مدل‌سازی رفتاری برای Consent Mode چیست؟

مدل‌سازی رفتاری برای حالت رضایت (Consent Mode) در Google Analytics، نمایانگر یک تغییر قابل توجه در اندازه‌گیری حریم‌محور است. یافته اصلی این است که وقتی کاربران کوکی‌های تحلیلی را رد می‌کنند، داده‌های مستقیم در سطح کاربر (مانند طول جلسه، تبدیل‌ها) ثبت نمی‌شوند. برای حل این مشکل، Google Analytics 4 (GA4) از یادگیری ماشین برای استنباط رفتار کاربران ناراضی از طریق تحلیل داده‌های agregated و ناشناس کاربرانی که رضایت داده‌اند، استفاده می‌کند. این کار ضمن احترام به ترجیحات حریم خصوصی، دقت گزارش‌دهی را حفظ می‌کند.

نتایج کلیدی حاصل از به‌کارگیری مدل‌سازی رفتاری عبارتند از:

• بهبود جامعیت داده‌ها: مدل‌سازی رفتاری به پراپرتی‌های GA4 امکان می‌دهد تا شکاف‌های داده‌ای را پر کنند که ناشی از عدم رضایت است، و از تحلیل مداوم تعامل و تبدیل‌ها پشتیبانی می‌کند. مطالعات نشان می‌دهند که داده‌های مدل‌سازی‌شده می‌توانند تا ۷۰ تا ۹۰ درصد از تبدیل‌های از دست رفته به دلیل رد رضایت را بازیابی کنند (Google، ۲۰۲۳؛ به راهنمای Google مراجعه کنید).

• حریم خصوصی داده‌ها و انطباق: این سیستم تنها بر داده‌های ناشناس‌سازی شده کاربرانی که رضایت داده‌اند، تکیه می‌کند و تضمین می‌کند که مقررات حریم خصوصی مانند GDPR رعایت می‌شود. هیچ کاربر فردی در فرآیند مدل‌سازی ردیابی یا دوباره شناسایی نمی‌شود.

• مدل‌سازی مخصوص سایت: آموزش مدل با استفاده از داده‌های پراپرتی GA4 خود هر سازمان انجام می‌شود، نه مجموعه داده‌های عمومی جهانی. این رویکرد مخصوص هر پراپرتی، دقت و ارتباط را افزایش می‌دهد اما قبل از فعال شدن مدل‌سازی، به یک آستانه حداقل از داده‌های مشاهده‌شده نیاز دارد.

• تکنیک‌های مدل‌سازی: مدل‌ها از الگوریتم‌های طبقه‌بندی و رگرسیون برای تخمین معیارهایی مانند جلسات و تبدیل‌ها استفاده می‌کنند. نتایج به صورت agregated در گزارش‌ها ارائه می‌شوند، هرگز در سطح کاربر.

• گزارش‌دهی و محدودیت‌ها: داده‌های مدل‌سازی‌شده به وضوح در گزارش‌های GA4 مشخص می‌شوند و اغلب با فواصل اطمینان یا محدوده‌های عدم قطعیت تکمیل می‌شوند. در مواردی که داده‌های مشاهده‌شده کافی وجود ندارد (مثلاً سایت‌های با ترافیک کم)، مدل‌سازی به تعویق می‌افتد که ممکن است منجر به گزارش‌دهی کمتر از واقع شود.

«مدل‌سازی رفتاری برای حالت رضایت به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا ضمن برآورده کردن انتظارات در حال تحول حریم خصوصی، تحلیل‌های قابل اعتمادی را حفظ کنند» (Bendersky و همکاران، ۲۰۲۱). این رویکرد از یادگیری ماشین پیشرفته بهره می‌برد، با چارچوب‌های نظارتی هماهنگ است و تداوم عملی را برای اندازه‌گیری دیجیتال فراهم می‌کند، حتی در شرایطی که ردیابی مستقیم با محدودیت‌های فزاینده‌ای روبرو است.