As estatísticas não batem certo? Sabemos em primeira mão como pode ser frustrante e confuso. Mas não se preocupe; a equipa do HilltopAds fornecer-lhe-á todas as instruções necessárias para resolver o problema de uma vez por todas. Se quiser esclarecer o que são discrepâncias de dados, porque acontecem e como evitá-las e eliminá-las, fique até ao fim!
Discrepâncias de rastreamento: Definição, causas, formas de as evitar e eliminar
Definição
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.
Suponhamos que a sua campanha publicitária obteve impressões AAA nas estatísticas do HilltopAds. Por outro lado, o painel dentro da ferramenta de rastreamento diz que o volume de tráfego é apenas BBB (BBB < AAA). Então, a discrepância de rastreamento será calculada como a diferença entre eles. Por conveniência, os anunciantes normalmente usam a Taxa de discrepância (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%.
A discrepância de tráfego é um sério desafio para todos os envolvidos no marketing de afiliados. Uma vez que os editores só são pagos por tráfego de alta qualidade, que é efetivamente contabilizado pela nossa plataforma, o tráfego perdido significa oportunidades de rentabilização perdidas. Os anunciantes, por sua vez, devem ter em conta o custo do tráfego perdido quando planeiam o seu orçamento e calculam o ROI.
As disparidades de tráfego ligadas à RTB são objeto de outro artigo devido à sua natureza complexa.
Causas comuns
Encontrar a verdadeira causa (ou o número de causas) das discrepâncias de dados requer tempo e conhecimentos especializados, mas tem de ser feito. Caso contrário, continuará a perder dinheiro, clientes e tempo gasto a concentrar-se noutros aspectos da publicidade e da monetização, em vez de tentar compreender o fenómeno da discrepância de dados.
Então, qual poderá ser a causa? Existem diferentes razões para as discrepâncias de tráfego:
- Uma grande quantidade de redireccionamentos.
- Configuração incorrecta do postback.
- Ferramenta de rastreio que agrupa impressões não únicas.
- Cookies expirados.
- Actividades fraudulentas (por exemplo, bots, contactos falsos).
- Different traffic attribution models are used by the tracker and the ad network.
Classificação
Mas nem tudo sobre este assunto é simples. De facto, é mais complicado do que parece. Vamos lá explicar. Identificamos dois tipos de discrepâncias de dados - "ocultas" e "explícitas".
Discrepâncias ocultas
Ocorrem quando nem o anunciante nem o editor conseguem localizar o tráfego em falta. A informação sobre o mesmo está oculta em todas as ferramentas de análise (painel de controlo do rastreador, relatórios da rede de publicidade). As causas mais comuns incluem quedas de ligação instantâneas, tráfego de bots, bloqueadores de anúncios ou erros técnicos semelhantes.
Discrepâncias explícitas
Ocorre quando pelo menos uma parte consegue identificar a razão por detrás das disparidades. Os exemplos incluem a filtragem interna devido a um comportamento do tipo bot ou quando um utilizador abandona rapidamente a página antes de esta estar totalmente carregada.
Lidar com discrepâncias significativas é uma das tarefas mais críticas na otimização da compra e venda de tráfego. É por isso que vamos aprofundar as abordagens para resolver estes problemas.
Como os identificar
Vamos dominar as técnicas que o ajudarão a detetar mais rapidamente as disparidades de dados antes que estas resultem em perdas de dinheiro indesejadas. No HilltopAds, só conseguimos identificá-las depois de os utilizadores comunicarem os problemas. Não podemos evitá-las mais cedo porque os factores externos e as estatísticas dos rastreadores dos bastidores permanecem ocultos para nós.
É por isso que o encorajamos a monitorizar de perto a taxa de discrepância desde o início da sua campanha. Detectou uma anomalia suspeita? Contacte o seu gestor pessoal HilltopAds e resolveremos o problema juntos!
Dica de especialista: É possível detetar discrepâncias locais analisando segmentos de tráfego específicos (por exemplo, GEOs). Esta abordagem permite-lhe detetar regiões problemáticas e, em seguida, ajustar os preços do tráfego especificamente para este mercado, deixando a parte de alta qualidade do seu tráfego a um custo elevado.
Como resolvê-los
Nesta altura, já deve ter percebido que a resolução de problemas relacionados com discrepâncias de tráfego não é fácil. Mas não se preocupe - o PTT11T tem algumas ideias para si sobre como reagir!
Para manter a exatidão da comunicação de dados, siga estas recomendações do HilltopAds Chief Operating Officer!
Rimma
Chefe do Operating
Para anunciantes:
- Configure o controlo antes de lançar a campanha publicitária.
- Efetuar testes de conversão antes de iniciar uma campanha publicitária real.
- Monitorize se o seu domínio (ou qualquer domínio utilizado na cadeia de redireccionamento) está bloqueado por software antivírus ou bloqueadores de anúncios. Esta abordagem pode evitar a perda de visitantes que não conseguem aceder ao seu sítio Web devido a um antivírus ativo.
