สถิติไม่ตรงกันเหรอ? เรารู้ดีว่ามันน่าหงุดหงิดและสับสนแค่ไหน แต่ไม่ต้องกังวล ทีม HilltopAds จะให้คำแนะนำที่จำเป็นทั้งหมดแก่คุณเพื่อแก้ไขปัญหานี้อย่างครบถ้วน หากคุณต้องการชี้แจงว่าความคลาดเคลื่อนของข้อมูลคืออะไร เหตุใดจึงเกิดขึ้น และวิธีหลีกเลี่ยงและกำจัดความคลาดเคลื่อนเหล่านั้น ก็ขอให้อ่านจนจบ!
การติดตามความคลาดเคลื่อน: คำจำกัดความ สาเหตุ วิธีหลีกเลี่ยงและกำจัด
คำนิยาม
ความคลาดเคลื่อนในการติดตามคือความแตกต่างของข้อมูลที่รายงานโดยสองแพลตฟอร์มที่ติดตามแคมเปญโฆษณาหรือปริมาณการเข้าชมเดียวกัน โดยทั่วไปแล้ว สิ่งเหล่านี้คือระบบติดตามและแพลตฟอร์ม เครือข่ายโฆษณา
สมมติว่าแคมเปญโฆษณาของคุณได้รับการแสดงผลระดับ AAA ในสถิติ HilltopAds ในทางกลับกัน แดชบอร์ดภายในเครื่องมือติดตามระบุว่าปริมาณการเข้าชมอยู่ที่ระดับ BBB เท่านั้น (BBB < AAA) จากนั้นความคลาดเคลื่อนในการติดตามจะถูกคำนวณเป็นความแตกต่างระหว่างทั้งสอง เพื่อความสะดวก ผู้ลงโฆษณามักใช้อัตราความคลาดเคลื่อน (DR, %) ดังนี้
เมื่อต้องรับมือกับความไม่สมดุล สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือ การบรรลุ DR=0% นั้นเป็นไปไม่ได้เพียงเพราะลักษณะของปรากฏการณ์นี้ จากประสบการณ์ของเรา DR=0% จะเห็นได้เฉพาะเมื่อ แหล่งที่มาของทราฟฟิก เต็มไปด้วยทราฟฟิกของบอท อย่างไรก็ตาม มีเกณฑ์มาตรฐานที่ชัดเจนสำหรับอัตราความคลาดเคลื่อนซึ่งถือว่ายอมรับได้ นั่นคือ DR=30%
ความคลาดเคลื่อนของปริมาณการเข้าชมเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับทุกคนที่เกี่ยวข้องกับการตลาดแบบพันธมิตร เนื่องจากผู้เผยแพร่โฆษณาจะได้รับค่าตอบแทนเฉพาะปริมาณการเข้าชมคุณภาพสูง ซึ่งแพลตฟอร์มของเรานับรวมปริมาณการเข้าชมที่หายไป ซึ่งหมายความว่าจะพลาดโอกาสในการสร้างรายได้ ในขณะเดียวกัน ผู้ลงโฆษณาต้องคำนึงถึงต้นทุนของปริมาณการเข้าชมที่หายไปเมื่อวางแผนงบประมาณและคำนวณ ROI
ความไม่เท่าเทียมกันของปริมาณการจราจรที่เชื่อมต่อกับ RTB เป็นหัวข้อสำหรับบทความอื่นเนื่องจากลักษณะที่ซับซ้อน
สาเหตุทั่วไป
การค้นหาสาเหตุที่แท้จริง (หรือจำนวนสาเหตุ) ของความไม่ตรงกันของข้อมูลนั้นต้องใช้เวลาและความเชี่ยวชาญ แต่ก็ต้องลงมือทำ มิฉะนั้น คุณจะสูญเสียเงิน ลูกค้า และเวลาไปกับการมุ่งเน้นไปที่ด้านอื่นๆ ของการโฆษณาและการสร้างรายได้ แทนที่จะพยายามทำความเข้าใจปรากฏการณ์ความไม่ตรงกันของข้อมูล
