नेटिव ऐड्स लर्निंग फेज़: बजट और धैर्य

नेटिव ऐड्स लर्निंग फेज़ वह समयावधि है, आमतौर पर एक नए अभियान या मूल रूप से संपादित अभियान के पहले कई दिनों से दो सप्ताह तक, जब नेटवर्क का डिलीवरी एल्गोरिदम विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए अभी भी पर्याप्त क्लिक और रूपांतरण डेटा एकत्र कर रहा होता है। इस दौरान डिलीवरी अक्सर असमान होती है, CPC बाद की तुलना में अधिक उतार-चढ़ाव करते हैं, और अभियान को रोकने या भारी संपादन करने का प्रलोभन सबसे मजबूत होता है, जो ठीक वह समय भी होता है जब ऐसा करने से घड़ी रीसेट हो जाती है।

लर्निंग फेज़ वास्तव में क्या है#

हर नेटिव नेटवर्क की नीलामी यह तय करने के लिए एक अनुमानित CTR (और, जहां रूपांतरण ट्रैकिंग जुड़ी हुई है, एक अनुमानित रूपांतरण दर) पर निर्भर करती है कि आपकी बिड का कितना हिस्सा वास्तव में डिलीवरी में तब्दील होता है। एक बिल्कुल नए क्रिएटिव या अभियान का कोई इतिहास नहीं होता, इसलिए एल्गोरिदम को खोजबीन करनी पड़ती है: आपका विज्ञापन अंततः होने वाले की तुलना में दर्शकों के एक व्यापक, कम परिष्कृत हिस्से को दिखाना, आंशिक रूप से सिग्नल एकत्र करने के लिए और आंशिक रूप से इसलिए क्योंकि उसे अभी तक वास्तव में पता नहीं होता कि कौन से सेगमेंट प्रतिक्रिया देंगे।

यह किसी भी नीलामी-आधारित विज्ञापन प्रणाली, नेटिव सहित, में एक्सप्लोरेशन फेज़ के समान अंतर्निहित मैकेनिज्म है। यह किसी एक नेटवर्क के लिए अद्वितीय नहीं है। Taboola, Outbrain और MGID सभी इसका कुछ न कुछ संस्करण चलाते हैं, हालांकि सटीक अवधि और वॉल्यूम सीमाएं किसी के द्वारा भी विस्तार से प्रकाशित नहीं की जातीं।

लर्निंग फेज़ के बारे में यह सोचना मददगार है कि एल्गोरिदम आपके लक्षित दर्शकों पर एक लाइव प्रयोग चला रहा है, उन सेगमेंट्स में ट्रैफिक बांट रहा है जिनका अभी तक उसने स्कोर नहीं किया है, देख रहा है कि कौन से सेगमेंट प्रतिक्रिया देते हैं, और धीरे-धीरे डिलीवरी को उनकी ओर पुनः आवंटित कर रहा है जो प्रतिक्रिया देते हैं। इस प्रक्रिया के शुरुआत में, आपके बजट का कुछ हिस्सा प्रभावी रूप से उन सेगमेंट्स पर खर्च हो रहा है जिन्हें एल्गोरिदम एक बार पर्याप्त डेटा मिलने पर छोड़ देगा। यह खर्च गलती होने के अर्थ में बर्बाद नहीं है; यह खोजबीन की स्वयं की लागत है। इसे शुरू से समझने वाले खरीदार पहले कुछ दिनों के खराब प्रदर्शन से उतने घबराते नहीं हैं जितने वे खरीदार जो अभियान से पहली इंप्रेशन से ही अपने अंतिम स्थिर स्थिति में प्रदर्शन की उम्मीद करते हैं।

