Vettore mobile e targeting IP: Disparità dei tracker e come evitarle

Nel marketing di affiliazione, la precisione è tutto. Per questo motivo, in passato, abbiamo analizzato quali browser sono più popolari in diversi paesi e come Il traffico proxy può essere un'opportunità per gli affiliati. Ora abbiamo di fronte un altro argomento importante: Quanto è preciso il targeting del vettore mobile tra i diversi tracker? E c'è un metodo di targeting alternativo che potrebbe dare risultati migliori? (spoiler: sì, esiste).

Non è un segreto che l'attribuzione accurata dei dati di traffico, come quelli dei vettori mobili e degli ISP, possa avere un impatto significativo sulle prestazioni delle campagne pubblicitarie. Ma cosa succede se gli strumenti su cui fate affidamento non sono così precisi come pensate?

Il nostro team tecnologico ha deciso di condurre un'indagine per scoprire le sfumature dell'attribuzione del traffico dei vettori, confrontando i dati provenienti da tre tracker popolari: Voluum, Binom e Keitaro. Questa ricerca approfondisce il modo in cui ogni tracker rileva i vettori mobili e gli ISP, rivelando sorprendenti incongruenze e strategie pratiche per migliorare il targeting.

In questo articolo scoprirete:

• Perché il targeting del vettore mobile non sempre produce i risultati attesi.
• Esempi di come lo stesso traffico si attribuisca in modo diverso da un tracker all'altro.
• Perché il targeting per intervallo IP potrebbe superare il targeting specifico per vettore.

Per garantire confronti accurati, abbiamo creato una catena strutturata di reindirizzamenti: Voluum → Binom → Keitaro, analizzando il traffico da 50 vettori principali attraverso 200 impressioni. Questa configurazione ha fornito una prospettiva unica sul modo in cui ogni tracker interpreta lo stesso traffico, evidenziando le differenze critiche nella segnalazione dei dati.

Per capire quali attributi verranno confrontati, è importante notare che i tracker forniscono dati di traffico diversi. Voluum e Keitaro riportano sia le informazioni sull'ISP che quelle sull'operatore mobile per ogni impressione, mentre Binom fornisce solo dati ISP. Pertanto, l'analisi si concentrerà su due aree:

1. Confronto tra i dati degli operatori di telefonia mobile tra Voluum e Keitaro.
2. Analisi dei dati ISP su tutti e tre gli inseguitori (Keitaro, Binom e Voluum).

Dopo aver stabilito il valore di questa ricerca per gli affiliati e averne chiarito le condizioni, entriamo nel vivo dei dati e capiamo come questi risultati possano avere un impatto sulle vostre strategie e guidarvi verso un ROI più elevato!

La nostra prima analisi evidenzia come Voluum e Keitaro classificano i vettori mobili.

Il grafico sottostante rappresenta un confronto del traffico testato, che è stato identificato come traffico di operatori mobili dall'Voluum, ma per qualche motivo alcune parti non sono state riconosciute come traffico di operatori mobili dall'Keitaro. Ecco una descrizione più dettagliata degli assi X e Y dell'infografica sottostante:

• L'asse X mostra il rapporto tra il traffico dei vettori mobili "Sconosciuti" nell'Keitaro rispetto ai dati dell'Voluum.
• L'asse Y elenca i diversi vettori mobili identificati da Voluum.

Da questi dati, osserviamo i seguenti vettori mobili rilevati dall'Voluum ma non riconosciuti dall'Keitaro:

• Maxis (Malesia)
• Jio, BSNL Mobile (India)
• XL (Indonesia)
• Vivo (Brasile)
• Vero (Thailandia)
• Smart, Globe (Filippine)
• Djezzy (Algeria)
• MTN (Sudafrica)
• SoftBank (Giappone)
• Beeline (Russia)

Ma questo è solo l'inizio. Continuate a seguire l'articolo per scoprire altri risultati inaspettati.

Come si è scoperto, non solo alcuni tracker possono perdere informazioni sui vettori mobili, ma possono anche interpretarle in modo errato, assegnando lo stesso traffico a vettori diversi. Sembra confuso? Date un'occhiata ai dati per capire meglio cosa sta succedendo (notate che i vettori mobili sul lato sinistro sono identificati da Voluum, sul lato destro da Keitaro).