แล้วอะไรคือสาเหตุ? ความแตกต่างของปริมาณข้อมูลมีสาเหตุหลายประการ:
- มีการเปลี่ยนเส้นทางเป็นจำนวนมาก
- การตั้งค่า postback ไม่ถูกต้อง
- เครื่องมือติดตามการจัดกลุ่มการแสดงผลที่ไม่ซ้ำกัน
- คุกกี้หมดอายุ
- กิจกรรมฉ้อโกง (เช่น บอท ผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าปลอม)
- ตัวติดตามและ เครือข่ายโฆษณา ใช้โมเดลการกำหนดคุณค่าการเข้าชมที่แตกต่างกัน
การจำแนกประเภท
แต่ประเด็นนี้ไม่ได้ตรงไปตรงมาทั้งหมด จริงๆ แล้ว มันซับซ้อนกว่าที่คิด ลองมาวิเคราะห์กันดู เราจะระบุความคลาดเคลื่อนของข้อมูลได้สองประเภท คือ "ซ่อนอยู่" และ "ชัดเจน"
ความคลาดเคลื่อนที่ซ่อนเร้น
ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อทั้งผู้โฆษณาและผู้เผยแพร่โฆษณาไม่สามารถติดตามปริมาณการเข้าชมที่หายไปได้ ข้อมูลเกี่ยวกับปริมาณการเข้าชมจะถูกซ่อนจากเครื่องมือวิเคราะห์ทั้งหมด (แดชบอร์ดติดตาม รายงานเครือข่ายโฆษณา) สาเหตุที่พบบ่อย ได้แก่ การเชื่อมต่อหลุดทันที ปริมาณการเข้าชมจากบอท ตัวบล็อกโฆษณา หรือข้อผิดพลาดทางเทคนิคอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน
ความคลาดเคลื่อนอย่างชัดเจน
เกิดขึ้นเมื่ออย่างน้อยหนึ่งฝ่ายสามารถระบุสาเหตุของความไม่เท่าเทียมกันได้ ตัวอย่างเช่น การกรองข้อมูลภายในเนื่องจากพฤติกรรมคล้ายบอท หรือเมื่อผู้ใช้ออกจากหน้าเว็บอย่างรวดเร็วก่อนที่จะโหลดเสร็จสมบูรณ์
การจัดการกับความคลาดเคลื่อนที่สำคัญเป็นหนึ่งในภารกิจที่สำคัญที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพทั้งการซื้อขายและการซื้อข้อมูล ด้วยเหตุนี้ เราจึงจะเจาะลึกถึงแนวทางการแก้ไขปัญหาเหล่านี้
วิธีการระบุพวกเขา
มาเรียนรู้เทคนิคที่จะช่วยให้คุณตรวจจับความแตกต่างของข้อมูลได้เร็วขึ้นก่อนที่จะส่งผลให้เกิดการสูญเสียเงินที่ไม่พึงประสงค์ ที่ HilltopAds เราจะระบุความแตกต่างเหล่านี้ได้ก็ต่อเมื่อผู้ใช้รายงานปัญหาแล้วเท่านั้น เราไม่สามารถป้องกันได้ตั้งแต่เนิ่นๆ เพราะปัจจัยภายนอกและสถิติการติดตามเบื้องหลังยังคงถูกปกปิดจากเรา
ด้วยเหตุนี้ เราจึงขอแนะนำให้คุณติดตามอัตราความคลาดเคลื่อนอย่างใกล้ชิดตั้งแต่เริ่มต้นแคมเปญ หากพบสิ่งผิดปกติที่น่าสงสัย โปรดติดต่อผู้จัดการส่วนตัว HilltopAds ของคุณ แล้วเราจะร่วมกันแก้ไข!
เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: คุณสามารถตรวจจับความคลาดเคลื่อนในพื้นที่ได้โดยการวิเคราะห์กลุ่มการเข้าชมที่เฉพาะเจาะจง (เช่น GEO) วิธีนี้ช่วยให้คุณระบุพื้นที่ที่มีปัญหา จากนั้นจึงปรับแต่งราคาการเข้าชมให้เหมาะสมกับตลาดนี้โดยเฉพาะ ทำให้ส่วนการเข้าชมที่มีคุณภาพสูงของคุณมีต้นทุนสูง
วิธีแก้ไขปัญหาเหล่านี้
ถึงตรงนี้ คุณคงเข้าใจแล้วว่าการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความคลาดเคลื่อนของการรับส่งข้อมูลนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย แต่ไม่ต้องกังวล เพราะ HilltopAds มีไอเดียดีๆ มาฝากคุณเกี่ยวกับวิธีการรับมือกับปัญหานี้!
เพื่อรักษาความถูกต้องในการรายงานข้อมูล โปรดปฏิบัติตามคำแนะนำเหล่านี้จากเจ้าหน้าที่ระดับสูงของ HilltopAds!
ริมม่า
หัวหน้า Operating Officer
สำหรับผู้โฆษณา:
• ตั้งค่าการติดตามก่อนเปิดตัวแคมเปญโฆษณา
• ทดสอบการแปลงก่อนที่จะเริ่มแคมเปญโฆษณาจริง
• ตรวจสอบว่าโดเมนของคุณ (หรือโดเมนใดๆ ที่ใช้ในเชนการเปลี่ยนเส้นทาง) ถูกบล็อกโดยซอฟต์แวร์ป้องกันไวรัสหรือตัวบล็อกโฆษณาหรือไม่ วิธีนี้จะช่วยป้องกันไม่ให้คุณสูญเสียผู้เข้าชมที่ไม่สามารถเข้าถึงเว็บไซต์ของคุณได้เนื่องจากโปรแกรมป้องกันไวรัสทำงานอยู่
• ตรวจสอบความเร็วในการโหลดหน้าเว็บ หากผู้เข้าชมใช้เวลานานเกินไปในการดูเนื้อหาเว็บไซต์ ผู้ใช้จะออกจากเว็บไซต์ และการแสดงผลจะไม่ถูกนับในการวิเคราะห์ หน้าเว็บที่มีน้ำหนักเบามีความสำคัญอย่างยิ่งในประเทศกำลังพัฒนา ซึ่งความเร็วอินเทอร์เน็ตมักจะช้ากว่ามาก
• ลดจำนวนการเปลี่ยนเส้นทางที่นำไปสู่ข้อเสนอสุดท้ายของคุณให้เหลือน้อยที่สุด ยิ่งคุณมีการเปลี่ยนเส้นทางมากเท่าไหร่ โอกาสที่ลูกค้าเป้าหมายจะไปถึงหน้าข้อเสนอหลักก็ยิ่งน้อยลงเท่านั้น นี่เป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่ควรใช้แหล่งข้อมูลการเข้าชมโดยตรงแทนตัวแทนจำหน่าย
• ร่วมงานกับ HilltopAds! ในส่วนของเรา ทีม HilltopAds จะคอยตรวจสอบตัวบ่งชี้ชื่อเสียงโดเมนจากแพลตฟอร์มแอนตี้ไวรัสชั้นนำและ Google Safe Browsing อย่างต่อเนื่อง ซึ่งช่วยให้เราสามารถบันทึกช่วงเวลาที่โฆษณาอาจกลายเป็นปัญหาได้ ไม่เพียงแต่สำหรับผู้เผยแพร่โฆษณาเท่านั้น แต่สำหรับผู้ลงโฆษณาด้วยเช่นกัน ยิ่งระบบแอนตี้ไวรัสเชื่อมโยงกิจกรรมที่เป็นอันตรายกับข้อเสนอของคุณมากเท่าไหร่ โอกาสที่ผู้ชมจะเห็นข้อเสนอของคุณก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น
