एड स्पेंड अनुमान कितने सटीक होते हैं? स्पाई टूल्स क्या गलत करते हैं

किसी भी प्रतिस्पर्धी खुफिया टूल से मिलने वाले एड स्पेंड अनुमान मॉडल-आधारित संख्याएं हैं, प्रत्यक्ष रूप से देखे गए तथ्य नहीं, और यह कितने सटीक हैं इसका ईमानदार जवाब है: दिशात्मक रूप से उपयोगी, डॉलर स्तर पर विश्वसनीय नहीं। कोई भी बाहरी टूल विज्ञापनदाता का वास्तविक इनवॉइस या बिड डेटा नहीं देखता। यह जो देखता है वह है क्रिएटिव वॉल्यूम, प्लेसमेंट पैटर्न और अनुमानित इंप्रेशन काउंट, फिर उन्हें CPM या CPC के बारे में धारणाओं से गुजारकर एक डॉलर आंकड़ा तैयार करता है जो सटीक दिखता है लेकिन कई स्तरों तक अनुमानों पर आधारित होता है।

खर्च के अनुमान वास्तव में कैसे बनाए जाते हैं#

एक विशिष्ट स्पाई टूल का खर्च अनुमान इस तरह की श्रृंखला का पालन करता है: गिनें कि एक विज्ञापनदाता के क्रिएटिव को कितने प्लेसमेंट या इंप्रेशन मिले प्रतीत होते हैं, उस नेटवर्क और वर्टिकल के लिए एक मान लिए गए औसत CPM या CPC से गुणा करें, फिर परिणाम को "अनुमानित मासिक खर्च" के रूप में प्रस्तुत करें। इस श्रृंखला के हर चरण में त्रुटि आती है:

1. इंप्रेशन गिनती स्वयं एक अनुमान है। अधिकांश टूल्स के पास एड सर्वर से सीधा इंप्रेशन डेटा नहीं होता, वे क्रॉलिंग के दौरान एक क्रिएटिव को कितनी बार और कितने व्यापक रूप से देखा गया था, इससे वॉल्यूम का अनुमान लगाते हैं, जो एक सैंपल है, जनगणना नहीं।
2. CPM/CPC धारणाएं औसत होती हैं जो सभी पर लागू होती हैं। वास्तविक नीलामी मूल्य निर्धारण विज्ञापनदाता की प्रतिष्ठा, टारगेटिंग सटीकता, जियो, डिवाइस और वर्ष के समय के आधार पर बहुत भिन्न होता है। एक पूरे वर्टिकल में लागू की गई एकल मिश्रित दर लगभग हर व्यक्तिगत विज्ञापनदाता के लिए गलत होगी, कभी-कभी बड़े अंतर से।
3. नेटवर्क और फॉर्मेट को हमेशा साफ-साफ अलग नहीं किया जाता। डेस्कटॉप और मोबाइल इन्वेंटरी, इन-फीड बनाम विजेट प्लेसमेंट, और टियर-1 बनाम टियर-3 जियो मूल्य निर्धारण की वास्तविक दुनिया की दरें अलग-अलग होती हैं, लेकिन बहुत से प्रकाशित अनुमान इन्हें एक संख्या में मिला देते हैं।

इन तीनों सन्निकटनों को एक के ऊपर एक रख दें और परिणामस्वरूप "खर्च अनुमान" किसी भी विशिष्ट विज्ञापनदाता के लिए आसानी से किसी भी दिशा में बड़े गुणक से गलत हो सकता है, भले ही यह काफी बड़े सैंपल में औसतन लगभग सही हो।

यह एक ऐसी खामी क्यों नहीं है जिसे इंजीनियरिंग से दूर किया जा सके#

यह ऐसा मामला नहीं है कि एक विक्रेता इसे खराब तरीके से कर रहा है और दूसरा इसे अच्छी तरह से कर रहा है। यह संरचनात्मक है: विज्ञापनदाता और नेटवर्क के बाहर किसी के पास वास्तविक बिड और डिलीवरी डेटा नहीं है। यहां तक कि नेटवर्क को भी केवल यह पता होता है कि उसने उस विशिष्ट विज्ञापनदाता से क्या चार्ज किया, न कि एक स्पाई टूल की मिश्रित धारणा क्या होनी चाहिए थी। कोई भी टूल जो प्रति-विज्ञापनदाता सटीक डॉलर आंकड़ों का दावा करता है, वह अंतर्निहित डेटा द्वारा समर्थित आत्मविश्वास से अधिक के साथ एक मॉडल का आउटपुट प्रस्तुत कर रहा है।

खर्च के अनुमान वास्तव में किस लिए उपयोगी हैं#

अशुद्धि के बावजूद, मॉडल-आधारित खर्च संख्याएं बेकार नहीं हैं, सही तरीके से उपयोग किए जाने पर वे अलग, अधिक ईमानदार सवालों के जवाब देती हैं:

