Що таке моделювання конверсій?

Моделювання конверсій — це обчислювальна система, яка оцінює ймовірність конверсій користувачів, коли прямі механізми відстеження недоступні або неповні. Цей підхід вирішує проблему втрати даних, властиву традиційним методам відстеження, таким як файли cookie, особливо для користувачів, які не дають згоди на збір даних. Основна функція моделювання конверсій полягає в тому, щоб заповнити ці прогалини в даних, використовуючи алгоритми машинного навчання для виведення неспостережуваних подій конверсії.

Методологія включає:

• Оцінювання інкрементного впливу окремих відвідувань вебсайту з використанням даних про поведінку відвідувачів.
• Аналіз спостережуваних конверсій від користувачів, які надали згоду, та історичних тенденцій для прогнозування конверсій серед користувачів, які не надали згоду.
• Оцінювання шаблонів поведінки користувачів на шляхах взаємодії з вебсайтом, таким чином реконструюючи ймовірні результати конверсії.

У сценаріях, коли активовано режим згоди—що призводить до роботи тегів Google без даних файлів cookie—моделювання конверсій стає критично важливим. Режим згоди змінює поведінку тегів для дотримання конфіденційності користувачів, але це створює розриви в даних для вимірювання ефективності реклами. Моделювання конверсій компенсує ці прогалини, застосовуючи Google AI до спостережуваних сигналів та історичних патернів конверсій, таким чином поєднуючи взаємодію з рекламою та фактичні конверсії (Google, 2023).

Впровадження цієї системи зазвичай вимагає інтеграції з сертифікованою Google платформою керування згодою (CMP) для забезпечення відповідності вимогам та максимального використання даних.

Основні висновки:

• Моделювання конверсій значно покращує точність атрибуції конверсій в умовах обмежень конфіденційності, оцінюючи конверсії, які пропускає традиційне відстеження.
• Моделі машинного навчання, навчені на даних користувачів, які надали згоду, забезпечують надійні прогнози щодо поведінки користувачів, які не надали згоду.
• Цей метод дозволяє рекламодавцям підтримувати точність вимірювань незважаючи на посилення регуляторних обмежень щодо використання файлів cookie та технологій відстеження.