트래픽 불일치: 정의, 원인 및 처리 방법. HilltopAds의 독점 분석

통계가 일치하지 않나요? 얼마나 답답하고 혼란스러운 일인지 잘 알고 있습니다. 하지만 걱정하지 마세요. HilltopAds 팀이 필요한 모든 지침을 제공하여 문제를 한 번에 해결할 수 있도록 도와드릴 것입니다. 데이터 불일치가 무엇인지, 왜 발생하는지, 불일치를 방지하고 제거하는 방법을 명확히 알고 싶다면 끝까지 읽어보세요!

트래킹 불일치는 동일한 광고 캠페인 또는 트래픽 흐름을 모니터링하는 두 플랫폼에서 보고하는 데이터의 차이를 말합니다. 일반적으로 추적 시스템과 광고 네트워크 플랫폼이 이에 해당합니다.

광고 캠페인이 HilltopAds 통계에서 AAA 노출을 기록했다고 가정해 보겠습니다. 반면에 추적 도구 내부의 대시보드에는 트래픽 볼륨이 BBB(BBB < AAA)에 불과하다고 표시됩니다. 그러면 트래킹 불일치는 이 둘의 차이로 계산됩니다. 편의상 광고주는 일반적으로 불일치율(DR, %)을 사용합니다:

불균형 문제를 다룰 때, 이 현상의 특성상 DR=0%에 도달하는 것은 불가능하다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 경험상 DR=0%는 트래픽 소스가 봇 트래픽으로 가득 차 있을 때만 나타납니다. 그러나 허용 가능한 것으로 간주되는 불일치율에 대한 확실한 벤치마크가 있습니다: DR=30%입니다.

트래픽 불일치는 제휴 마케팅에 관련된 모든 사람에게 심각한 문제입니다. 퍼블리셔는 실제로 플랫폼에서 집계되는 양질의 트래픽에 대해서만 수익을 얻으므로, 트래픽 손실은 수익 창출 기회를 놓치는 것을 의미합니다. 한편, 광고주는 예산을 계획하고 ROI를 계산할 때 손실된 트래픽 비용을 고려해야 합니다.

RTB와 관련된 트래픽 격차는 그 복잡한 특성으로 인해 다른 글에서 다룰 주제입니다.

데이터 불일치의 실제 원인(또는 그 수)을 찾으려면 시간과 전문 지식이 필요하지만, 반드시 수행해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터 불일치 현상을 이해하려고 노력하기보다 광고와 수익 창출의 다른 측면에 집중하느라 비용, 고객, 시간을 계속 낭비하게 될 것입니다.

그렇다면 그 원인은 무엇일까요? 트래픽 불일치에는 여러 가지 이유가 있습니다:

• 많은 양의 리디렉션.
• postback 설정이 잘못되었습니다.
• 고유하지 않은 노출을 그룹화하는 추적 도구.
• 만료된 쿠키.
• 사기성 활동(예: 봇, 가짜 리드).
• 트래커와 광고 네트워크에서는 서로 다른 트래픽 어트리뷰션 모델을 사용합니다.

분류

하지만 이 주제에 대한 모든 것이 간단한 것은 아닙니다. 사실 보기보다 더 까다롭습니다. 자세히 살펴보겠습니다. 데이터 불일치에는 '숨겨진' 데이터와 '명시적' 데이터의 두 가지 유형이 있습니다.

숨겨진 불일치

광고주나 퍼블리셔 모두 누락된 트래픽을 추적할 수 없을 때 발생합니다. 해당 정보는 모든 분석 도구(트래커 대시보드, 애드 네트워크 보고서)에서 숨겨집니다. 일반적인 원인으로는 즉각적인 연결 끊김, 봇 트래픽, 광고 차단기 또는 이와 유사한 기술적 오류가 있습니다.

명시적 불일치

적어도 한 당사자가 불일치의 원인을 파악할 수 있을 때 발생합니다. 예를 들어 봇과 유사한 행동으로 인한 내부 필터링 또는 사용자가 페이지가 완전히 로드되기 전에 빠르게 페이지를 떠나는 경우 등이 있습니다.

