Modelowanie behawioralne w GA4: dwa warunki kwalifikacji i gdzie pojawiają się wartości modelowane

Rozpowszechnione pocieszenie po wprowadzeniu trybu zgody brzmiało, że modelowanie i tak wyłapie odmowy. Dla większości witryn to nieprawda, a powód stoi w dwóch zdaniach na stronie pomocy Google.

Modelowanie zachowań potrzebuje co najmniej 1000 zdarzeń na dzień z odmówionym zapisem, przez co najmniej siedem dni. I potrzebuje co najmniej 1000 dziennych użytkowników wysyłających zdarzenia z udzielonym zapisem, w co najmniej siedmiu z 28 poprzednich dni. Obu warunków naraz.

Dwa warunki nie są symetryczne

Różnicę w brzmieniu łatwo przeoczyć, a ona rozstrzyga sprawę: warunek pierwszy liczy zdarzenia, drugi liczy użytkowników. Witryna z wieloma odsłonami na wizytę osiąga próg pierwszy znacznie wcześniej niż drugi, bo jeden człowiek wytwarza w ciągu dnia kilkanaście zdarzeń, a pozostaje jednym użytkownikiem.

Dochodzi do tego okienkowanie. Warunek pierwszy żąda siedmiu dni, drugi siedmiu z 28. Oba są minimami na oknach przesuwnych i żadnego z nich nie ma w interfejsie jako wskaźnika postępu.

Dlaczego drugi warunek jest trudniejszy

Modelowanie potrzebuje wzorców. Przenosi zachowanie osób zgadzających się na odmawiające, a do tego potrzebuje dość osób zgadzających się – nie dość odmawiających. Stawia to witrynę z wysokim odsetkiem odmów w niewygodnym położeniu: luk do wypełnienia sporo, materiału do wypełniania za mało.

Dokładnie ten przypadek stoi na obrazku jako pole piąte. Rząd górny leży daleko nad linią, dolny nieco pod nią, a ocena brzmi jednak: niemodelowane. Kto patrzy tylko na odsetek odmów, uzna to za usterkę.

Gdzie liczby modelowane stoją, a gdzie nie

Gdy progi są osiągnięte, wartości szacowane pojawiają się w raportach standardowych, na przykład przy użytkownikach, sesjach i nowych użytkownikach. Lista miejsc, w których nie się pojawiają, jest dłuższa i praktycznie ważniejsza.

Wartości modelowane pojawiają się w

  raportach standardowych   użytkownicy, sesje, nowi użytkownicy

Wartości modelowane nie pojawiają się w

  eksporcie BigQuery        wcale
  grupach odbiorców         nie
  eksploratorze użytkownika nie
  analizie kohortowej       nie
  segmentach z sekwencjami  nie
  raportach utrzymania      nie
  metrykach predykcyjnych   nie
  analizie ścieżek i lejków traktowane inaczej

  Następstwo: interfejs i eksport liczą inaczej, i oba mają
  rację. Różnicą jest modelowanie.

Raport w interfejsie ma zatem liczbę, której nie da się odtworzyć z eksportu – i to nie przez usterkę, lecz dlatego, że jedna liczba zawiera oszacowanie, a druga nie. Kto używa obu źródeł obok siebie i szuka rozbieżności, szuka czegoś, co nie ma przyczyny w danych.

Kwalifikacja nie jest trwała

Strona Google wyraźnie odnotowuje, że zbiór, który raz spełnił warunki, a później już nie, traci dane szacowane – i odzyskuje je, gdy spełni je ponownie. Żadne z tych przejść nie jest zapowiadane.

Dla szeregu czasowego znaczy to, że sposób liczenia może się zmienić w środku przebiegu, bez żadnej adnotacji obok. Witryna z ruchem sezonowym przechodzi przez to być może dwa razy w roku. Czwarte pole na obrazku jest więc przypadkiem niewygodnym, a nie trzecie: kto linii wyraźnie nie dosięga, ma przynajmniej równy szereg czasowy.

Strona odnotowuje również, że warunki zewnętrzne nie są obietnicą. Model dokłada nad nimi własne kryteria, a wymienione są stosunek nowych do powracających użytkowników oraz stosunek użytkowników do sesji.

Co z tego wynika

Same progi da się przeliczyć, i to jest krok pierwszy. Wystarczą dwie liczby: zdarzenia na dzień z odmówionym zapisem i dzienni użytkownicy zgadzający się. Obie stoją w zbiorze, a odpowiedź jest „tak” albo „nie”, a nie przeczuciem.

Gdy odpowiedź wypada na „nie”, następstwem nie jest bezradność, lecz jasność: liczby raportowane są wtedy wyłącznie policzonymi wartościami osób zgadzających się, a część odmawiająca brakuje w całości. To uczciwsza podstawa niż liczba, o której nikt nie wie, jaki jej udział jest szacowany. Kto brakującą część chce mimo to oszacować, nie ominie własnego rachunku – a ten zaczyna się od odsetka odmów, który i tak jest mierzalny.