Моделирование конверсий с защитой конфиденциальности помогает понять все этапы пути к покупке.
В ходе этого процесса для прогнозирования незарегистрированных конверсий используется информация о зарегистрированных конверсиях, но без идентификации конкретных пользователей.
| Зарегистрированные конверсии | Смоделированные конверсии |
|---|---|
|
Чтобы связать взаимодействия с объявлениями и конверсии, используются файлы cookie и другие идентификаторы. |
Чтобы связать взаимодействия с объявлениями и конверсии в случаях, когда файлы cookie и идентификаторы недоступны, используется машинное обучение. |
Когда смоделированные конверсии включаются в отчетность
В общее количество конверсий, отраженное в отчетах, смоделированные конверсии включаются только в том случае, когда высока вероятность того, что к этим конверсиям привел именно показ объявления. Это ограничение позволяет избежать систематического завышения числа конверсий в отчетах. Когда у нас недостаточно данных, чтобы с уверенностью смоделировать конверсии, мы этого не делаем.
Точность полученных результатов мы проверяем с помощью контрольных данных. Методика моделирования применяется к подмножеству зарегистрированных конверсий, чтобы оценить точность модели, сравнивая ее с наблюдаемыми результатами. Эти сведения используются для уточнения моделей.
Прежде чем внедрять любые изменения в моделировании, мы тщательно их тестируем. Если мы обнаруживаем, что эти изменения способны сильно повлиять на ваши данные, то обязательно об этом сообщаем.
Этапы моделирования конверсий
1. Взаимодействия с объявлениями разделяются на две группы.
В первую группу включаются те взаимодействия, связь которых с конверсией очевидна и наблюдаема. Остальные конверсии относятся ко второй группе.
2. Группа наблюдаемых конверсий делится на две подгруппы.
Наблюдаемые конверсии разделяются на подгруппы на основе общих характеристик. Для каждой группы вычисляются ключевые показатели. Например, обнаруживается, что конверсии, наблюдаемые утром во Франции, имеют определенный коэффициент конверсии, но вечером этот коэффициент меняется.
3. Тем же способом делится на подгруппы вторая группа.
Эти подгруппы используются для упорядочивания взаимодействий с объявлениями и конверсий, которые нельзя отследить.
4. Не поддающиеся наблюдению взаимодействия с объявлениями и конверсии связываются между собой.
Для их связывания используются известные коэффициенты конверсии и другие характеристики из подгрупп с наблюдаемыми конверсиями, а также данные машинного обучения. После этого наблюдаемые и смоделированные конверсии интегрируются в ваши данные о конверсиях, чтобы вы могли принимать обоснованные решения при анализе отчетов. Кроме того, они передаются в систему назначения ставок, чтобы получить достоверное представление об эффективности рекламы. Это позволяет оптимизировать работу системы.
На практике расчеты на основе наблюдаемых данных базируются на множестве параметров, таких как местоположение, время и браузер. Они объединяются с данными, полученными от API платформы, из опросов и из исследований поведения групп пользователей, чтобы сделать моделирование ещё более точным.
Соблюдение конфиденциальности
Google запрещает использовать цифровые отпечатки устройств и другие средства для идентификации пользователей. Вместо этого мы используем агрегированные данные о динамике коэффициентов конверсии, типах устройств, времени суток, географическом местоположении и т. д. На основе этих данных мы прогнозируем вероятность связи между зарегистрированным просмотром (кликом) объявления и конверсией.
Дополнительные ресурсы
- Узнайте больше о моделировании конверсий и данных отслеживания.
- Посмотрите видео об основах моделирования конверсий в Google Рекламе.
- Узнайте, как моделирование конверсий помогает усовершенствовать маркетинговую стратегию благодаря новым источникам аналитических данных.
- Посмотрите видео о принципах моделирования конверсий.
