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广告监测指南

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GA小站
发布2020-04-26 22:32:38
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发布2020-04-26 22:32:38
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广告监测是通过对各种媒体发布广告的统计分析,了解媒体广告经营状况和广告主广告投放策略的方法,用于优化广告投放,这是广义上的广告监测,可以分为曝光监测、站内监测和归因监测。

曝光监测

曝光监测通常也叫展示监测、品牌广告监测,或直接叫广告监测,这是协议的广告监测,广告监测可以特指曝光监测。

曝光主要是对广告的曝光和点击做监测,在广告在曝光时或被点击时系统会 ping 一次广告中指定的监控地址(曝光时ping曝光监控地址,点击时ping点击监控地址),并带上必要的参数。

可以分为点击前指标和点击后指标,中国广告协会对这些指标是有标准的定义规则。

曝光监测实现的方式有JS、API和SDK。

JS就是通过页面标签技术,需要在页面布署一段跟踪代码的,主动页面的跟踪代码主动监听收集信息,触发后发送,这种布署方式可以说是用户数据没有隐私的。

API就是媒体方通过APi向第三方监测平台发送数据。API可以分为C2S和S2S

C2S是Client to Server ,只指从浏览器直接发送给第三方监测平台,是主流常用的一种方式。

S2S是Server to Server ,是只浏览器先发给媒体广告服务器然后在发给第三方检测平台,由于通过媒体广告服务器之后再发,所以是可以造假的,所以这种方式比较少采用。

SDK是指在媒体应用内集成第三方监测平台的SDK,通过SDK向第三方监测平台发送数据。通常这个SDK是要满足行业要求的,一般集成一个SDK你就可以跟不同的第三方监测都对接。

不是说集成一个SDK就ok,这个监测生态需要媒体方,广告投放平台,第三方检测平台都是需要做一些工作,确保整个监测流程顺畅。

根据广告素材的加载形式还可以分为实时的和缓存的

实时的就是每次实时加载,程序化广告的类型。

缓存的就是缓存到本地的了,一般是APP,对一些比较大的广告素材会采用这种方式,如开屏或富媒体。通常缓存类的需要在展示之前需要向广告服务器去请求验证,避免过度消费。

点击检测可以分为异步加载和同步加载。

同步加载是用户点击的时候先访问监测跳转链接想监测平台发送数据后才打开着陆页。

异步加载就用户点击的时候访问监测跳转链接向监测平台发送数据的同时打开着陆页。

站内监测

站内监测通常也叫网站分析、用户行为分析工具或增长工具。

根据产品行为的产品,可以分为以Sessions为核心的流量分析体系和以Events为核心的行为分析体系。

以Sessions为核心的流量分析体系是指Web,通过采用页面标签技术布署,也就是在页面上布署一段跟踪代码,页面打开的时候就不加载自动发送很多的数据,呈现给你的是各种数据报告。这个可以细分如下几类:

  • 统计型工具,起源于站长时代,如CNZZ、51la、百度统计和腾讯统计;
  • 分析型工具,如Google Analytics和Adobe Analytics,还有其他产品的,但都黄了
  • 类GA工具,是在2015年兴起的,如神策、GrowingIO、诸葛IO和易观千帆

以Events为核心的行为分析体系是指移动应用,需要嵌入一个SDK,包含有APP和小程序

归因监测

归因监测就是分功劳,可以分为web归因和移动归因。

Web归因已经是比较完善,有很多的归因模型,如最终互动、最终非直接点击、最终渠道互动、最终互动、时间衰减模型等,也可以分为单触点归因和多触点归因,只是不同的分类。

移动归因这块的市场是大,也是比较复杂的。移动归因实现的方式有一下几种:

  • Referral参数:这个会GooglePlay所特有的,类似UTM参数的实现方式,但由于Google Play不能再国内使用,主动这种方式与国内的无缘。
  • ID标识符:通过各种ID去匹配识别,如安卓的:GAID、IMEI、Android ID,、设备ID;IOS的IDFA、Cookie
  • 模糊匹配,其实就是指纹或自定义参数,通常这种可以通过算法提高,但是时间窗口较短,适合那些点击-下载-安装-打开都在短时间内完成的。
  • 深度链接,点击一些链接,如果有安装APP就可以打开到APP的特定页面,如果没有安装APP就跳转到应用市场去安装,然后再发开APP,前一种方式直接叫深度链接,后面一种方式叫延迟深度链接,是拉新促活常用的一种方式。
  • 对接广告媒体平台,跟主流广告媒体平台对接打通数据,绝对是抢占先机的方式,目前有家归因监测的头部企业就是以这优势占领很大市场份额。

部分站内监测工具已经具备归因的功能,如Google Analytics和Adobe Analytics,部分自称是归因工具的,其实应该是属于站内监测工具。

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原始发表:2020-04-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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