Nov 11, 2024
एक नज़र में
- MiQ ने Attribution Reporting API की टेस्टिंग शुरू की है. इससे यह पता लगाया जा सकेगा कि कन्वर्ज़न मेज़रमेंट के इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए, यह कितना असरदार है. साथ ही, इससे निजता बनाए रखने वाली सटीक मेज़रमेंट क्षमताओं को डेवलप किया जा सकेगा.
- टेस्टर को पता चला कि Attribution Reporting API ने, तीसरे पक्ष की कुकी की तरह ही 85% यूनीक कन्वर्ज़न रिपोर्ट किए. साथ ही, 3.7% ऐसे कन्वर्ज़न भी रिपोर्ट किए जिन्हें तीसरे पक्ष की कुकी कैप्चर नहीं कर पाईं.
- क्लाउड स्पेस के विशेषज्ञों के तौर पर MiQ ने, क्लाउड-आधारित ट्रस्टेड एक्ज़ीक्यूशन एनवायरमेंट पर खास जानकारी वाली रिपोर्ट लागू की. इससे तीसरे पक्ष की ट्रैकिंग के बिना सिग्नल बनाए रखने में मदद मिली. यह पहल, टेस्टिंग के शुरुआती दौर में है. हालांकि, इससे एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग की टेस्टिंग को बढ़ाने में मदद मिली है. साथ ही, टीईई का इस्तेमाल करने वाले मार्केटर को लागू करने की नई प्रोसेस के बारे में जानकारी मिली है.
निजता को ध्यान में रखकर, टारगेटिंग और मेज़रमेंट की सुविधाओं को बेहतर बनाना
MiQ, दुनिया भर में प्रोग्राम के हिसाब से मीडिया उपलब्ध कराने वाली कंपनी है. यह ब्रैंड और एजेंसियों को फ़ुल-सर्विस कैंपेन, आंकड़ों का विश्लेषण, और परफ़ॉर्मेंस से जुड़े समाधान उपलब्ध कराती है. विज्ञापन नेटवर्क, ऑनलाइन निजता के एक नए दौर में प्रवेश कर रहा है. इसलिए, MiQ ने ऐसे वैकल्पिक सिस्टम की ज़रूरत को समझा जो तीसरे पक्ष की कुकी पर निर्भर न हों. साथ ही, विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने के लिए, Privacy Sandbox API को इंटिग्रेट करना शुरू कर दिया, ताकि निजता को ध्यान में रखते हुए सटीक समाधान उपलब्ध कराए जा सकें.
इस वजह से, MiQ की टीम ने एपीआई के बाय-साइड के इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में जानकारी इकट्ठा की. इनमें ऑप्टिमाइज़ेशन और विज्ञापन को ज़्यादा काम का बनाने के लिए, एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग एपीआई के सिग्नल का इस्तेमाल करना शामिल है. साथ ही, इवेंट-लेवल की रिपोर्टिंग और कन्वर्ज़न मेज़रमेंट के लिए, टेक्नोलॉजी की असरदारता का आकलन करने के लिए, मालिकाना हक वाले और पार्टनर के समाधानों के बारे में जानकारी इकट्ठा की.
इवेंट मेज़रमेंट के लिए, Attribution Reporting API की टेस्टिंग करना
MiQ की मौजूदा मालिकाना हक वाली टेक्नोलॉजी, ऑडियंस सेगमेंटेशन के लिए निजता को ध्यान में रखने वाले डेटा का इस्तेमाल करती है. इसमें पहले पक्ष (ग्राहक) का डेटा, ब्राउज़र का डेटा, और निजता को ध्यान में रखने वाले आईडी शामिल हैं. इसलिए, टेस्टर, एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग को इंटिग्रेट करने और Privacy Sandbox APIs का इस्तेमाल करके, अलग-अलग डीएसपी के लिए मेज़रमेंट सलूशन बनाने के लिए अच्छी तरह से तैयार थे.
