Os diagnósticos de dados offline permitem-lhe resolver problemas relacionados com os dados offline importados para a Google. A página Diagnósticos de dados offline oferece-lhe um único local onde pode ver informações relevantes e resumidas das conversões e ajustes importados. Na página de diagnósticos de dados offline, pode avaliar se os dados carregados têm erros que impedem a comunicação das conversões offline. Os diagnósticos de dados offline permitem-lhe verificar a qualidade e o histórico dos seus dados offline.
Veja os diagnósticos de dados offline
Para ver os diagnósticos de conversões offline, aceda à página de resumo de conversões da sua conta.
- Veja a coluna de estado de uma ação de conversão através de dados offline.
- Passe o cursor do rato sobre a qualidade de dados offline. É apresentada uma sugestão com detalhes sobre a qualidade de dados da conversão.
- Clique em Aceda aos diagnósticos.
Nesta página
Vantagens
- Localização unificada: pode ver as informações de diagnósticos das conversões e ajustes importados num único local, independentemente do método de importação.
- Uma única origem: é apresentada uma "Qualidade de dados" geral com "Alertas" prioritários para ajudar a identificar o que corrigir e onde.
- Passos de resolução de problemas: os alertas mostram uma resolução de problemas clara para ajudar a resolver quaisquer problemas.
- Validação: o histórico mostra os eventos carregados ao longo do tempo e o número de eventos com erros.
Qualidade de dados e alertas
A qualidade de dados resume a eficácia dos dados offline introduzidos na sua conta. Esta eficácia é medida pelo nível de formatação e validade dos dados. Se os dados estiverem formatados corretamente, significa que os eventos offline introduzidos estão formatados corretamente. Dados válidos significa que o Google Ads pode processá-los corretamente.
Saiba como garantir que os seus dados estão formatados corretamente e são válidos na secção Melhorar os diagnósticos de conversões offline abaixo.
Tipos de qualidade de dados
Existem 5 tipos de qualidade de dados para os diagnósticos de dados offline: Excelente, Bom, requer atenção e Sem dados recentes.
Excelente
Excelente significa que, pelo menos, 90% ou mais dos dados dos seus eventos de conversão offline estão formatados corretamente e são válidos. Não verá alertas a este nível de qualidade de dados, uma vez que os seus carregamentos são considerados totalmente otimizados.
Bom
Bom significa que entre 70 e 90% dos dados dos eventos de conversão offline estão formatados corretamente e são válidos. Verá alertas a este nível de qualidade de dados, mas os seus carregamentos estão corretos e estes alertas referem-se a melhorias que não estão a afetar significativamente os relatórios de conversões.
Requer atenção
Requer atenção significa menos de 70% dos dados dos seus eventos de conversão offline estão formatados corretamente e são válidos. Terá de verificar os dados introduzidos para garantir que podem ser usados eficazmente pelo Google Ads e cumprir os requisitos de formatação. Este nível de qualidade de dados mostra alertas que devem ser resolvidos e que podem estar a afetar significativamente os seus relatórios de conversões.
Sem dados recentes
Sem dados recentes significa que não foram recebidos eventos nos últimos 28 dias. Também pode significar que existem outros problemas com os dados que está a importar. Estes dados requerem atenção imediata para garantir que não afetam os relatórios de conversões e os resultados dos lances.
Alertas
Os alertas indicam se existem erros nos dados importados. Os alertas são agrupados por tipo de erro. Cada tipo de erro é disposto em ordem descendente pela quantidade de dados afetados.
Os alertas indicam se os dados foram afetados por não estarem formatados corretamente ou por serem inválidos. Os erros possíveis incluem conversões duplicadas com as mesmas ações, ações de conversão que não estão em conformidade com políticas específicas ou ações de conversão que foram criadas muito recentemente.
Histórico
O painel Histórico mostra os eventos carregados e os eventos com erros ao longo do tempo. Pode definir o painel Histórico para mostrar as tendências por dia ou por tarefas.
Na definição "Por dia", pode ver as tendências de qualidade de dados totais ao longo do tempo, com uma percentagem de erros. Pode identificar facilmente anomalias e problemas que podem afetar os seus diagnósticos offline. A definição "Por dia" pode mostrar o seu histórico de tendências referente aos últimos 7 dias.
Na definição "Por tarefa", pode ver a qualidade de dados e os erros de cada tarefa. Uma tarefa refere-se a um lote de um ou mais eventos de conversão offline carregados para o Google Ads. As tarefas são apresentadas com as mais recentes à direita e as menos recentes à esquerda. A definição "Por tarefa" pode mostrar-lhe as últimas 7 tarefas que carregou para a sua conta.
Melhore os diagnósticos de dados offline
A eficácia dos diagnósticos de dados online depende da qualidade dos dados. Sem informações de alta qualidade, o sucesso dos diagnósticos de dados offline pode ser gravemente afetado, o que limita a utilidade dos mesmos para o planeamento a longo prazo. Os seus dados offline são medidos com base na formatação correta, na validade dos dados e no cumprimento de medidas de privacidade.
Formatados corretamente
Se os dados offline estiverem formatados corretamente, significa que seguiu a formatação correta quando os introduziu na sua conta. Por exemplo, as informações de identificação pessoal têm de ter hash quando as introduz. Se os dados adicionados não estiverem formatados corretamente, a Google não os usa.
Válidos
Dados offline válidos significa que o Google Ads pode processar corretamente os dados introduzidos. Por exemplo, tem de se certificar de que os eventos offline que introduz podem ser corretamente monitorizados para os diagnósticos serem precisos.
Medidas de privacidade
Certifique-se de que os dados introduzidos cumprem as Políticas de Privacidade do Google Ads. Por exemplo, se estiver a usar apps, os seus dados offline têm de estar em conformidade com a política de App Tracking Transparency.
