Проблемът с пропуска в данните

Регулациите за поверителност създадоха пропуск в измерването за дигиталните рекламодатели. В Европейското икономическо пространство нивата на съгласие за бисквитки обикновено варират между 50 и 70 процента, което означава, че 30 до 50 процента от сесиите на сайта генерират ограничени или никакви данни за конверсии. За рекламодателите, които разчитат на Google Ads, този пропуск пряко влияе върху оптимизацията на кампаниите, таргетир��нето на аудитории и изчисляването на възвръщаемостта на рекламните разходи (ROAS).

Отговорът на Google на това предизвикателство е моделиране на конверсии — подход с машинно обучение, който използва наблюдавани данни от потребители, дали съгласие, за да оцени конверсиите от сесии без съгласие. Когато се внедри чрез Consent Mode V2, това моделиране може да възстанови значителна част от изгубените данни за конверсии, като същевременно запази пълно съответствие с регулациите.

Какво всъщност представлява моделирането на конверсии

Моделирането на конверсии не е налучкване и не е проста екстраполация. Това е система с машинно обучение, която анализира поведенчески модели на потребители, които са дали съгласие за бисквитки, и използва тези модели, за да предвиди вероятното поведение на потребители, които не са дали съгласие.

Моделът взема предвид сигнали като:

• Час от деня и ден от седмицата — процентите на конверсии варират според времето и този модел важи както за потребители със съгласие, така и без съгласие.
• Тип устройство и браузър — поведението при конверсии се различава между мобилни и десктоп устройства и между различни браузъри.
• Географски регион — процентите на конверсии варират според локацията и това остава вярно независимо от статуса на съгласие.
• Съдържание на страницата и модели на навигация — кои страници потребителят е разгледал и в каква последователност може да предскаже вероятността за конверсия.
• Източник на трафик — каналът, който е довел потребителя до сайта, е силен предиктор за намерение за конверсия.

Комбинирайки тези сигнали, моделите на Google могат да оценят броя на конверсиите с разумна точност, давайки на рекламодателите по-пълна картина за представянето на кампаниите.

Как работят cookieless ping-овете

Основата на моделирането на конверсии е cookieless ping — лек HTTP заявка, изпращана към сървърите на Google, когато потребителят е отказал съгласие. Разбирането какво съдържат тези ping-ове (и какво не съдържат) е ключово както за техническата имплементация, така и за съответствието с изискванията за поверителност.

Един cookieless ping включва:

• Състояние на съгласието: Ясна информация, че потребителят е отказал analytics_storage, ad_storage или и двете.
• URL на страницата: Страницата, която потребителят разглежда.
• Времеви печат: Кога е настъпило събитието.
• User agent: Информация за браузъра и устройството (недостатъчно уникална, за да идентифицира конкретно лице).
• Функционална информация: Дали взаимодействието е било показване на страница, скрол, клик или изпращане на формуляр.

Един cookieless ping изрично не включва:

• Никакъв идентификатор на бисквитка (_ga, _gid или какъвто и да е друг).
• Никаква информация за проследяване между сайтове.
• Никаква лична идентифицираща информация.
• IP адреса на потребителя във форма, годна за идентификация (използва се само за груба геолокация и след това се изтрива).

Тези ping-ове дават на Google достатъчно контекстуална информаци��, за да захранва моделите за конверсии, без да компрометира поверителността на отделния потребител.

Advanced Mode срещу Basic Mode: критичен избор

Consent Mode V2 предлага две нива на имплементация и разликата между тях е драматична по отношение на възстановените данни:

Basic mode не изпраща абсолютно никакви данни към Google, докато потребителят не даде съгласие. Това е най-простата имплементация — по същество просто блокиране на таговете на Google, докато не бъде дадено съгласие. Предимството е максимална простота; недостатъкът е нулево възстановяване на данни от сесии без съгласие. Без cookieless ping-ове няма входни данни за моделиране.

Advanced mode изпраща cookieless ping-ове за сесии без съгласие, като напълно спазва решението на потребителя, без ��а задава бисквитки или да събира каквито и да е лични идентификатори. Именно това прави възможно моделирането на конверсии. Google препоръчва Advanced mode и го изисква за пълно съответствие с Consent Mode V2.

Изборът между тези режими има директно, измеримо въздействие върху вашите данни. Сайт с 60 процента ниво на съгласие, използващ Basic mode, вижда само 60 процента от данните за конверсии. Същият сайт, използващ Advanced mode, може потенциално да вижда 80 до 90 процента от оценените конверсии чрез комбинация от наблюдавани (със съгласие) и моделирани (без съгласие) данни.

Праг на активиране: кога се задейства моделирането

Моделирането на конверсии не се активира автоматично за всеки сайт. Google изисква минимални обеми данни, за да гарантира, че моделите са статистически надеждни. Основните прагове са:

• Моделиране на конверсии в Google Ads: Приблизително 1 000 кликвания върху реклами на ден в продължение на поне 7 последователни дни. Под този праг няма достатъчно данни за конверсии със съгласие, от които моделът да се учи надеждно.
• GA4 поведенческо моделиране: По-ниски прагове, но Google все пак изисква минимум 1 000 събития на ден със дадено съгласие за всеки тип събитие, което се моделира.
• Изискване за последователност: Прагът трябва да се покрива последователно. Спорадични пикове в трафика, последвани от тихи периоди, няма да активират моделирането.

