Über modellierte Online-Conversions
Bei modellierten Conversions werden Daten verwendet, die keine einzelnen Nutzer identifizieren, um Conversions zu schätzen, die Google nicht direkt beobachten kann. Dies kann einen umfassenderen Bericht über Ihre Conversions liefern.
Wir modellieren, um Datenausschnitte wiederherzustellen, bei denen wir wissen, dass wir die Anzeigenzuordnung aufgrund des Schutzes der Privatsphäre der Benutzer oder technischer Einschränkungen nicht beobachten können. Wir tun dies, um qualitativ hochwertige Messungen bereitzustellen, damit Sie die Auswirkungen Ihres Marketings genau verstehen und qualitativ hochwertige Gebote aufrechterhalten können, um Unter- oder Überbietungen zu verhindern.
Wenn Google modellierte Conversions in Google Ads anzeigt, prognostizieren wir zugeordnete Conversions. In den meisten Fällen erhält Google Anzeigeninteraktionen und Online-Conversions, es fehlt jedoch die Verbindung zwischen beiden. Unsere Modellierung ermittelt, ob eine Google-Werbeinteraktion zur Online-Conversion geführt hat. Es bestimmt nicht, ob eine Konvertierung stattgefunden hat oder nicht.
Ohne Modellierung würden die gemeldeten Conversions nur den beobachtbaren Teil der Conversions und nicht die tatsächliche Kampagnenleistung widerspiegeln.
So funktionieren modellierte Online-Conversions
Um ein nicht beobachtetes Datensegment zu modellieren, versuchen wir unser Bestes, Daten aus beobachtbaren Segmenten zu verwenden, bei denen wir wissen, dass das Verhalten mit dem unbeobachteten Segment identisch oder diesem sehr ähnlich ist, oder wir haben ein gutes Verständnis dafür, wie sie sich unterscheiden.
Beispiel: Nehmen wir an, Sie haben einen Teil der Conversions, die bei einem Browsertyp nicht, aber bei anderen Browsertypen beobachtet werden können. Unsere Modellierung wird zunächst die Trends im Benutzerverhalten (z. B. Konversionsraten) über verschiedene Browsertypen hinweg verstehen. Anschließend verwenden wir unsere beobachtbaren Daten von messbaren Browsern zusammen mit etwaigen systematischen Verzerrungen und beziehen andere aggregierte Dimensionen wie Gerätetyp, Tageszeit, geografischer Standort, Betriebssystem usw. ein, um die Wahrscheinlichkeit von Conversion-Ereignissen aus Anzeigeninteraktionen auf dem Browser vorherzusagen nicht beobachtbarer Browsertyp.
Modellierte Conversions werden mit derselben Granularität gemeldet wie beobachtete Conversions. Dazu gehören Dimensionen wie Conversion-Gesamtzahlen, Attributionspfad und Conversion-Werte . In der Spalte „Conversions" meldet Google sowohl modellierte als auch beobachtete Conversions.
Vorteile modellierter Online-Conversions
- Ganzheitliche Messung Ihres gesamten Anzeigenverkehrs : Erhalten Sie ein genaueres Bild Ihrer Werbeergebnisse (ROI) und ein vollständiges Bild des Konversionspfads über Geräte und Kanäle hinweg, der sich aus Anzeigeninteraktionen ergibt.
- Effiziente Kampagnenoptimierung: Modellierte Conversions helfen Ihnen, Ihre Kampagnen effektiver zu optimieren und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
- Datenschutzbestimmungen und technologische Einschränkungen führen dazu, dass wir bestimmte Benutzergruppen nicht mehr beobachten können (z. B. Benutzer ohne Einwilligung oder Benutzer, die bestimmte Gerätetypen oder Browser verwenden). Das bedeutet, dass unsere automatisierten Gebotsalgorithmen Optimierungsentscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Daten treffen müssen, was zu voreingenommenem Lernen führt. Infolgedessen kann die automatisierte Gebotsabgabe diesen Kohorten eine geringere Priorität einräumen, da sie eine geringere gemeldete Leistung aufweisen, was zu einer insgesamt schlechteren Leistung des Bieters führt. Die Modellierung löst diese Verzerrungen und korrigiert sie in der Gesamtberichterstattung, um sicherzustellen, dass automatisierte Gebote Zugriff auf repräsentativere Leistungsdaten haben. Erfahren Sie mehr über automatisierte Gebote
- Präzise datenschutzorientierte Messung: Modellierte Conversions nutzen Daten, die keine einzelnen Nutzer identifizieren, um Conversions zu schätzen, die Google nicht direkt beobachten kann. Dies kann einen umfassenderen Bericht über Ihre Conversions liefern. Dieser Ansatz steht in direktem Gegensatz zu nicht datenschutzsicheren Taktiken wie Fingerabdrücken, die auf Heuristiken wie der IP-Adresse basieren und versuchen, einzelne Benutzer zu identifizieren und zu verfolgen. Google hat eine strikte Richtlinie gegen die Verwendung von Fingerabdrücken zur Personalisierung von Anzeigen, da diese keine angemessene Benutzerkontrolle und Transparenz ermöglichen.
