Наскільки точні оцінки рекламних витрат? Що помилково показують шпигунські інструменти

Оцінки рекламних витрат від будь-якого інструменту конкурентної розвідки є моделюванням, а не спостережуваними фактами, і чесна відповідь на питання про їхню точність така: вони корисні для загального розуміння напрямку, але не надійні на рівні конкретних доларів. Жоден сторонній інструмент не бачить фактичних рахунків або даних про ставки рекламодавця. Він бачить обсяг креативів, шаблони розміщення та оцінки кількості показів, а потім пропускає це через припущення щодо CPM або CPC, щоб отримати цифру в доларах, яка виглядає точною, але спирається на здогадки на кількох рівнях.

Як насправді будуються оцінки витрат#

Типова оцінка витрат у шпигунському інструменті будується за такою схемою: підрахувати, на скільких розміщеннях або показів з'явився креатив рекламодавця, помножити на передбачуваний середній CPM або CPC для цієї мережі та вертикалі, а потім представити результат як "орієнтовні щомісячні витрати". Кожен крок у цьому ланцюжку вносить похибку:

1. Підрахунок показів сам по собі є оцінкою. Більшість інструментів не мають прямих даних про покази з рекламного сервера, вони виводять обсяг із того, як часто та наскільки широко креатив спостерігався під час збору даних, що є вибіркою, а не переписом.
2. Припущення щодо CPM/CPC є середніми значеннями, застосованими до всіх. Реальне ціноутворення на аукціоні значно відрізняється залежно від репутації рекламодавця, точності таргетингу, гео, пристрою та пори року. Єдина усереднена ставка, застосована до всієї вертикалі, буде неправильною для майже кожного окремого рекламодавця, іноді з великою різницею.
3. Мережа та формат не завжди чітко розділені. Інвентар для десктопу та мобільних пристроїв, розміщення в стрічці проти віджетів, а також ціноутворення для Tier-1 проти Tier-3 гео мають різні реальні ставки, але багато опублікованих оцінок об'єднують це в одне число.

Складіть ці три наближення, і отримана "оцінка витрат" може легко відрізнятися на великий множник у будь-якому напрямку для конкретного рекламодавця, навіть якщо вона приблизно правильна в середньому для досить великої вибірки.

Чому це не недолік, який можна усунути інженерними методами#

Це не випадок, коли один постачальник робить це погано, а інший — добре. Це структурна проблема: ніхто, крім рекламодавця та мережі, не має фактичних даних про ставки та доставку. Навіть сама мережа знає лише те, що вона стягла з цього конкретного рекламодавця, а не те, яким мав би бути усереднений припущення шпигунського інструменту. Будь-який інструмент, який претендує на точні доларові цифри для кожного рекламодавця, представляє результат моделі з більшою впевненістю, ніж підтримують базові дані.

Для чого насправді корисні оцінки витрат#

Незважаючи на неточність, змодельовані цифри витрат не є безцінними, якщо використовувати їх правильно, вони дають відповіді на інші, більш чесні питання:

• Відносне порівняння. Чи витрачає Рекламодавець А приблизно більше, ніж Рекламодавець Б, у тій самій вертикалі та мережі? Спільна похибка моделювання, як правило, однаково застосовується до обох, тому ранжування між ними часто є надійнішим, ніж будь-яке абсолютне число.

• Напрямок тренду. Чи зростають чи падають орієнтовні витрати рекламодавця від місяця до місяця? Напрямок руху краще зберігається через похибку моделювання, ніж абсолютна цифра.

• Орієнтовне масштабування. Відрізнити п'ятизначний тестовий бюджет від семизначної постійної кампанії зазвичай можна навіть за допомогою шумної моделі; надійно відрізнити $40,000 від $55,000 — ні.

Сигнали, які є надійнішими за оцінку витрат#

Якщо ваша реальна мета — зрозуміти, наскільки серйозно конкурент інвестує в пропозицію, кілька спостережуваних сигналів містять менше похибки моделювання, ніж виведена доларова цифра:

Вони не дадуть вам цифру в доларах, але дадуть більш чесне уявлення про масштаб і відданість, ніж змодельована цифра витрат, подана як точна.