वास्तव में कितना बजट और समय लगता है#

एक अभियान को लर्निंग से बाहर आने से पहले कितने क्लिक या रूपांतरणों की आवश्यकता है, इसके लिए कोई एक आधिकारिक संख्या नहीं है, और आप ऑनलाइन जो भी विशिष्ट आंकड़ा देखते हैं वह एक अनुमान है जो तथ्य के रूप में प्रस्तुत किया गया है। नीलामी मैकेनिक्स में लगातार सच यह है कि एल्गोरिदम को एक सेगमेंट में सांख्यिकीय आत्मविश्वास बनाने के लिए पर्याप्त इवेंट्स, कम से कम क्लिक, आदर्श रूप से रूपांतरणों की आवश्यकता होती है। $20 प्रतिदिन खर्च करने वाला अभियान उस सिग्नल को जमा करने में $200 प्रतिदिन खर्च करने वाले की तुलना में सार्थक रूप से अधिक समय लेगा, केवल इसलिए क्योंकि वह प्रति घंटे कम इवेंट्स उत्पन्न कर रहा है।

व्यावहारिक बजट नियम: कठोर निष्कर्ष निकालने से पहले, कम से कम कुछ दर्जन रूपांतरणों, या कई सौ क्लिकों (यदि आपके पास अभी तक रूपांतरण ट्रैकिंग लाइव नहीं है) के माध्यम से खर्च करने की उम्मीद करके शुरुआत करें। यदि आपकी यूनिट इकोनॉमिक्स सार्थक दर्द के बिना इतना खर्च सहन नहीं कर सकती, तो अभियान लर्निंग फेज़ के लिए लॉन्च होने से पहले ही अंडरफंडेड है, और इसे ठीक करने का तरीका अंडरफंडेड टेस्टों की एक विस्तृत फैलाव के बजाय कम संख्या में अच्छी तरह से वित्तपोषित टेस्ट हैं।

यहीं पर बहुत से नए नेटिव खरीदार अपनी पहली वास्तविक गलती करते हैं: "बाजार का परीक्षण" करने के लिए एक मामूली कुल बजट को पांच या छह अभियानों में फैलाना, बजाय इसके कि वास्तव में प्रत्येक को लर्निंग पार करने देने के लिए एक या दो अभियानों में पर्याप्त प्रतिबद्धता दिखाई जाए। पांच अंडरफंडेड अभियानों में से प्रत्येक वास्तविक निष्कर्ष निकालने के लिए बहुत कम डेटा एकत्र करता है, और आपके पास एक या दो के बजाय पांच अनिर्णायक परिणाम हो जाते हैं जिन पर आप वास्तव में कार्रवाई कर सकते हैं। वास्तविक रूपांतरण वॉल्यूम तक पहुंचने के लिए वित्तपोषित एक अकेला अभियान, उन कई अभियानों को हरा देता है जो कभी भी अनुमान से आगे नहीं बढ़ पाते।

लर्निंग के दौरान क्या न करें#

• क्रिएटिव, बिड और टारगेटिंग सभी को एक ही सत्र में संपादित न करें। महत्वपूर्णता का प्रत्येक संपादन एल्गोरिदम के संचित सिग्नल के कुछ हिस्से को रीसेट कर सकता है, और यदि आप एक साथ तीन चीजें बदलते हैं तो आपको पता नहीं चलेगा कि आगे जो कुछ भी होता है उसका कारण कौन सा बदलाव था।
• धीमी शुरुआत को "रीसेट" करने के लिए रोककर फिर से लॉन्च न करें। रोकने से आप बेहतर स्थिति में नहीं पहुंचते; यह आमतौर पर एक्सप्लोरेशन घड़ी को शून्य के करीब से फिर से शुरू कर देता है।
• दूसरे दिन ही अपने स्थिर-अवस्था के लक्ष्य के विरुद्ध CPA का आकलन न करें। शुरुआती CPA लगभग हमेशा एक परिपक्व अभियान में जिस स्थिति में स्थिर होता है उससे बदतर होता है, क्योंकि एल्गोरिदम ने अभी तक बजट को कमजोर सेगमेंट्स से दूर रूट करना नहीं सीखा है।
• मिड-लर्निंग बजट को आक्रामक रूप से स्केल न करें। कुछ नेटवर्क पर बजट वृद्धि एक आंशिक रीसेट की तरह काम करती है, क्योंकि यह उस वॉल्यूम और पेसिंग को बदल देती है जिसके विरुद्ध एल्गोरिदम अंशांकन कर रहा था।

