आँकड़े मेल नहीं खाते? हम पहले से जानते हैं कि यह कितना निराशाजनक और भ्रमित करने वाला हो सकता है। लेकिन चिंता न करें; HilltopAds टीम आपको इसे हमेशा के लिए सुलझाने के लिए सभी आवश्यक निर्देश प्रदान करेगी। यदि आप स्पष्ट करना चाहते हैं कि डेटा विसंगतियाँ क्या हैं, वे क्यों होती हैं, और उनसे कैसे बचा जाए और उन्हें कैसे दूर किया जाए, तो अंत तक बने रहें!
ट्रैकिंग विसंगतियाँ: परिभाषा, कारण, उनसे बचने और उन्हें दूर करने के उपाय
परिभाषा
ट्रैकिंग विसंगति, एक ही विज्ञापन अभियान या ट्रैफ़िक प्रवाह की निगरानी करने वाले दो प्लेटफ़ॉर्म द्वारा रिपोर्ट किए गए डेटा में अंतर है। आमतौर पर, ये ट्रैकिंग सिस्टम और विज्ञापन नेटवर्क प्लेटफ़ॉर्म होते हैं।
मान लीजिए कि आपके विज्ञापन अभियान को HilltopAds आँकड़ों में AAA इंप्रेशन मिले। दूसरी ओर, ट्रैकिंग टूल के अंदर डैशबोर्ड बताता है कि ट्रैफ़िक की मात्रा केवल BBB (BBB < AAA) है। तब, ट्रैकिंग विसंगति की गणना उनके बीच के अंतर के रूप में की जाएगी। सुविधा के लिए, विज्ञापनदाता आमतौर पर विसंगति दर (DR, %) का उपयोग करते हैं:
असमानताओं से निपटते समय, यह याद रखना ज़रूरी है कि इस घटना की प्रकृति के कारण DR=0% तक पहुँचना असंभव है। हमारे अनुभव में, DR=0% केवल तभी देखा जाता है जब ट्रैफ़िक स्रोत बॉट ट्रैफ़िक से भरा हो। हालाँकि, विसंगति दर के लिए एक ठोस मानक है जिसे स्वीकार्य माना जाता है: DR=30%।
एफिलिएट मार्केटिंग से जुड़े सभी लोगों के लिए ट्रैफ़िक में अंतर एक गंभीर चुनौती है। चूँकि प्रकाशकों को केवल उच्च-गुणवत्ता वाले ट्रैफ़िक के लिए भुगतान मिलता है, जिसकी गणना वास्तव में हमारे प्लेटफ़ॉर्म द्वारा की जाती है, इसलिए ट्रैफ़िक में कमी का मतलब है मुद्रीकरण के अवसरों का चूकना। इस बीच, विज्ञापनदाताओं को अपने बजट की योजना बनाते और ROI की गणना करते समय ट्रैफ़िक में कमी की लागत को ध्यान में रखना चाहिए।
आरटीबी से जुड़ी यातायात असमानताएं इसकी जटिल प्रकृति के कारण एक अन्य लेख का विषय है।
सामान्य कारणों में
डेटा विसंगतियों का असली कारण (या उनकी संख्या) जानने के लिए समय और विशेषज्ञता की ज़रूरत होती है, लेकिन यह किया जाना ज़रूरी है। वरना, आप पैसा, ग्राहक और डेटा विसंगति की समस्या को समझने की कोशिश करने के बजाय विज्ञापन और मुद्रीकरण के दूसरे पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने में लगने वाला समय गँवाते रहेंगे।
तो, इसका क्या कारण हो सकता है? ट्रैफ़िक में अंतर के कई कारण हो सकते हैं:
- बड़ी मात्रा में पुनर्निर्देशन.
- ग़लत postback सेटअप.
- ट्रैकिंग टूल गैर-अद्वितीय इंप्रेशन को समूहीकृत करता है.
- समाप्त कुकीज़.
