Najczęstsze pytania: wpływ usuwania danych inicjowanych przez użytkownika na raporty atrybucji

Jak usuwanie danych inicjowane przez użytkownika wpływa na raporty atrybucji? Jak wypadasz w porównaniu z pomiarami opartymi na plikach cookie?

Uwaga: jeśli nie znasz jeszcze interfejsu API, przeczytaj Wprowadzenie do atrybucji Raportowanie (pomiar konwersji) zanim przeczytasz tego posta.

Interfejs Attribution Reporting API sprawia, że mierzyć, kiedy kliknięcie reklamy prowadzi do konwersji w witrynie reklamodawcy, takiej jak sprzedaż do rejestracji. Interfejs API udostępnia metodę pomiaru konwersji z reklam zapewniającą ochronę prywatności. Nie wymaga na plikach cookie lub mechanizmach innych firm, które mogą służyć do identyfikowania poszczególnych użytkowników w różnych witrynach. Działają one w ten sposób: raporty atrybucji, które łączą kliknięcie reklamy z konwersją, generowane i przechowywane na urządzeniu użytkownika; przeglądarka wysyła te raporty do wstępnie zdefiniowanego punktu końcowego.

Witryny eksperymentowały z interfejsem Attribution Reporting API w Chrome, który właśnie się zakończył.

Jedną ze statystyk W ramach tych wczesnych eksperymentów widać wpływ wyczyszczenia danych zainicjowanych przez użytkownika, np. czyszczenia historii przeglądarki, na dane, które reklamodawcy i firmy z branży technologii reklamowych otrzymują z interfejsu API. Zbiorcze statystyki Chrome zostały opublikowane niedawno. W tym poście znajdziesz odpowiedzi na najczęstsze pytania dotyczące wpływu usuwanie zainicjowanych przez użytkownika danych w raportach atrybucji.

Uwaga: liczby i oświadczenia w tym poście na blogu są prawidłowe w momencie opublikowania publikacji. Mogą się one zmieniać w miarę rozwoju interfejsu API.

Jak usuwanie danych inicjowane przez użytkownika wpływa na raporty atrybucji?

Jak wypadasz w porównaniu z pomiarami opartymi na plikach cookie?

Informacje o liczbach

Uwaga: podane niżej liczby pomagają zrozumieć niektóre zaobserwowane rozbieżności między danymi na podstawie plików cookie. usług pomiarowych Google Analytics i funkcji pomiarowych. Prawdopodobnie jednak nie będą one konsekwentnie widoczne w przypadku wszystkich organizacji. za pomocą tych interfejsów API. Liczby te są agregowane i mierzone dla zbioru witryn, w których działało źródło okresu próbnego (który jest już zamknięty). Różnią się one w zależności od witryny i mogą się zmieniać, ponieważ coraz więcej organizacji używa interfejsu API testowania origin, ponieważ te wskaźniki były zbierane i wykorzystywały inne parametry.

Na te liczby wpływa wiele czynników:

• czy wyczyścić historię w witrynach, do których przechodzą po kliknięciu reklamy;
• czy użytkownicy konwertują konwersje w przypadku kategorii witryn, z których zwykle czyścili historię – prawdopodobnie wkrótce. po konwersji. Reklamy w tego typu treściach mogą być szybciej usuwane, większe rozbieżności w pomiarach z użyciem plików cookie,
• czy użytkownik usuwa historię w witrynach, do których klika reklamy;
• Określa, czy atrybucja wygasa po długim czy krótkim czasie po kliknięciu. (attributionexpiry);
• Czy między kliknięciem a konwersją upływa dużo czasu.

Zespoły Chrome nadal będą monitorować i publikować statystyki dotyczące wysyłania wiadomości dla deweloperów.

Czyszczenie danych po kliknięciu i przed konwersją

W przypadku plików cookie część odsetka konwersji nie jest raportowana z powodu przed konwersją po kliknięciu. oczyszczanie danych. Pliki cookie zostały usunięte, dlatego nie ma pliku cookie, który można by dołączyć do żądania pod adresem i czasu konwersji, więc nie można zmierzyć tej konwersji. Dokładny odsetek konwersji, nie są zgłaszane, ponieważ nie jest znane usunięcie inicjowanych przez użytkownika danych. Zależy od firmy z branży technologii reklamowych. (lub reklamodawców).