संकेत कि आप लर्निंग फेज़ से बाहर आ गए हैं#

सबसे पहले डिलीवरी पेसिंग सुचारू हो जाती है: दिन भर स्पाइकी, अप्रत्याशित इंप्रेशन वॉल्यूम के बजाय, आप एक अधिक स्थिर प्रति घंटा पैटर्न देखेंगे। CPC भी एक संकीर्ण रेंज में स्थिर हो जाता है बजाय नीलामियों के बीच व्यापक रूप से उतार-चढ़ाव करने के। एक बार जब आप रूपांतरण ट्रैक कर रहे होते हैं, तो एक सुसंगत बैंड (भले ही वह बैंड अभी तक लक्ष्य पर न हो) की ओर रुझान वाला प्रति-रूपांतरण लागत, केवल CTR की तुलना में एक मजबूत संकेत होता है, क्योंकि CTR ठीक दिख सकता है जबकि ट्रैफिक अभी भी खराब रूपांतरण देता है।

अधिकांश नेटवर्क एक बार अभियान ने पर्याप्त गतिविधि दर्ज कर लेने के बाद डैशबोर्ड में डिलीवरी या लर्निंग-स्टेटस इंडिकेटर का कुछ रूप भी प्रदर्शित करते हैं, हालांकि यह कब फ्लिप होता है इसकी अंतर्निहित सीमाएं लगातार दस्तावेजित नहीं हैं। इसे एक मोटे संकेत के रूप में लें, गारंटी के रूप में नहीं।

एक बार बाहर आने के बाद क्या करें#

एक बार डिलीवरी स्थिर हो जाने के बाद, यह वह बिंदु है जहां जानबूझकर ऑप्टिमाइजेशन वास्तव में विश्वसनीय सिग्नल उत्पन्न करता है: नेटवर्क के लिए वास्तविक CPC बेंचमार्क के विरुद्ध बिड को कसना या चौड़ा करना, वास्तव में कमजोर क्रिएटिव वेरिएंट को रोकना, और विजेताओं के लिए क्षैतिज बनाम ऊर्ध्वाधर स्केलिंग के बारे में सोचना शुरू करना। लर्निंग फेज़ के स्थिर होने से पहले ही ये निर्णय लेना मीडिया खरीदारों द्वारा एक अभियान को मारने का सबसे आम तरीका है जो काम करता।

जब एक अभियान कभी लर्निंग फेज़ से बाहर नहीं आता#

कुछ अभियान कभी स्थिर नहीं होते क्योंकि अंतर्निहित इनपुट एल्गोरिदम के अंशांकन कर पाने से पहले ही बदलते रहते हैं: लगातार क्रिएटिव स्वैप, एक लैंडिंग पेज जिसमें लगातार संपादन होता रहता है, या एक बजट जिसे हर एक-दो दिन में समायोजित किया जाता है। यदि कोई अभियान हफ्तों से लाइव है और फिर भी शुरुआती लर्निंग की विशेषता वाली अस्थिर पेसिंग और CPC उतार-चढ़ाव दिखाता है, तो इसे ठीक करने का तरीका आमतौर पर अधिक धैर्य नहीं है, बल्कि यह ऑडिट करना है कि क्या बदला गया है और कितनी बार। एक सप्ताह तक स्थिर रखा गया अभियान, यहां तक कि मामूली खर्च पर भी, आमतौर पर उस अभियान से अधिक बताएगा जिसे एक महीने तक रोजाना ट्वीक किया गया है।

यदि आप यह देखना चाहते हैं कि आपके वर्टिकल में प्रतिस्पर्धी कैसे ऐसे अभियानों को संरचित करते हैं जो स्पष्ट रूप से लर्निंग से बाहर आ चुके हैं और स्थिर रूप से चल रहे हैं, तो OpenAdLibrary का नेटिव ऐड स्पाई टूल लाइव क्रिएटिव्स के लिए लॉन्गेविटी डेटा दिखाता है, जो एक अभियान के लिए एक उचित प्रॉक्सी है जिसने अपनी स्थिर अवस्था पा ली है और चलता रहा है।

