Modelele de conversie care respectă confidențialitatea completează elementele necunoscute din calea clientului.
Modelele de conversie folosesc conversiile observate pentru a preconiza conversiile neobservate, fără a identifica o anumită persoană.
| Conversii observate | Conversii preconizate |
|---|---|
|
Folosesc cookie-uri și alți identificatori pentru a face legătura dintre interacțiunile cu anunțurile și conversii. |
Folosesc învățarea automată pentru a atribui asocieri între interacțiunile cu anunțurile și contorizarea conversiilor în cazurile în care cookie-urile și identificatorii nu au fost disponibili. |
Când sunt incluse conversiile preconizate în rapoarte
Conversiile preconizate sunt incluse în numărul total de conversii raportate numai atunci când există un grad ridicat de certitudine că anunțul a generat conversii. Astfel, ne asigurăm că evităm raportarea excesivă sistematică. În situațiile în care nu avem suficiente date pentru a putea face preconizări de încredere, nu oferim modele de conversie.
Validarea restricțiilor (o bună practică pentru învățarea automată) asigură precizia preconizărilor Google. Metodologia de preconizare este aplicată unui subset de conversii observate, pentru a înțelege precizia preconizării prin compararea rezultatelor obținute. Aceste informații sunt folosite pentru a optimiza preconizările.
Google desfășoară constant experimente înainte de a lansa modificări privind preconizările, iar dacă detectăm un impact semnificativ asupra datelor dvs., vom comunica acest aspect în consecință.
Modelele de conversie funcționează după cum urmează
1. Interacțiunile cu anunțurile sunt separate în două grupuri
Un grup conține interacțiuni cu anunțurile care pot fi asociate în mod clar și observabil cu o conversie. Celălalt grup conține interacțiuni cu anunțurile care nu pot fi asociate în mod clar și observabil cu o conversie.
2. Grupul de conversii observate este împărțit în subgrupuri
Conversiile observate sunt împărțite în subgrupuri pe baza caracteristicilor comune, iar valorile cheie se calculează pentru fiecare dintre acestea. De exemplu, conversiile examinate dimineața în Franța sunt asociate cu o anumită rată de conversie, în timp ce această rată poate fi diferită seara.
3. Grupul de conversii neobservate este sortat în aceleași subgrupuri
Subgrupurile sunt folosite pentru a sorta interacțiunile cu anunțurile și conversiile neobservate.
4. Interacțiunile cu anunțurile și conversiile neobservate sunt asociate
Folosind ratele de conversie cunoscute și alte caracteristici din subgrupurile de conversii observate, învățarea automată asociază interacțiunile cu anunțurile și conversiile neobservate, dacă este cazul. Conversiile observate și preconizate sunt apoi integrate în datele privind conversiile, pentru a vă ajuta să luați decizii informate cu privire la rapoartele privind performanța anunțurilor și sunt folosite pentru licitare, astfel încât să obțineți o perspectivă obiectivă asupra performanței. Astfel, se poate eficientiza optimizarea.
În practică, calculele care includ datele observate se bazează pe diferiți parametri, inclusiv locația, ora și browserul. Acestea sunt combinate cu datele de la API-urile platformei, din sondaje și de la panourile pentru utilizatori pentru a rafina și mai mult preconizările.
Resurse suplimentare
- Aflați mai multe despre datele pentru măsurarea și preconizarea conversiilor
- Urmăriți Noțiuni de bază despre modelele de conversie din Google Ads
- Aflați detalii despre modul în care modelele de conversie vă îmbunătățesc activitatea de marketing cu ajutorul noilor surse de date de măsurare
- Urmăriți Principii privind modelele de conversie
