Reklam Harcama Tahminleri Ne Kadar Doğru? Casus Araçların Yanlış Yaptıkları

Herhangi bir rekabet istihbarat aracından gelen reklam harcama tahminleri, gözlemlenen gerçekler değil, modellenmiş sayılardır ve bunların ne kadar doğru olduğu sorusunun dürüst cevabı: yönsel olarak faydalı, dolar seviyesinde güvenilir değil. Dış bir araç, bir reklamverenin gerçek fatura veya teklif verilerini görmez. Gördükleri, yaratıcı hacmi, yerleşim kalıpları ve tahmini gösterim sayılarıdır; ardından bu verileri CPM veya CPC varsayımlarıyla işleyerek, kesin gibi görünen ancak birkaç katman derinlikteki tahminlere dayanan bir dolar rakamı üretir.

Harcama tahminleri aslında nasıl oluşturulur#

Tipik bir casus aracının harcama tahmini şu zinciri izler: bir reklamverenin yaratıcılarının kaç yerleşim veya gösterim aldığı sayılır, bu sayı ağ ve sektöre göre varsayılan ortalama bir CPM veya CPC ile çarpılır, ardından sonuç "tahmini aylık harcama" olarak sunulur. Bu zincirin her adımı hataya yol açar:

1. Gösterim sayımı zaten bir tahmindir. Çoğu araç, reklam sunucusundan doğrudan gösterim verisine sahip değildir; gösterim hacmini, tarama sırasında bir yaratıcı ne sıklıkta ve ne kadar yaygın gözlemlendiğine dayanarak çıkarır; bu bir örneklem, nüfus sayımı değildir.
2. CPM/CPC varsayımları herkese uygulanan ortalamalardır. Gerçek açık artırma fiyatları, reklamveren itibarı, hedefleme hassasiyeti, coğrafi konum, cihaz ve yılın zamanına göre büyük ölçüde değişir. Tek bir birleşik oran, bir sektördeki tüm reklamverenler için neredeyse her bireysel reklamveren için yanlıştır, bazen geniş bir farkla.
3. Ağ ve format her zaman net ayrılmamış olur. Masaüstü ve mobil envanter, akış içi versus widget yerleşimleri ve Tier-1 ile Tier-3 coğrafi fiyatlandırma farklı gerçek dünya oranları taşır; ancak birçok yayınlanan tahmin bu farkları tek bir sayı içinde karıştırır.

Bu üç tahmini birleştirince ortaya çıkan "harcama tahmini", belirli bir reklamveren için yön olarak büyük bir çarpanla sapabilir, hatta örneklem yeterince büyükse ortalama olarak kabaca doğru olsa bile.

Bunun bir kusur olmadığını neden söyleyebiliriz#

Bu, bir satıcının kötü, diğerinin iyi yaptığı bir durum değildir. Yapısaldır: reklamveren ve ağ dışındaki kimsenin gerçek teklif ve teslimat verileri yoktur. Ağ bile sadece o belirli reklamverene ne kadar fatura ettiğini bilir, bir casus aracının birleşik varsayımının ne olması gerektiğini bilmez. Kesin, reklamveren başına dolar rakamları iddia eden herhangi bir araç, temel verilerin desteklediğinden daha fazla güvenle bir model çıktısı sunar.

Harcama tahminleri aslında ne için iyidir#

Hassasiyet eksikliğine rağmen, modellenmiş harcama sayıları değersiz değildir; doğru kullanıldığında farklı, daha dürüst sorulara yanıt verir:

• Göreceli karşılaştırma. Reklamveren A, aynı sektörde ve ağda Reklamveren B'den yaklaşık olarak daha fazla harcıyor mu? Ortak bir modelleme hatası her iki reklamverene de benzer şekilde uygulanır, bu yüzden aralarındaki sıralama, mutlak sayılardan genellikle daha güvenilirdir.
• Trend yönü. Bir reklamverenin tahmini harcaması ay ay artıyor mu yoksa azalıyor mu? Yönsel hareket, mutlak rakamdan daha az modelleme hatasına dayanır.
• Kabaca boyutlandırma. Beş haneli bir test bütçesini yedi haneli sürdürülen bir kampanyadan ayırmak genellikle gürültülü bir modelle bile mümkündür; $40,000 ile $55,000 arasını güvenilir şekilde ayırmak ise mümkün değildir.

Harcama tahmininden daha güvenilir sinyaller#

Rakibin bir teklife ne kadar yatırım yaptığını gerçekten anlamak istiyorsanız, birkaç gözlemlenebilir sinyal, türetilmiş bir dolar rakamından daha az modelleme hatasına sahiptir:

Bunlar size bir dolar rakamı sağlamaz, ancak modellenmiş bir harcama sayısının kesin gibi gösterilmesinden daha dürüst bir ölçek ve taahhüt okuması sunar.