Czyszczenie danych zainicjowanych przez użytkownika przed konwersją wpływa na pomiar oparty na plikach cookie.

.

Uwaga: różne metody czyszczenia danych mają różny wpływ na usuwanie danych pomiarowych. Przykład: wyczyszczenie danych z ostatniej godziny nie spowoduje usunięcia pliku cookie, który został ustawiony wcześniej.

w interfejsie Attribution Reporting API część procentu konwersji nie jest raportowana z powodu błędów czyścić dane przed konwersją po kliknięciu. Obserwacje we wczesnych eksperymentach (testy origin) z wykorzystaniem Interfejs Attribution Reporting API wykazał, że około 16% źródeł (zdarzeń kliknięcia) usuwanych przed konwersją. Część tych źródeł prowadzi do konwersji, a raporty o tych konwersjach nie będą wysyłane, jeśli źródła zostały usunięte.

Przykład

Dla współczynnika konwersji 10% przy założeniu, że łącznie liczba kliknięć to 1000 bez występowania innych błędów które należy wziąć pod uwagę:

• Gdyby użytkownicy nigdy nie czyścili żadnych danych, firma z branży technologii reklamowych odnotowałaby 100 konwersji.
• Rozważam wyczyszczenie danych:
  • W przypadku plików cookie: wyczyszczenie danych po kliknięciu i przed konwersją powoduje odsetek konwersji, których nie można przypisać do pewnych zdarzeń kliknięcia, ponieważ nie ma plików cookie aby zmapować kliknięcie i konwersję. W naszym przykładzie firma z branży technologii reklamowych odnotuje mniej niż 100 konwersji.
  • W Attribution Reporting: dane są usuwane po kliknięciu i przed konwersją 1,6% raportów, które w pierwszym przypadku oznaczają konwersję do usunięcia (16% z 10% = 1,6%) testowania origin. Bez uwzględnienia innych błędów firma z branży technologii reklamowych otrzyma 84 , które sygnalizują konwersję, a nie 100.

Czyszczenie danych po konwersji

W przypadku plików cookie wyczyszczenie danych po konwersji nie ma żadnego efektu, ponieważ konwersje są raportowane z firmą zajmującą się technologiami reklamowymi.

Czyszczenie danych zainicjowanych przez użytkownika po konwersji nie wpływa na pomiary oparte na plikach cookie.

Interfejs Attribution Reporting API powoduje wyczyszczenie danych po konwersji i usunięcie raportów. zgodnie z wyborami użytkownika, np. wyczyszczeniem historii przeglądarki lub usunięciem danych witryny. Ponieważ interfejs API nie wysyła raportów natychmiast, lecz z opóźnieniem, aby chronić użytkowników prywatności, co oznacza, że pamięć przeglądarki jest już pusta, gdy zaplanowana godzina to i wysyła raport do wstępnie zdefiniowanego punktu końcowego – zwykle jest to firma z branży technologii reklamowych.

Czyszczenie danych zainicjowanych przez użytkownika po wystąpieniu konwersji wpływa na pomiary na podstawie interfejsu Attribution Reporting API.

Obserwacje we wczesnych eksperymentach (testowanie origin) wykorzystujących interfejs Attribution Reporting API wykazały, około 6,5% Liczba raportów usuniętych w ten sposób: z.

Jakie dokładnie działania użytkowników mogą mieć wpływ na raporty atrybucji?

Uwaga: niektóre metody, których może użyć użytkownik do usuwania oczekujących konwersji, mogą się zmienić, opracowano dodatkowe ustawienia Piaskownicy prywatności.

Od Chrome 94 (stabilnej wersji Chrome w momencie tego pisania) – dowolne z poniższych działań zapisane zdarzenia kliknięć i oczekujące raporty zostaną usunięte.

• chrome://settings Prywatność i bezpieczeństwo > Wyczyść dane przeglądania

  • Zaznacz pole wyboru Historia przeglądania.
  • i/lub zaznacz pole wyboru Wyczyść pliki cookie i inne dane witryn.
  • Kliknij Wyczyść dane.

• chrome://settings Prywatność i bezpieczeństwo > Pliki cookie i inne dane witryn

  • Włącz opcję Wyczyść pliki cookie i dane witryn w momencie zamknięcia wszystkich okien.
  • Możesz też dodać działanie w sekcji Zawsze usuwaj pliki cookie po zamknięciu okien.

