Meta Ads bez třetích cookies: Jak funguje modelování dat a co ovlivňuje optimalizaci?

Rok 2025 je zásadním bodem zlomu pro výkonnostní reklamu – a Meta Ads nejsou výjimkou. S tím, jak Apple, Google i další prohlížeče omezují třetí strany (3rd party cookies), nastupuje éra modelovaných dat a strojového učení.

Pro inzerenty to znamená jediné: už nevidíte všechno, ale přesto musíte dělat správná rozhodnutí.

Jak Meta „háže zpátečku“, když nemůže spoléhat na cookies? A jak můžete vy jako inzerent pomoci algoritmu doručovat výsledky?

Co se vlastně mění?

• ❌ Omezení 3rd party cookies v prohlížečích (Safari, Firefox, brzy Chrome)

• ❌ iOS App Tracking Transparency (uživatelé musí aktivně povolit sledování)

• ❌ Méně přesné atribuční modely a delší cesty uživatele

• ✅ Meta přechází na modelované konverze, které nejsou přesné, ale prediktivní

Co je modelování konverzí v Meta Ads?

Modelování znamená, že Meta dopočítává chybějící data na základě statistických vzorců a machine learningu.

Např. pokud Meta nevidí 100 % dat kvůli omezením, ale vidí určitou část (např. přes Meta Pixel, API, nebo anonymní signály), dokáže s vysokou pravděpodobností odhadnout:

• že někdo klikl na reklamu

• že provedl konverzi (např. nákup, registraci)

• i když to nelze přímo změřit

Co ovlivňuje přesnost modelovaných dat?

✅ Kvalita a množství vlastních dat

Čím víc dat Meta dostane z vašeho webu nebo CRM (např. přes Conversion API), tím lépe může modelovat.

✅ Diverzita signálů

Používáte jen Pixel? Nebo také offline konverze, server-side tracking, lead forms, engagement? Čím více kanálů, tím robustnější model.

✅ Konsistence dat

Pokud vaše události nejsou dobře pojmenované nebo chybí parametry (např. hodnota nákupu), model je méně spolehlivý.

✅ Typ kampaně

Výkonnostní kampaně typu Performance (Sales/Leads) spoléhají na optimalizaci – a ta se opírá o historická data. V „cookieless“ světě musí být tato data dobře zajištěná alternativní cestou.

Jak se změnila optimalizace kampaní?

Dříve:
➡️ Uživatel klikne > Meta sleduje, zda nakoupil > Algoritmus se učí.

Dnes:
➡️ Uživatel klikne > Možná je anonymní > Meta kombinuje strojové učení + modelované konverze > Algoritmus odhaduje, kdo „pravděpodobně konvertoval“.

Meta tedy neví přesně, ale odhaduje s vysokou pravděpodobností – a rozhoduje se v reálném čase.

Co byste měli udělat jako inzerent?

1. Implementujte Conversion API

Napojení server-to-server zajišťuje lepší měření než samotný Pixel.

2. Zkontrolujte Event Match Quality

Meta vám ukáže skóre kvality událostí – ideálně mířit na 7–10/10.

3. Zvažte import offline konverzí

Např. uzavřený obchod z CRM – Meta se tím „naučí“, co je skutečný lead.

4. Pracujte s remarketingem přes 1st party data

Např. e-maily, vlastní segmenty, návštěvy stránek, zájem o produkty.

5. Nastavte hodnoty událostí

Ne každá konverze je stejná – naučte Meta poznat, co má nejvyšší hodnotu.

FAQ – Často kladené otázky

1. Jsou modelovaná data přesná?
Nejsou přesná 1:1, ale mají vysokou prediktivní hodnotu. Meta se učí z milionů interakcí – výsledky jsou často velmi blízké realitě.

2. Jak poznám, že vidím modelovaná data?
V rozhraní Meta Ads Manager je indikátor „Statistically Modeled“ – např. u konverzí nebo ROAS.

3. Stačí mi jen Meta Pixel?
V roce 2025 už ne. Pixel sám o sobě nestačí. Pokud chcete spolehlivou optimalizaci, je Conversion API prakticky nutnost.

Nechcete přijít o výkon kvůli slepým místům v měření?

V Agentuře DVA pomáháme značkám přejít na výkonnostní kampaně, které fungují i bez cookies – od správného trackingu po chytrou optimalizaci.

📈 Máte pocit, že vaše data už Meta nevidí? Pomůžeme vám s tím.