Анализ расхождений трекера и кабинетов
Эта инструкция служит дополнением статьи про наш фреймворк оптимизации медийной рекламы. Он представляет собой пошаговый и понятный алгоритм, который помогает бизнесу перейти от точечных экспериментов к управляемому росту. Обязательно ознакомьтесь! А теперь — переходим к решению вашей проблемы.
При разметке рекламы счётчиками adtracker-систем (пиксели на показ / кликовые ссылки) важным этапом является сверка данных трекера с данными рекламной площадки (например, раз в неделю). Полное совпадение статистики трекера и площадки бывает редко, и допустимым считается расхождение до 15%. Если расхождение превышает этот порог, необходимо провести анализ и выявить причины.
Возможные причины расхождений
1. Отсутствие пикселей / кликовых ссылок
Не на всех размещениях установлены пиксели на показ или кликовые ссылки.
2. Некорректная настройка счётчиков
Пиксель на показ или кликовая ссылка настроены без защиты от кэширования. Для предотвращения кэширования необходимо добавлять случайное число к вызовам счётчика (для этого в каждом трекере и на каждой площадке используются свои параметры и макросы).
3. Разные методики учёта мошеннического трафика
Одна система может классифицировать показ как мошеннический (GIVT / SIVT) и списать его, а другая — зафиксировать.
4. Использование ПО для блокировки рекламы
Пользовательские adblockers могут предотвращать загрузку рекламных блоков и трекеров.
5. Ошибка в настройке пикселя / ссылки
В редких случаях вместо пикселя на показ может быть установлена кликовая ссылка и наоборот.
Действия при обнаружении расхождений
1. Проверка защиты от кэширования
Убедитесь, что в параметр пикселя передается случайное число при каждом вызове.
2. Проверка корректности установки счётчиков
Убедитесь, что пиксели на показ и кликовые ссылки размещены правильно во всех местах показа.
3. Анализ списанных показов / кликов
Проверьте количество показов и кликов, отнесённых трекером к невалидным (GIVT / SIVT).
4. Сравнение детализированной статистики
Запросите у площадки статистику с максимальной детализацией (по дням) и сравните с данными трекера. Разбивка по дням поможет выявить периоды с расхождениями и соотнести их с запусками, тестированиями или сбоями.
5. Обращение в техническую поддержку
Если самостоятельный анализ не дал результатов, передайте в техподдержку трекера детализированную статистику для расследования расхождений.
Не знаете, с чего начать?
Фреймворк оптимизации медийной рекламы от CyberBrain поможет оценить уровень зрелости вашей медийной аналитики и даст конкретные рекомендации, чтобы вы получали максимум выгоды от размещений.
Получите схему фреймворка и видеообзор в Telegram-боте ⚡️@cyberbrain_msc_bot⚡️
статья 10 min read
Как и зачем внедрять data-driven атрибуцию в бизнес: 5 основных шагов
Атрибуция на основе данных — мощное решение для контроля эффективности и оптимизации рекламы. Но как его интегрировать и можно ли это сделать самостоятельно? В этой статье мы вместе преодолеем пять основных препятствий на пути к внедрению атрибуции — и превратим их в пять конкретных шагов для реализации.
оптимизация 12 min read
Больше лидов — меньше CPA: первый и единственный гайд по оптимизации медийной рекламы от CyberBrain
Медийная реклама должна работать на продажи — и точка. В статье вас ждёт описание фреймворка, который служит именно этой цели.
памятка 16 min read
Ошибки при внедрении AI в маркетинге
Искусственный интеллект стал одной из самых обсуждаемых тем в маркетинге. Компании активно внедряют AI-решения для автоматизации аналитики, медиабаинга и персонализации, но только единицы получают реальную прибыль. Почему одни проекты приносят ROI, а другие заканчиваются пилотом? Какие ошибки чаще всего совершают бренды и агентства?
памятка 18 min read
Как защитить корпоративные данные при работе с AI
Как компании теряют данные, работая с искусственным интеллектом? В материале — реальные кейсы Microsoft, Samsung, Toyota и OpenAI, анализ причин утечек и подробное руководство: как выстроить политику безопасности, какие технологии действительно работают и какие ошибки совершают даже крупные корпорации.
памятка 10 min read
AI-офис: строить команду внутри или покупать готовое решение
Компании всё чаще задумываются, как работать с искусственным интеллектом — собирать собственную команду или подключать внешних специалистов. В статье разбираем плюсы и минусы обоих подходов, показываем, почему чистые модели почти не работают, и объясняем, как правильно выстроить гибрид: что держать внутри, а что можно спокойно отдавать наружу.
статья 9 min read
Как определить AI-энтузиаста: кто способен внедрять искусственный интеллект
Кто в компании способен реально внедрять искусственный интеллект и превращать эксперименты в бизнес-результат? Рассказываем, кто такой AI-интегратор, какие навыки и опыт ему нужны, где искать таких специалистов и как отличить настоящего AI-энтузиаста от тех, кто тестирует нейросети ради интереса.