상당한 불일치를 처리하는 것은 트래픽 구매와 판매를 모두 최적화하는 데 있어 가장 중요한 작업 중 하나입니다. 그렇기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 접근 방식에 대해 자세히 알아보겠습니다.

식별하는 방법

원치 않는 금전적 손실이 발생하기 전에 데이터 불일치를 더 빨리 감지하는 데 도움이 되는 기술을 익혀보세요. HilltopAds에서는 사용자가 문제를 보고한 후에야 이를 파악할 수 있습니다. 외부 요인과 비하인드 트래커 통계가 숨겨져 있기 때문에 문제를 조기에 예방할 수 없습니다.

그렇기 때문에 캠페인 초기부터 불일치율을 면밀히 모니터링하는 것이 좋습니다. 의심스러운 이상 징후를 발견하셨나요? HilltopAds 개인 매니저에게 연락해 주시면 함께 해결해 드리겠습니다!

전문가 팁: 특정 트래픽 세그먼트(예: GEO)를 분석하여 지역별 불일치를 감지할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 문제가 있는 지역을 파악한 다음 해당 시장에 맞게 트래픽 가격을 미세 조정하여 트래픽의 고품질 부분을 높은 비용으로 유지할 수 있습니다.

문제 해결 방법

이쯤 되면 트래픽 불일치와 관련된 문제를 해결하는 것이 쉽지 않다는 것을 이미 이해하셨을 것입니다. 하지만 걱정하지 마세요. 저희가 몇 가지 해결 방법을 알려드리겠습니다!

데이터 보고의 정확성을 유지하기 위해 HilltopAds 최고 Opera팅 책임자의 다음 권장 사항을 따르세요!

림마

최고 Opera팅 책임자

광고주용:
- 광고 캠페인을 시작하기 전에 트래킹을 설정합니다.
- 실제 광고 캠페인을 시작하기 전에 테스트 전환을 실행합니다.
- 도메인(또는 리디렉션 체인에 사용되는 모든 도메인)이 바이러스 백신 소프트웨어 또는 광고 차단기에 의해 차단되는지 모니터링합니다. 이 방법을 사용하면 활성 바이러스 백신으로 인해 웹사이트에 액세스할 수 없는 방문자를 잃는 것을 방지할 수 있습니다.
- 페이지 로딩 속도를 확인하세요. 방문자가 웹사이트 콘텐츠를 보는 데 시간이 너무 오래 걸리면 사용자는 이탈하게 되며, 해당 노출은 분석에 포함되지 않습니다. 인터넷 속도가 훨씬 느린 개발도상국에서는 경량 페이지가 특히 중요합니다.
- 최종 오퍼로 연결되는 리디렉션 수를 최소화하세요. 리디렉션이 많을수록 잠재 고객이 실제로 메인 오퍼 페이지에 도달할 확률이 낮아집니다. 리셀러가 아닌 직접 트래픽 소스와 협력해야 하는 또 다른 이유입니다.
- HilltopAds와 협력하세요! HilltopAds 팀은 최고의 안티바이러스 플랫폼과 Google 세이프 브라우징의 도메인 평판 지표를 지속적으로 모니터링합니다. 이를 통해 퍼블리셔뿐만 아니라 광고주에게도 광고가 문제가 될 수 있는 순간을 포착할 수 있습니다. 안티바이러스 시스템이 악성 활동을 광고주와 연관시키는 경우가 많을수록 잠재고객이 광고를 보게 될 확률은 낮아집니다.

게시자의 경우:
- 타사 제공업체의 트래픽을 섞으려고 하지 마세요. 가장 가능성이 높은 시나리오는 바이러스 백신 탐지기의 필터링을 통과하지 못하는 저품질의 저렴한 트래픽이 유입되는 것입니다.
- HilltopAds는 퍼블리셔에게 알려진 필터를 우회하고 불일치율을 크게 줄이는 데 도움이 되는 고급 안티블로커 스크립트를 제공합니다.
- 크리테오는 퍼블리셔 웹사이트의 모든 GEO와 타겟팅에 걸쳐 광고 인벤토리를 구매합니다. 이를 통해 퍼블리셔는 타사와 협력할 때 항상 불가능했던 불일치를 최소화한 100%의 게재율을 보장받을 수 있습니다. 트래픽 수익화 플랫폼.

