Data Science ツールキット - 増分

増分とは

広告主は、広告キャンペーンの効果を確保し、広告費用を最大限に活用したいと考えています。 広告費用対効果モデル (ROAS) は、収益/コストの数式が簡略化され、キャンペーンの成功を一般化したビューを提供します。 ただし、ROAS モデルは、最新の広告の複雑さを逃し、すべてのユーザーとインベントリ プラットフォームを均等に定量化します。 Last-touch や Multi-touch などの属性モデルは、キャンペーンの影響を測定するためのより詳細な手段を提供できますが、因果関係を証明せず、"キャンペーンによってユーザーが製品にお金を費やしているか、それとも変換されたか" という質問に答えませんでした。

この質問に回答するには、広告主は増分を測定する必要があります。

増分は、広告や広告キャンペーンに起因するコンバージョンの割合である増分リフトの測定値です。 増分を測定すると、パフォーマンスの測定が因果関係の問題に答えるのに移動します。

増分と Xandr

Xandr は、テスト グループ (広告に公開されているグループ) とコントロール グループ (広告に公開されていないグループ) の間でランダムに分割された対象ユーザーに表示されるインプレッションに関するデータを提供する ログ レベルの増分フィード を提供します。 さらに、お客様が増分戦略とテストを計画するのに役立つ ベスト プラクティス ドキュメント を提供しました。