Statistik tidak cocok? Kami tahu secara langsung betapa frustasinya dan membingungkannya hal itu. Tapi jangan khawatir; tim HilltopAds akan memberi Anda semua instruksi yang diperlukan untuk menyelesaikannya untuk selamanya. Jika Anda ingin memperjelas apa yang dimaksud dengan ketidaksesuaian data, mengapa hal itu terjadi, dan bagaimana cara menghindari dan menghilangkannya, maka teruslah membaca sampai akhir!
Melacak Ketidaksesuaian: Definisi, Penyebab, Cara Menghindari dan Menghilangkannya
Definisi
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.
Misalkan kampanye iklan Anda mendapatkan tayangan AAA dalam statistik HilltopAds. Di sisi lain, dasbor di dalam alat pelacakan mengatakan bahwa volume trafik hanya BBB (BBB < AAA). Kemudian, perbedaan pelacakan akan dihitung sebagai selisih di antara keduanya. Untuk kenyamanan, pengiklan biasanya menggunakan Tingkat Perbedaan (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%.
Perbedaan trafik merupakan tantangan serius bagi semua orang yang terlibat dalam pemasaran afiliasi. Karena penayang hanya dibayar untuk trafik berkualitas tinggi, yang sebenarnya dihitung oleh platform kami, trafik yang hilang berarti peluang monetisasi yang terlewatkan. Sementara itu, pengiklan harus memperhitungkan biaya trafik yang hilang saat merencanakan anggaran mereka dan menghitung ROI.
Disparitas lalu lintas yang terkait dengan RTB adalah topik untuk artikel lain karena sifatnya yang kompleks.
Penyebab Umum
Menemukan penyebab sebenarnya (atau jumlahnya) dari ketidaksesuaian data membutuhkan waktu dan keahlian, tetapi harus dilakukan. Jika tidak, Anda akan terus kehilangan uang, klien, dan waktu yang dihabiskan untuk berfokus pada aspek lain dari periklanan dan monetisasi daripada mencoba memahami fenomena ketidaksesuaian data.
Jadi, apa yang mungkin menjadi penyebabnya? Ada beberapa alasan yang berbeda untuk perbedaan lalu lintas:
- Pengalihan dalam jumlah besar.
- Pengaturan postback salah.
- Alat pelacakan mengelompokkan tayangan yang tidak unik.
- Cookie yang kedaluwarsa.
- Aktivitas penipuan (misalnya, bot, petunjuk palsu).
- Different traffic attribution models are used by the tracker and the ad network.
Klasifikasi
Tetapi, tidak semua hal mengenai subjek ini mudah dipahami. Malahan, ini lebih rumit daripada yang terlihat. Mari kita uraikan. Kami mengidentifikasi dua jenis perbedaan data - "tersembunyi" dan "eksplisit".
Perbedaan Tersembunyi
Hal ini terjadi ketika pengiklan maupun penerbit tidak dapat melacak trafik yang hilang. Informasi tentang hal ini tersembunyi dari semua alat analitik (dasbor pelacak, laporan jaringan iklan). Penyebab umum termasuk terputusnya koneksi instan, lalu lintas bot, pemblokir iklan, atau kesalahan teknis serupa.
Perbedaan Eksplisit
Hal ini terjadi ketika setidaknya satu pihak dapat mengidentifikasi alasan di balik perbedaan tersebut. Contohnya termasuk penyaringan internal karena perilaku seperti bot atau ketika pengguna dengan cepat meninggalkan halaman sebelum halaman tersebut dimuat sepenuhnya.
Menangani perbedaan yang signifikan adalah salah satu tugas yang paling penting dalam mengoptimalkan pembelian dan penjualan trafik. Itulah mengapa kami akan membahas lebih dalam tentang pendekatan untuk menyelesaikan masalah ini.
