המרות ממודלות (Modeled Conversions) הן המרות שגוגל לא מדדה ישירות אלא מעריכה בשיטות סטטיסטיות. בעידן הפרטיות, חלק מהגולשים לא מאשרים מעקב, חוסמים קוקיז, או ממירים במכשיר אחר מזה שבו הקליקו, וגוגל משלימה את הפער בהערכה מבוססת נתונים על סמך הגולשים שכן ניתן היה למדוד.
למה זה קיים בכלל
רגולציית הפרטיות (GDPR, מצב הסכמה, מגבלות iOS) יצרה "חורים" במדידה: אירועים אמיתיים שקרו אבל לא נרשמו כי הגולש לא אישר. במקום להתעלם מהם ולהציג תמונה חסרה, גוגל ממדלת אותם, כדי שהבידינג החכם יקבל תמונה שלמה יותר של מה באמת עובד.
איך להתייחס אליהן
שתי נקודות מעשיות. ראשית, המרות ממודלות הן הערכה, לא ספירה, ולכן לא כדאי להתייחס למספר בודד כאל אמת מדויקת, אלא למגמה. שנית, הן משפרות את הבידינג: ככל שהמדידה הישירה טובה יותר (מצב הסכמה מוגדר נכון, המרות משופרות פעילות), המידול מדויק יותר. השקעה במדידה נקייה משתלמת כפליים כאן, כי היא גם מודדת ישירות וגם משפרת את ההערכה של מה שלא נמדד.
הטיפ של Boostit
אל תילחמו בהמרות הממודלות, תזינו אותן. הדרך להפוך אותן למדויקות היא לחזק את המדידה הישירה: מצב הסכמה, המרות משופרות ומעקב תקין. ככל שגוגל מודדת יותר ישירות, כך היא מנחשת פחות, ומדייקת יותר את מה שהיא כן מנחשת. ניהול קמפיינים נכון מזין את המידול במדידה ישירה חזקה, ואז הוא מדייק.
שאלות נפוצות
אפשר לסמוך על המרות ממודלות?
כמגמה, כן; כמספר מדויק, פחות. הן הערכה סטטיסטית שנועדה להשלים פערי פרטיות. ככל שהמדידה הישירה שלכם חזקה יותר, כך המידול מדויק יותר.
איך מקטינים את התלות בהן?
משפרים מדידה ישירה: הגדרת מצב הסכמה נכון, המרות משופרות, ומעקב תקין. ככל שיותר אירועים נמדדים ישירות, המידול נדרש לפחות, ומדייק יותר.
