تخصيص اللمسات المتعددة (MTA): التعريف والنماذج

تخصيص اللمسات المتعددة (MTA) هو نموذج قياس يقسم رصيد التحويل عبر كل نقطة اتصال تسويقية تفاعل معها العميل قبل الشراء، بدلاً من منح كل الرصيد لإعلان أو نقرة واحدة. إذا رأى متسوق إعلانًا أصليًا، ثم نقر لاحقًا على إعلان إعادة استهداف، ثم أتم التحويل بعد بحث بالعلامة التجارية، فإن MTA يخصص حصة جزئية من ذلك التحويل لكل من اللمسات الثلاث بدلاً من منحها كلها للنقرة الأخيرة.

نماذج MTA الشائعة#

تمنح النماذج الخطية كل نقطة اتصال رصيدًا متساويًا. تمنح نماذج التلاشي الزمني نقاط الاتصال الأقرب إلى وقت التحويل وزناً أكبر من النقاط السابقة. تمنح النماذج القائمة على الموضع (على شكل حرف U) اللمسة الأولى والأخيرة حصة أكبر، وتقسم الباقي عبر اللمسات الوسطى. تقدر النماذج القائمة على البيانات أو الخوارزمية، التي تُبنى غالبًا على قيم شابلي أو منهجية مماثلة من نظرية الألعاب، المساهمة الحدية لكل لمسة مباشرة من البيانات التاريخية بدلاً من تطبيق قاعدة ثابتة.

كيف يختلف عن نماذج اللمسة الواحدة#

البديل الأبسط هو إسناد الرصيد إلى نقطة الاتصال التي حدثت آخراً داخل نافذة التخصيص محددة، عبر بكسل التحويل في لحظة الشراء. هذا سهل الحساب ولكنه يقلل من قيمة القنوات في الجزء العلوي من قمع التحويل مثل أماكن الاكتشاف الأصلي بشكل منهجي، والتي تميل إلى تقديم المنتج بدلاً من إتمام البيع. يحاول MTA تصحيح ذلك عن طريق توزيع الرصيد عبر المسار بأكمله، مما يعني عادةً أن الإعلان الأصلي والإعلان العرضي في الجزء العلوي من القمع يبدوان أكثر قيمة تحت نموذج MTA مقارنة بنموذج اللمسة الأخيرة.

لماذا أصبح تنفيذه أكثر صعوبة#

يعتمد MTA على ربط نقاط اتصال مستخدم واحد معًا عبر الأجهزة والجلسات، الأمر الذي يتطلب معرفات مستمرة: ملفات تعريف الارتباط (الكوكيز)، أو معرفات إعلانات الهاتف المحمول، أو مطابقة مستخدم مسجل الدخول. جعلت قيود ملفات تعريف الارتباط في المتصفحات وحدود التتبع على مستوى المنصات هذا الربط أقل دقة مع مرور الوقت، لذلك تعتمد نماذج MTA بشكل متزايد على المطابقة النمذجية أو الاحتمالية لملء الفجوات بدلاً من تتبع النقرات الحتمي. هذا جزء من السبب وراء استثمار المزيد من المعلنين الآن في جمع البيانات من الدرجة الأولى، حيث أن سجل المستخدم الذي تمتلكه مباشرةً يبقى أفضل في مواجهة تغييرات تتبع المنصات من السجل الذي تستأجره.

مكانه إلى جانب أدوات القياس الأخرى#

يعمل MTA بشكل أفضل كأداة تشخيصية في منتصف قمع التحويل، تُظهر نقاط الاتصال التي تميل إلى الظهور معًا في مسار ناجح، بدلاً من كونه الحكم النهائي على قيمة القناة. يقوم فرق شراء الوسائط الجادة بالتحقق بشكل دوري مما إذا كانت القيمة الضمنية للقناة التي يقترحها النموذج تبقى صحيحة عند إجراء اختبار استبعاد تجريبي حقيقي، حيث يمكن لقناة يقول MTA إنها تساهم بثلث التحويلات أن تظهر تأثيرًا يقارب الصفر بمجرد إيقاف تشغيلها فعليًا لمجموعة اختبار.

يبدأ فهم القنوات التي تدفع الوعي في الجزء العلوي من القمع بمعرفة ما يتم تشغيله بالفعل. تُظهر أداة تجسس الإعلانات الأصلية من OpenAdLibrary أداة تجسس الإعلانات الأصلية المعلنين الذين ينشرون إعلانات أصلية بنشاط في مجال عملك، وهي مدخلات مفيدة قبل أن تقرر مقدار رصيد التخصيص الذي تستحقه قناة ما في نموذجك الخاص.

ملاحظات عملية حول الإعداد#

يتطلب تنفيذ MTA بشكل صحيح معرف تتبع متسق عبر كل شبكة حتى يمكن مطابقة نقاط الاتصال لنفس المستخدم فعليًا، بالإضافة إلى طول نافذة تخصيص يتم تطبيقه بشكل متسق عبر القنوات. ستجعل نوافذ التخصيص غير المتطابقة بين المنصات، مثل نافذة 7 أيام في لوحة تحكم واحدة و30 يومًا في أخرى، أي مقارنة MTA عبر القنوات غير صالحة حتى قبل تشغيل النموذج. من المجدي تنظيم بيانات إنفاقك الإعلاني وبيانات التحويل الأساسية وتنظيفها قبل الاستثمار في نموذج أكثر تطورًا قائم على البيانات فوقها.