Si può notare che ci sono molti errori di attribuzione tra i dati Voluum e Keitaro. A titolo di esempio:

• Robi (Voluum) si allinea completamente con Airtel Bangladesh (Keitaro)ma la classificazione Airtel dell'Keitaro include il traffico di dati Airtel dell'Voluum.
• Claro Brasile (Keitaro) si sovrappone a Claro e Nextel Brasile (Voluum).

In conclusione di questa sezione, possiamo dire questo: La classificazione di Keitaro è più dettagliata, in quanto il tracker identifica le singole filiali e i marchi all'interno dei principali operatori di telefonia mobile. Tuttavia, ci sono ancora alcune disparità che si possono notare nei casi di entrambi i tracker.

Ora, includiamo un terzo tracker importante nella nostra ricerca e confrontiamo come Keitaro, Binom e Voluum attribuiscono il traffico ISP.

L'infografica qui sotto può sembrare intimidatoria, ma non preoccupatevi: ci pensiamo noi. Prima di immergervi, tenete presente quanto segue: il primo (a sinistra) La colonna rappresenta Voluum, il centrale uno è per Binome l'ultimo (destra) colonna è per Keitaro. Ora siete pronti a considerare il quadro generale:

Principali risultati:

• L'Binom e (in misura minore) l'Keitaro forniscono classificazioni ISP più dettagliate rispetto all'Voluum.
• L'Binom non è riuscito a identificare completamente (o parzialmente) diversi ISP (ad esempio Axiata Bangladesh, Kar-Tel Llc, Wind Tre S.p.A., Mobinil, SK Telecom, Move Company limited).
• Ci sono piccole imprecisioni nell'identificazione di Axiata (Bangladesh), Claro Brazil e Globe tra tutti e tre i tracker.

Ora diamo un'occhiata più da vicino agli ISP che l'Binom fatica a identificare.

Analogamente alla nostra analisi nella prima parte della ricerca, ci concentreremo ora sugli ISP (come attribuiti da Voluum) che sono stati parzialmente o completamente non identificati dal tracker Binom.

La maggior parte di essi è già stata menzionata in precedenza, ma ora è possibile vedere in dettaglio le quote esatte di traffico ISP non identificato da Binom (rispetto ai risultati di Voluum).

L'unica domanda che rimane: c'è un modo per evitare questa mancanza di precisione e coerenza nei dati dei tracker, quando si tratta di targeting di ISP e Mobile Carrier?

HilltopAds rete pubblicitaria vi offre una soluzione efficace e facile da usare, nel caso in cui ne abbiate bisogno: il targeting di fascia IP. Se non avete ancora avuto modo di sperimentarlo, in pratica funziona così:

• Fase 1: Cercare l'ASN dell'operatore utilizzando i servizi corrispondenti (ad esempio, bgp.he.net).
• Fase 2: Identificare gli intervalli IP associati a quell'ASN.
• Fase 3: Incrociare i dati con database pubblici o servizi di geolocalizzazione per avere una conferma.
• Passo 4: Testare un intervallo IP campione utilizzando ping o traceroute per verificare che corrisponda all'operatore desiderato.
• Passo 5: Eseguire una campagna pubblicitaria con l'intervallo IP definito nelle impostazioni di targeting.

Seguendo questi passaggi, è possibile definire e utilizzare con precisione gli intervalli IP per un operatore mobile specifico.

Come sempre, esistono diversi modi per definire l'intervallo IP. Ecco i metodi più diffusi:

Una volta definito l'intervallo IP, è sufficiente creare una campagna pubblicitaria in HilltopAds e inserire l'intervallo nel campo corrispondente.

Ottimo! Abbiamo affrontato tutto ciò che riguarda la precisione dei dati del tracker sia per gli ISP che per i carrier mobili, e abbiamo anche imparato a ridurre l'influenza negativa di diverse discrepanze attraverso il targeting del raggio IP.

Ecco una rapida panoramica dei principali risultati di questa ricerca:

Per le campagne che richiedono un targeting preciso, il targeting dell'intervallo IP è una soluzione affidabile. Comprendendo le discrepanze dei tracker e sfruttando i dati IP, è possibile ottimizzare le campagne per ottenere prestazioni superiori.

Vi sentite pronti a mettere in pratica queste intuizioni? Lanciare una campagna pubblicitaria su HilltopAds e iniziate a ottimizzare il vostro targeting per massimizzare i vostri profitti!