Ce este modelarea conversiilor?

Modelarea conversiilor este un cadru computațional care estimează probabilitatea conversiilor utilizatorilor atunci când mecanismele de urmărire directă sunt indisponibile sau incomplete. Această abordare tratează pierderea de date inerentă metodelor tradiționale de urmărire, cum ar fi cookie-urile, în special pentru utilizatorii care nu consimt la colectarea datelor. Funcția principală a modelării conversiilor este de a umple aceste lacune de date prin utilizarea algoritmilor de învățare automată pentru a deduce evenimente de conversie neobservate.

Metodologia implică:

• Evaluarea impactului incremental al vizitelor individuale pe site-ul web folosind datele comportamentale ale vizitatorilor.
• Analizarea conversiilor observate de la utilizatorii care și-au dat consimțământul și a tendințelor istorice pentru a prezice conversiile în rândul utilizatorilor care nu și-au dat consimțământul.
• Estimarea modelelor de comportament ale utilizatorilor de-a lungul căilor de interacțiune cu site-ul web, reconstruind astfel rezultatele probabile ale conversiilor.

În scenariile în care modul de consimțământ este activat — rezultând în funcționarea etichetelor Google fără date de cookie — modelarea conversiilor devine critică. Modul de consimțământ (Consent Mode) modifică comportamentul etichetelor pentru a respecta confidențialitatea utilizatorilor, dar acest lucru creează discontinuități în datele de măsurare a reclamelor. Modelarea conversiilor compensează aceste lacune prin aplicarea inteligenței artificiale Google (Google AI) la semnalele observabile și la modelele istorice de conversie, realizând astfel legătura între interacțiunile cu reclamele și conversiile reale (Google, 2023).

Implementarea acestui cadru necesită, de obicei, integrarea cu o platformă de management al consimțământului (CMP) certificată de Google pentru a asigura conformitatea și a maximiza utilitatea datelor.

Constatări cheie:

• Modelarea conversiilor îmbunătățește semnificativ atribuirea conversiilor cu acuratețe în condiții de constrângeri de confidențialitate, prin estimarea conversiilor pe care urmărirea tradițională le omite.
• Modelele de învățare automată antrenate pe datele utilizatorilor care și-au dat consimțământul oferă predicții robuste pentru comportamentul utilizatorilor care nu și-au dat consimțământul.
• Metoda permite agenților de publicitate să mențină fidelitatea măsurătorilor în ciuda restricțiilor de reglementare sporite privind utilizarea cookie-urilor și a tehnologiilor de urmărire.