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स्किमलिंक डेटा प्रदाता चेकलिस्ट - सही प्रश्न पूछना

कुछ समय पहले तक, डिजिटल विपणक और विज्ञापन एजेंसी पेशेवर, जो प्रोग्रामेटिक विज्ञापन खरीदना चाहते थे, सामना कर रहे थे ब्लैक बॉक्स डेटा परिदृश्य। अधिकांश इंजीनियर या डेटा वैज्ञानिक नहीं हैं, और उन्हें विश्वास की एक छलांग लेनी थी और डेटा गुणवत्ता के बारे में डेटा प्रदाता के दावों पर भरोसा करना था, कार्यान्वयन के बाद परिणामों की समीक्षा करना - और बाद में खरीद पहले ही की गई थी।

लेकिन बाज़ार और एजेंसियों को डेटा प्रदाता में क्या देखना चाहिए? वे कैसे निर्धारित कर सकते हैं कि कौन सा प्रदाता सबसे सटीक, पारदर्शी समाधान प्रदान करता है? यहाँ कुछ प्रश्न पूछे जाते हैं:

डेटा कैसे इकट्ठा किया जाता है

क्या यह प्रत्येक उपयोगकर्ता के प्रत्यक्ष अवलोकन के माध्यम से है, या यह अनुमानित डेटा है, जहां उपयोगकर्ताओं के एक छोटे समूह में व्यवहार के पैटर्न का पता लगाया जाता है और फिर बड़े समूहों के लिए बाहर निकाला जाता है? यदि डेटा का अनुमान लगाया गया है, तो सटीकता मापा समूह के आकार पर अत्यधिक निर्भर है - इसलिए प्रदाताओं का आकलन करते समय समूह के आकार की जांच करना महत्वपूर्ण है। लेकिन ध्यान रखें कि जो भी आकार, अनुमानित डेटा हमेशा शामिल होने पर सटीकता में गिरावट शामिल है। और यह मत भूलो कि जब डेटा को सेगमेंट में मॉडल किया जाता है, तो पूर्वानुमान वास्तविक जानकारी के बजाय भविष्यवाणियों पर आधारित होंगे। यह गतिशील तेजी से उस जोखिम को बढ़ाता है जो डेटा प्रदर्शन नहीं करेगा।

सामान्य ज्ञान के प्रश्न पूछना एक अच्छा विचार है जो आपको फ़नल में डेटा की ताकत का आकलन करने की अनुमति देता है, लेन-देन, मेटाडाटा ट्रैकिंग और अन्य संकेतों में साधारण जनसांख्यिकी से परे देख रहा है जो अधिक सटीक रूप से खरीद के इरादे की भविष्यवाणी करता है। स्किमलिंक 15 मिलियन प्रकाशक डोमेन और 1.5 व्यापारियों के नेटवर्क से हर दिन 20,000 बिलियन शॉपिंग के इरादे के संकेतों को पकड़ता है। अपने उत्पाद की खुफिया परत में मशीन लर्निंग और समृद्ध विश्लेषण को लागू करके, स्किमलिंक 100 मिलियन उत्पाद संदर्भों और लिंक के वर्गीकरण और मेटाडेटा को समझते हैं। वे इस जानकारी का उपयोग उत्पादों और ब्रांडों के उपयोगकर्ताओं के आधार पर उच्च-परिवर्तित ऑडियंस सेगमेंट बनाने के लिए करते हैं, जो अधिक प्रभावी प्रदर्शन, सामाजिक और वीडियो अभियानों को सक्षम करने के लिए खरीद सकते हैं।

किस प्रकार का डेटा एकत्र किया जाता है?

सूची में अगला यह पता लगाना है कि किस तरह का डेटा इकट्ठा किया गया है। श्रेणियों में क्लिक, लिंक, मेटाडेटा, पृष्ठ सामग्री, खोज शब्द, ब्रांड और उत्पाद, मूल्य निर्धारण की जानकारी, लेनदेन की घटना, तिथि और समय शामिल हो सकते हैं। अधिक प्रकार के डेटा एकत्र किए जाते हैं, अधिक कच्चे माल की भविष्यवाणी करने वाले मॉडल के साथ काम करना होगा, जो सटीकता में काफी सुधार कर सकता है। यदि केवल कुछ प्रकार के डेटा एकत्र किए जाते हैं - उदाहरण के लिए, बस इंप्रेशन या क्लिक - सीमित जानकारी होगी जिसका उपयोग भविष्यवाणियों को क्रॉस-चेक करने या उपयोगकर्ता प्रोफाइल को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। इस परिदृश्य में, जोखिम यह है कि अत्यधिक सरलीकृत और गलत उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल उत्पन्न की जाएगी।

