移动运营商与 IP 目标定位：跟踪器差异及如何避免

在联属营销中，精准就是一切。因此，在过去，我们曾探讨过哪些浏览器是 最受欢迎的国家 以及如何 代理流量可能是一个机会 为联属会员服务。现在，我们面临着另一个重要课题：在不同的跟踪器中，移动运营商定位的准确性如何？是否有其他定位方法可以产生更好的效果？(剧透：是的，有）。

准确归属流量数据（如移动运营商和互联网服务提供商）会极大地影响广告活动的效果，这已不是什么秘密。但是，如果您所依赖的工具并不像您想象的那样精确呢？

我们的技术团队决定开展一项调查，通过比较以下数据，揭示运营商流量归因的细微差别 三种流行的追踪器: Voluum、Binom 和 Keitaro.这项研究深入探讨了每种跟踪器如何检测移动运营商和互联网服务提供商，揭示了令人惊讶的不一致之处，并提出了更好地锁定目标的实用策略。

在本文中，您将发现

• 为什么移动运营商定位不一定能达到预期效果？
• 举例说明同一流量在不同跟踪器中的属性有何不同。
• 为什么按 IP 范围定位比按运营商定位更有效？

为确保准确比较，我们建立了一个结构化的重定向链： Voluum → Binom → Keitaro分析来自 50 家主要航空公司 横跨 200 印象.这种设置提供了一个独特的视角，让我们了解每个跟踪器是如何解释相同流量的，突出了它们在数据报告方面的关键差异。

要了解将对哪些属性进行比较，必须注意跟踪器提供的流量数据各不相同。 Voluum 和 Keitaro 同时报告每个印象的 ISP 和移动运营商信息，而 Binom 仅提供 ISP 数据。因此，分析将集中在两个方面：

1. 移动运营商数据对比 介于 Voluum 和 Keitaro 之间。
2. ISP 数据分析 所有三个跟踪器（Keitaro、Binom 和 Voluum）。

现在，我们已经确定了这项研究对联属会员的价值，并明确了其条件，让我们进入数据，了解这些发现如何影响您的策略并指导您实现更高的 ROI！

我们的第一项分析强调了 Voluum 和 Keitaro 如何对移动运营商进行分类。

下图是测试流量的对比图，Voluum 将这些流量识别为移动运营商流量，但由于某些原因，Keitaro 未将某些部分识别为移动运营商流量。以下是 X 和 Y 轴的详细说明：

• X 轴显示了 Keitaro 中 "未知 "移动运营商流量与 Voluum 数据的比率。
• Y 轴列出了 Voluum 识别的不同移动运营商。

从这些数据中，我们发现 Voluum 检测到但 Keitaro 无法识别的移动运营商如下：

• Maxis （马来西亚）
• Jio、BSNL Mobile（印度）
• XL （印度尼西亚）
• Vivo（巴西）
• 真实（泰国）
• Smart、Globe（菲律宾）
• 德杰兹（阿尔及利亚）
• MTN （南非）
• 软银（日本）
• 贝利线（俄罗斯）

但这仅仅是个开始。请继续关注本文，了解更多意想不到的结果。

事实证明，某些跟踪器不仅会遗漏移动运营商的信息，还可能会误解这些信息，将相同的流量分配给不同的运营商。听起来令人困惑？请看一下数据，以便更好地理解发生了什么（请注意，左侧的移动运营商由 Voluum 标识，右侧 - Keitaro）。

您可以看到，Voluum 和 Keitaro 数据之间存在大量错误归属。例如

• 罗比 (Voluum) 完全符合 孟加拉国电信（Keitaro）但 Keitaro 的 Airtel 分类包括来自 Voluum 的 Airtel 数据的流量。
• Claro 巴西 (Keitaro) 与 巴西 Claro 和 Nextel（Voluum）.

作为本节的总结，我们可以这样说：Keitaro 的分类更为详细，因为它能识别主要移动运营商中的各个子公司和品牌。但是，从这两个跟踪器的案例中仍然可以看出某些差异。

现在，让我们将第三个主要跟踪器纳入研究范围，比较一下 Keitaro、Binom 和 Voluum 如何归因于 ISP 流量。

下面的信息图表可能看起来很吓人，但不用担心，我们会为您提供帮助。在深入了解之前，请记住以下几点： 第一个（左） 列代表 Voluum，"...... 中层 一个是 Binom最后 (右）栏 用于 Keitaro.现在，你已经准备好从大局出发了：

主要启示

• 与 Voluum 相比，Binom 和 Keitaro（在较小程度上）提供了更详细的 ISP 分类。
• Binom 完全（或部分）无法识别多个 ISP（如 Axiata Bangladesh、Kar-Tel Llc、Wind Tre S.p.A.、Mobinil、SK Telecom、Move Company limited）。
• 所有三个跟踪器对 Axiata（孟加拉国）、Claro Brazil 和 Globe 的识别都存在细微误差。

现在，让我们仔细看看 Binom 难以识别的 ISP。

与研究第一部分的分析类似，我们现在将重点关注 Voluum 追踪器部分或完全未识别的 ISP（由 Voluum 确定）。

其中大部分我们之前已经提到过，但现在您可以详细了解 Binom ISP 未识别流量的确切份额（与 Voluum 结果进行比较）。

剩下的唯一问题是：在涉及 ISP 和移动运营商目标定位时，有什么办法可以避免跟踪器数据缺乏精确性和一致性的问题？

HilltopAds 广告网络 为您提供了一个有效且易于使用的解决方案--IP 范围定位。如果您还没有使用过，那么基本上它是这样工作的：

• 步骤 1： 使用相应服务（如 bgp.he.net）查询运营商的 ASN。
• 步骤 2： 确定与该 ASN 相关的 IP 范围。
• 步骤 3： 与公共数据库或地理定位服务进行交叉比对，以进行确认。
• 步骤 4： 使用 ping 或 traceroute 测试样本 IP 范围，确保与所需操作员匹配。
• 步骤 5： 使用目标设置中定义的 IP 范围运行广告系列。

通过以下步骤，您可以准确定义和使用特定移动运营商的 IP 范围。

一如既往，定义 IP 范围有多种方法。以下是最常用的方法：

定义好 IP 范围后，只需在 HilltopAds 中创建一个广告系列，并在相应字段中输入范围即可。

太棒了！我们已经介绍了有关 ISP 和移动运营商追踪器数据精确度的所有内容，甚至还学习了如何通过 IP 范围定位来减少不同差异的不良影响。

下面是这项研究主要成果的简要概述：

对于需要精确定向的营销活动，IP 范围定向是一种可靠的解决方案。通过了解跟踪器差异和利用 IP 数据，您可以优化您的营销活动，从而获得卓越的绩效。

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