इंक्रीमेंटैलिटी टेस्टिंग: परिभाषा और यह कैसे काम करती है

इंक्रीमेंटैलिटी टेस्टिंग एक नियंत्रित प्रयोग है जो अनुमान लगाती है कि एक एड चैनल के लिए रिपोर्ट की गई कन्वर्ज़न गतिविधि का कितना हिस्सा विज्ञापन ने वास्तव में कारण बना, बजाय इसके कि प्लेटफ़ॉर्म की ट्रैकिंग जो कन्वर्ज़न अपने विज्ञापनों को श्रेय देती है, उन पर निर्भर रहा जाए। आप उपयोगकर्ताओं या भूगोलों के एक समूह को एक विशिष्ट चैनल के विज्ञापन देखने से रोकते हैं, फिर उनके परिणाम की तुलना उस समूह से करते हैं जिसने उन्हें देखा। एक अच्छी तरह डिज़ाइन किया गया टेस्ट दोनों समूहों के बीच के अंतर को उस दर्शक वर्ग, अवधि और सेटअप के लिए चैनल के इंक्रीमेंटल प्रभाव के अनुमान के रूप में पढ़ता है, और उसकी अनिश्चितता के साथ रिपोर्ट करता है; होल्डआउट समूह में जो परिणाम रहते हैं, वे वही हैं जो विज्ञापनों के बिना हुए।

प्लेटफ़ॉर्म-रिपोर्टेड नंबर इंक्रीमेंटल परिणामों से क्यों अलग हो सकते हैं#

एड प्लेटफ़ॉर्म अपने खुद के नियमों का उपयोग करके विज्ञापनों को कन्वर्ज़न का श्रेय देते हैं। यदि कोई पहले से ही ऑर्गेनिक सर्च या ब्रांडेड सर्च क्लिक के माध्यम से खरीदारी करने वाला था, और रास्ते में एक रीटार्गेटिंग विज्ञापन भी देखा हो, तो मानक कन्वर्ज़न ट्रैकिंग अभी भी उस विज्ञापन को अपनी एट्रिब्यूशन विंडो के अंदर क्रेडिट दे सकती है। नरम क्रेडिट, जहां एक प्लेटफ़ॉर्म किसी व्यक्ति द्वारा केवल एक विज्ञापन देखने के बाद एक कन्वर्ज़न गिनता है, इस अंतर को और बढ़ाता है; उस मैकेनिज्म को व्यू-थ्रू एट्रिब्यूशन कहा जाता है। इसलिए प्लेटफ़ॉर्म जो कन्वर्ज़न रिपोर्ट करता है, वे उन कन्वर्ज़न के समान नहीं हैं जो उसके विज्ञापनों ने कारण बने। इंक्रीमेंटैलिटी टेस्टिंग एक अलग सवाल पूछती है: यदि इस चैनल ने विज्ञापन न दिया होता, तो क्या कन्वर्ज़न फिर भी होता?

यह उस सवाल से अलग है जिसका जवाब एक ट्रैकिंग पिक्सेल अपने आप देता है, इसलिए इंक्रीमेंटैलिटी टेस्टिंग का उपयोग प्लेटफ़ॉर्म डैशबोर्ड के साथ-साथ किया जाता है, उनके बजाय नहीं।

टीमें व्यवहार में इसे कैसे चलाती हैं#

कई डिज़ाइन उपयोग किए जाते हैं। एक जियो-लेवल टेस्ट क्षेत्रों को टेस्ट या होल्डआउट शर्त के लिए असाइन करता है, उदाहरण के लिए कुछ क्षेत्रों में एक चैनल के विज्ञापन चलाकर और दूसरों में उन्हें रोककर, और क्षेत्रों के बीच बिक्री या कन्वर्ज़न जैसे परिणामों की तुलना करता है; Google के जियो एक्सपेरिमेंट बिना ओवरलैप वाले क्षेत्रों को यादृच्छिक रूप से असाइन करते हैं, जबकि Meta का GeoLift बिना ट्रीट किए गए क्षेत्रों से एक सिंथेटिक कंट्रोल बनाता है। एक यूज़र-लेवल टेस्ट एड प्लेटफ़ॉर्म की कन्वर्ज़न-लिफ्ट टूलिंग का उपयोग करता है: Meta का Conversion Lift लोगों को यादृच्छिक रूप से एक टेस्ट समूह में असाइन करता है जो विज्ञापन देखता है और एक कंट्रोल समूह में जो नहीं देखता, और Google Ads Conversion Lift यूज़र-आधारित और भूगोल-आधारित स्टडी प्रदान करता है, हालांकि Google कहता है कि यह सभी अकाउंट्स के लिए उपलब्ध नहीं है।

