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成功​個​案

MiQ 測試​結果​反映​「歸​因​報告​ API」​用於​評估​轉換​的​效益

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相中有兩位專家一邊討論,一邊使用手提電腦工作,以及 MiQ 標誌。

資訊​一​覽

  • MiQ ​啟動​了​獨立​執行​的​「歸​因​報告​ API」​測試,​以​判斷​對​轉換評估​用例​的​效益,​並​開發​準確且​能​保障​私隱​的​評估​功​能。
  • 測試員​發現,​「歸​因​報告​ API」​錄得​的​不重複​轉換者​中有​ 85​%​ ​與​第三​方​ Cookie ​相同,​另​有​ 3.7​%​ 是​第三​方​ Cookie ​未​能​捕獲。
  • 作​為​雲端​空間​的​專家,​MiQ ​在​受​信任​的​雲端​執行​環境​中​執行​摘要​報告,​以​在​不​使用​第三​方​追蹤​的​情況​下​持續​取得訊號。​計劃​仍​在​初期​測試​階段,​但​已​協助​擴大​「歸​因​報告」​測試​規模,​並​讓​採用​ TE​E ​的​市場​推廣​人員​知悉新​的​執行​流程。

下​載成功​個​案

推動​私隱​為​本​的​廣告​定​位​和​評估​功​能​發展

MiQ ​是​全球 程式​化​媒體​供​應​商,​為​不同​品​牌​和​代理​提供​全​方位​的​廣告​系列、​分析​和​成效​解決​方案。​隨著​廣告​生態​系統​進入​注重網​上​私隱​的​新​時代,​MiQ ​認為​有​必要​提供​不​依​賴​第三​方​ Cookie ​的​替代​系統,​並​開始​整合 Privacy Sandbox A​PI,​以​實現​準確​並​以​私隱​為​本​的​廣告​成效評估​解決​方案。

這​促​使​ MiQ 團隊​探索​ AP​I ​的​買方​用​例 ​(包括​將​「歸​因​報告​ API」​訊​號用​於​優化​和​提升​廣告​相關性)​ ​及​不同​專有​和​合作夥伴​解決​方案,​從​而​判斷​有關​技術​是否​適用​於​活動​級​別​報告​和​轉換​評估。

測試用於​事件​評估​的​「歸​因​報告​ API」

MiQ​ ​現有​的​專有​技術​已​採用​私隱​為​本​的​資料 ​(包括​第一​方​資料、​瀏覽器​資料​和​私隱​為​本​的​ ID)​ ​來劃​分目標​對象,​讓​測試員​得​以​妥善​整合​「歸​因​報告」,​並​使用​ Privacy Sandbox API ​建立​跨 DSP 評估​解決​方案。

MiQ ​的​獨立​「歸​因​報告」​分析​功​能​採用​來自​四​個​不同​市場​的​六​個​品​牌​資料,​判斷​ API ​評估​功​能​的​效益。​測試​期間,​團隊​在​事件​級​別​報告​方面​遇​上​需要​考慮​的​私隱​限制,​包括​遺失​資料​和​雜訊​增多​的​問題。​團隊​發現​需要​將​廣告​系列限制為​每​位​使用​者​只記錄​一​次​優先​轉換,​才​能​有效​減少​雜訊而​不扭曲​結果。​檢視​生態​系統​中​的​持分​者​意見​後,​私隱​沙箱團隊​決定​推出​「彈性​事件​級別​設定」,​讓​測試員​按​需要​自訂​「歸​因​報告」。

事實​證明,​資料​遺失​和​裝置​可用性​是​更​複雜​的​挑戰。​MiQ 測試員​發現​ API ​只​在​約 25​%​ ​的​廣告​展示​中​出現,​可能​的​原因​包括​在​ iO​S ​上​提供​「歸​因​報告​ API」​設有​政策​限制。​另​發現​在​符合​資格​的​ Chrome ​瀏覽器​中​執行​時,​Cookie ​錄得​的​不重複​轉換​者​人數​比​「歸因​報告」​多​ 1​1%。​這些​因素​帶出​一​個​作業​假設,​就是​預先​設定​的​七天​報告​延遲​是​問題​主因,​這​項​保障​私隱​設定​會​讓​系統​在​重新​建立​使用​者​級別​的​跨網​站識別​碼時​受到​限制。​為了​解決​此​問題,​MiQ​ 重新​訂定​評估​方式​來​優化​「歸​因​報告​ API」,​同時​實現​高準​確度​的​評估。

「我們​認為​『歸​因​報告​ API』​有​潛力​成為​評估​和​優化​資料​的​核心​來源,​應用​規模​甚至​可以​超越​ Cookie。​只有​持續​測試​並​鼓勵​市場​推廣​人員​參與​其中,​才​能​不斷​疊代​並​改善​ Privacy Sandbox A​PI,​讓​廣告​系列​和​更​廣大​的​業界​受惠。​」

John Goulding
MiQ ​全球​首席​戰略官

結果​與​發現

MiQ 測試​結果​顯示,​「歸​因​報告​ API」​錄得​的​不重複​轉換者​中有​ 85​%​ ​與​ Cookie ​相同,​另​有​ 3.7​%​ ​是​ Cookie ​未​能​捕獲。​事件​級​別​報告​獲取​的​資料​和​舊版​轉換​像素​同樣​豐富,​經實證​是​相當​可行​的​數據​集。​雖然​ MiQ ​的​結論​是 摘要​和​事件​級​別​報告​必須​結合​使用,​才​能​準確​模​擬​廣告​系列​的​實際​投資​回報率,​但​仍​樂​觀​認為​「歸​因​報告​ API」​有助​瞭解​廣告​對​業績​的​影響​並​優化​競價​模型。

作​為​雲端​空間​的​專家,​MiQ​ 亦​已​開始​在​受​信任​的​雲端​執行​環境​中​使用​彙整​服務​執行​摘要​報告,​以​在​不​使用​第三​方​追蹤​的​情況​下​持續​取得訊號。​計劃​仍​在​早期​測試​階段,​有助​未來​的​測試員​瞭解​有​哪些​資源​可用。

MiQ ​認為​「歸​因​報告」​是​其中​一​種​強效​解決​方案,​讓​市場​推廣​人員​結合​使用,​實現​理想​的​廣告​系列​成效。​MiQ ​和​私隱​沙箱團隊​強烈​建議​市場​推廣​人員​和​代理日​後​參與​測試,​分享​寶貴​意見。