สำหรับผู้จัดพิมพ์:
• อย่าพยายามรวมทราฟฟิกจากผู้ให้บริการบุคคลที่สาม สถานการณ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดคือคุณจะได้รับทราฟฟิกราคาถูกคุณภาพต่ำ ซึ่งจะไม่สามารถผ่านตัวกรองของโปรแกรมป้องกันไวรัสได้
• HilltopAds มอบสคริปต์ป้องกันการบล็อกโฆษณาขั้นสูงให้กับผู้เผยแพร่ซึ่งช่วยหลีกเลี่ยงตัวกรองที่รู้จักและลดอัตราความคลาดเคลื่อนอย่างมีนัยสำคัญ
• เราซื้อพื้นที่โฆษณาจากเว็บไซต์ของผู้เผยแพร่โฆษณาในทุกพื้นที่ทางภูมิศาสตร์และการกำหนดเป้าหมาย วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้เผยแพร่โฆษณาจะได้รับอัตราการส่งโฆษณา 100% โดยมีความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่สามารถทำได้เสมอไปเมื่อทำงานร่วมกับบุคคลที่สาม สร้างรายได้จากการจราจร แพลตฟอร์ม
ตอนนี้เรามีข้อเท็จจริงทั้งหมดเกี่ยวกับความคลาดเคลื่อนของข้อมูลแล้ว มาดูกันว่าปรากฏการณ์นี้ส่งผลต่อสถิติของพันธมิตรมากเพียงใด ขึ้นอยู่กับประเภทของโซนโฆษณาและปริมาณการเข้าชม!
การศึกษาพิเศษเกี่ยวกับความคลาดเคลื่อนของการจราจรโดย Hilltopads
เป้าหมายของการวิจัย
เราตัดสินใจที่จะทบทวนว่าข้อมูลสำหรับการเข้าชม Popunder บนเดสก์ท็อปและ Popunder บนมือถือนั้นมีความแตกต่างกันอย่างมากเพียงใด ขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของการแสดงผล กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ มีความสัมพันธ์กันระหว่างความถี่ของโฆษณาและจำนวนหรือไม่? มาทบทวนกัน!
ความคลาดเคลื่อนของปริมาณการรับส่งข้อมูลมือถือ Popunder
สำหรับการวิจัยของเรา เราใช้ข้อมูลจากโซน "ขนาดกลาง" และ "ขนาดใหญ่" โดยตรงตลอดระยะเวลาหนึ่งเดือน
จากกราฟด้านบน คุณจะเห็นว่าความแตกต่างจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับส่วนแบ่งของการแสดงผลที่ไม่ซ้ำกัน (เช่น การแสดงผลที่มีความเป็นเอกลักษณ์ = 1) ของโฆษณาใน ปริมาณการเข้าชมป๊อปอันเดอร์ บนมือถือ
- แกน X แสดงถึงความเฉพาะตัว
โปรดทราบว่าค่า 10% เทียบเท่ากับจำนวนการแสดงผลที่ไม่ซ้ำกันในช่วง 10% ถึง 20% (เมื่อเปรียบเทียบกับปริมาณการเข้าชมทั้งหมดที่ทดสอบในระยะนี้) 20% ตั้งแต่ 20% ถึง 30% เป็นต้น
- แกน Y แสดงค่าความคลาดเคลื่อน
จากผลการศึกษาส่วนนี้ทำให้สามารถแบ่งโซนทั้งหมดได้เป็น 4 กลุ่ม ดังนี้