- धोखाधड़ी वाली गतिविधियाँ (जैसे, बॉट्स, नकली लीड्स)।
- ट्रैकर और विज्ञापन नेटवर्क द्वारा अलग-अलग ट्रैफ़िक एट्रिब्यूशन मॉडल का उपयोग किया जाता है।
वर्गीकरण
लेकिन इस विषय में सब कुछ सीधा-सादा नहीं है। दरअसल, यह जितना दिखता है, उससे कहीं ज़्यादा पेचीदा है। आइए इसे समझते हैं। हम दो तरह की डेटा विसंगतियों की पहचान करते हैं - "छिपी हुई" और "स्पष्ट"।
छिपी हुई विसंगतियाँ
ये तब होते हैं जब न तो विज्ञापनदाता और न ही प्रकाशक गायब ट्रैफ़िक को ट्रैक कर पाते हैं। इसकी जानकारी सभी एनालिटिक्स टूल (ट्रैकर डैशबोर्ड, विज्ञापन नेटवर्क रिपोर्ट) से छिपी होती है। इसके सामान्य कारणों में तुरंत कनेक्शन ड्रॉप, बॉट ट्रैफ़िक, विज्ञापन अवरोधक या इसी तरह की तकनीकी त्रुटियाँ शामिल हैं।
स्पष्ट विसंगतियाँ
यह तब होता है जब कम से कम एक पक्ष असमानताओं के पीछे के कारण की पहचान कर पाता है। उदाहरणों में बॉट जैसे व्यवहार के कारण आंतरिक फ़िल्टरिंग या जब कोई उपयोगकर्ता पृष्ठ के पूरी तरह लोड होने से पहले ही उसे जल्दी से छोड़ देता है, शामिल हैं।
ट्रैफ़िक ख़रीदने और बेचने, दोनों को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण विसंगतियों को संभालना सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक है। इसलिए हम इन समस्याओं को हल करने के तरीकों पर गहराई से चर्चा करेंगे।
उन्हें कैसे पहचानें
आइए उन तकनीकों में महारत हासिल करें जो आपको डेटा असमानताओं का तेज़ी से पता लगाने में मदद करेंगी, इससे पहले कि वे अनचाही धन हानि का कारण बनें। HilltopAds में, हम उपयोगकर्ताओं द्वारा समस्याओं की रिपोर्ट करने के बाद ही उनकी पहचान कर पाते हैं। हम उन्हें पहले नहीं रोक सकते क्योंकि बाहरी कारक और परदे के पीछे के ट्रैकर आँकड़े हमसे छिपे रहते हैं।
इसलिए हम आपको अपने अभियान की शुरुआत से ही विसंगति दर पर कड़ी नज़र रखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। क्या आपको कोई संदिग्ध विसंगति नज़र आ रही है? अपने HilltopAds निजी प्रबंधक से संपर्क करें, और हम मिलकर इसका समाधान करेंगे!
विशेषज्ञ की सलाह: आप विशिष्ट ट्रैफ़िक खंडों (जैसे, GEO) का विश्लेषण करके स्थानीय विसंगतियों का पता लगा सकते हैं। इस दृष्टिकोण से आप समस्याग्रस्त क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं और फिर उस बाज़ार के लिए ट्रैफ़िक मूल्य निर्धारण को ठीक कर सकते हैं, जिससे आपके ट्रैफ़िक का उच्च-गुणवत्ता वाला हिस्सा उच्च लागत पर छूट जाता है।
इनका समाधान कैसे करें
अब तक, आप शायद समझ ही गए होंगे कि ट्रैफ़िक विसंगति से जुड़ी समस्याओं का समाधान करना आसान नहीं है। लेकिन चिंता न करें—HilltopAds के पास आपके लिए कुछ उपाय हैं जिनसे आप इससे निपट सकते हैं!
डेटा रिपोर्टिंग में सटीकता बनाए रखने के लिए, कृपया मुख्य टिंग अधिकारी की इन सिफारिशों का पालन करें!
