ऑडियंस सेगमेंट

ऑडियंस सेगमेंट लोगों का एक समूह है जो साझा विशेषताओं या व्यवहार, जनसांख्यिकी, रुचियों, पिछली खरीदारी, साइट गतिविधि से परिभाषित होता है, जिसे एक विज्ञापनदाता या विज्ञापन नेटवर्क एक इकाई के रूप में टारगेट करता है, बजाय सभी को एक ही विज्ञापन दिखाने के। सेगमेंट कच्चे डेटा को ऐसी चीज़ में बदल देते हैं जिस पर एक बिडिंग सिस्टम वास्तव में कार्रवाई कर सकता है।

एक सेगमेंट क्या बनाता है#

सेगमेंट विभिन्न स्रोतों के मिश्रण से बनाए जाते हैं: फर्स्ट-पार्टी डेटा जो सीधे आपकी साइट या ऐप से एकत्र किया गया है, तृतीय-पक्ष डेटा जो ब्रोकर या प्लेटफ़ॉर्म से लाइसेंस पर प्राप्त किया गया है, और अनुमानित संकेत जैसे कि कोई व्यक्ति कौन सी सामग्री पढ़ता है या जियो टारगेटिंग क्षेत्र जहाँ से वह ब्राउज़ कर रहा है। एक डेटा मैनेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म आमतौर पर वह बुनियादी ढाँचा है जो इन सभी को ग्रहण करता है और उन्हें ऐसे सेगमेंट में पैकेज करता है जिन्हें एक विज्ञापनदाता खरीद इंटरफ़ेस में चुन सकता है।

सामान्य सेगमेंट प्रकारों में जनसांख्यिकीय (आयु, लिंग, आय वर्ग), व्यवहार-आधारित (हाल की खरीदारी करने वाले, कार्ट छोड़ने वाले, बार-बार आने वाले विज़िटर), रुचि-आधारित (जो लोग लगातार फिटनेस या व्यक्तिगत-वित्त सामग्री के साथ जुड़ते हैं), और लुकअलाइक (जो लोग मौजूदा ग्राहक सूची से मिलते-जुलते हैं, जो एक डिमांड-साइड प्लेटफ़ॉर्म या नेटवर्क की अपनी मॉडलिंग द्वारा बनाए गए हैं) शामिल हैं।

विशेष रूप से नेटिव विज्ञापन में सेगमेंट#

नेटिव नेटवर्क बड़े वॉल्ड गार्डन की तुलना में हल्के-वजन के सेगमेंट बनाने की प्रवृत्ति रखते हैं, क्योंकि उनके पास सर्च या सोशल प्लेटफ़ॉर्म जैसा फर्स्ट-पार्टी लॉगिन ग्राफ नहीं होता है। बहुत सारी नेटिव टारगेटिंग प्रकाशक श्रेणी और संदर्भगत टारगेटिंग के स्तर पर काम करती है, जो प्रभावी रूप से एक प्रॉक्सी सेगमेंट है जो इस आधार पर बनता है कि विज्ञापन कहाँ चलता है, न कि इस आधार पर कि उसे वास्तव में कौन देखता है। विज्ञापनदाता एक बार जब कोई उनकी साइट पर आ जाता है तो पिक्सेल के माध्यम से अपने स्वयं के रीटारगेटिंग सेगमेंट को इसके ऊपर जोड़ते हैं।

यह वर्टिकल चयन के लिए भी मायने रखता है। यदि आप एक नए वर्टिकल (एफिलिएट मार्केटिंग) का परीक्षण कर रहे हैं, तो किसी नेटवर्क द्वारा उस निच के लिए पेश किए गए, या न पेश किए गए, सेगमेंट विकल्प यह निर्धारित करते हैं कि आप अपना खुद का फर्स्ट-पार्टी रीटारगेटिंग पूल बनाने से पहले कितनी कसकर टारगेट कर सकते हैं।

प्रतिस्पर्धी की गतिविधि से सेगमेंट पढ़ना#

आप वे सटीक सेगमेंट परिभाषाएँ नहीं देखेंगे जो एक प्रतिस्पर्धी उपयोग करता है, वह डेटा उनके विज्ञापन खाते के अंदर रहता है। आप जो देख सकते हैं वह परिणाम है: कौन सी प्रकाशक श्रेणियों और जियो पर कोई ऑफ़र लगातार चलता रहता है, जो आपको बहुत कुछ बताता है कि वे किस सेगमेंट पर पहुँचे हैं, भले ही कच्ची टारगेटिंग सेटिंग्स न हों। किसी प्रतिस्पर्धी के कैप्चर किए गए क्रिएटिव के इतिहास से उस पैटर्न को विज्ञापन इंटेलिजेंस दृश्य के माध्यम से खींचना, एक खाली स्लेट से सेगमेंट परीक्षण शुरू करने की तुलना में एक तेज़ शॉर्टकट है।

सेगमेंट समय के साथ खराब भी होते हैं। एक ऑडियंस जिसने छह महीने पहले किसी ऑफ़र पर अच्छा कन्वर्ज़न दिया था, उसे अक्सर ताज़ा करने की आवश्यकता होती है क्योंकि क्रिएटिव फटीग हो जाती है और वही लोग पहले ही कई बार विज्ञापन देख चुके होते हैं। यह देखना कि कोई प्रतिस्पर्धी एक ही प्रकाशक क्लस्टर पर क्रिएटिव घुमाता रहता है, बनाम उसे छोड़ देता है, इस बात का एक अच्छा प्रॉक्सी है कि क्या उनका सेगमेंट अभी भी प्रदर्शन कर रहा है।

ओवरलैप पर एक व्यावहारिक नोट#

सेगमेंट अक्सर मीडिया बायर की अपेक्षा से अधिक ओवरलैप करते हैं। एक "हाल के मॉर्टगेज रेट खोजने वाले" सेगमेंट और एक "50 से अधिक उम्र के घर मालिक" सेगमेंट में लोगों का एक बड़ा हिस्सा साझा होगा, और यह एक कारण है कि एक साथ कई समान सेगमेंट चलाना अक्सर वास्तव में नए संभावित ग्राहकों तक पहुँचने के बजाय आपका अपना बजट स्वयं के खिलाफ विभाजित कर देता है। कई सेगमेंट विकल्पों में खर्च बढ़ाने से पहले उस तरह के ओवरलैप की जाँच करना आमतौर पर पहले से ही लगभग समान दिखने वाले तीन वेरिएंट के ऊपर चौथा या पाँचवाँ वेरिएंट जोड़ने से अधिक फायदेमंद होता है।