प्रभाव का अनुमान कैसे लगाया जाता है यह डिज़ाइन पर निर्भर करता है। एक यादृच्छिक यूज़र-लेवल टेस्ट में, अनुमान टेस्ट समूह और होल्डआउट समूह के परिणामों के बीच का अंतर होता है, जिसे अतिरिक्त कन्वर्ज़न के रूप में या होल्डआउट पर प्रतिशत के रूप में रिपोर्ट किया जा सकता है। एक काल्पनिक उदाहरण के तौर पर, यदि 10,000 टेस्ट उपयोगकर्ता 300 कन्वर्ज़न पैदा करते हैं और 10,000 होल्डआउट उपयोगकर्ता 250, तो अनुमानित लिफ्ट 50 कन्वर्ज़न है, या होल्डआउट पर 20%, भले ही प्लेटफ़ॉर्म ने सभी 300 कन्वर्ज़न अपने विज्ञापनों को श्रेय दिए हों। जियो टेस्ट आमतौर पर उस साधारण घटाव पर निर्भर नहीं करते: वे ट्रीट किए गए क्षेत्रों की तुलना उससे करते हैं जो एक मॉडल, जैसे बिना ट्रीट किए गए क्षेत्रों से बना सिंथेटिक कंट्रोल, कहता है कि विज्ञापनों के बिना उन्होंने पैदा किया होता। मजबूत प्लेटफ़ॉर्म-रिपोर्टेड ROAS वाला एक चैनल टेस्ट में बहुत छोटा इंक्रीमेंटल प्रभाव दिखा सकता है; अंतर कितना बड़ा है यह चैनल, दर्शक और माप विंडो पर निर्भर करता है।

इसका उपयोग किस लिए किया जाता है#

मीडिया खरीदार नेटवर्क्स में बजट आवंटन को सूचित करने के लिए इंक्रीमेंटैलिटी टेस्ट का उपयोग करते हैं, न कि केवल एक चैनल का अकेले में ऑडिट करने के लिए। एक परिणाम उस दर्शक वर्ग, अवधि और खर्च स्तर का वर्णन करता है जिनका टेस्ट किया गया था।

सार्वजनिक एड आर्काइव इंक्रीमेंटैलिटी को माप नहीं सकते। लंबे समय तक देखा गया विज्ञापन यह नहीं दिखाता कि उसने अतिरिक्त कन्वर्ज़न पैदा किए, क्योंकि एड लॉन्गेविटी यह रिकॉर्ड करती है कि एक विज्ञापन कितने समय तक देखा गया, न कि खर्च या परिणाम। आर्काइव जो दे सकते हैं वह परिकल्पनाएं हैं: OpenAdLibrary के एड इंटेलिजेंस पेज दिखाते हैं कि किसी विज्ञापनदाता को कौन से क्रिएटिव और नेटवर्क्स उपयोग करते हुए देखा गया है, और कितने समय तक, जो आपको यह तय करने में मदद कर सकता है कि अपने होल्डआउट के साथ क्या टेस्ट करना है, इससे पहले कि आप टेस्ट एड स्पेंड प्रतिबद्ध करें।

सामान्य गलतियाँ#

होल्डआउट समूह को वास्तविक संकेत का पता लगाने के लिए, न कि केवल शोर का, पर्याप्त बड़ा होना चाहिए, और यादृच्छिक रूप से असाइन किया गया हो या पर्याप्त सावधानी से मिलान किया गया हो। कम वॉल्यूम वाले चैनल पर एक छोटे टेस्ट में प्रभाव का पता लगाने के लिए पर्याप्त कन्वर्ज़न नहीं हो सकते, और Meta के GeoLift दस्तावेज़ चेतावनी देते हैं कि पहले से पावर एनालिसिस के बिना जियो टेस्ट चलाने से लिफ्ट मौजूद होने पर भी उसे न खोज पाने की उच्च संभावना रहती है। एक मौसमी स्पाइक या साइट-वाइड प्रमोशन अपने आप में एक यादृच्छिक टेस्ट को अमान्य नहीं करता, क्योंकि दोनों समूह उसे अनुभव करते हैं, लेकिन तब मापी गई लिफ्ट उसी अवधि का वर्णन करती है और सामान्य सप्ताहों में लागू नहीं हो सकती। कोई ऐसा आयोजन जो केवल एक समूह तक पहुंचता है, जैसे जियो टेस्ट में एक क्षेत्रीय प्रमोशन, परिणाम को पक्षपाती बना सकता है, इसलिए टेस्ट और कंट्रोल क्षेत्रों में अन्य मार्केटिंग स्थिर रखें। टेस्ट को एक प्रतिनिधि अवधि के दौरान चलाएं जो कम से कम एक परचेज़ साइकल को कवर करती हो, होल्डआउट को एक पावर कैलकुलेशन के साथ साइज़ करें, और जल्दी न रोकें सिर्फ इसलिए कि अंतरिम नंबर अच्छा या बुरा दिखता है।