Vào tháng 7 năm 2021, các sản phẩm phân tích và quảng cáo của Google đã bắt đầu áp dụng các mô hình học máy để gán chuyển đổi trực tuyến cho các kênh tiếp thị. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích khi nào mô hình hóa chuyển đổi được áp dụng và làm thế nào nó ảnh hưởng đến báo cáo trong Google Analytics 4.
Tương lai của Digital Marketing Data
Trước khi chúng ta đi vào chi tiết về mô hình hóa chuyển đổi, thì hiểu điều mà các nhà lãnh đạo tại Google nghĩ về tương lai của dữ liệu tiếp thị số là hữu ích. Tại sự kiện Google Marketing Live vào tháng 5 năm 2021, thông điệp chung của các diễn giả là tất cả dữ liệu nên thuộc vào hai danh mục sau đây:
- Dữ liệu hợp pháp của người dùng, thu thập trực tiếp và không bị phân mảnh bởi hạn chế trình duyệt.
- Dữ liệu mô hình hóa (Modeled data).
Data falls into two categories
Vidhya Srinivasan (Phó chủ tịch Google quản lý quảng cáo, phân tích và đo lường) đã diễn đạt như sau:
Tương lai dựa vào dữ liệu của người dùng thu thập trực tiếp.
Tương lai yêu cầu sự đồng ý của người dùng.
Và tương lai là dữ liệu được mô hình hóa.
Tất cả dữ liệu mà Google sử dụng cho báo cáo, tối ưu hóa chiến dịch và đấu giá tự động sẽ thuộc vào một trong hai danh mục trên. Nếu bạn hiện đang chạy phiên bản cũ của Google Analytics (như Universal Analytics), phần lớn dữ liệu xuất hiện trong báo cáo của bạn không thuộc vào hai danh mục trên.
Ví dụ, bao nhiêu khách hàng của bạn sử dụng Safari hoặc thiết bị iOS và xuất hiện như là người dùng mới mỗi khi họ không truy cập vào trang web của bạn trong 7 ngày? Bao nhiêu khách hàng sử dụng nhiều thiết bị và xuất hiện như các người dùng khác nhau trong báo cáo của bạn? Còn khách hàng nào không đồng ý sử dụng cookie quảng cáo, tạo ra một lỗ đen bí ẩn trong dữ liệu mà bạn không biết gì về nó?
Mô hình Hóa Chuyển (Conversion Modeling) đổi hoạt động như thế nào?
Mô hình hóa chuyển đổi khác với mô hình ghi nhận đánh giá. Mục đích của mô hình hóa chuyển đổi là điền vào những khoảng trống trong dữ liệu của bạn do hạn chế cookie và hành vi trên nhiều thiết bị.
Google đã nói về mô hình hóa chuyển đổi từ tháng 8 năm 2020 (hai tháng trước khi Google Analytics 4 chính thức được ra mắt). Trong bài viết “Tại sao mô hình hóa chuyển đổi sẽ quan trọng trong một thế giới không có cookie”, Philip McDonnell mô tả mô hình hóa chuyển đổi như sau:
Mô hình hóa chuyển đổi là việc sử dụng học máy để đo lường tác động của các nỗ lực tiếp thị khi một phần con của chuyển đổi không thể quan sát được.
Nó hoạt động bằng cách phân tích phần con của người dùng của bạn tạo ra dữ liệu chuyển đổi chất lượng cao (tạo thành một nửa cam của biểu đồ trên) để xác định mối tương quan và xu hướng giữa các điểm dữ liệu quan trọng, sau đó sử dụng hành vi của phần con này để điền vào khoảng trống dữ liệu trong tổng thể dân số.
Nếu bạn đã đọc bài viết của tôi về Google Signals, bạn có thể nhớ rằng Google nhận được dữ liệu chuyển đổi chất lượng cao từ người dùng đáp ứng các tiêu chí sau:
- Sử dụng trình duyệt Chrome.
- Đồng ý cho phép phân tích và lưu trữ quảng cáo (nếu cần).
- Đăng nhập vào tài khoản Google với chế độ cá nhân hóa quảng cáo được kích hoạt.