• सापेक्ष तुलना। क्या विज्ञापनदाता A एक ही वर्टिकल और नेटवर्क में विज्ञापनदाता B से लगभग अधिक खर्च कर रहा है? एक साझा मॉडलिंग त्रुटि आमतौर पर दोनों पर समान रूप से लागू होती है, इसलिए उनके बीच की रैंकिंग अक्सर किसी भी पूर्ण संख्या से अधिक विश्वसनीय होती है।
• ट्रेंड दिशा। क्या एक विज्ञापनदाता का अनुमानित खर्च महीने दर महीने बढ़ रहा है या घट रहा है? दिशात्मक गति मॉडलिंग त्रुटि से बेहतर तरीके से बच जाती है, जबकि पूर्ण आंकड़ा नहीं बच पाता।
• मोटा आकार। पांच-अंकों के टेस्ट बजट को सात-अंकों के निरंतर अभियान से अलग करना आमतौर पर एक शोर-भरे मॉडल के साथ भी संभव है; $40,000 को $55,000 से विश्वसनीय रूप से अलग करना संभव नहीं है।

खर्च के अनुमान से अधिक विश्वसनीय संकेत#

यदि आका वास्तविक लक्ष्य यह समझना है कि एक प्रतियोगी किसी ऑफर में कितनी गंभीरता से निवेश कर रहा है, तो कई देखे गए संकेत एक व्युत्पन्न डॉलर आंकड़े की तुलना में कम मॉडलिंग त्रुटि लेकर चलते हैं:

ये आपको डॉलर का आंकड़ा नहीं देंगे, लेकिन वे आपको स्केल और प्रतिबद्धता के बारे में एक मॉडल-आधारित खर्च संख्या की तुलना में अधिक ईमानदार जानकारी देंगे जो सटीक के रूप में प्रस्तुत की गई है।

यदि कोई टूल खर्च का अनुमान प्रदान करता है तो उसका जिम्मेदारी से उपयोग कैसे करें#

यदि आप कहीं भी प्रकाशित खर्च अनुमान देख रहे हैं, तो उसके साथ वैसा ही व्यवहार करें जैसा आप एक मोटे फर्मी अनुमान के साथ करेंगे: चीजों को क्रमबद्ध करने के लिए उपयोगी, क्लाइंट या बॉस को रिपोर्ट में तथ्य के रूप में उद्धृत करने के लिए असुरक्षित। कुछ व्यावहारिक नियम:

• कभी भी एकल-विज्ञापनदाता खर्च अनुमान को बाहरी रिपोर्टिंग में एक कठिन संख्या के रूप में प्रस्तुत न करें; अधिक से अधिक इसे एक दिशात्मक रेंज के रूप में फ्रेम करें।
• अनुमानों को अधिक वजन दें जब अंतर्निहित सैंपल (क्रिएटिव काउंट, अवलोकन अवधि) बड़ा हो; एक क्रिएटिव पर एक सप्ताह के डेटा से प्राप्त खर्च आंकड़े में लगातार महीनों के अवलोकन से बने आंकड़े की तुलना में बहुत अधिक त्रुटि होती है।
• निष्कर्ष निकालने से पहले सीधे देखे गए संकेतों (दीर्घायु, क्रिएटिव काउंट, जियो स्प्रेड) के साथ क्रॉस-चेक करें, और यदि सीधे देखे गए संकेत और खर्च अनुमान असहमत हैं, तो सीधे देखे गए संकेतों पर भरोसा करें।

त्रुटि कैसे बढ़ती है इसका एक काम किया हुआ उदाहरण#

मान लीजिए कि एक टूल एक महीने में लगभग 200 अलग-अलग प्रकाशक प्लेसमेंट पर एक विज्ञापनदाता के क्रिएटिव को दिखाई देता हुआ देखता है और वर्टिकल के लिए एक मिश्रित नेटिव CPM मान लेता है। प्लेसमेंट को प्रति प्लेसमेंट मान लिए गए इंप्रेशन काउंट से गुणा करें, फिर मान लिए गए CPM से गुणा करें, और आपको एक डॉलर आंकड़ा मिलता है। अब किसी एक इनपुट को बदलें: इस विशिष्ट विज्ञापनदाता द्वारा भुगतान किया जा रहा वास्तविक CPM उनकी टारगेटिंग सटीकता और क्रिएटिव क्वालिटी स्कोर के आधार पर मिश्रित औसत से दोगुना या आधा हो सकता है, प्रति प्लेसमेंट वास्तविक इंप्रेशन जियो और डिवाइस मिक्स के आधार पर भिन्न हो सकते हैं जिसे मॉडल नहीं देखता, और देखा गया प्लेसमेंट काउंट स्वयं क्रॉलिंग से एक सैंपल है, परोसे गए हर इंप्रेशन की पूरी जनगणना नहीं है। उन तीनों इनपुट में से प्रत्येक स्वतंत्र रूप से एक सार्थक मार्जिन से गलत हो सकता है, और क्योंकि अंतिम अनुमान उन्हें एक साथ गुणा करता है, त्रुटियां औसत होने के बजाय चक्रवृद्धि हो जाती हैं। यही यांत्रिक कारण है कि एक एकल विज्ञापनदाता का अनुमानित खर्च डैशबोर्ड पर आत्मविश्वास से सटीक दिख सकता है जबकि वास्तव में अंदर से अविश्वसनीय होता है।