एक अभियान में कई क्रिएटिव्स में लर्निंग फेज़#

एक अलग पेच: एक पहले से स्थिर अभियान में एक नया क्रिएटिव जोड़ना जरूरी नहीं कि पूरे अभियान की लर्निंग रीसेट कर दे, लेकिन उस विशिष्ट क्रिएटिव को अभी भी एल्गोरिदम द्वारा मौजूदा क्रिएटिव्स जितना भरोसा पाने से पहले अपना प्रदर्शन इतिहास अर्जित करना होता है। इसीलिए एक अन्यथा परिपक्व अभियान में डाला गया एक ताजा क्रिएटिव पहले कई दिनों तक अंडरपरफॉर्मिंग दिख सकता है, भले ही अभियान एक समग्र रूप से स्थिर डिलीवरी दिखाता हो। प्रत्येक नए क्रिएटिव जोड़ को पहले दिन ही स्थापित क्रिएटिव्स के वर्तमान आंकड़ों के विरुद्ध आंकने के बजाय अपना रनवे दें।

व्यावहारिक निहितार्थ यह है कि "क्रिएटिव विविधता जोड़ना" और "एक नया अभियान शुरू करना" अलग-अलग लर्निंग लागत ले जाते हैं। एक मौजूदा, स्थिर अभियान के भीतर एक नया हेडलाइन या इमेज रोटेट करना, एक पूरी तरह से नए अभियान को शुरू करने की तुलना में एक हल्का स्पर्श है, और यह आमतौर पर प्रारंभिक लर्निंग विंडो के बाद भी परीक्षण जारी रखने का बेहतर तरीका है।

नए खरीदार लर्निंग फेज़ से क्यों अचंभित हो जाते हैं#

लर्निंग फेज़ के आसपास का अधिकांश निराशा अपेक्षा और मैकेनिज्म के बीच एक बेमेलपन से आती है। अधिक परिपक्व, पारदर्शी रिपोर्टिंग वाले प्लेटफॉर्म से आने वाले खरीदार एक नए अभियान से लगभग तुरंत ही अपनी अंतिम स्थिर अवस्था के करीब प्रदर्शन की उम्मीद करते हैं, और जब नेटिव डिलीवरी इसके बजाय पहले दौर में अव्यवस्थित और महंगी दिखती है, तो वृत्ति यह मान लेने की होती है कि कुछ टूट गया है: क्रिएटिव खराब है, ऑफर काम नहीं करता, नेटवर्क दोषपूर्ण है। कभी-कभी उनमें से एक सच होता है। अक्सर अभियान बस वही कर रहा होता है जो नीलामी-आधारित नेटवर्क पर हर नया अभियान करता है: एल्गोरिदम के पास बाकी बजट को कुशलतापूर्वक रूट करने के लिए पर्याप्त सिग्नल होने से पहले, अपने शुरुआती बजट का एक हिस्सा एक्सप्लोरेशन पर खर्च कर रहा है।

इसे सबसे अच्छी तरह संभालने वाले खरीदार लॉन्च के बाद के बजाय पहले से ही अपेक्षाएं निर्धारित करते हैं: पहले से तय कर लें कि लर्निंग पार करने के लिए आप कितना बजट प्रतिबद्ध करने को तैयार हैं, तय कर लें कि फैसला देने से पहले आप किस डेटा सीमा की प्रतीक्षा करेंगे, और दोनों संख्याओं को कहीं लिख लें जहां आप वास्तव में उन्हें फिर से देखेंगे। यह एक आदत उन अधिकांश चिंता-प्रेरित बिड परिवर्तनों और समय से पहले रोकने को दूर कर देती है जो अन्यथा व्यवहार्य अभियानों को कभी भी उनकी स्थिर अवस्था तक पहुंचने से रोकते हैं।