За сайтове, които не покриват тези прагове, моделирането на конверсии ще се показва като недостъпно в акаунта ви в Google Ads. Това е често срещано разочарование за малки и средни рекламодатели, но отразява реално статистическо ограничение — модели, обучени върху твърде малко данни, биха давали ненадеждни оценки.

Колко данни всъщност можете да възстановите?

Публикуваните данни на Google и независими проучвания показват, че моделирането на конверсии чрез Consent Mode V2 Advanced mode може да възстанови 50 до 70 процента от конверсиите, които иначе биха били изгубени поради отказ от съгласие. Точният процент на възстановяване зависи от няколко фактора:

• Ниво на съгласие: Сайтове с по-високи нива на съгласие предоставят повече обучаващи данни за модела, което подобрява точността му за сегмента без съгласие.
• Обем на трафика: По-високият трафик означава повече сигнали и по-добро представяне на модела.
• Тип конверсия: Прости, високочестотни конверсии (като цели, базирани на преглед на страница) се моделират по-лесно от сложни, нискочестотни конверсии (като заявки за корпоративни услуги).
• Разнообразие в поведението на потребителите: Ако потребителите със и без съгласие се държат много различно, задачата на модела е по-трудна. На практика основната поведенческа разлика обикновено е самото решение за съгласие, така че моделите се представят сравнително добре.

В практическо изражение: сайт с 60 процента ниво на съгласие, който губи 40 процента от данните си за конверсии, може да очаква да възстанови приблизително 20 до 28 п��оцентни пункта чрез моделиране, като така общият брой наблюдавани плюс моделирани конверсии достига приблизително 80 до 88 процента от реалния общ брой.

Влияние върху Smart Bidding и ROAS

Моделирането на конверсии не е само въпрос на точност в отчетите — то пряко засяга автоматизираните стратегии за офериране. Алгоритмите за Smart Bidding в Google Ads (Target CPA, Target ROAS, Maximise Conversions) използват данните за конверсии като основен обучаващ сигнал. Когато данните за конверсии са непълни поради пропуски в съгласието, тези алгоритми вземат неоптимални решения за офериране.

Без моделиране Smart Bidding вижда по-малко конверсии, отколкото реално са се случили, и може да:

• Офертира твърде ниско за ценни ключови думи, губейки дял от импресиите за сметка на конкуренти.
• Приписва неправилно представянето между кампаниите, пренасочвайки бюджет от ефективни кампании, които просто имат по-високи нива на отказ от съгласие.
• Отчита изкуствено нисък ROAS, което потенциално води до съкращаване на бюджета за кампании, които всъщност са печеливши.

С активирано моделиране на конверсии Smart Bidding получава по-пълна картина за реалния обем конверсии, което му позволява да оферира по-агресивно, когато е оправдано, и да разпределя бюджета по-ефективно между кампаниите.

Защо това е важно за рекламодателите точно сега

Google направи Consent Mode V2 задължително условие за рекламодатели, таргетиращи потребители в ЕИП и Обединеното кралство. От март 2024 г. насам персонализираните рекламни функции за тези аудитории са достъпни само за рекламодатели, които използват сертифициран от Google CMP с Consent Mode V2. Това не е по избор — това е наложено изискване.

Рекламодатели, които не са внедрили Consent Mode V2 със сертифициран CMP, вече изпитват:

• Загуба на данни за ремаркетинг аудитории за потребители от ЕИП/Обединеното кралство.
• Липса на моделиране на конверсии, водеща до по-големи пропуски в данните.
• Влошена ефективност на Smart Bidding.
• Намалена способност да измерват и оптимизират ROAS на кампаниите.

FlexyConsent е сертифициран от Google CMP, който внедрява Consent Mode V2 в Advanced mode по подразбиране. Той автоматично управлява всички необходими параметри на съгласието — analytics_storage, ad_storage, ad_user_data, ad_personalization и functionality_storage — като гарантира, че конфигурациите ви в Google Ads и GA4 получават сигналите, от които се нуждаят, за да активират моделирането на конверсии.

С поддръжка на IAB TCF 2.3, собствени интеграции за WordPress, Shopify и PrestaShop и планове, започващи от 0 EUR на месец, FlexyConsent премахва както техническите, така и финансовите бариери пред правилното внедряване на Consent Mode V2.

Основен извод: Моделирането на конверсии не е „добре да го има“ — то е механизмът, който запълва пропастта между съответствието с изискванията за поверителност и ефективното измерване на рекламата. Без него вземате решения за офериране и бюджет на база непълни данни. С Consent Mode V2 Advanced mode и серт��фициран от Google CMP можете да възстановите 50 до 70 процента от изгубените конверсии и да дадете на алгоритмите за Smart Bidding сигнала, от който се нуждаят, за да се представят оптимално.