August 9, 2025
2 min read
Modelowanie behawioralne dla trybu uzyskiwania zgody w Google Analytics stanowi znaczącą zmianę w pomiarach skoncentrowanych na prywatności. Główne ustalenie jest takie, że gdy użytkownicy odrzucają analityczne pliki cookie, bezpośrednie dane na poziomie użytkownika (np. długość sesji, konwersje) nie są rejestrowane. Aby temu zaradzić, Google Analytics 4 (GA4) stosuje uczenie maszynowe do wnioskowania o zachowaniu użytkowników, którzy nie wyrazili zgody, analizując zagregowane, zanonimizowane dane od tych, którzy jej udzielili. Pozwala to zachować dokładność raportowania przy jednoczesnym poszanowaniu preferencji dotyczących prywatności.
Kluczowe wyniki zastosowania modelowania behawioralnego obejmują:
Poprawa kompletności danych: Modelowanie behawioralne umożliwia usługom GA4 uzupełnianie luk w danych wynikających z braku zgody, wspierając ciągłą analizę zaangażowania i konwersji. Badania pokazują, że modelowane dane mogą przywrócić do 70–90% utraconych konwersji z powodu odrzucenia zgody (Google, 2023; zobacz Pomoc Google).
Prywatność danych i zgodność z przepisami: System opiera się na zanonimizowanych danych pochodzących wyłącznie od użytkowników, którzy wyrazili zgodę, co zapewnia poszanowanie przepisów o ochronie prywatności, takich jak GDPR. W procesie modelowania żaden indywidualny użytkownik nie jest śledzony ani ponownie identyfikowany.
Modelowanie specyficzne dla witryny: Uczenie modelu odbywa się z wykorzystaniem danych z własnej usługi GA4 każdej organizacji, a nie ogólnych, globalnych zbiorów danych. To podejście specyficzne dla usługi zwiększa dokładność i trafność, ale wymaga minimalnego progu obserwowanych danych, zanim modelowanie zostanie aktywowane.
Techniki modelowania: Modele wykorzystują algorytmy klasyfikacji i regresji do szacowania metryk, takich jak sesje i konwersje. Wyniki są prezentowane w raportach w formie zagregowanej, nigdy na poziomie użytkownika.
Raportowanie i ograniczenia: Modelowane dane są wyraźnie oznaczone w raportach GA4, często uzupełnione o przedziały ufności lub zakresy niepewności. W przypadkach, gdy brakuje wystarczającej ilości obserwowanych danych (np. w witrynach o małym ruchu), modelowanie jest odraczane, co może skutkować zaniżonymi wynikami w raportach.
„Modelowanie behawioralne dla trybu uzyskiwania zgody umożliwia organizacjom utrzymanie wiarygodnej analityki przy jednoczesnym spełnianiu zmieniających się oczekiwań dotyczących prywatności” (Bendersky et al., 2021). Podejście to wykorzystuje zaawansowane uczenie maszynowe, jest zgodne z ramami regulacyjnymi i zapewnia praktyczną ciągłość pomiarów cyfrowych, nawet gdy bezpośrednie śledzenie napotyka coraz większe ograniczenia.