ความพิเศษระดับสูงพิเศษ (>90%):
ความคลาดเคลื่อนอยู่ในช่วง 0% ถึง 15% (ค่ามัธยฐานคือ 6%)
ความเป็นเอกลักษณ์สูง (60%-90%):
ความคลาดเคลื่อนมีตั้งแต่ 0% ถึง 20% (ค่ามัธยฐานคือ 8-10%)
ความเป็นเอกลักษณ์ระดับปานกลางถึงต่ำ (20%-60%):
ความคลาดเคลื่อนอยู่ระหว่าง 5% และ 25% (ค่ามัธยฐานคือ 13%)
ความเป็นเอกลักษณ์ที่ต่ำมาก (<20%):
ความคลาดเคลื่อนมีตั้งแต่ 10% ถึง 30% (ค่ามัธยฐานคือ 18%)
ดังนั้นโซนที่มีการแสดงโฆษณาความถี่สูงจึงมีแนวโน้มที่จะมีความแตกต่างกันสูงกว่า 1.5-3 เท่า
ความคลาดเคลื่อนในการรับส่งข้อมูลเดสก์ท็อป Popunder
กราฟด้านล่างแสดงการกระจายของค่าความคลาดเคลื่อนขึ้นอยู่กับส่วนแบ่งของการแสดงโฆษณาที่ไม่ซ้ำกันสำหรับโซนเดสก์ท็อป Popunder
นี่คือไฮไลท์สำคัญประการหนึ่งจากงานวิจัยส่วนนี้ โดยทั่วไปแล้ว ต่างจากเคสมือถือ Popunder ตรงที่โซนเหล่านี้ไม่สามารถแบ่งแยกตามความเฉพาะหรือความแตกต่างได้
ค่าความแตกต่างเฉลี่ยสำหรับโซนทั้งหมด ยกเว้นโซนที่มีความเฉพาะตัวต่ำมาก (ดังที่แสดงในกล่องด้านซ้าย) ยังคงอยู่ระหว่าง 9% และ 11%
สิ่งหนึ่งที่สังเกตเห็นได้ชัดคือ ยิ่งค่าความเฉพาะตัวต่ำลง ขีดจำกัดของความคลาดเคลื่อนก็จะยิ่งต่ำลง โดยค่อยๆ เพิ่มขึ้นจาก 4% ที่ค่าความเฉพาะตัว 90%+ ไปเป็นประมาณ 8% ที่ค่าความเฉพาะตัวประมาณ 30%
บทสรุป
มีความเชื่อมโยงกันอย่างมากระหว่างความถี่ (ความเป็นเอกลักษณ์) ของการแสดงผลบนพื้นที่หนึ่งๆ กับความคลาดเคลื่อนในข้อมูลของผู้ลงโฆษณา การลดค่านี้จะส่งผลให้แคมเปญโฆษณามีผลลัพธ์ที่ดีขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำลง หรือสร้างรายได้ที่มากขึ้น โดยไม่สูญเสียปริมาณการเข้าชมที่ไม่จำเป็น
ผลการวิจัยของเรายังเน้นย้ำถึงความสำคัญของการรายงานข้อมูลที่แม่นยำอีกด้วย เราได้พิสูจน์แล้วว่าในโซนที่มีการแสดงโฆษณาน้อยครั้ง (ความเฉพาะของการแสดงผลสูง) ความคลาดเคลื่อนจะลดลง 1.5 ถึง 3 เท่า ความสัมพันธ์นี้ยิ่งเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้นในโซนมือถือ Popunder
คุณได้เรียนรู้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดทั้งหมดในการจัดการกับความคลาดเคลื่อนของปริมาณข้อมูลแล้ว ต่อไปล่ะ? เริ่มนำไปใช้ตั้งแต่วันนี้ – เยี่ยมชมบัญชี HilltopAds ของคุณ และเพิ่มผลกำไรของคุณทันที!
หากคุณยังไม่ได้สร้างบัญชี ให้กดปุ่มด้านล่างเพื่อไปที่แบบฟอร์มลงทะเบียน!