Der Conversion-Modellierungsansatz von Google
Die Lösungen von Google funktionieren bei einem breiten Nutzerspektrum und ermöglichen die Validierung der Genauigkeit unserer Conversion-Modelle für eine große Anzahl von Anzeigeninteraktionen und Conversion-Aktionen anhand mehrerer Schlüsseldimensionen:
- Skalierung : Wir haben Zugriff auf eine Vielzahl und Vielfalt von Werbeinteraktionen über alle Kanäle und verschiedene Teile des Trichters hinweg. Dadurch erhalten wir umfassende Daten darüber, wie verschiedene Nutzer auf verschiedene Arten von Anzeigen reagieren, unabhängig davon, wo sie sich im Trichter befinden und über alle Kanäle hinweg.
- Genauigkeit : Aufgrund unserer hohen Anzahl angemeldeter Benutzer können unsere ausgefeilten Modellierungstechniken unabhängig von Cookies oder anderen Identifikatoren funktionieren, da wir einen umfangreichen Satz an Verhaltensdatensätzen aus einer repräsentativen Gruppe angemeldeter Benutzer ableiten können.
- Abdeckung : Viele Websites verwenden Google-Tags, was bedeutet, dass unsere Conversion-Modelle über eine große Anzahl verschiedener Conversion-Aktionen validiert werden. Bei der Conversion-Modellierung werden Daten verwendet, die den Nutzer nicht identifizieren, um Conversions zu quantifizieren, die Google nicht direkt beobachten kann. Unser Modell wird dann individuell für jeden Werbetreibenden trainiert und generiert so einzigartige Ergebnisse.
- Technisches Fachwissen : Das Fachwissen von Google im Bereich KI ist eine Schlüsselkompetenz, die es uns ermöglicht, Modelle mit höchster Qualität zu erstellen. Wir beherrschen dies sowohl bei unseren Messprodukten, die seit Jahren auf Modellierung basieren (automatische Gebotseinstellung und Ladenbesuche von Google Ads), als auch bei Produkten, die über die Messung hinausgehen (z. B. selbstfahrende Autos und YouTube-Empfehlungen).
- Umsetzbarkeit : Die modellierten Conversions von Google werden in Kampagnenberichten angezeigt, sind aber auch mit Optimierung und Geboten verknüpft. Dadurch werden die Daten verwertbar, während sie Ihren Geschäftszielen dienen.
Beispiele für verfügbare Modellierung für Online-Konvertierungen
Einige der wichtigsten Conversion-Modellierungsmaßnahmen, die uns zur Verfügung stehen, sind:
Modellierung für Cookie-Einschränkungen von Drittanbietern
Modellierung für Erstanbieter-Cookie-Einschränkungen
Modellierung für Einschränkungen der EU-Cookie-Zustimmung
Auswirkungen von iOS 14
Auswirkungen der Google Play-Richtlinien
Google Play hat einige neue Richtlinienaktualisierungen angekündigt, um die Benutzerkontrolle, den Datenschutz und die Sicherheit zu verbessern . Im Rahmen der Aktualisierung der Google Play-Dienste Ende 2021 wird die Werbe-ID entfernt, wenn ein Nutzer die Personalisierung mithilfe der Werbe-ID in den Android-Einstellungen deaktiviert. Bei allen Versuchen, auf die Kennung zuzugreifen, wird anstelle der Kennung eine Zeichenfolge aus Nullen empfangen. Erfahren Sie mehr über die Werbe-ID
Aufgrund dieses Service-Updates erweitern wir modellierte Conversions auf alle App-Kampagnen. Das bedeutet, dass Ihre Conversion-Spalte (sowie Ihre Installations-, In-App-Aktions- und Conversion-Wert-Spalten) möglicherweise modellierte Conversions enthalten. In Zukunft wird es möglicherweise zusätzliche modellierte Conversions in App-Kampagnen geben, um die Auswirkungen abzumildern, die sich aus dieser und anderen potenziellen Serviceaktualisierungen ergeben können.
