效果衡量实现指南

1. 准备工作

根据以下类型的客户和应用场景，考虑哪些对您的业务而言最为重要，并确保在集成和实验中体现这些优先事项。这些条件可能包括：

  • 客户类型：大型广告客户还是小型广告客户、代理机构、行业类型、地理位置分布情况
  • 广告系列目标和转化类型：用户获取、客户留存率、购买量、收入
  • 使用场景：报告、投资回报率分析、出价优化

2. 用例

我们经常会看到摘要报告用于报告，以及用于优化的事件级报告（并且可能会作为辅助数据报告）。为了充分利用衡量功能，请结合使用事件级和汇总级（例如，根据 Google Ads 的方法和 Privacy Sandbox 优化研究）。

3. 常规

基准 最佳
报告
  • 将摘要报告用于报告用例
  • 了解如何将摘要报告和事件级报告搭配使用
优化
  • 明确说明具体要优化的对象
  • 清楚了解哪些报告推动了优化模型
  • 将事件级报告用于优化用例
  • 私下竞价 + ARA
  • PA 优化可能涉及建模信号
  • 了解如何搭配使用摘要报告和事件级报告，尤其是用于优化 ROAS 的报告
跨应用和跨网站归因
  • 通过 ARA 将跨应用和跨网站归因与当前的跨应用和跨网站覆盖率进行比较
  • 如果目前未衡量跨应用和跨网站归因，请考虑这样做是否有好处

4. 配置设置

基准 最佳
事件级报告
  • 针对任何流程（PA、非 PA 等）正确设置来源 / 触发器注册调用
  • 使用点击型转化 (CTC) 或浏览型转化 (VTC)
  • 使用默认配置设置
  • 完全了解 priority、expiry、event_report_window、deduplication_key、Filters、_lookback_window
  • 针对所有流程（PA、非 PA、所有广告类型等）正确设置来源 / 触发器注册调用
  • 同时使用点击型转化和浏览型转化
  • 测试不同的报告期，以针对报告遗漏问题进行优化，并针对用例确定最佳设置
  • 与 Sim lib 集成，该工具可用于根据历史数据测试 ARA
摘要报告
  • 针对任何流程（PA、非 PA 等）正确设置来源 / 触发器注册调用
  • 使用点击型转化或浏览型转化
  • 充分了解汇总报告配置：filters、aggregatable_report_window、schedule_report_time、source_registration_time、reporting_origin
  • 针对所有流程（PA、非 PA、所有广告类型等）正确设置来源 / 触发器注册调用
  • 同时使用点击型转化和浏览型转化
  • 与 SimLib 集成并使用 Noise Lab 模拟进行实验。可用于测试各种 API 配置

5. 实施策略

基准 最佳
非第三方数据
  • 考虑如何使用第三方 Cookie（如果可用）和不受 3PCD 影响的数据来验证或进一步提升 ARA 效果
噪音
  • 与 SimLib 集成并使用 Noise Lab 模拟进行实验，以评估噪声带来的影响
  • 实现并测试各种去噪数据机制
汇总服务
  • 检查您计划使用的来源端和触发器端键是否适用于您的用例

    首先可以采用的示例键结构可以是：包含您要跟踪的所有维度的键结构。您可以根据输出测试不同的键结构。
  • 测试多个不同的键结构（包括分层键），以针对您的用例进行优化
  • 在汇总服务中测试各种 Epsilon 值并能够提供相关视角
批处理策略
  • 充分了解不同批处理频率（例如每小时、每天或每周）的影响以及如何对报告进行批量处理（例如，按广告客户 X 定期生成的报表时间）。开发者文档和汇总服务负载测试指南中的其他详细信息
  • 至少使用一种批处理频率和 1 个广告客户进行测试
  • 测试批处理频率和报告维度的不同组合，并确定适合其应用场景的最佳设置
  • 这可能还包括为每个广告客户或广告客户组使用不同的策略（例如，小型、中型和大型）。请参阅 MTG Agg 服务负载测试指南
  • 调整批处理策略，将可能出现的可汇总报告延迟问题考虑在内，从而最大限度地降低报告遗漏
调试
  • 在测试和评估中使用所有类型的调试报告