Nơi bạn Xem Chuyển đổi Được Mô hình hóa trong Google Analytics
Trước đây, chuyển đổi trong Google Analytics mà không thể được ghi nhận cho một kênh tiếp thị sẽ mặc định là “direct”. Với mô hình hóa chuyển đổi, Google Analytics 4 có thể áp dụng các xu hướng quan sát được trong dữ liệu chuyển đổi chất lượng cao vào các sự kiện chuyển đổi không thể liên kết với các sự kiện tiếp thị trước đó.
| QUAN TRỌNG |
|---|
| Mô hình hóa chuyển đổi sẽ không thay đổi tổng số lượng chuyển đổi được thu thập bởi Google Analytics 4, nhưng nó sẽ thay đổi các kênh mà những chuyển đổi đó được ghi nhận cho. |
| CHANNEL | BEFORE CONVERSION MODELING | AFTER CONVERSION MODELING |
|---|---|---|
| Direct | 5 | 3 |
| Paid Search | 2 | 3 |
| Organic Search | 1 | 2 |
| 1 | 1 | |
| Referral | 1 | 1 |
| Total | 10 | 10 |
Lợi ích của Chuyển đổi Được Mô hình Hóa đối với Marketer
Kết quả là, chuyển đổi được mô hình hóa cung cấp cho nhà tiếp thị cái nhìn chính xác hơn về hiệu suất chiến dịch.
Ví dụ, nếu bạn đã chi tiêu 1.000 đô la cho một chiến dịch tìm kiếm trả tiền, bạn có thể nhận được 40 chuyển đổi được quan sát được được ghi nhận cho chiến dịch của bạn, và 40 chuyển đổi được quan sát được được ghi nhận cho “direct”. Điều này có nghĩa là bạn đã trả 25 đô la cho mỗi chuyển đổi.
Tuy nhiên, khi mô hình hóa chuyển đổi đánh giá dữ liệu, nó có thể xác định rằng 20 chuyển đổi được ghi nhận cho “direct” thực tế nên đã được ghi nhận cho tìm kiếm trả tiền, điều này sẽ nâng tổng số chuyển đổi của bạn lên 60 và giảm chi phí cho mỗi chuyển đổi xuống còn 16,67 đô la.
Những Tác Động Về Bảo Mật Của Mô Hình Hóa Chuyển Đổi
Mô hình hóa chuyển đổi không dựa vào dữ liệu của từng người dùng cá nhân. Thay vào đó, các mô hình được đào tạo để dự đoán khả năng chuyển đổi trên dữ liệu đã tổng hợp, chẳng hạn như tỷ lệ chuyển đổi lịch sử, loại thiết bị, trình duyệt, vị trí, v.v.
Các nhà lãnh đạo tại Google đã nhiều lần thông báo rằng họ sẽ không xây dựng các định danh thay thế để theo dõi từng cá nhân khi họ duyệt web sau khi cookie bên thứ ba được loại bỏ vào năm 2024. Mô hình hóa chuyển đổi là một công cụ cho phép họ giữ cam kết đó khi các hạn chế để giới hạn cookie ngày càng chặt chẽ trong những năm tới, đồng thời tiếp tục cho phép nhà tiếp thị đo lường hiệu suất.
Cách Bắt Đầu Sử Dụng Mô Hình Hóa Chuyển Đổi
Hiện tại, không có công tắc để bật hoặc tắt mô hình hóa chuyển đổi trong Google Analytics 4 (hoặc trong bất kỳ sản phẩm Google nào sử dụng tính năng này). Thay vào đó, các báo cáo trong Google Analytics 4 sẽ tự động áp dụng mô hình hóa chuyển đổi vào dữ liệu thỏa mãn các tiêu chí được xác định ở trên.
Báo cáo sử dụng dữ liệu được mô hình hóa không khác biệt với bất kỳ báo cáo nào khác, và bạn không có khả năng tách dữ liệu được mô hình hóa ra khỏi dữ liệu quan sát chặt chẽ.
Nguồn: https://www.ken-williams.com/guide/overview/how-conversions-are-modeled-in-google-analytics-4
