August 9, 2025
2 min read
Поведінкове моделювання для режиму згоди в Google Analytics є значним кроком у вимірюванні, орієнтованому на конфіденційність. Основний висновок полягає в тому, що коли користувачі відмовляються від аналітичних файлів cookie, прямі дані на рівні користувача (наприклад, тривалість сеансу, конверсії) не збираються. Щоб вирішити цю проблему, Google Analytics 4 (GA4) застосовує машинне навчання для прогнозування поведінки користувачів, які не надали згоду, аналізуючи агреговані, анонімні дані тих, хто її надав. Це дозволяє зберегти точність звітів, поважаючи при цьому налаштування конфіденційності.
Ключові результати застосування поведінкового моделювання включають:
Покращена повнота даних: Поведінкове моделювання дозволяє ресурсам GA4 заповнювати прогалини в даних, що виникають через відсутність згоди, підтримуючи безперервний аналіз залучення та конверсій. Дослідження показують, що змодельовані дані можуть відновити до 70–90% втрачених конверсій через відмову від згоди (Google, 2023; див. Довідка Google).
Конфіденційність даних і відповідність нормам: Система спирається на анонімізовані дані лише від користувачів, які надали згоду, що забезпечує дотримання правил конфіденційності, таких як GDPR. У процесі моделювання жоден окремий користувач не відстежується та не ідентифікується повторно.
Моделювання для конкретного сайту: Навчання моделі виконується з використанням даних власного ресурсу GA4 кожної організації, а не загальних глобальних наборів даних. Такий підхід, специфічний для ресурсу, підвищує точність і релевантність, але вимагає мінімального порогу спостережуваних даних для активації моделювання.
Техніки моделювання: Моделі використовують алгоритми класифікації та регресії для оцінки таких показників, як сеанси та конверсії. Результати подаються у звітах в агрегованому вигляді, ніколи на рівні користувача.
Звітність та обмеження: Змодельовані дані чітко позначаються у звітах GA4, часто доповнюючись довірчими інтервалами або діапазонами невизначеності. У випадках, коли спостережуваних даних недостатньо (наприклад, на сайтах з низьким трафіком), моделювання відкладається, що може призвести до заниження показників у звітах.
«Поведінкове моделювання для режиму згоди дозволяє організаціям підтримувати надійну аналітику, відповідаючи при цьому мінливим очікуванням щодо конфіденційності» (Bendersky et al., 2021). Цей підхід використовує передове машинне навчання, відповідає нормативно-правовим базам і забезпечує практичну безперервність для цифрових вимірювань, навіть коли пряме відстеження стикається зі зростаючими обмеженнями.
