Τι είναι η Μοντελοποίηση Μετατροπών;

Η μοντελοποίηση μετατροπών είναι ένα υπολογιστικό πλαίσιο που εκτιμά την πιθανότητα μετατροπών χρηστών όταν οι άμεσοι μηχανισμοί παρακολούθησης δεν είναι διαθέσιμοι ή είναι ελλιπείς. Αυτή η προσέγγιση αντιμετωπίζει την απώλεια δεδομένων που είναι εγγενής στις παραδοσιακές μεθόδους παρακολούθησης, όπως τα cookies, ιδιαίτερα για τους χρήστες που δεν συναινούν στη συλλογή δεδομένων. Η κύρια λειτουργία της μοντελοποίησης μετατροπών είναι η κάλυψη αυτών των κενών δεδομένων, αξιοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την εξαγωγή συμπερασμάτων σχετικά με μη παρατηρημένα συμβάντα μετατροπής.

Η μεθοδολογία περιλαμβάνει:

• Αξιολόγηση της αυξητικής επίδρασης μεμονωμένων επισκέψεων στον ιστότοπο χρησιμοποιώντας δεδομένα συμπεριφοράς των επισκεπτών.
• Ανάλυση των παρατηρούμενων μετατροπών από χρήστες που έχουν δώσει τη συγκατάθεσή τους και των ιστορικών τάσεων για την πρόβλεψη μετατροπών μεταξύ των χρηστών που δεν έχουν δώσει τη συγκατάθεσή τους.
• Εκτίμηση των προτύπων συμπεριφοράς των χρηστών κατά μήκος των διαδρομών αλληλεπίδρασης στον ιστότοπο, ανακατασκευάζοντας έτσι πιθανά αποτελέσματα μετατροπής.

Σε σενάρια όπου ενεργοποιείται το Consent Mode—με αποτέλεσμα οι ετικέτες της Google να λειτουργούν χωρίς δεδομένα από cookies—η μοντελοποίηση μετατροπών καθίσταται κρίσιμη. Το Consent Mode τροποποιεί τη συμπεριφορά των ετικετών για τον σεβασμό της ιδιωτικότητας των χρηστών, αλλά αυτό δημιουργεί ασυνέχειες στα δεδομένα μέτρησης των διαφημίσεων. Η μοντελοποίηση μετατροπών αντισταθμίζει αυτά τα κενά εφαρμόζοντας το Google AI σε παρατηρήσιμα σήματα και ιστορικά πρότυπα μετατροπών, γεφυρώνοντας έτσι τη σύνδεση μεταξύ των αλληλεπιδράσεων με τις διαφημίσεις και των πραγματικών μετατροπών (Google, 2023).

Η υλοποίηση αυτού του πλαισίου συνήθως απαιτεί ενσωμάτωση με μια πιστοποιημένη από την Google πλατφόρμα διαχείρισης συναίνεσης (Consent Management Platform - CMP) για τη διασφάλιση της συμμόρφωσης και τη μεγιστοποίηση της χρησιμότητας των δεδομένων.

Βασικά Ευρήματα:

• Η μοντελοποίηση μετατροπών βελτιώνει σημαντικά την ακρίβεια απόδοσης των μετατροπών υπό περιορισμούς απορρήτου, εκτιμώντας μετατροπές που η παραδοσιακή παρακολούθηση παραλείπει.
• Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης που εκπαιδεύονται σε δεδομένα χρηστών που έχουν δώσει τη συγκατάθεσή τους παρέχουν ισχυρές προβλέψεις για τη συμπεριφορά των χρηστών που δεν έχουν δώσει τη συγκατάθεσή τους.
• Η μέθοδος επιτρέπει στους διαφημιζόμενους να διατηρούν την πιστότητα της μέτρησης παρά τους αυξημένους κανονιστικούς περιορισμούς στη χρήση cookies και τεχνολογιών παρακολούθησης.