Bir araç bir tahmin sağlarsa sorumlu kullanım yolu#

Herhangi bir yerde yayınlanan bir harcama tahminiyle karşılaşırsanız, bunu kaba bir Fermi tahmini gibi ele alın: şeyleri sıralamak için faydalı, bir raporda müşteriye ya da patrona gerçek olarak alıntılamak güvensiz. Uygulanabilir kurallar:

• Tek bir reklamverenin harcama tahminini dış raporlamada kesin bir sayı olarak asla sunmayın; en fazla yönsel bir aralık olarak çerçevelendirin.
• Altındaki örneklem (yaratıcı sayısı, gözlem süresi) büyük olduğunda tahminlere daha fazla ağırlık verin; bir yaratıcı üzerindeki bir haftalık veriyle elde edilen bir harcama, aylarca süren sürekli gözlemle elde edilen bir tahminden çok daha fazla hataya sahiptir.
• Sonuç çıkarmadan önce doğrudan gözlemlenen sinyallerle (ömür, yaratıcı sayısı, coğrafi yayılım) çapraz kontrol yapın; doğrudan gözlemlenen sinyaller ve harcama tahmini çelişiyorsa, doğrudan gözlemlenenleri güvenin.

Hatanın nasıl biriktiğine dair bir örnek#

Bir araç, bir reklamverenin yaratıcılarının bir ay içinde yaklaşık 200 farklı yayıncı yerleşiminde göründüğünü gözlemler ve sektöre göre bir birleşik yerel CPM varsayar. Yerleşimleri varsayılan bir gösterim sayısıyla çarpar, ardından varsayılan CPM ile çarpar ve bir dolar rakamı elde eder. Şimdi herhangi bir girdiyi değiştirin: bu belirli reklamverenin gerçek CPM'i, hedefleme hassasiyeti ve yaratıcı kalite puanı nedeniyle birleşik ortalamanın iki katı ya da yarısı olabilir; gerçek gösterim sayısı coğrafi ve cihaz karışımına göre değişebilir; gözlemlenen yerleşim sayısı da tarama sırasında alınan bir örneklem, tüm gösterimlerin tam sayımı değildir. Bu üç girdi de bağımsız olarak anlamlı bir farkla sapabilir ve nihai tahmin bu girdileri çarptığı için hatalar ortalanmak yerine birikir. Bu, tek bir reklamverenin tahmini harcamasının bir gösterge panelinde kesin gibi görünürken, altında gerçekten güvenilmez olmasının mekanik nedenidir.

OpenAdLibrary neden uydurma harcama rakamları yayınlamaz#

Modellemiş bir dolar tahmininin altında ne kadar tahmin olduğunu düşündüğümüz için, bir reklamveren profilinde kesin bir harcama rakamı üretmiyoruz. İzlediğimiz ve sunduğumuz şey, gerçekten gözlemlenebilir olan: yaratıcı sayısı, çalışma süresi, ağ varlığı, coğrafi ve cihaz yayılımı; tümü ağlar arasında sürekli yakalanan verilerden elde edilir, fiyat varsayımından türetilmez. İş akışınız bir rakibin bir teklife ne kadar yatırım yaptığını ölçmeye dayanıyorsa, bu doğrudan gözlemlenen sinyaller, how to estimate competitor native ad spend içinde daha derinlemesine ele alınan, tek bir dolar rakamından daha dürüst bir bakış sunar. ad intelligence aracımız da aynı gözlemlenen veri odaklı yaklaşımı benimser, modelleme tahminlerini gerçek olarak sunmaz.

Harcama rakamları yayınlayan herhangi bir araca sorulması gereken sorular#

Bir satıcının harcama tahminlerini kullanmadan önce değerlendiriyorsanız, birkaç doğrudan soru pazarlama dilinin çok kısmını açar: Alt veri kaynağı nedir, taranan gözlem mi yoksa lisanslı bir veri akışı mı? CPM veya CPC varsayımı nasıl türetiliyor, ağ, coğrafi ve sektör bazında değişiyor mu, yoksa her yerde tek bir birleşik oran mı uygulanıyor? Tek bir reklamverenin rakamının arkasındaki gözlem penceresi ne kadar büyük, bir haftalık tarama aylarca süren sürekli izlemeye göre çok daha gürültülü bir tahmin üretir. Bu soruları açıkça yanıtlayabilen bir satıcı, metodolojisi eklenmemiş temiz bir dolar rakamı sunan bir satıcıdan daha dürüsttür.

Sonuç#

Herhangi bir rekabet aracından (bizimkisi dahil) gelen reklam harcama tahminleri, gerçek işlemden birkaç katman uzakta varsayımlara dayanır. Reklamverenleri karşılaştırmak veya trend kaymalarını görmek için yönsel olarak faydalı olabilirler, ancak belirli bir reklamveren düzeyinde bir dolar rakamını doğru kabul etmek, hangi satıcı üretirse üretsin bir hatadır. Daha güvenilir yol, doğrudan gözlemlenen sinyallere, yaratıcı hacmine, ömre, ağ yayılımına bakmak ve bunlardan mantık yürütmek, kesin gibi görünen bir model sayısına güvenmekten daha doğrudur.