Bagaimana cara mengidentifikasinya
Mari kuasai teknik yang akan membantu Anda mendeteksi perbedaan data lebih cepat sebelum mengakibatkan kerugian uang yang tidak diinginkan. Di HilltopAds, kami dapat mengidentifikasinya hanya setelah pengguna melaporkan masalah. Kami tidak dapat mencegahnya lebih awal karena faktor eksternal dan statistik pelacak di belakang layar tetap tersembunyi dari kami.
Itulah sebabnya kami mendorong Anda untuk memantau tingkat perbedaan secara cermat sejak awal kampanye Anda. Melihat anomali yang mencurigakan? Hubungi manajer pribadi HilltopAds Anda, dan kita akan menyelesaikannya bersama!
Kiat ahli: Anda bisa mendeteksi perbedaan lokal dengan menganalisis segmen trafik tertentu (misalnya, GEO). Pendekatan ini memungkinkan Anda untuk menemukan wilayah yang bermasalah dan kemudian menyempurnakan penetapan harga trafik secara khusus untuk pasar ini, sehingga porsi trafik berkualitas tinggi akan dikenakan biaya tinggi.
Cara Mengatasinya
Pada titik ini, Anda mungkin sudah memahami bahwa menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan perbedaan lalu lintas tidaklah mudah. Tapi jangan khawatir-HilltopAds memiliki beberapa ide untuk Anda tentang cara melawannya!
Untuk menjaga keakuratan dalam pelaporan data, harap ikuti rekomendasi berikut ini dari Kepala Petugas HilltopAds!
Rimma
Kepala Petugas Operating
Untuk Pengiklan:
- Siapkan pelacakan sebelum meluncurkan kampanye iklan.
- Jalankan uji konversi sebelum memulai kampanye iklan yang sebenarnya.
- Pantau apakah domain Anda (atau domain apa pun yang digunakan dalam rantai pengalihan) diblokir oleh perangkat lunak antivirus atau pemblokir iklan. Pendekatan ini dapat mencegah Anda kehilangan pengunjung yang tidak dapat mengakses situs web Anda karena antivirus yang aktif.
- Periksa kecepatan memuat halaman. Jika terlalu lama bagi pengunjung untuk melihat konten situs web, pengguna akan meninggalkan situs web, dan tayangannya tidak akan dihitung dalam analisis. Halaman yang ringan sangat penting terutama di negara berkembang di mana kecepatan internet sering kali jauh lebih lambat.
- Minimalkan jumlah pengalihan yang mengarah ke penawaran akhir Anda. Semakin banyak pengalihan yang Anda miliki, semakin kecil kemungkinan calon klien untuk benar-benar sampai ke halaman penawaran utama. Ini adalah alasan lain untuk bekerja dengan sumber lalu lintas langsung, bukan pengecer.
- Bekerja dengan HilltopAds! Di pihak kami, tim HilltopAds secara konstan memantau indikator reputasi domain dari platform antivirus teratas dan Google Safe Browsing. Hal ini memungkinkan kami untuk menangkap momen ketika iklan mungkin menjadi bermasalah - tidak hanya untuk penerbit tetapi juga untuk pengiklan. Semakin banyak sistem antivirus yang mengaitkan aktivitas berbahaya dengan penawaran Anda, semakin rendah kemungkinan audiens akan melihatnya.
Untuk Penerbit:
- Jangan mencoba mencampur lalu lintas dari penyedia pihak ketiga. Skenario yang paling mungkin terjadi adalah Anda akan mendapatkan trafik murah berkualitas rendah, yang akan gagal melewati penyaringan detektor antivirus.
- HilltopAds menyediakan skrip anti-adblocker tingkat lanjut bagi para penerbit yang membantu mem-bypass filter yang dikenal dan secara signifikan mengurangi tingkat perbedaan.
- Kami membeli inventaris iklan di semua GEO dan penargetan dari situs web penerbit. Hal ini memastikan bahwa penerbit menerima tingkat pengisian 100% dengan perbedaan minimal-sesuatu yang tidak selalu memungkinkan saat bekerja dengan pihak ketiga monetisasi lalu lintas platform.