OpenAdLibrary नकली खर्च आंकड़े क्यों प्रकाशित नहीं करता#

किसी भी मॉडल-आधारित डॉलर अनुमान के नीचे कितना अनुमान बैठा है, यह देखते हुए, हम जानबूझकर एक विज्ञापनदाता के प्रोफाइल पर डालने के लिए एक सटीक खर्च संख्या नहीं बनाते हैं। हम जो ट्रैक और सामने लाते हैं वह है वास्तव में देखने योग्य: क्रिएटिव काउंट, रन अवधि, नेटवर्क उपस्थिति, जियो और डिवाइस स्प्रेड, सभी एक मूल्य निर्धारण धारणा से अनुमानित होने के बजाय नेटवर्क्स में निरंतर कैप्चर से खींचे गए। यदि आका वर्कफ़्लो इस बात पर निर्भर करता है कि एक प्रतियोगी किसी ऑफर में कितनी गंभीरता से निवेश कर रहा है, तो वे सीधे देखे गए संकेत, जिन पर कैसे अनुमान लगाएं प्रतियोगी नेटिव एड स्पेंड में अधिक गहराई से चर्चा की गई है, किसी भी एकल डॉलर आंकड़े की तुलना में देखने के लिए अधिक ईमानदार जगह हैं जो कोई टूल आपको देता है। हमारे एड इंटेलिजेंस टूलिंग उसी देखे गए-डेटा-पहले दृष्टिकोण के आसपास बनाया गया है न कि मॉडल-आधारित अनुमानों को तथ्यों के रूप में प्रस्तुत करने के लिए।

किसी भी टूल से पूछने लायक सवाल जो खर्च आंकड़े प्रकाशित करता है#

यदि आप किसी विक्रेता के खर्च अनुमानों का मूल्यांकन उन पर भरोसा करने से पहले कर रहे हैं, तो कुछ सीधे सवाल बहुत सारे मार्केटिंग भाषा को काट देते हैं: अंतर्निहित डेटा स्रोत क्या है, क्रॉल की गई टिप्पणी या लाइसेंस प्राप्त डेटा फीड? CPM या CPC धारणा कैसे प्राप्त की जाती है, और क्या यह नेटवर्क, जियो और वर्टिकल के अनुसार भिन्न होती है, या यह एक मिश्रित दर है जो हर जगह लागू होती है? किसी एकल विज्ञापनदाता के आंकड़े के पीछे अवलोकन विंडो कितनी बड़ी है, एक सप्ताह की क्रॉलिंग महीनों के निरंतर ट्रैकिंग की तुलना में बहुत अधिक शोर-भरा अनुमान पैदा करती है। एक विक्रेता जो इन सवालों का स्पष्ट जवाब दे सकता है, वह आपके साथ उस विक्रेता की तुलना में अधिक ईमानदार हो रहा है जो केवल एक साफ-सुथरा दिखने वाला डॉलर आंकड़ा प्रस्तुत करता है जिसके साथ कोई मेथडोलॉजी नहीं जुड़ी होती।

निचली रेखा#

किसी भी प्रतिस्पर्धी टूल से एड स्पेंड अनुमान, हमारा भी शामिल है अगर हम उन्हें प्रकाशित करते, वास्तविक लेनदेन से कई स्तर दूर धारणाओं पर बने होते हैं। वे विज्ञापनदाताओं की तुलना करने या ट्रेंड शिफ्ट को देखने के लिए दिशात्मक रूप से उपयोगी हो सकते हैं, लेकिन एक विशिष्ट डॉलर आंकड़े को व्यक्तिगत-विज्ञापनदाता स्तर पर सटीक मानना एक गलती है, भले ही इसे किसी भी विक्रेता ने तैयार किया हो। अधिक विश्वसनीय रास्ता सीधे देखे गए संकेतों, क्रिएटिव वॉल्यूम, दीर्घायु, नेटवर्क स्प्रेड पर नजर रखना है, और उनसे तर्क करना है, न कि एक मॉडल-आधारित संख्या पर भरोसा करना जो वास्तव में है उससे अधिक सटीक दिखती है।