加入新推出的
Discord 社区，展开实时讨论，获得同行支持，并直接与 Meridian 团队互动！
נתוני היקף חשיפה ותדירות
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
בניית מודלים של היקף חשיפה ותדירות היא אפשרות לכל ערוץ עם היקף חשיפה
בתדירות גבוהה. המערכת יוצרת מודלים של כל ערוץ בהתאם לנתונים
כך שניתן להזין נתונים של היקף חשיפה ותדירות רק לגבי הערוצים
שרוצים ליצור מודל כזה. מידע נוסף זמין במאמר מפרט המודלים.
פלטפורמת הנתונים של MMM מספקת
נתונים של תדירות והיקף חשיפה ב-YouTube. אם יש לכם גישה להיקף החשיפה ולתדירות
עבור ערוצים אחרים, אפשר להשתמש גם בנתונים האלה.
למטרות בניית מודלים, נתוני התדירות והיקף החשיפה חייבים להיות זהים
ברמת הפירוט של המיקום הגיאוגרפי והזמן, כמו שאר נתוני המודל.
בנוסף:
נתוני היקף החשיפה צריכים להיות מספר האנשים הפרטיים הייחודיים שנחשפו לפרסום
את המודעה של הערוץ בכל תקופת זמן, במקום המספר המצטבר של
אנשים שנחשפו למודעות במשך תקופות זמן רצופות.
נתוני התדירות צריכים להיות המספר הכולל של החשיפות חלקי
בכל תקופת זמן.
מידע נוסף על שילוב של פוטנציאל חשיפה ותדירות ועל אופטימיזציה שלהם זמין במאמרים הבאים:
היקף חשיפה ותדירות.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-07-30 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2024-07-30 (שעון UTC)."],[[["\u003cp\u003eReach and frequency modeling is available for any channel with corresponding reach and frequency data, allowing for customized modeling based on available data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMeridian utilizes the MMM Data Platform for YouTube's reach and frequency data, but users can incorporate data from other channels if accessible.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReach and frequency data must align with the geographical and temporal granularity of other modeling data for accurate integration.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReach data should reflect unique individual exposures within each time period, while frequency data should represent total impressions divided by reach per time period.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDetailed information on incorporating and optimizing reach and frequency in modeling can be found in the dedicated Reach and Frequency documentation.\u003c/p\u003e\n"]]],["Reach and frequency modeling can be applied to any channel with corresponding data. Data granularity must match the modeling data's geo and time scale. Input data should include the number of unique individuals exposed per time period (reach) and the total impressions divided by reach (frequency). The MMM Data Platform offers this data for YouTube, and users can provide it for other channels. Data on incorporating and optimizing reach and frequency are also available.\n"],null,["# Reach and frequency data\n\nReach and frequency modeling is an option for any channel with reach and\nfrequency data. Meridian models each channel according to the data\nprovided, so you only input reach and frequency data for the channels that you\nwant to model this way. For more information, see [Model specification](/meridian/docs/basics/model-spec).\n\nThe [MMM Data Platform](/meridian/docs/basics/using-mmm-data-platform) provides\nreach and frequency data for YouTube. If you have access to reach and frequency\ndata for other channels, you can also use that data.\n\nFor modeling purposes, the reach and frequency data must be at the same\nlevel of geo and time granularity as the rest of the modeling data.\n\nAdditionally:\n\n- The reach data should be the number of unique individuals exposed to the\n channel's ad within each time period instead of the cumulative number of\n individuals reached over consecutive time periods.\n\n- The frequency data should be the total number of impressions divided by the\n reach for each time period.\n\nFor information about incorporating and optimizing reach and frequency, see\n[Reach and frequency](/meridian/docs/advanced-modeling/reach-frequency)."]]
