Sobre as conversões estimadas

A validação de retenção (uma prática recomendada de aprendizado de máquina) mantém a precisão dos modelos do Google. Uma parte das conversões observadas (dados de validação) é retida e dividida. Depois, os dados de validação executados no modelo são comparados aos que não foram executados. Os resultados da validação são usados para verificar se houve imprecisão e ajustar o modelo.

As conversões estimadas só são incluídas quando há um alto nível de confiança na qualidade. Se não houver tráfego suficiente para o modelo usar como base, as conversões estimadas não serão atribuídas a interações com anúncios ou, no caso do Google Analytics, serão atribuídas ao canal "Direto". Dessa forma, o Google recupera a perda de observabilidade e evita o excesso de previsões.

O algoritmo de estimativa mais geral do Google é aplicado individualmente aos dados para refletir sua empresa e o comportamento dos seus clientes.

O Google não permite o uso de impressão digital ou outras formas de identificar cada indivíduo. Em vez disso, ele agrega dados, como taxas de conversão históricas, tipo de dispositivo, horário do dia, localização geográfica, entre outros, para prever a probabilidade da ocorrência de conversões originadas de uma interação específica com o anúncio.

Alguns navegadores, como o Safari e o Firefox, não permitem a medição de conversões por cookies de terceiros. Se você usar cookies de terceiros para isso, a estimativa vai ser feita de acordo com o tráfego dos seus sites nesses navegadores (computador e dispositivo móvel).

Alguns navegadores, como o Safari, limitam o tempo dos cookies primários. Você vai ver a modelagem de conversão de acordo com sua parcela de conversões que aconteceram depois desse período.

Em alguns países, os anunciantes precisam receber consentimento dos usuários para o uso de cookies relacionados a atividades de publicidade. No caso dos anunciantes que adotaram o modo de consentimento, a estimativa de conversão será usada para que as informações dos usuários que negaram autorização sejam completadas. As conversões dos usuários que não deram consentimento são estimadas.

A política da App Tracking Transparency (ATT) da Apple vai exigir que os desenvolvedores peçam permissão ao usar determinadas informações dos apps e sites de outras empresas para fins publicitários. O Google não usa informações (como IDFA) abrangidas na política de ATT. Assim, as conversões dos anúncios derivados do tráfego afetado pela ATT serão estimadas. Verifique se o seu site aceita parâmetros de URL arbitrários para gerar estimativas melhores.

Com o lançamento da política de ATT, SKAdNetwork, a solução de atribuição de apps da Apple se tornou uma entrada importante para os anunciantes de apps avaliarem a performance das campanhas no iOS. Para melhorar a qualidade e a consistência dos nossos relatórios de conversões estimadas na interface do Google Ads, vamos aprofundar nossas integrações com os dados da SKAdNetwork.

O Google Play anunciou algumas novas atualizações da política para reforçar o controle do usuário, a privacidade e a segurança. Como parte das atualizações do Google Play Services no final de 2021, o ID de publicidade será removido quando um usuário desativar a personalização com o ID nas configurações do Android. Qualquer tentativa de acessar o ID vai retornar uma sequência de zeros no lugar dele. Saiba mais sobre o ID de publicidade.

Com essa atualização dos serviços, vamos expandir as conversões estimadas a todas as campanhas para apps. Sendo assim, as colunas de conversão, instalação, ação no app e valor da conversão vão incluir as conversões estimadas. Outras conversões estimadas podem ser incluídas nas campanhas para apps no futuro para diminuir o impacto dessa e de outras potenciais atualizações dos serviços.

Quando um usuário inicia a jornada em um dispositivo interagindo com um anúncio e conclui a conversão em outro, não é possível atribuir a conversão à interação com o anúncio. O Google observa dados de um grande número de pessoas conectadas nos Serviços do Google para extrapolar um comportamento semelhante entre todos os usuários. Muitas conversões em dispositivos diferentes também são estimadas, incluindo a sala de estar e área de trabalho.

Como acontece com todos os outros produtos, os cientistas de dados do Google fazem melhorias contínuas no algoritmo para aumentar a precisão e o dimensionamento da estimativa de conversão. Novos produtos são lançados regularmente para conseguir novas fontes de dados observáveis, o que ajusta a estimativa do Google. Por exemplo, as conversões otimizadas e o modo de consentimento podem receber mais dados observados.

O Google usa técnicas como a validação de retenção para verificar a precisão da nossa estimativa. Por exemplo, o Google retém uma parte das conversões observadas e dos modelos para esse segmento. Em seguida, os resultados estimados e as conversões observadas reais que foram retidas são comparados, as imprecisões e as tendências são medidas, e os modelos são ajustados continuamente. Métodos semelhantes são muito usados na IA do Google.

O Google só inclui conversões estimadas nos relatórios quando há muita certeza de que elas realmente ocorreram como resultado de interações com o anúncio. O Google evita informar mais conversões do que realmente ocorreram e tenta minimizar o excesso de registros nos relatórios. Isso significa que, para alguns usuários, não observamos conversões suficientes com frequência para criar modelos precisos. Nesses casos, o Google não registra conversões estimadas.

Como o Google identifica lacunas diferentes na medição, e há vários tipos de dados observáveis que são necessários e estão disponíveis, ele tem diferentes tipos de modelos para tipos distintos de lacunas. O Google também usa técnicas que eliminam a duplicação em vários tipos de modelos. O Google sabe que as taxas de conversão variam de forma significativa por canal de publicidade. Como resultado, criamos modelos separados para cada canal e tipo de interação com anúncios, que são as impressões e os cliques.

Depois que um algoritmo de estimativa geral é determinado para lidar com uma lacuna de observação específica, o Google aplica esse algoritmo aos dados de cada anunciante separadamente e chega a resultados exclusivos que refletem o comportamento do usuário único e as taxas de conversão para esse anunciante. Por exemplo, se os usuários tiverem uma tendência muito alta de iniciar a jornada em um dispositivo e converter em outro, você terá conversões estimadas em dispositivos diferentes maior que a média.

Para determinados segmentos de tráfego, o Google vai usar outros indicadores para medir onde as conversões ocorreram, incluindo, por exemplo, endereços IP.

O Google faz vários testes antes de implementar mudanças nas estimativas. Se detectarmos um impacto significativo nos relatórios e nos lances, vamos comunicar você.

Sempre que possível, o Google vai usar os dados disponíveis para oferecer uma estimativa de conversão integrada nos relatórios e na otimização de conversões. Em alguns casos (por exemplo, quando não é possível observar as conversões de um conjunto de usuários que não autorizaram os cookies), precisaremos de dados sobre suas taxas de consentimento para que possamos disponibilizar a estimativa de conversão.