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रीच और फ़्रीक्वेंसी डेटा
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
रीच और फ़्रीक्वेंसी मॉडलिंग, उन सभी चैनलों के लिए एक विकल्प है जिनकी पहुंच
फ़्रीक्वेंसी डेटा शामिल है. मरिडियन, डेटा के हिसाब से हर चैनल को मॉडल करती है
इससे आपको सिर्फ़ उन चैनलों के लिए रीच और फ़्रीक्वेंसी डेटा डालना होगा जिन्हें आपने
मॉडल बनाना चाहते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, मॉडल की खास बातें देखें.
MMM डेटा प्लैटफ़ॉर्म आपको
YouTube की पहुंच और फ़्रीक्वेंसी डेटा. अगर आपके पास रीच और फ़्रीक्वेंसी का ऐक्सेस है
डेटा देखना है, तो आप भी उस डेटा का इस्तेमाल कर सकते हैं.
मॉडलिंग के लिए, रीच और फ़्रीक्वेंसी डेटा एक जैसा होना चाहिए
बाकी मॉडलिंग डेटा की तरह ही भौगोलिक और समय की जानकारी का स्तर.
इसके अलावा:
रीच का डेटा, उन यूनीक लोगों की संख्या होनी चाहिए जिन्हें
किसी चैनल के विज्ञापन की कुल संख्या के बजाय, उसे हर समयावधि में अपलोड करें
व्यक्ति लगातार अलग-अलग समयावधि में पहुंचे.
फ़्रीक्वेंसी डेटा, इंप्रेशन की कुल संख्या को
हर समयावधि के लिए, रीच तय करें.
पहुंच और फ़्रीक्वेंसी को शामिल और ऑप्टिमाइज़ करने के बारे में जानकारी के लिए, यह देखें
पहुंच और फ़्रीक्वेंसी.
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2024-07-30 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2024-07-30 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],["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,[]]
