בדיקת אינקרמנטליות: הגדרה ואופן הפעולה

בדיקת אינקרמנטליות היא ניסוי מבוקר שאומד כמה מפעילות ההמרות המדווחת עבור ערוץ פרסום נגרם בפועל על ידי הפרסום, ולא מסתמך על ההמרות שפיקסל המעקב של הפלטפורמה מייחס למודעות שלו. אתה מחזיק קבוצה של משתמשים או אזורים גיאוגרפיים שלא רואים מודעות של ערוץ ספציפי, ואז משווה את התוצאה מול קבוצה שראתה אותן. בדיקה שתוכננה היטב קוראת את הפער בין הקבוצות כאומדן של האפקט האינקרמנטלי של הערוץ עבור אותו קהל, תקופה והגדרה, ומדווחת אותו עם אי-הוודאות שלו; התוצאות שנשארות בקבוצת הביקורת הן אלו שהתרחשו בלי המודעות.

מדוע המספרים המדווחים על ידי הפלטפורמה יכולים להיות שונים מתוצאות אינקרמנטליות#

פלטפורמות פרסום מייחסות המרות למודעות לפי כללים משלהן. אם מישהו כבר עמד לקנות דרך חיפוש אורגני או לחיצה על חיפוש מותגי, וגם ראה בדרך מודעת ריטרגטינג, מדידת המרות סטנדרטית עדיין יכולה לזקוף את הקרדיט למודעה הזו בתוך חלון ההתייחסות שלה. קרדיט רך יותר, שבו פלטפורמה סופרת המרה לאחר שמישהו רק ראה מודעה, מוסיף לפער; המכניזם הזה נקרא התייחסות לפי צפייה. ההמרות שפלטפורמה מדווחת עליהן אינן אפוא אותו דבר כמו ההמרות שהמודעות שלה גרמו להן. בדיקת אינקרמנטליות שואלת שאלה אחרת: אם הערוץ הזה לא היה מפרסם, האם ההמרה עדיין הייתה מתרחשת?

זו שאלה שונה מזו שפיקסל מעקב עונה עליה בעצמו, ולכן בדיקת אינקרמנטליות משמשת לצד לוחות הבקרה של הפלטפורמה, ולא במקומם.

איך צוותים מריצים את זה בפועל#

נמצאים בשימוש כמה עיצובים. בדיקה ברמה גיאוגרפית מקצה אזורים למצב ניסוי או ביקורת, למשל על ידי הרצת המודעות של ערוץ באזורים מסוימים ומניעתן באחרים, ומשווה תוצאות כמו מכירות או המרות בין האזורים; הניסויים הגיאוגרפיים של Google מקצים באקראי אזורים שאינם חופפים, בעוד GeoLift של Meta בונה קבוצת ביקורת סינתטית מאזורים שלא טופלו. בדיקה ברמת משתמש משתמשת בכלי מדידת עליית המרות של פלטפורמת פרסום: Conversion Lift של Meta מקצה באקראי אנשים לקבוצת ניסוי שרואה את המודעות ולקבוצת ביקורת שלא רואה אותן, ו-Google Ads Conversion Lift מציע מחקרים מבוססי משתמשים ומבוססי גיאוגרפיה, אם כי Google אומרת שהוא אינו זמין לכל החשבונות.

איך האפקט נאמד תלוי בעיצוב. בבדיקה אקראית ברמת משתמש, האומדן הוא ההפרש בתוצאות בין קבוצת הניסוי לקבוצת הביקורת, וניתן לדווח עליו כהמרות נוספות או כאחוז מעל קבוצת הביקורת. כדוגמה היפותטית, אם 10,000 משתמשי ניסוי מניבים 300 המרות ו-10,000 משתמשי ביקורת מניבים 250, האומדן לעלייה הוא 50 המרות, או 20% מעל קבוצת הביקורת, גם אם הפלטפורמה ייחסה את כל 300 ההמרות למודעות שלה. בדיקות גיאוגרפיות בדרך כלל אינן מסתמכות על חיסור פשוט זה: הן משוות אזורים שטופלו למה שמודל, כמו קבוצת ביקורת סינתטית שנבנתה מאזורים שלא טופלו, אומר שהם היו מניבים בלי המודעות. ערוץ עם ROAS גבוה לפי דיווח הפלטפורמה יכול להראות אפקט אינקרמנטלי קטן בהרבה בבדיקה; גודל הפער תלוי בערוץ, בקהל ובחלון המדידה.

למה משתמשים בה#

רוכשי מדיה משתמשים בבדיקות אינקרמנטליות כדי ליידע החלטות על הקצאת תקציב בין רשתות, לא רק כדי לבצע ביקורת על ערוץ אחד בבידוד. תוצאה מתארת את הקהל, התקופה ורמת ההוצאה שנבדקו.

ארכיוני מודעות ציבוריים אינם יכולים למדוד אינקרמנטליות. מודעה שנצפתה לאורך זמן רב אינה מראה שהיא גרמה להמרות נוספות, מפני שאריכות ימי מודעה מתעדת כמה זמן נראתה מודעה, לא הוצאה או תוצאות. מה שהארכיונים יכולים להציע הוא השערות: עמודי איסוף המודיעין על מודעות של OpenAdLibrary מציגים אילו קריאייטיבים ורשתות נצפו בשימוש של מפרסם, ולכמה זמן, מה שיכול לעזור לך להחליט מה לבדוק עם קבוצת הביקורת שלך לפני שאתה מקצה הוצאה פרסומית לבדיקה.

טעויות נפוצות#

קבוצת הביקורת צריכה להיות גדולה מספיק, ומוקצית באקראי או מותאמת בקפידה מספיק, כדי לזהות אות אמיתי ולא רק רעש. בדיקה קצרה בערוץ עם נפח נמוך עשויה שלא לכלול מספיק המרות כדי לזהות אפקט, והתיעוד של GeoLift של Meta מזהיר שהרצת בדיקה גיאוגרפית בלי ניתוח כוח סטטיסטי מראש מובילה לסיכוי גבוה שלא למצוא עלייה גם כשהיא קיימת. שיא עונתי או קידום אתר כולל אינו פוסל כשלעצמו בדיקה אקראית, מפני ששתי הקבוצות חוות אותו, אבל העלייה הנמדדת מתארת אז את התקופה ההיא ועשויה שלא להתקיים בשבועות רגילים. אירוע שמגיע רק לקבוצה אחת, כמו קידום אזורי בבדיקה גיאוגרפית, יכול להטות את התוצאה, לכן החזק שיווק אחר קבוע בין אזורי הניסוי והביקורת. הרץ את הבדיקה בתקופה מייצגת שמכסה לפחות מחזור רכישה אחד, הגדר את קבוצת הביקורת עם חישוב כוח סטטיסטי, ואל תפסיק מוקדם רק כי המספר הזמני נראה טוב, או רע.