रिम्मा
मुख्य 1TP49टिंग अधिकारी
विज्ञापनदाताओं के लिए:
• विज्ञापन अभियान शुरू करने से पहले ट्रैकिंग सेट अप करें।
• वास्तविक विज्ञापन अभियान शुरू करने से पहले परीक्षण रूपांतरण चलाएँ।
• निगरानी करें कि आपका डोमेन (या रीडायरेक्ट श्रृंखला में इस्तेमाल किया गया कोई भी डोमेन) एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर या विज्ञापन अवरोधकों द्वारा अवरुद्ध तो नहीं है। यह तरीका आपको उन विज़िटर्स को खोने से बचा सकता है जो सक्रिय एंटीवायरस के कारण आपकी वेबसाइट तक नहीं पहुँच पा रहे हैं।
• पेज लोड होने की गति की जाँच करें। अगर किसी विज़िटर को वेबसाइट की सामग्री देखने में बहुत ज़्यादा समय लगता है, तो उपयोगकर्ता बाउंस हो जाएगा और उसके इंप्रेशन को एनालिटिक्स में नहीं गिना जाएगा। हल्के पेज विकासशील देशों में ख़ास तौर पर महत्वपूर्ण होते हैं जहाँ इंटरनेट की गति अक्सर बहुत धीमी होती है।
• अपने अंतिम ऑफ़र तक पहुँचने वाले रीडायरेक्ट की संख्या कम से कम करें। आपके पास जितने ज़्यादा रीडायरेक्ट होंगे, संभावित ग्राहकों के मुख्य ऑफ़र पेज तक पहुँचने की संभावना उतनी ही कम होगी। रीसेलर के बजाय सीधे ट्रैफ़िक स्रोतों के साथ काम करने का यह एक और कारण है।
• HilltopAds के साथ काम करें! हमारी ओर से, HilltopAds टीम शीर्ष एंटीवायरस प्लेटफ़ॉर्म और Google सुरक्षित ब्राउज़िंग से डोमेन प्रतिष्ठा संकेतकों की लगातार निगरानी करती है। इससे हमें उस क्षण को पकड़ने में मदद मिलती है जब विज्ञापन न केवल प्रकाशक के लिए, बल्कि विज्ञापनदाता के लिए भी समस्याजनक हो सकता है। एंटीवायरस सिस्टम आपके ऑफ़र के साथ जितनी अधिक दुर्भावनापूर्ण गतिविधि को जोड़ते हैं, दर्शकों द्वारा उसे देखने की संभावना उतनी ही कम होती है।
प्रकाशकों के लिए:
• तृतीय-पक्ष प्रदाताओं से आने वाले ट्रैफ़िक को मिलाने की कोशिश न करें। सबसे संभावित स्थिति यह है कि आपको निम्न-गुणवत्ता वाला सस्ता ट्रैफ़िक मिलेगा, जो फ़िल्टरिंग एंटीवायरस डिटेक्टरों से नहीं गुज़र पाएगा।
• HilltopAds प्रकाशकों को उन्नत एंटी-एडब्लॉकर स्क्रिप्ट प्रदान करता है जो ज्ञात फ़िल्टरों को बायपास करने और विसंगति दरों को महत्वपूर्ण रूप से कम करने में मदद करता है।
• हम प्रकाशक की वेबसाइट से सभी GEO और टारगेटिंग में विज्ञापन इन्वेंट्री खरीदते हैं। इससे यह सुनिश्चित होता है कि प्रकाशक को न्यूनतम विसंगति के साथ 100% फ़िल रेट मिले—ऐसा कुछ जो किसी तृतीय-पक्ष के साथ काम करते समय हमेशा संभव नहीं होता। ट्रैफ़िक मुद्रीकरण प्लेटफार्म.
अब जबकि हमारे पास डेटा विसंगति के बारे में सभी तथ्य हैं, तो आइए देखें कि यह घटना विज्ञापन क्षेत्र और ट्रैफ़िक के प्रकार के आधार पर सहबद्ध आंकड़ों को कितनी महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है!
Hilltopads द्वारा यातायात विसंगतियों पर विशेष अध्ययन
अनुसंधान का लक्ष्य
हमने यह समीक्षा करने का निर्णय लिया कि इंप्रेशन की विशिष्टता के आधार पर Popunder डेस्कटॉप और Popunder मोबाइल ट्रैफ़िक का डेटा कितना भिन्न हो सकता है। दूसरे शब्दों में, क्या विज्ञापन आवृत्ति और विज्ञापनों की मात्रा के बीच कोई संबंध है? आइए इसकी समीक्षा करें!