Sekarang setelah kita memiliki semua fakta tentang perbedaan data, mari kita lihat seberapa signifikan fenomena ini memengaruhi statistik afiliasi tergantung pada jenis zona iklan dan lalu lintas!
Studi Eksklusif tentang Perbedaan Lalu Lintas oleh Hilltopads
Tujuan Penelitian
Kami memutuskan untuk meninjau seberapa signifikan data untuk trafik Popunder Desktop dan Popunder Mobile dapat bervariasi tergantung pada keunikan tayangan. Dengan kata lain, apakah ada korelasi antara frekuensi iklan dan jumlah? Mari kita tinjau!
Perbedaan dalam Lalu Lintas Seluler Popunder
Untuk penelitian kami, kami mengambil data dari zona Langsung "Sedang" dan "Besar" selama satu bulan.
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.
- Sumbu X merepresentasikan keunikan.
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.
- Sumbu Y menunjukkan nilai perbedaan.
Sebagai hasil dari bagian penelitian ini, semua zona dapat dibagi menjadi empat kelompok:
Keunikan Sangat Tinggi (>90%):
Perbedaan berada dalam kisaran 0% hingga 15% (nilai mediannya adalah 6%).
Keunikan Tinggi (60%-90%):
Perbedaan berkisar dari 0% hingga 20% (nilai rata-rata adalah 8-10%).
Keunikan Sedang hingga Rendah (20%-60%):
Perbedaannya adalah antara 5% dan 25% (nilai mediannya adalah 13%).
Keunikan Sangat Rendah (<20%):
Perbedaan berkisar dari 10% hingga 30% (nilai rata-rata adalah 18%).
Oleh karena itu, zona dengan tampilan iklan frekuensi tinggi cenderung memiliki perbedaan 1,5x-3x lebih tinggi.
Perbedaan dalam Lalu Lintas Desktop Popunder
Grafik di bawah ini menunjukkan distribusi nilai perbedaan tergantung pada bagian tayangan iklan unik untuk zona Desktop Popunder.
Berikut ini adalah salah satu sorotan penting dari bagian penelitian ini. Secara umum, Tidak seperti casing ponsel Popunder, zona-zona ini tidak dapat dibagi berdasarkan keunikan atau perbedaan.
Perbedaan rata-rata untuk semua zona-kecuali zona dengan keunikan yang sangat rendah (seperti yang ditunjukkan pada boxplot sebelah kiri)-tetap berada di antara 9% dan 11%.
Satu ketergantungan yang kentara yaitu, semakin rendah keunikannya, semakin rendah batas perbedaannya. Secara bertahap naik dari 4% pada keunikan 90%+keunikan menjadi sekitar 8% pada keunikan 30%.
Kesimpulan
Terdapat hubungan yang kuat antara frekuensi (keunikan) tayangan di suatu zona dan perbedaan dalam data pengiklan. Mengurangi nilai ini akan menghasilkan hasil kampanye iklan yang lebih tinggi dengan biaya yang lebih rendah atau pendapatan monetisasi yang lebih besar tanpa kehilangan trafik yang tidak perlu.
Pentingnya pelaporan data yang akurat juga disoroti oleh hasil penelitian kami. Kami telah membuktikan bahwa di zona dengan tampilan iklan yang lebih jarang (keunikan tayangan yang lebih tinggi), ketidaksesuaian menjadi 1,5x hingga 3x lipat lebih rendah. Ketergantungan ini bahkan lebih terlihat di zona seluler Popunder.
Anda telah mempelajari semua praktik terbaik untuk menangani perbedaan lalu lintas. Apa selanjutnya? Mulailah menerapkannya hari ini - kunjungi akun HilltopAds Anda dan tingkatkan keuntungan Anda sekarang!
Jika Anda belum membuat akun, tekan tombol di bawah ini untuk membuka formulir pendaftaran!