¿Las estadísticas no coinciden? Sabemos de primera mano lo frustrante y confuso que puede resultar. Pero no te preocupes; el equipo de HilltopAds te proporcionará todas las instrucciones necesarias para solucionarlo de una vez por todas. Si quieres aclarar qué son las discrepancias de datos, por qué se producen y cómo evitarlas y eliminarlas, ¡sigue hasta el final!
Discrepancias de seguimiento: Definición, causas, formas de evitarlas y eliminarlas
Definición
Tracking discrepancy is the difference in data reported by two platforms monitoring the same ad campaign or traffic flow. Typically, these are tracking systems and ad network platforms.
Supongamos que su campaña publicitaria obtuvo impresiones AAA en las estadísticas de HilltopAds. Por otro lado, el panel de control dentro de la herramienta de seguimiento dice que el volumen de tráfico es sólo BBB (BBB < AAA). Entonces, la discrepancia de seguimiento se calculará como la diferencia entre ambos. Por comodidad, los anunciantes suelen utilizar el índice de discrepancia (DR, %):
When dealing with disparities, it’s important to remember that reaching DR=0% is impossible just because of the nature of this phenomenon. In our experience, DR=0% is only seen when the traffic source is full of bot traffic. However, there is a solid benchmark for the discrepancy rate that is considered to be acceptable: DR=30%.
La discrepancia de tráfico es un serio desafío para todos los que participan en el marketing de afiliación. Dado que los editores sólo cobran por el tráfico de alta calidad, que es el que realmente contabiliza nuestra plataforma, el tráfico perdido significa oportunidades de monetización perdidas. Los anunciantes, por su parte, deben tener en cuenta el coste del tráfico perdido a la hora de planificar su presupuesto y calcular el ROI.
Las disparidades de tráfico relacionadas con la RTB son tema para otro artículo debido a su naturaleza compleja.
Causas comunes
Encontrar la causa real (o el número de ellas) de las discrepancias de datos requiere tiempo y experiencia, pero debe hacerse. De lo contrario, seguirás perdiendo dinero, clientes y tiempo dedicado a centrarte en otros aspectos de la publicidad y la monetización en lugar de intentar comprender el fenómeno de la discrepancia de datos.
¿Cuál puede ser la causa? Hay diferentes razones para las discrepancias de tráfico:
- Una gran cantidad de redireccionamientos.
- Configuración incorrecta del postback.
- Herramienta de seguimiento que agrupa las impresiones no únicas.
- Cookies caducadas.
- Actividades fraudulentas (por ejemplo, bots, pistas falsas).
- Different traffic attribution models are used by the tracker and the ad network.
Clasificación
Pero no todo en este tema es sencillo. De hecho, es más complicado de lo que parece. Vamos a desglosarlo. Identificamos dos tipos de discrepancias de datos: "ocultas" y "explícitas".
Discrepancias ocultas
Se producen cuando ni el anunciante ni el soporte pueden realizar un seguimiento del tráfico perdido. La información al respecto está oculta en todas las herramientas de análisis (panel de control del rastreador, informes de la red publicitaria). Las causas más comunes son las caídas instantáneas de la conexión, el tráfico de bots, los bloqueadores de anuncios o errores técnicos similares.
Discrepancias explícitas
Tiene lugar cuando al menos una de las partes puede identificar el motivo de las disparidades. Algunos ejemplos son el filtrado interno debido a un comportamiento similar al de un bot o cuando un usuario abandona rápidamente la página antes de que esté completamente cargada.
Manejar discrepancias significativas es una de las tareas más críticas a la hora de optimizar tanto la compra como la venta de tráfico. Por eso vamos a profundizar en los enfoques para resolver estos problemas.
Cómo identificarlos
Dominemos las técnicas que le ayudarán a detectar más rápidamente las disparidades de datos antes de que provoquen pérdidas de dinero no deseadas. En HilltopAds, sólo podemos identificarlas cuando los usuarios nos informan de los problemas. No podemos prevenirlas antes porque los factores externos y las estadísticas del rastreador entre bastidores permanecen ocultas para nosotros.
Por eso le animamos a que vigile de cerca el índice de discrepancia desde el principio de su campaña. ¿Nota alguna anomalía sospechosa? Póngase en contacto con su gestor personal HilltopAds y lo solucionaremos juntos.
Consejo de experto: Puede detectar discrepancias locales analizando segmentos de tráfico específicos (por ejemplo, GEO). Este enfoque le permite detectar regiones problemáticas y, a continuación, ajustar los precios del tráfico específicamente para este mercado, dejando la parte de alta calidad de su tráfico a un coste elevado.
Cómo resolverlos
A estas alturas, probablemente ya sepa que no es fácil resolver los problemas relacionados con las discrepancias de tráfico. Pero no se preocupe: ¡PTP11T tiene algunas ideas para ayudarle!
Para mantener la exactitud en la notificación de datos, ¡siga estas recomendaciones del HilltopAds Chief Operating Officer!
Rimma
Oficial Jefe Operating
Para los anunciantes:
- Configure el seguimiento antes de lanzar la campaña publicitaria.
- Realice pruebas de conversión antes de iniciar una campaña publicitaria real.
- Controle si su dominio (o cualquier dominio utilizado en la cadena de redireccionamiento) está bloqueado por software antivirus o bloqueadores de anuncios. Este enfoque puede evitar que pierdas visitantes que no pueden acceder a tu sitio web debido a un antivirus activo.
