Nov 11, 2024
Bir bakışta
- MiQ, dönüşüm ölçümü kullanım alanlarındaki etkinliğini ölçmek ve doğru, gizliliği koruyan ölçüm özellikleri geliştirmek için bağımsız olarak yürütülen Attribution Reporting API testini başlattı.
- Test kullanıcıları, Attribution Reporting API'nin üçüncü taraf çerezleriyle aynı olan% 85'lik bir benzersiz dönüşüm gerçekleştiren kullanıcı grubunu ve üçüncü taraf çerezlerinin yakalamadığı ek% 3,7'lik bir grubu bildirdiğini tespit etti.
- Bulut alanında uzman olan MiQ, üçüncü taraf izleme olmadan sinyalleri korumak için bulut tabanlı güvenilir yürütme ortamında özet raporlar uyguladı. Bu girişim testlerin ilk aşamalarında olsa da, ilişkilendirme raporlama testlerinin ölçeklendirilmesine ve TEE'leri kullanan pazarlamacılar için yeni uygulama süreçlerinin belirlenmesine yardımcı oldu.
Gizliliği koruyan hedefleme ve ölçüm özelliklerini geliştirme
MiQ, markalara ve ajanslara tam hizmet kampanyaları, analizler ve performans çözümleri sunan küresel bir programatik medya sağlayıcısıdır. Reklamcılık ekosistemi, internet gizliliğinin yeni bir çağına girerken MiQ, üçüncü taraf çerezlerine dayanmayan alternatif sistemlere ihtiyaç olduğunu fark etti ve reklam etkinliğini ölçmek için doğru ve gizliliği ön planda tutan çözümler sunmak üzere Özel Korumalı Alan API'lerini entegre etmeye başladı.
Bu durum, MiQ ekibinin, teknolojinin etkinlik düzeyinde raporlama ve dönüşüm ölçümü açısından etkinliğini değerlendirmek için Attribution Reporting API sinyallerinden optimizasyon ve reklam alaka düzeyi açısından yararlanma da dahil olmak üzere API'nin satın alma tarafı kullanım alanlarını tescilli ve iş ortağı çözümleriyle birlikte keşfetmesine yol açtı.
Etkinlik ölçümü için Attribution Reporting API'yi test etme
MiQ'nun mevcut tescilli teknolojisi, kitle segmentasyonu için birinci taraf verileri, tarayıcı verileri ve gizlilik odaklı kimlikler dahil olmak üzere gizliliğe duyarlı verileri kullandığından test kullanıcıları, Attribution Reporting'i entegre etme ve DSP'ler arası bir ölçüm çözümü oluşturmak için Privacy Sandbox API'lerini kullanma konusunda iyi donanımlıydı.
MiQ'nun bağımsız ilişkilendirme raporu analizi, API'nin ölçüm özelliklerini değerlendirmek için dört farklı pazardaki altı markanın verilerini kullandı. Testler ilerledikçe ekip, veri kaybı ve artan gürültü de dahil olmak üzere etkinlik düzeyindeki raporlarla ilgili gizlilik sınırlamalarıyla karşılaştı. Sonuçları bozmadan gürültüyü etkili bir şekilde azaltmak için kampanyayı kullanıcı başına bir yüksek öncelikli dönüşümle sınırlamaları gerektiğini gördüler. Özel Korumalı Alan ekibi, ekosistemdeki paydaşlardan gelen geri bildirimleri inceledikten sonra, test kullanıcılarının Attribution Reporting'i ihtiyaçlarına göre özelleştirmesine olanak tanıyan Esnek Etkinlik Düzeyinde Yapılandırmalar'ı yayınlamaya karar verdi.
Veri kaybı ve cihaz kullanılabilirliği daha karmaşık sorunlar olarak ortaya çıktı. MiQ'nun test kullanıcıları, API'nin yalnızca reklam gösterimlerinin yaklaşık% 25'inde bulunduğunu belirtti. Bu durum, iOS'te Attribution Reporting API'nin sağlanmasıyla ilgili politika kısıtlamaları da dahil olmak üzere çeşitli faktörlerden kaynaklanıyor olabilir. Ayrıca, uygun bir Chrome tarayıcıda çalıştırıldığında çerezlerin, Attribution Reporting'e kıyasla% 11 daha fazla benzersiz dönüştüren kullanıcı kaydettiğini de tespit ettiler. Bu faktörler, önceden yapılandırılmış yedi günlük raporlama gecikmesini (kullanıcı düzeyinde siteler arası tanımlayıcıyı yeniden oluşturma olanağını sınırlamayı amaçlayan, gizliliği koruyan bir yapılandırma) birincil neden olarak gösteren bir çalışma hipotezini destekledi. MiQ, bu sorunu çözmek için ölçüm yaklaşımını yeniden yapılandırarak yüksek düzeyde ölçüm doğruluğu elde etmeye devam ederken Attribution Reporting API için optimizasyon yaptı.
Sonuçlar ve Öğrenilenler
MiQ'nun testinde, Attribution Reporting API'nin çerezlerle aynı olan benzersiz dönüştürenlerin% 85'ini ve çerezlerin yakalamadığı ek% 3,7'lik bir kısmı bildirdiği tespit edildi. Etkinlik düzeyindeki raporlar, eski dönüşüm pikselleriyle aynı zenginlikte verileri yakaladığından bu raporların oldukça uygun bir veri kümesi olduğu kanıtlandı. MiQ, bir kampanyanın gerçek YG'sini doğru şekilde modellemek için hem özet hem de etkinlik düzeyinde raporların bir arada kullanılması gerektiği sonucuna ulaşsa da ilişkilendirme raporlama API'lerinin reklamların işletme sonuçları üzerindeki etkisini anlamak ve teklif modellerini optimize etmek için uygunluğu konusunda iyimserdi.
Bulut alanında uzman olan MiQ, üçüncü taraf izleme olmadan sinyalleri korumak için bulut tabanlı güvenilir bir yürütme ortamında Toplama Hizmeti'ni kullanarak özet raporlar uygulamaya da başladı. Bu girişim, testin ilk aşamalarındadır ve gelecekteki test kullanıcıları için kaynakların belirlenmesine yardımcı olacaktır.
MiQ, ilişkilendirme raporlamayı pazarlamacıların en iyi kampanya sonuçlarını elde etmek için birlikte kullanabileceği birçok güçlü çözümden biri olarak görüyor. MiQ ve Özel Korumalı Alan ekibi, pazarlamacıları ve ajansları testlere katılmaya ve geri bildirimlerini paylaşmaya teşvik ediyor.