Как технология С изменением ландшафта цифрового маркетинга принятие решений на.
основе данных становится все более сложной задачей и в то же время более важной.
для сохранения. Поскольку отрасль развивается, чтобы адаптироваться к миру,
который отдает приоритет и защищает конфиденциальность пользователей,
технологии, используемые для измерения и сбора информации на протяжении всего пути клиента, должны адаптироваться соответствующим образом.
Поскольку наблюдаемые данные менее
доступны из-за правил и ограничений конфиденциальности,
сложные модели машинного обучения могут помочь сохранить.
непрерывность Список адресов электронной почты для работы измерений
, одновременно соблюдая конфиденциальность пользователей и выбор согласия.
►Безопасный и эффективный подход
Модели машинного обучения создаются путем анализа больших объемов исторических данных,
выявления корреляций и тенденций между ключевыми точками данных и использования этой информации для точных прогнозов поведения людей.
Модели Google являются строгими
Они предварительно проверяются и тестируются для обеспечения точности, имеют высокие пороговые значения для достоверной отчетности и разработаны с учетом особенностей вашего бизнеса. Самое главное, что они ставят пользователей и их конфиденциальность на первое место, сохраняя их опыт и защищая их данные, пока вы генерируете важную информацию.
С изменением ландшафта цифрового маркетинга оптимизируйте изображения в wordpress принятие решений на основе данных становится все более сложной задачей и в то же время более важной для сохранения.
Существуют возможности моделирования, которые ДВ Ребята улучшают измерения в Google Рекламе и предоставляют более полную картину пути клиента, включая моделирование посещений магазинов, онлайн-конверсий и конверсий на нескольких устройствах.
В прошлом году мы анонсировали возможности
прогнозирования в ресурсах Google Analytics, которые используют модели для прогнозирования того,
какие пользователи с наибольшей вероятностью совершат покупку или уйдут, на основе исторических данных.
Теперь мы предлагаем ту же сложную и точную технологию моделирования,
чтобы дополнить ваши аналитические данные там,
где могут существовать пробелы, обеспечивая более глубокое понимание всего пути клиента.
Устранение пробелов на пути клиента
Во-первых, моделирование восстановит поведенческие данные на основе показателей пользователей и сеансов, таких как число активных пользователей за день и коэффициент конверсии, которые могут быть недоступны для наблюдения, если такие идентификаторы, как файлы cookie или идентификаторы пользователей, не полностью доступны.
Эти основанные на данных прогнозы о поведении людей заполнят пробелы, обеспечивая бесперебойное измерение на разных платформах и устройствах, а также более надежные, ориентированные на клиента данные в ваших собственных отчетах Google Analytics. Без моделирования у вас будет менее полное представление о поведении пользователей на вашем сайте, вы сможете лишь мельком увидеть его на основе имеющихся у вас наблюдаемых данных.
Во-вторых, моделирование конверсий использует
машинное обучение, чтобы заполнить пробелы в измерении конверсий, которые могут возникнуть из-за разрыва между устройствами или отсутствия идентификаторов для унификации пути клиента. Модели назначают ссылки, когда ваши события-конверсии, такие как покупки, загрузки или регистрации, не могут быть связаны с каналом.
Данные о ваших конверсиях будут смоделированы на основе аналогичных.
наблюдаемых путей конверсии, чтобы в ваших отчетах Google.
Analytics отнести конверсии к соответствующим каналам Google и сторонним каналам,
таким как платный поиск, электронная почта или платные социальные сети.
Смоделированные конверсии позволяют создавать более точные отчеты,
поэтому вам не придется гадать, откуда приходят конверсии,
и вы сможете лучше оптимизировать свои кампании.