- Compruebe la velocidad de carga de la página. Si un visitante tarda demasiado en ver el contenido de un sitio web, el usuario rebotará y la impresión no se contabilizará en los análisis. Las páginas ligeras son especialmente importantes en los países en desarrollo, donde la velocidad de Internet suele ser mucho menor.
- Reduzca al mínimo el número de redirecciones que conducen a su oferta final. Cuantos más redireccionamientos tenga, menos probable será que los clientes potenciales lleguen a la página principal de la oferta. Esta es otra razón para trabajar con fuentes de tráfico directo en lugar de revendedores.
- Trabaje con HilltopAds Por nuestra parte, el equipo de HilltopAds supervisa constantemente los indicadores de reputación de dominios de las principales plataformas antivirus y Google Safe Browsing. Esto nos permite captar el momento en que el anuncio puede resultar problemático, no sólo para el editor, sino también para el anunciante. Cuantos más sistemas antivirus asocien una actividad maliciosa a su oferta, menor será la probabilidad de que la audiencia acabe viéndola.
Para editores:
- No intente mezclar tráfico de terceros proveedores. Lo más probable es que obtenga tráfico barato de baja calidad, que no pasará los detectores antivirus de filtrado.
- HilltopAds proporciona a los editores scripts antibloqueo avanzados que ayudan a eludir los filtros conocidos y reducen significativamente los índices de discrepancia.
- Compramos inventario publicitario en todos los GEO y targetings desde el sitio web del editor. Esto garantiza que el editor reciba una tasa de relleno 100% con una discrepancia mínima, algo que no siempre es posible cuando se trabaja con terceros. monetización del tráfico plataformas.
Ahora que tenemos todos los datos sobre la discrepancia de datos, veamos hasta qué punto afecta este fenómeno a las estadísticas de los afiliados en función del tipo de zona publicitaria y de tráfico.
El estudio exclusivo sobre discrepancias de tráfico de Hilltopads
Objetivo de la investigación
Decidimos revisar hasta qué punto pueden variar significativamente los datos del tráfico Popunder Desktop y Popunder Mobile en función de la unicidad de las impresiones. En otras palabras, ¿existe alguna correlación entre la frecuencia de los anuncios y la cantidad de ? ¡Vamos a revisarlo!
Discrepancias en el tráfico móvil Popunder
Para nuestra investigación tomamos datos de las zonas Direct "Medium" y "Large" durante un mes.
On the graph above you can see how the discrepancy varies depending on the share of unique impressions (i.e. impressions with uniquness = 1) of an ad in mobile popunder traffic.
- El eje X representa la singularidad.
Note that a value of 10% is equivalent to the uniqueness of impressions in the range of 10% to 20% (compared to the whole volume of tested traffic at this stage), 20%—from 20% to 30%, etc.
- El eje Y muestra los valores de discrepancia.
Como resultado de esta parte del estudio, todas las zonas pueden dividirse en cuatro grupos:
Unicidad ultra alta (>90%):
Las discrepancias oscilan entre 0% y 15% (la mediana es de 6%).
Alta singularidad (60%-90%):
Las discrepancias oscilan entre 0% y 20% (el valor medio es de 8-10%).
Singularidad media a baja (20%-60%):
La discrepancia oscila entre 5% y 25% (el valor medio es 13%).
Singularidad extremadamente baja (<20%):
Las discrepancias oscilan entre 10% y 30% (el valor medio es de 18%).
Por lo tanto, las zonas con una visualización de anuncios de alta frecuencia tienden a tener una discrepancia de 1,5x-3x veces mayor.
Discrepancias en el tráfico de escritorio Popunder
El siguiente gráfico muestra la distribución de los valores de discrepancia en función del porcentaje de impresiones de anuncios únicos para las zonas Popunder Desktop.
He aquí un punto importante de esta parte de la investigación. En general, a diferencia del caso móvil Popunder, estas zonas no se pueden dividir por singularidad o discrepancia.
La discrepancia media de todas las zonas, excepto las que presentan una singularidad extremadamente baja (como se muestra en el gráfico de la izquierda), se mantiene entre 9% y 11%.
La única dependencia notable es que cuanto menor es la unicidad, menor es el límite de discrepancias. Aumenta gradualmente de 4% a 90%+unicidad a unos 8% en torno a 30% de unicidad.
Conclusión
Existe una estrecha relación entre la frecuencia (unicidad) de las impresiones en una zona y las discrepancias en los datos de los anunciantes. Si se reduce este valor, se obtendrán mejores resultados en las campañas publicitarias a un coste menor o mayores ingresos por monetización sin pérdidas innecesarias de tráfico.
Los resultados de nuestra investigación también ponen de manifiesto la importancia de una notificación precisa de los datos. Hemos comprobado que en las zonas con menor frecuencia de visualización de anuncios (mayor unicidad de las impresiones), las discrepancias disminuyen entre 1,5 y 3 veces. Esta dependencia es aún más notable en las zonas móviles Popunder.
Ha aprendido todas las mejores prácticas para gestionar las discrepancias de tráfico. ¿Y ahora qué? Empezar a aplicarlas hoy mismo. visite su cuenta HilltopAds ¡y aumente sus beneficios ahora!
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