсий. Так происходит потому, что Аналитика продолжает обрабатывать информацию и использует ее для обучения алгоритмов моделирования. Если вам нужны более точные данные, выберите диапазон дат, закончившийся ранее чем неделю назад.
Как моделируются ключевые события
Модели Google выявляют закономерности между зарегистрированными ключевыми событиями и теми, которые невозможно наблюдать напрямую. Например, если ключевые события, зарегистрированные в одном браузере, похожи на события без атрибуции из другого браузера, алгоритмы машинного обучения прогнозируют общую атрибуцию. При этом в агрегированные данные попадут как смоделированные, так и наблюдаемые ключевые события.
Как Google подходит к моделированию ключевых событий
Проверка точности моделей и информирование об изменениях
Чтобы обеспечить точность своих моделей, Google проверяет их с помощью контрольных данных (это распространенная практика в машинном обучении). Смоделированные ключевые события сравниваются с наблюдаемыми, а затем модели корректируются с учетом этих данных. Кроме того, Google сообщает обо всех изменениях, которые могут существенно повлиять на ваши данные.
Строгий контроль за точностью отчетов
Смоделированные ключевые события включаются в отчеты, только если мы уверены в качестве используемой модели. Если трафика недостаточно для построения модели, такие ключевые события исключаются из отчетов (а в Google Аналитике приписываются прямому каналу). Этот подход позволяет Google восполнять пробелы в наблюдаемых данных и избегать завышенных прогнозов.
Адаптация под ваш бизнес
Общий алгоритм моделирования Google подстраивается под особенности вашего бизнеса и поведения клиентов.
Отсутствие идентификации пользователей
Google не идентифицирует пользователей по цифровым отпечаткам или другими способами. Вместо этого мы агрегируем данные об изменениях коэффициента ключевых событий, типах устройств, времени суток, географическом местоположении и т. д. На основе этих сведений прогнозируется вероятность ключевых событий.
Смоделированные ключевые события в ресурсах Google Аналитики 4
Смоделированные ключевые события, приписываемые платным и бесплатным каналам, стали доступны для ресурсов Google Аналитики 4 в конце июля 2021 года. Это никак не повлияло на сведения, собранные раньше.
Смоделированные данные будут включаться в основные отчеты (например, События, Ключевые события и Атрибуция) и исследования, в которых можно выбирать параметры на уровне события. В этих отчетах ключевые события автоматически приписываются разным каналам на основе как наблюдаемых (если возможно), так и смоделированных (если необходимо) данных.
Примеры моделирования ключевых событий
- Если в браузерах нельзя отслеживать ключевые события с помощью сторонних файлов cookie, данные о таких событиях моделируются на основе трафика сайтов.
- Моделирование применяется, если браузеры ограничивают срок действия собственных файлов cookie.
- В некоторых странах для показа рекламы нужно получить согласие на использование файлов cookie. Если рекламодатель включил режим согласия, ключевые события будут моделироваться для пользователей, не предоставивших согласие.
- Согласно правилам App Tracking Transparency (ATT) от Apple разработчики должны запрашивать разрешение, если они хотят использовать для рекламы определенные данные, полученные из других приложений и сайтов. Google не использует идентификаторы IDFA и другую информацию, которой касаются правила ATT. Поэтому мы моделируем данные о ключевых событиях, полученных благодаря рекламе, на которую распространяется действие этих правил.
- Данные могут моделироваться, когда взаимодействие с объявлением и ключевое событие происходят на разных устройствах.
- Моделирование используется для улучшенной атрибуции ключевых событий, связанных с кликами и заинтересованными просмотрами на YouTube.
- Моделирование применяется для всех конверсий, созданных в Google Рекламе на основе ключевых событий Google Аналитики.