Despre conversiile preconizate

Restricționarea validării (o recomandare pentru învățarea automată) asigură precizia modelelor Google. O parte din conversiile observate (date de validare) sunt reținute și divizate. Apoi, datele de validare rulate prin intermediul modelului sunt comparate cu datele de validare care nu au fost comparate. Rezultatele validării sunt folosite pentru a verifica dacă datele sunt corecte și pentru a ajusta modelul.

Conversiile preconizate sunt incluse numai atunci când există un grad ridicat de încredere în ceea ce privește calitatea. Dacă nu există suficient trafic pentru a instrui modelul, conversiile preconizate nu vor fi atribuite interacțiunilor cu anunțul sau în cazul Google Analytics vor fi atribuite canalului „Direct”). Datorită acestei abordări, Google poate să recupereze pierderea observabilității, împiedicând totodată supraestimarea.

Algoritmul general de modelare Google se aplică separat datelor pentru a reflecta comportamentul unic al companiei și al clienților dvs.

Google nu permite urmărirea prin amprentă digitală sau orice alte încercări de a identifica utilizatorii în mod individual. Google cumulează date cum ar fi ratele de conversie anterioare, tipul de dispozitiv, ora, criteriile geografice și altele, pentru a estima probabilitatea conversiilor dintr-o anumită interacțiune cu anunțul.

Unele browsere, cum ar fi Safari și Firefox, nu permit măsurarea conversiilor folosind cookie-uri terță parte. Dacă vă bazați pe cookie-urile terță parte pentru măsurarea conversiilor, veți beneficia de modele de conversie în conformitate cu traficul site-urilor dvs. în browserele respective (pe computere și dispozitive mobile).

Unele browsere, cum ar fi Safari, limitează perioada de timp în care sunt permise cookie-urile primare. Veți beneficia de modele de conversie în conformitate cu procentajul de conversii întârziate care nu se încadrează în fereastra respectivă.

Reglementările din unele țări impun advertiserilor să obțină consimțământul pentru folosirea cookie-urilor asociate activităților de publicitate. Advertiserii care au implementat modul de consimțământ vor folosi modelele de conversie în funcție de utilizatorii care nu și-au acordat consimțământul. Conversiile sunt preconizate pentru utilizatorii care nu și-au acordat consimțământul.

Politica Apple privind transparența urmăririi aplicațiilor (ATT) va impune dezvoltatorilor să solicite permisiunea atunci când folosesc în scopuri publicitare anumite informații din aplicațiile și site-urile altor companii. Google nu va folosi informații (cum ar fi IDFA) care intră sub incidența politicii ATT. În conformitate cu acestea, conversiile ale căror anunțuri provin din trafic afectat de ATT vor face obiectul preconizărilor. Asigurați-vă că site-ul dvs. poate accepta parametri URL arbitrari pentru o preconizare optimă.

Odată cu lansarea politicii ATT de la Apple, SKAdNetwork, soluția Apple de atribuire pentru aplicații a devenit un instrument important pentru advertiserii de aplicații pentru evaluarea performanței campaniilor lor pe iOS. Pentru a îmbunătăți calitatea și consecvența raportării privind conversiile preconizate din interfața de utilizare Google Ads, vom aprofunda integrările cu SKAdNetwork.

Google Play a anunțat câteva actualizări noi ale politicii pentru consolidarea controlului, a confidențialității și a securității utilizatorilor. După actualizarea serviciilor Google Play în cea de-a doua jumătate a anului 2021, ID-ul publicitar va fi eliminat atunci când un utilizator renunță la personalizare folosind ID-ul publicitar în Setările Android. Orice încercare de a accesa identificatorul va genera un șir de zerouri în locul acestuia. Aflați mai multe despre ID-ul publicitar.