- Verifique a velocidade de carregamento da página. Se um visitante demorar demasiado tempo a ver o conteúdo de um sítio Web, o utilizador saltará e a impressão não será contabilizada na análise. As páginas mais leves são especialmente importantes nos países em desenvolvimento, onde as velocidades da Internet são frequentemente muito mais lentas.
- Minimize o número de redireccionamentos que conduzem à sua oferta final. Quanto maior for o número de redireccionamentos, menor será a probabilidade de os potenciais clientes chegarem à página da oferta principal. Esta é outra razão para trabalhar com fontes de tráfego direto em vez de revendedores.
- Trabalhe com HilltopAds! No nosso lado, a equipa do HilltopAds monitoriza constantemente os indicadores de reputação de domínios das principais plataformas antivírus e do Google Safe Browsing. Isto permite-nos captar o momento em que o anúncio pode tornar-se problemático - não só para o editor, mas também para o anunciante. Quanto mais os sistemas antivírus associarem actividades maliciosas à sua oferta, menor será a probabilidade de o público a ver.
Para os editores:
- Não tente misturar tráfego de fornecedores terceiros. O cenário mais provável é obter tráfego barato de baixa qualidade, que não conseguirá passar pelos detectores antivírus de filtragem.
- O HilltopAds fornece aos editores scripts anti-adblocker avançados que ajudam a contornar filtros conhecidos e a reduzir significativamente as taxas de discrepância.
- Compramos inventário de anúncios em todos os GEOs e segmentações a partir do sítio Web de um editor. Isto garante que o editor recebe uma taxa de preenchimento de 100% com o mínimo de discrepância - algo que nem sempre é possível quando se trabalha com terceiros monetização do tráfego plataformas.
Agora que temos todos os factos sobre a discrepância de dados, vamos ver até que ponto este fenómeno afecta significativamente as estatísticas dos afiliados, dependendo do tipo de zona de publicidade e do tráfego!
O estudo exclusivo sobre as discrepâncias de tráfego por Hilltopads
Objetivo da investigação
Decidimos analisar a forma como os dados do tráfego Popunder Desktop e Popunder Mobile podem variar significativamente em função da exclusividade das impressões. Por outras palavras, existe alguma correlação entre a frequência do anúncio e a quantidade de impressões? Vamos analisar!
Discrepâncias no tráfego móvel Popunder
Para a nossa investigação, recolhemos dados de zonas diretas "médias" e "grandes" ao longo de um mês.
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.
- O eixo X representa a singularidade.
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.
- O eixo Y apresenta os valores de discrepância.
Como resultado desta parte do estudo, todas as zonas podem ser divididas em quatro grupos:
Singularidade ultra elevada (>90%):
As discrepâncias situam-se no intervalo de 0% a 15% (o valor mediano é de 6%).
Alta exclusividade (60%-90%):
As discrepâncias variam entre 0% e 20% (o valor mediano é de 8-10%).
Singularidade média a baixa (20%-60%):
A discrepância situa-se entre 5% e 25% (o valor mediano é 13%).
Exclusividade extremamente baixa (<20%):
As discrepâncias variam entre 10% e 30% (o valor mediano é 18%).
Por conseguinte, as zonas com uma apresentação de anúncios de elevada frequência tendem a ter uma discrepância 1,5x-3x superior.
Discrepâncias no tráfego de desktop Popunder
O gráfico abaixo mostra a distribuição dos valores de discrepância em função da quota de impressões de anúncios únicos para as zonas de ambiente de trabalho Popunder.
Aqui está um destaque importante desta parte da pesquisa. Em geral, ao contrário da caixa móvel Popunder, estas zonas não podem ser divididas por singularidade ou discrepância.
A discrepância mediana para todas as zonas - exceto aquelas com singularidade extremamente baixa (como mostra o boxplot da esquerda) - mantém-se entre 9% e 11%.
A única dependência notável é que quanto menor for a singularidade, menor será o limite das discrepâncias. Aumenta gradualmente de 4% a 90%+ singularidade para cerca de 8% a cerca de 30% singularidade.
Conclusão
Existe uma forte ligação entre a frequência (singularidade) das impressões numa zona e as discrepâncias nos dados dos anunciantes. A redução deste valor resultará em resultados de campanhas publicitárias mais elevados a um custo inferior ou em maiores receitas de monetização sem perda desnecessária de tráfego.
A importância de uma comunicação de dados exacta é também realçada pelos resultados da nossa investigação. Provámos que, nas zonas em que a apresentação de anúncios é menos frequente (maior exclusividade de impressão), as discrepâncias diminuem 1,5 a 3 vezes. Esta dependência é ainda mais notória nas zonas móveis Popunder.
Aprendeu todas as melhores práticas para lidar com discrepâncias de tráfego. O que é que se segue? Comece a aplicá-las hoje mesmo. visitar a sua conta HilltopAds e aumente os seus lucros agora!
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