Popunder मोबाइल ट्रैफ़िक में विसंगतियाँ
अपने शोध के लिए हमने एक महीने के दौरान "मध्यम" और "बड़े" प्रत्यक्ष क्षेत्रों से डेटा लिया।
उपरोक्त ग्राफ पर आप देख सकते हैं कि मोबाइल पॉपअंडर ट्रैफ़िक में किसी विज्ञापन के अद्वितीय इंप्रेशन (अर्थात अद्वितीयता वाले इंप्रेशन = 1) के हिस्से के आधार पर विसंगति कैसे भिन्न होती है।
- X-अक्ष विशिष्टता का प्रतिनिधित्व करता है।
ध्यान दें कि 10% का मान 10% से 20% (इस स्तर पर परीक्षण किए गए ट्रैफ़िक की पूरी मात्रा की तुलना में), 20% - 20% से 30% तक, आदि की सीमा में इंप्रेशन की विशिष्टता के बराबर है।
- Y-अक्ष विसंगति मान दर्शाता है।
अध्ययन के इस भाग के परिणामस्वरूप, सभी क्षेत्रों को चार समूहों में विभाजित किया जा सकता है:
अति उच्च विशिष्टता (>90%):
विसंगतियां 0% से 15% की सीमा में हैं (मध्यिका मान 6% है)।
उच्च विशिष्टता (60%-90%):
विसंगतियां 0% से 20% तक हैं (मध्यिका मान 8-10% है)।
मध्यम से निम्न विशिष्टता (20%-60%):
यह विसंगति 5% और 25% के बीच है (मध्यिका मान 13% है)।
अत्यंत कम विशिष्टता (<20%):
विसंगतियां 10% से 30% तक हैं (मध्यिका मान 18% है)।
इसलिए, उच्च आवृत्ति वाले विज्ञापन प्रदर्शन वाले क्षेत्रों में विसंगति 1.5x-3x गुना अधिक होती है।
Popunder डेस्कटॉप ट्रैफ़िक में विसंगतियाँ
नीचे दिया गया ग्राफ़ Popunder डेस्कटॉप ज़ोन के लिए अद्वितीय विज्ञापन इंप्रेशन के हिस्से के आधार पर विसंगति मानों का वितरण दर्शाता है।
शोध के इस भाग से एक महत्वपूर्ण बात यह है कि, सामान्यतः, Popunder मोबाइल केस के विपरीत, इन क्षेत्रों को विशिष्टता या विसंगति के आधार पर विभाजित नहीं किया जा सकता है।
सभी क्षेत्रों के लिए माध्य विसंगति - अत्यंत कम विशिष्टता वाले क्षेत्रों को छोड़कर (जैसा कि बाएं बॉक्सप्लॉट में दिखाया गया है) - 9% और 11% के बीच बनी हुई है।
एक उल्लेखनीय निर्भरता यह है कि विशिष्टता जितनी कम होगी, विसंगतियों की सीमा भी उतनी ही कम होगी। यह धीरे-धीरे 90%+ विशिष्टता पर 4% से बढ़कर लगभग 30% विशिष्टता पर लगभग 8% हो जाती है।
निष्कर्ष
किसी ज़ोन पर इंप्रेशन की आवृत्ति (विशिष्टता) और विज्ञापनदाताओं के डेटा में विसंगतियों के बीच एक गहरा संबंध है। इस मान को कम करने से कम लागत पर बेहतर विज्ञापन अभियान परिणाम प्राप्त होंगे या अनावश्यक ट्रैफ़िक हानि के बिना अधिक मुद्रीकरण राजस्व प्राप्त होगा।
हमारे शोध के परिणामों से सटीक डेटा रिपोर्टिंग का महत्व भी उजागर होता है। हमने साबित किया है कि कम बार विज्ञापन प्रदर्शित होने वाले क्षेत्रों (उच्च इंप्रेशन विशिष्टता) में विसंगतियों में 1.5 गुना से 3 गुना तक की कमी आ रही है। Popunder मोबाइल क्षेत्रों में यह निर्भरता और भी अधिक स्पष्ट है।
आपने ट्रैफ़िक की अनियमितताओं से निपटने के सभी बेहतरीन तरीके सीख लिए हैं। अब आगे क्या? आज ही इन्हें अपनाना शुरू करें - अपने HilltopAds खाते पर जाएँ और अब अपने मुनाफे को बढ़ाएँ!
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