Geräteübergreifende Konvertierungen
Wenn ein Nutzer seine Reise auf einem Gerät mit einer Anzeigeninteraktion beginnt und die Conversion auf einem anderen Gerät abschließt, ist es möglicherweise nicht möglich, die Conversion der Anzeigeninteraktion zuzuordnen. Google beobachtet Daten der großen Anzahl angemeldeter Nutzer auf Google-Websites, um ein ähnliches Verhalten aller Nutzer zu extrapolieren. Viele geräteübergreifende Konvertierungen werden ebenfalls modelliert, unter anderem von Wohnzimmer und Desktop.
Prinzipien der Online-Conversion-Modellierung
Ständige Qualitätsverbesserung
Wie bei allen anderen Produkten nehmen unsere Datenwissenschaftler kontinuierlich Verbesserungen an den Algorithmen vor, um die Genauigkeit und den Umfang der Modellierung zu erhöhen. Wir führen regelmäßig neue Produkte ein, um uns neue Quellen beobachtbarer Daten zu bieten, die unsere Modellierung verfeinern (z. B. können uns erweiterte Conversions und der Einwilligungsmodus mehr beobachtbare Daten liefern).
Ausgefeilte Techniken zur Überprüfung der Genauigkeit
Wir verwenden Techniken wie die Holdback-Validierung, um die Genauigkeit unserer Modellierung zu überprüfen (beispielsweise halten wir einen Teil der beobachteten Konvertierungen und Modelle für diesen Abschnitt zurück). Anschließend vergleichen wir die modellierten Ergebnisse mit den tatsächlich beobachteten Conversions, die wir zurückgehalten haben, messen Ungenauigkeiten und Verzerrungen und optimieren unsere Modelle kontinuierlich. Ähnliche Methoden werden häufig in Google AI verwendet.
Strenge Schwellenwerte für die Berichterstattung
Wir beziehen modellierte Conversions nur dann in unsere Berichte ein, wenn wir sehr sicher sind, dass Conversions tatsächlich als Ergebnis von Anzeigeninteraktionen erfolgt sind. Wir vermeiden es systematisch, mehr Conversions als tatsächlich zu melden, und sind stets bestrebt, übermäßige Meldungen zu minimieren. Das bedeutet für einige Benutzer, dass wir nicht regelmäßig genug Konvertierungen beobachten, um eine zuverlässige Modellierung durchführen zu können. In diesen Fällen melden wir keine modellierten Conversions.
Jede Lücke wird durch eine einzigartige Modellierungsmethodik behoben
Das Ergebnis jedes Modells ist einzigartig für Ihr Unternehmen und Ihr Benutzerverhalten
Sobald ein allgemeiner Modellierungsalgorithmus ermittelt wurde, um eine bestimmte Beobachtungslücke zu schließen, wenden wir diesen Algorithmus separat auf die Daten jedes Werbetreibenden an und gelangen zu einzigartigen Ergebnissen, die das einzigartige Nutzerverhalten und die Konversionsraten für diesen Werbetreibenden widerspiegeln. Wenn Ihre Benutzer beispielsweise eine sehr hohe Tendenz haben, ihre Reise auf einem Gerät zu beginnen und auf einem anderen Gerät zu konvertieren, werden für Sie überdurchschnittlich viele geräteübergreifende modellierte Conversions gemeldet.
Strenge Richtlinien gegen Fingerabdrücke
Kommunikation wesentlicher Modellierungsänderungen
Automatische Integration
Wo wir dies genau tun können, nutzt Google die verfügbaren Daten, um eine integrierte Conversion-Modellierung in Ihre Conversion-Berichte und -Optimierung bereitzustellen. In einigen Fällen, beispielsweise wenn für eine Gruppe von Benutzern, die den Cookies nicht zugestimmt haben, keine Conversions beobachtet werden können, benötigen wir Daten zu Ihren Zustimmungsraten, damit wir Conversion-Modelle bereitstellen können.
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