MiQ ने एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग के विश्लेषण के लिए, चार अलग-अलग देशों/इलाकों के छह ब्रैंड के डेटा का इस्तेमाल किया. इससे यह पता चला कि एपीआई, मेज़रमेंट से जुड़ी कौन-कौनसी सुविधाएं देता है. टेस्टिंग के दौरान, टीम को इवेंट-लेवल की रिपोर्ट में निजता से जुड़ी कुछ पाबंदियों का सामना करना पड़ा. इन पाबंदियों को ध्यान में रखना ज़रूरी था. इनमें डेटा का नुकसान और नॉइज़ का बढ़ना शामिल है. उन्हें पता चला कि नतीजों को खराब किए बिना, नॉइज़ को कम करने के लिए, उन्हें कैंपेन को हर उपयोगकर्ता के लिए एक ज़्यादा प्राथमिकता वाले कन्वर्ज़न तक सीमित करना होगा. पूरे इकोसिस्टम के स्टेकहोल्डर से मिले सुझावों की समीक्षा करने के बाद, Privacy Sandbox की टीम ने इवेंट-लेवल के फ़्लेक्सिबल कॉन्फ़िगरेशन रिलीज़ करने का फ़ैसला किया. इससे टेस्टर, अपनी ज़रूरतों के हिसाब से एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग को पसंद के मुताबिक बना सकते हैं.
डेटा खो जाने और डिवाइस की उपलब्धता से जुड़ी समस्याएं, ज़्यादा मुश्किल साबित हुईं. MiQ के टेस्टर ने बताया कि एपीआई, सिर्फ़ ~25% विज्ञापन इंप्रेशन पर मौजूद था. इसकी कई वजहें हो सकती हैं. जैसे, iOS पर Attribution Reporting API उपलब्ध कराने से जुड़ी नीति की पाबंदियां. उन्होंने यह भी पाया कि ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले Chrome ब्राउज़र पर चलने वाली कुकी ने, एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग की तुलना में 11% ज़्यादा यूनीक कन्वर्ज़न रिकॉर्ड किए. इन फ़ैक्टर के आधार पर, एक वर्किंग हाइपोथेसिस तैयार किया गया. इसमें बताया गया कि रिपोर्टिंग में सात दिन की देरी होने की वजह, पहले से कॉन्फ़िगर किया गया निजता बनाए रखने वाला कॉन्फ़िगरेशन है. इसका मकसद, उपयोगकर्ता-लेवल के क्रॉस-साइट आइडेंटिफ़ायर को फिर से बनाने की क्षमता को सीमित करना है. इस समस्या को हल करने के लिए, MiQ ने मेज़रमेंट के अपने तरीके को फिर से कॉन्फ़िगर किया. इससे Attribution Reporting API को ऑप्टिमाइज़ किया जा सका. साथ ही, मेज़रमेंट की सटीक जानकारी भी मिल पाई.
नतीजे और अहम जानकारी
MiQ की टेस्टिंग से पता चला कि Attribution Reporting API ने, कुकी के तौर पर ट्रैक किए गए 85% यूनीक कन्वर्ज़न को रिपोर्ट किया. साथ ही, 3.7% ऐसे कन्वर्ज़न को भी रिपोर्ट किया जिन्हें कुकी ट्रैक नहीं कर सकीं. इवेंट-लेवल की रिपोर्ट में, लेगसी कन्वर्ज़न पिक्सल की तरह ही डेटा की पूरी जानकारी होती है. इसलिए, यह डेटासेट बहुत काम का साबित हुआ. MiQ ने यह निष्कर्ष निकाला कि किसी कैंपेन के सही आरओआई को मॉडल करने के लिए, खास जानकारी और इवेंट-लेवल की रिपोर्ट का कॉम्बिनेशन ज़रूरी है. हालांकि, उन्हें कारोबार के नतीजों पर विज्ञापनों के असर को समझने और बिडिंग मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग एपीआई के काम करने की संभावना पर भरोसा था.
MiQ, क्लाउड स्पेस में विशेषज्ञ है. इसने तीसरे पक्ष की ट्रैकिंग के बिना सिग्नल बनाए रखने के लिए, क्लाउड पर आधारित भरोसेमंद एक्ज़ीक्यूशन एनवायरमेंट पर Aggregation Service का इस्तेमाल करके, खास जानकारी वाली रिपोर्ट लागू करना भी शुरू कर दिया है. फ़िलहाल, यह सुविधा टेस्टिंग के शुरुआती दौर में है. इससे आने वाले समय में टेस्टर के लिए संसाधन तैयार करने में मदद मिलेगी.
MiQ, एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग को कई असरदार समाधानों में से एक मानता है. मार्केटर, कैंपेन के सबसे अच्छे नतीजे पाने के लिए, इन समाधानों का एक साथ इस्तेमाल कर सकते हैं. MiQ और Privacy Sandbox की टीम, मार्केटर और एजेंसियों को टेस्टिंग में हिस्सा लेने और अपने सुझाव/राय देने के लिए प्रोत्साहित करती है.