În urma acestei actualizări a serviciului, vom extinde conversiile preconizate la toate campaniile pentru aplicații. Astfel, atât coloana Conversii, cât și coloanele Instalări, Acțiuni în aplicație și Valoarea conversiilor pot conține conversii preconizate. În viitor, în campaniile pentru aplicații pot apărea conversii preconizate suplimentare ca modalitate de a atenua impactul acestei actualizări a serviciului și al altor actualizări potențiale.

Dacă un utilizator începe calea pe un dispozitiv printr-o interacțiune cu un anunț și finalizează conversia pe un altul, este posibil ca acea conversie să nu poată fi atribuită interacțiunii cu anunțul. Google observă datele de la un număr mare de utilizatori conectați la proprietăți Google pentru a extrapola comportamente similare pentru toți utilizatorii. Sunt preconizate și conversii pe mai multe dispozitive, inclusiv din Living Room și de pe computer.

Ca și în cazul celorlalte produse, specialiștii noștri în analiza datelor îmbunătățesc constant algoritmul pentru a îmbunătăți exactitatea și amploarea preconizării. În mod regulat sunt introduse produse noi pentru a obține noi surse de date observabile, cu ajutorul cărora se ajustează fin modelele Google. De exemplu, conversiile optimizate și modul de consimțământ pot obține mai multe date observate.

Google folosește tehnici cum ar fi restricționarea validării pentru verificarea corectitudinii modelelor sale. De exemplu, Google reține o parte din conversiile observate și modelele pentru secțiunea respectivă, apoi sunt comparate rezultatele preconizate cu conversiile observate reale care au fost reținute, sunt măsurate inexactitățile și erorile sistematice, iar modelele sunt ajustate în permanență. Metode similare sunt folosite pe scară largă în inteligența artificială de la Google.

Google include conversii preconizate în rapoarte numai atunci când există o probabilitate foarte mare ca respectivele conversii să fie rezultate din interacțiuni cu anunțul. Google evită raportarea sistematică a mai multor conversii decât în realitate și are mereu ca obiectiv reducerea raportării excesive. Acest lucru înseamnă că pentru unii utilizatori nu monitorizăm cu regularitate suficiente conversii pentru a putea face preconizări precise. În astfel de cazuri, Google nu raportează conversii preconizate.

Deoarece Google identifică diferite lacune în măsurare și sunt necesare și disponibile diferite tipuri de date observabile, Google are tipuri diferite de modele pentru diferite tipuri de lacune. În plus, Google folosește tehnici care elimină contorizarea dublă în diferitele tipuri de modele. Google știe că ratele de conversie variază semnificativ în funcție de canalul de publicitate și prin urmare creează modele separate pentru fiecare canal și pentru fiecare tip de interacțiune cu anunțul, care sunt afișări și clicuri.

După ce se stabilește un algoritm general de preconizare pentru a trata o anumită lacună în observare, Google aplică algoritmul respectiv pentru datele fiecărui advertiser separat și ajunge la rezultate unice care reflectă comportamentul unic al utilizatorilor și ratele de conversie pentru advertiserul respectiv. De exemplu, dacă utilizatorii au o probabilitate foarte mare de a începe calea pe un dispozitiv și de a realiza conversii pe un altul, pentru dvs. se va raporta un număr de conversii preconizate pe mai multe dispozitive mai mare decât media.

Pentru anumite segmente de trafic, Google se va baza pe semnale suplimentare pentru a măsura unde au avut loc conversiile. Printre aceste semnale se numără, de exemplu, folosirea adresei IP pentru a estima conversiile.

Google desfășoară constant experimente înainte de a lansa modificări privind preconizările, iar dacă detectează un impact semnificativ în ceea ce privește raportarea și licitarea, va comunica acest aspect în consecință.

Acolo unde poate face acest lucru cu precizie, Google va folosi datele disponibile pentru a oferi modele de conversie integrate în raportarea și optimizarea conversiilor. În unele cazuri, cum ar fi atunci când conversiile nu pot fi observate pentru un set de utilizatori care nu au acceptat cookie-uri, vom avea nevoie de date despre ratele dvs. de consimțământ, astfel încât să putem oferi preconizarea conversiilor.