• chrome://history:

  • Usuwanie poszczególnych wpisów

• Ustawienia ograniczone do witryny:

  • historia ograniczona do witryny ustawienia
  • Kliknij przycisk blokady na pasku adresu URL, otwórz Ustawienia witryny i kliknij Wyczyść dane.

Ta lista nie jest wyczerpująca. Są to typowe działania użytkowników, które wpływają na dane atrybucji. Inny powód działania użytkowników, takie jak odinstalowanie Chrome lub uruchomienie czyszczenia systemu, również mogą mieć wpływ niezależnie od tego, czy jest oparta na interfejsie Attribution Reporting API czy za pomocą plików cookie.

Czy zainicjowane przez użytkownika usuwanie danych na koncie pod kątem zaobserwowanych strat?

Organizacje, które eksperymentowały z interfejsem API w ramach testowania origin, mogły zaobserwować rozbieżności między pomiarami opartymi na plikach cookie a pomiarami opartymi na raportowaniu atrybucji: mniej konwersje mogły zostać uwzględnione w raportach atrybucji. Czyszczenie danych inicjowane przez użytkownika może to uwzględniać zaobserwowaną stratę, ale rozbieżność musi być monitorowana w przyszłości aby móc pewnie odpowiedzieć na to pytanie.

Wiadomo, że za rozbieżności między pomiarami opartymi na plikach cookie a Pomiary oparte na raportach atrybucji z poprzedniego testowania origin:

• Czyszczenie danych inicjowane przez użytkownika.
• Błędy sieci. Są to uznano za błędy i należy je poprawić w Chrome 94.

Jak znajdujemy równowagę między prywatnością i przydatnością interfejsu Attribution Reporting API w odniesieniu do czyszczenia danych inicjowanych przez użytkownika?

Na etapie testowania interfejsu API celem jest przetestowanie niektórych parametrów interfejsu API API do obserwowania wpływu na wysyłane raporty, gdy nie można zidentyfikować użytkownika. Jeden z tych mogą być opóźnione w raportowaniu.
W ramach zwykłego programu WICG trwają dyskusje dotyczące ekosystemu. spotkania aby zapoznać się z tymi parametrami.

Uwaga: uwaga ogólna: raport atrybucji zapewnia podejście do pomiarów z zachowaniem ochrony prywatności. W tym celu wyraźnie ogranicza ilość danych, które w przeciwnym razie mogłyby zostać udostępnione śledzenie w witrynach. W związku z tym w wartości bezwzględnej ten interfejs API udostępnia mniej danych niż w rozwiązaniach opartych na plikach cookie.

Czy taki sam wpływ będzie miała na raporty zbiorcze?

Uwaga: dowiedz się więcej o różnicy między raportami zbiorczymi a raportami na poziomie zdarzenia.

Nie wiemy na pewno, jak wyczyszczenie danych inicjowane przez użytkownika wpłynie na raporty zbiorcze.

Statystyki udostępnione w tym poście służą do raportowania na poziomie zdarzenia. Mimo że opóźnienia w raportowaniu mogą być mniejsze w przypadku raportów zbiorczych – kilka z nich godz. a raporty na poziomie zdarzenia mogą być wysyłane kilka dni lub tygodni po kliknięciu – wpływ danych zainicjowanych przez użytkownika poziom jasności nie może być mniejszy. Na przykład w przypadku witryn z niektórych kategorii użytkownicy zwykle szybko usuwają dane przeglądania. konwersji. Takie działania inicjowane przez użytkownika również spowodują wyczyszczenie raportów, mimo że zgodnie z planem niebawem zostaną wysłane.

Attribution Reporting: wszystkie materiały

Przeczytaj artykuł Raporty atrybucji.

Otrzymuj powiadomienia

• Aby otrzymywać powiadomienia o zmianach stanu w interfejsie API, dołącz do listy adresowej dla deweloperów.
• Aby uważnie śledzić wszystkie dyskusje na temat interfejsu API, kliknij przycisk Obejrzyj w serwisie GitHub. Aby to zrobić, musisz mieć lub utworzyć konto GitHub.
• Aby otrzymywać ogólne informacje na temat Piaskownicy prywatności, zasubskrybuj kanał RSS [Postęp w Piaskownicy prywatności].