И с чем его едят?
За этим техническим термином стоит процесс отслеживания событий от пользователей, которые явно (или неявно) отказались от использования своих cookie-файлов.
Если вы используете режим согласия от Google и передаете события вместе с параметрами этого самого согласия (например, ad_storage=no или analytics_storage=no), то эти события будут отображаться как "cookieless pings".
В контексте Google Analytics 4 (GA4) для таких пользователей применяется моделирование данных – информация о посещениях, событиях и конверсиях моделируется с помощью машинного обучения. Однако в BigQuery эти события выглядят как самые что ни на есть обычные записи, отличаясь от других только отсутствием параметра session_id, user_pseudo_id, user_id.
А вот гео, page_location, параметры источника трафика и другие остаются на месте.
Это означает, что отслеживание конкретных событий, например, количества покупок, становится сложнее, так как эти данные трудно соотнести с определенным трафиком без явного идентификатора пользователя.
Сложно не значит невозможно, вы без особых проблем посчитаете суммарную выручку или скажем количество покупок – и это будут самые что ни на есть настоящие покупки безо всякого моделирования.
Но связать это с конкретным пользователем, сеансом или источником трафика становится крайне затруднительно. Что в принципе справедливо – если пользователи против того, что вы их идентифицируете с помощью cookie-файлов – к ним (пользователям) нужно прислушиваться.
При этом вы всегда можете "фингерпринтить" пользователей, даже если они запретили использование cookies. Но это неправильно, не надо так.
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале "Модель атрибуции”