Як відповідально використовувати оцінку витрат, якщо інструмент її надає#

Якщо ви дивитеся на опубліковану оцінку витрат де завгодно, ставтеся до неї так, як до орієнтовної оцінки Фермі: корисна для впорядкування речей, небезпечна для цитування як факту в звіті для клієнта або керівника. Деякі практичні правила:

• Ніколи не подавайте оцінку витрат одного рекламодавця як точне число у зовнішніх звітах; обмежуйтеся орієнтовним діапазоном.
• Надавайте більшої ваги оцінкам, коли базова вибірка (кількість креативів, тривалість спостереження) велика; цифра витрат, отримана з одного тижня даних про один креатив, містить набагато більше похибки, ніж та, що побудована на місяцях безперервного спостереження.
• Перевіряйте за допомогою безпосередньо спостережуваних сигналів (довговічність, кількість креативів, географічне охоплення), перш ніж робити висновки, і якщо безпосередньо спостережувані сигнали та оцінка витрат розходяться, довіряйте безпосередньо спостережуваним.

Практичний приклад того, як похибка накопичується#

Припустимо, інструмент спостерігає, що креатив рекламодавця з'являється приблизно на 200 унікальних розміщеннях видавців протягом місяця, і припускає усереднений нативний CPM для вертикалі. Помножте розміщення на передбачувану кількість показів на розміщення, а потім на передбачуваний CPM, і ви отримаєте цифру в доларах. Тепер змініть будь-який один вхідний параметр: реальний CPM, який платить цей конкретний рекламодавець, може бути вдвічі більшим або вдвічі меншим за усереднений залежно від точності його таргетингу та якості креативу, фактичні покази на розміщення можуть відрізнятися залежно від географії та суміші пристроїв способами, які модель не бачить, а сама спостережувана кількість розміщень є вибіркою зі збору даних, а не повним переписом кожного показаного оголошення. Кожен з цих трьох вхідних параметрів може самостійно мати значну похибку, і оскільки кінцева оцінка множить їх разом, похибки накопичуються, а не усереднюються. Це механічна причина, чому орієнтовні витрати одного рекламодавця можуть виглядати впевнено точними на інформаційній панелі, будучи при цьому справді ненадійними.

Чому OpenAdLibrary не публікує вигадані цифри витрат#

З огляду на те, скільки здогадок лежить в основі будь-якої модельної доларової оцінки, ми свідомо не виготовляємо точну цифру витрат для розміщення в профілі рекламодавця. Те, що ми відстежуємо та показуємо, — це те, що можна реально спостерігати: кількість креативів, тривалість роботи, присутність у мережах, географічне охоплення та розподіл за пристроями, все це отримано з безперервного збору даних з мереж, а не виведено з припущення щодо ціноутворення. Якщо ваш робочий процес залежить від оцінки того, наскільки серйозно конкурент інвестує в пропозицію, ці безпосередньо спостережувані сигнали, більш детально розглянуті в як оцінити нативні рекламні витрати конкурента, є більш чесним джерелом інформації, ніж будь-яка окрема доларова цифра, яку вам надає інструмент. Наш інструмент розвідки оголошень побудований навколо того ж підходу «спочатку спостережувані дані», а не представлення моделюваних здогадок як фактів.

Питання, які варто поставити будь-якому інструменту, що публікує цифри витрат#

Якщо ви оцінюєте оцінки витрат постачальника, перш ніж покладатися на них, кілька прямих питань допомагають розібратися в маркетингових формулюваннях: Яке джерело базових даних, зібрані спостереження чи ліцензований потік даних? Як виводиться припущення щодо CPM або CPC, і чи відрізняється вони залежно від мережі, гео та вертикалі, чи це одна усереднена ставка, застосована скрізь? Наскільки велике вікно спостереження, що стоїть за цифрою для одного рекламодавця — один тиждень збору даних дає набагато більш шумну оцінку, ніж місяці безперервного відстеження. Постачальник, який може чітко відповісти на ці питання, поводиться з вами чесніше, ніж той, який просто представляє чисту цифру в доларах без прикріпленої методології.

Суть#

Оцінки рекламних витрат від будь-якого конкурентного інструменту, включно з нашими, якби ми їх публікували, будуються на припущеннях, віддалених на кілька рівнів від фактичної транзакції. Вони можуть бути корисними для загального порівняння рекламодавців або виявлення змін трендів, але сприймати конкретну цифру в доларах як точну на рівні окремого рекламодавця — це помилка, незалежно від того, який постачальник її створив. Надійніший шлях — спостерігати за безпосередньо спостережуваними сигналами: обсягом креативів, довговічністю, поширенням по мережах, і робити висновки на їх основі, а не довіряти змодельованому числу, яке виглядає точнішим, ніж є насправді.