이제 데이터 불일치에 대한 모든 사실을 확인했으니 광고 영역 및 트래픽 유형에 따라 이 현상이 제휴 통계에 얼마나 큰 영향을 미치는지 살펴 보겠습니다!

우리는 노출의 고유성에 따라 Popunder 데스크톱과 Popunder 모바일 트래픽의 데이터가 얼마나 크게 달라질 수 있는지 검토하기로 결정했습니다. 즉, 광고 빈도와 ? 검토해 봅시다!

연구를 위해 한 달 동안 '중간' 및 '대형' 다이렉트 영역에서 데이터를 수집했습니다.

위의 그래프에서 모바일 팝언더 트래픽 광고의 고유 노출 점유율(즉, 고유성이 1인 노출)에 따라 그 차이가 어떻게 달라지는지 확인할 수 있습니다.

• X 축은 고유성을 나타냅니다.

10% 값은 이 단계에서 테스트된 전체 트래픽 양과 비교하여 10%에서 20%, 20%에서 30% 등의 범위에서 노출의 고유성에 해당합니다.

• Y축은 불일치 값을 표시합니다.

이 부분의 연구 결과, 모든 영역은 네 그룹으로 나눌 수 있습니다:

매우 높은 고유성(>90%):

불일치 범위는 0%~15%입니다(중앙값은 6%).

높은 고유성(60%-90%):

불일치 범위는 0%에서 20%까지입니다(중앙값은 8-10%).

중간~낮은 고유성(20%-60%):

그 차이는 5%에서 25% 사이입니다(중앙값은 13%).

매우 낮은 고유성(<20%):

불일치 범위는 10%에서 30%입니다(중앙값은 18%).

따라서 광고 노출 빈도가 높은 영역은 1.5배~3배 더 높은 편차를 보이는 경향이 있습니다.

Popunder 데스크톱 트래픽의 불일치

아래 그래프는 Popunder 데스크톱 영역의 고유 광고 노출 점유율에 따른 불일치 값의 분포를 보여줍니다.

이 부분의 연구에서 중요한 점이 하나 있습니다. 일반적으로 Popunder 모바일 케이스와 달리 이러한 영역은 고유성이나 불일치로 구분할 수 없습니다.

왼쪽 박스 플롯에 표시된 것처럼 매우 낮은 고유성을 가진 영역을 제외한 모든 영역의 중간값은 9%에서 11% 사이를 유지합니다.

한 가지 눈에 띄는 의존성은 고유성이 낮을수록 불일치 한계가 낮아진다는 것입니다. 90%+유일성에서 4%에서 약 30% 고유성에서 약 8%로 점차 상승합니다.

결론

특정 영역의 노출 빈도(고유성)와 광고주 데이터의 불일치 사이에는 밀접한 연관성이 있습니다. 이 값을 줄이면 불필요한 트래픽 손실 없이 더 낮은 비용으로 더 높은 광고 캠페인 결과를 얻거나 더 큰 수익 창출 수익을 얻을 수 있습니다.

정확한 데이터 보고의 중요성은 연구 결과에서도 잘 드러납니다. 광고 노출 빈도가 낮은 영역(노출 고유성이 높은 영역)에서는 불일치가 1.5배에서 3배까지 감소하는 것으로 나타났습니다. 이러한 의존성은 Popunder 모바일 영역에서 더욱 두드러집니다.

트래픽 불일치를 처리하기 위한 모든 모범 사례를 배웠습니다. 다음 단계는 무엇인가요? 지금 바로 적용하세요. HilltopAds 계정 방문 지금 바로 수익을 높이세요!

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