مدل‌سازی تبدیل چیست؟

مدل‌سازی تبدیل یک چارچوب محاسباتی است که احتمال تبدیل‌های کاربر را زمانی که مکانیسم‌های ردیابی مستقیم در دسترس نیستند یا ناقص هستند، تخمین می‌زند. این رویکرد به از دست رفتن داده‌های ذاتی در روش‌های ردیابی سنتی مانند کوکی‌ها، به‌ویژه برای کاربرانی که با جمع‌آوری داده‌ها موافقت نمی‌کنند، می‌پردازد. عملکرد اصلی مدل‌سازی تبدیل، پر کردن این شکاف‌های داده‌ای با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای استنباط رویدادهای تبدیل مشاهده‌نشده است.

این روش شامل موارد زیر است:

• ارزیابی تأثیر فزاینده بازدیدهای فردی از وب‌سایت با استفاده از داده‌های رفتاری بازدیدکنندگان.
• تحلیل تبدیل‌های مشاهده‌شده از کاربران موافق و روندهای تاریخی برای پیش‌بینی تبدیل‌ها در میان کاربران غیرموافق.
• تخمین الگوهای رفتار کاربر در طول مسیرهای تعامل با وب‌سایت و در نتیجه بازسازی نتایج تبدیل احتمالی.

در سناریوهایی که حالت رضایت (consent mode) فعال است - که منجر به عملکرد تگ‌های Google بدون داده‌های کوکی می‌شود - مدل‌سازی تبدیل حیاتی می‌شود. Consent Mode رفتار تگ را برای احترام به حریم خصوصی کاربر تغییر می‌دهد، اما این امر باعث ایجاد ناپیوستگی در داده‌های اندازه‌گیری تبلیغات می‌شود. مدل‌سازی تبدیل این شکاف‌ها را با به‌کارگیری Google AI بر روی سیگنال‌های قابل مشاهده و الگوهای تبدیل تاریخی جبران می‌کند و بدین ترتیب ارتباط بین تعاملات تبلیغاتی و تبدیل‌های واقعی را برقرار می‌سازد (Google, 2023).

پیاده‌سازی این چارچوب معمولاً به یکپارچه‌سازی با یک پلتفرم مدیریت رضایت (CMP) مورد تأیید Google برای اطمینان از انطباق و به حداکثر رساندن سودمندی داده‌ها نیاز دارد.

یافته‌های کلیدی:

• مدل‌سازی تبدیل با تخمین تبدیل‌هایی که ردیابی سنتی از دست می‌دهد، دقت اسناد تبدیل را تحت محدودیت‌های حریم خصوصی به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد.
• مدل‌های یادگیری ماشین که بر روی داده‌های کاربران موافق آموزش دیده‌اند، پیش‌بینی‌های قوی برای رفتار کاربران غیرموافق ارائه می‌دهند.
• این روش به تبلیغ‌کنندگان امکان می‌دهد تا با وجود افزایش محدودیت‌های نظارتی بر استفاده از کوکی و فناوری‌های ردیابی، وفاداری اندازه‌گیری را حفظ کنند.