स्किम्लिंक डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए कई प्रकाशकों और व्यापारियों पर पैटर्न का पता लगाता है और खरीद व्यवहार का सटीक अनुमान लगाता है। उदाहरण के लिए, पांच अलग-अलग वेबसाइटों पर 10 पृष्ठों पर जाने वाले एक उपयोगकर्ता के संयोजन को एक पैटर्न के रूप में पहचाना जा सकता है जो अगले सप्ताह में खरीदारी करने में रुचि दिखाता है। कोई भी प्रकाशक डेटा का उत्पादन नहीं कर सकता था स्किमलिंक 1.5 मिलियन डोमेन के अपने नेटवर्क के माध्यम से पहुंचता है, लेकिन प्रकाशक जानकारी सिग्नल डेटा का सिर्फ एक हिस्सा है। स्किमलिंक अपने नेटवर्क में 20,000 व्यापारियों से प्राप्त डेटा का विश्लेषण करता है, जिसमें मूल्य निर्धारण की जानकारी, ऑर्डर मूल्य और खरीद इतिहास शामिल है।

ऐसा करने में, स्किमलिंक पूरे खुदरा पारिस्थितिकी तंत्र से संकेतों को जोड़ती है।

डेटा कैसे मान्य है?

डेटा प्रदाताओं का मूल्यांकन करते समय देखने के लिए एक और महत्वपूर्ण क्षमता व्यवहार में भविष्यवाणियों को मान्य करने की क्षमता है। उदाहरण के लिए, कोई भी प्रदाता जो अपने सेगमेंट का दावा करता है, रूपांतरण चलाएगा, यह पुष्टि करने के लिए लेनदेन डेटा कैप्चर करना चाहिए कि खरीद होती है। लेन-देन डेटा के बिना, मूल्य प्रस्ताव को मान्य करना संभव नहीं है।

स्किम्लिंक में एक प्रोग्रामेटिक ऑडियंस टार्गेटिंग सर्विस है जो विज्ञापनदाताओं को उन उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने में मदद करती है जहां वे खरीद चक्र में हैं। संदर्भ प्रासंगिक, उत्पाद और मूल्य निर्धारण डेटा का उपयोग करके किए जाते हैं, और लेनदेन जानकारी का उपयोग करके उन्हें मान्य किया जाता है। उपयोगकर्ताओं को यह जांचने के लिए ट्रैक किया जाता है कि क्या उन्होंने अपेक्षित खरीद की है, और इस जानकारी के आधार पर सेगमेंट बनाने वाली मशीन लर्निंग सिस्टम को लगातार प्रशिक्षित किया जाता है। यह खरीदारों को ऐसे परिदृश्य से बचने में मदद करता है जिसमें वे ऐसे उपभोक्ताओं को लक्षित करते हैं जिन्होंने ऐसे उत्पाद पर शोध किया हो जिसे वे खरीद नहीं सकते या जिनकी खरीद का कोई वास्तविक इरादा नहीं है। परिणाम बेहतर खंड प्रदर्शन है।

डिजिटल विपणक और एजेंसियां ​​जो प्रोग्रामेटिक विज्ञापन में संलग्न हैं, उन्हें प्रति हज़ार छाप (CPM) या लागत प्रति क्रिया (CPA) दरों का अनुकूलन करने के लिए सही डेटा प्रदाता चुनना होगा। प्रोग्रामेटिक विज्ञापन और डेटा-संचालित विपणन क्षेत्रों में वृद्धि की दर से यह जानना मुश्किल हो जाता है कि सही डेटा प्रदाता कैसे चुना जाए। लेकिन डेटा प्रदाता के मूल्य प्रस्ताव का आकलन करते समय इन तीन सामान्य ज्ञान वाले प्रश्नों को लागू करने से, डिजिटल विपणक और एजेंसियां ​​ब्लैक बॉक्स खोल सकती हैं और सही डेटा मिश्रण पा सकती हैं।

एलिसिया नवारो

एलिसिया नवारो के सीईओ और सह-संस्थापक हैं स्किमलिंकएक सामग्री मुद्रीकरण प्लेटफ़ॉर्म जो वेबसाइटों को उनकी सामग्री में बनाए गए खरीद आशय के लिए पुरस्कृत करने में मदद करता है। स्किमलिंक लॉन्च करने से पहले, उन्होंने ऑस्ट्रेलिया और यूके में 10 से अधिक वर्षों के लिए डिज़ाइन और मोबाइल और इंटरनेट-आधारित अनुप्रयोगों को लॉन्च करने के लिए काम किया। 2007 के बाद से, एलिसिया ने कंपनी को लंदन, सैन फ्रांसिस्को और न्यूयॉर्क शहर के कार्यालयों में 85 से अधिक कर्मचारियों के लिए विकसित किया है।

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