Özet raporlarında gürültüyü anlama

Gürültünün ne anlama geldiğini, nereye eklendiğini ve ölçüm çalışmalarınızı nasıl etkilediğini öğrenin.

Özet raporlar, birleştirilebilir raporların toplanmasının sonucudur. Toplanabilir raporlar bir toplayıcı tarafından toplu olarak işlendiğinde ve toplama hizmeti tarafından işlendiğinde, elde edilen özet raporlarına gürültü (rastgele miktarda veri) eklenir. Kullanıcı gizliliğini korumak için gürültü eklenir. Bu mekanizmanın amacı, diferansiyel gizli ölçümü destekleyebilen bir çerçeveye sahip olmaktır.

Gürültü, nihai özet raporuna eklenir.

Özet raporlarda gürültüye giriş

Gürültü eklemek günümüzde reklam ölçümünün bir parçası olmasa da çoğu durumda eklenen gürültü, sonuçlarınızı yorumlama şeklinizi önemli ölçüde değiştirmez.

Bunu şu şekilde düşünmek yardımcı olabilir: Çıkarılan veriler karmaşık değilse belirli bir veriyi temel alarak karar alırken kendinizden emin olur musunuz?

Örneğin, A kampanyasının 15, B kampanyasının 16 dönüşümü olduğu göz önüne alındığında, bir reklamveren kampanya stratejisini veya bütçelerini değiştirme konusunda kendinden emin midir?

Cevap hayır ise gürültünün önemi yoktur.

API kullanımınızı şu şekilde yapılandırmanız gerekir:

  1. Yukarıdaki sorunun cevabı evettir.
  2. Gürültü, belirli verilere dayanarak karar alma kabiliyetinizi önemli ölçüde etkilemeyecek şekilde yönetilir. Bu duruma şu şekilde yaklaşabilirsiniz: Beklenen minimum dönüşüm sayısı için, toplanan metrikteki sapmayı belirli bir yüzdenin altında tutmak istersiniz.

Bu bölümde ve sonraki bölümlerde, 2.

Temel kavramlar

Toplama hizmeti, her özet raporuna bir kez (yani anahtar başına bir defa) gürültü ekler.

Bu gürültü değerleri, aşağıda açıklanan belirli bir olasılık dağılımından rastgele alınır.

Gürültüyü etkileyen tüm unsurlar iki temel kavrama dayanır.

  1. Gürültü dağılımı (ayrıntılar aşağıda), özet değerinden düşük veya yüksek fark etmeksizin aynıdır. Bu nedenle, özet değer ne kadar yüksek olursa bu değere oranla gürültünün sahip olabileceği etki o kadar az olur.

    Örneğin, hem toplam satın alma değerinin 20.000 TL hem de toplam 200 TL toplam satın alma değerinin aynı dağılımdan seçilen gürültüye tabi olduğunu varsayalım.

    Bu dağılımdan gelen gürültünün yaklaşık olarak -100 ile +100 arasında değiştiğini varsayalım.

    • 20.000 ABD doları olan özet satın alma değeri için gürültü 0 ile 100/20.000=%0,5 arasında değişir.
    • 200 ABD doları olan özet satın alma değeri için gürültü 0 ile 100/200=%50 arasında değişir.

    Bu nedenle, gürültünün 20.000 TL'lik toplam satın alma değeri üzerinde 200 TL'lik değere göre daha düşük bir etkisi olabilir. Göreceli olarak, 20.000 dolar daha az gürültülü, diğer bir deyişle daha yüksek bir sinyal-gürültü oranına sahip olacak.

    Daha yüksek birleştirilmiş değerlerin gürültü etkisi nispeten daha düşüktür.

    Bunun, bir sonraki bölümde özetlenen bazı önemli pratik etkileri vardır. Bu mekanizma API tasarımının bir parçasıdır ve pratik etkileri uzun vadelidir. Reklam teknolojileri çeşitli toplama stratejileri tasarlayıp değerlendirirken bu stratejiler önemli bir rol oynamaya devam edecek.

  2. Gürültü, özet değerinden bağımsız olarak aynı dağılımdan alınsa da bu dağılım birkaç parametreye bağlıdır. Bu parametrelerden biri olan epsilon, çeşitli fayda/gizlilik ayarlamalarını değerlendirmek için sonuçlanmış kaynak denemesi sırasında reklam teknisyenleri tarafından değiştirilebilir. Ancak, epsilon'u geçici olarak değiştirme işlemini geçici olarak düşünebilirsiniz. Kullanım alanlarınız ve epsilon'un işe yarayan değerleri hakkındaki geri bildirimlerinizi bekliyoruz.

Bir reklam teknolojisi şirketi, gürültü ekleme yöntemlerini doğrudan kontrol etmese de gürültünün ölçüm verileri üzerindeki etkisini etkileyebilir. Sonraki bölümlerde, gürültünün uygulamada nasıl etkileyebileceğini inceleyeceğiz.

Bundan önce, gürültünün nasıl uygulandığına bakalım.

Yakınlaştırma: gürültü nasıl uygulanır?

Tek gürültü dağılımı

Gürültü, aşağıdaki parametrelerle Laplace dağılımından alınır:

  • 0 ortalaması (μ). Bu, en olası gürültü değerinin 0 olduğu (gürültü eklenmez) ve gürültülü değerin orijinalden daha büyük olduğu sürece daha küçük olacağı (buna bazen tarafsız denir) anlamına gelir.
  • b = CONTRIBUTION_BUDGET / epsilon değerine sahip bir ölçek parametresi.
    • CONTRIBUTION_BUDGET tarayıcıda tanımlandı.
    • epsilon, toplama sunucusunda sabitlendi.

Aşağıdaki şemada, μ=0, b = 20 ile Laplace dağılımında olasılık yoğunluğu işlevi gösterilmektedir:

μ=0, b = 20 olan Laplace dağılımı için olasılık yoğunluğu işlevi

Rastgele gürültü değerleri, tek gürültü dağılımı

Bir reklam teknolojisinin iki toplama anahtarı (anahtar1 ve anahtar2) için özet rapor istediğini varsayalım.

Toplama hizmeti, aynı gürültü dağılımını uygulayarak x1 ve x2 şeklinde iki gürültü değeri seçer. x1, anahtar1'in özet değerine, anahtar2'nin özet değerine ise x2 eklenir.

Diyagramlarda gürültü değerlerini aynı olarak temsil edeceğiz. Bu daha basit bir uygulamadır. gerçekte, gürültü değerleri dağılımdan rastgele çekildiği için değişiklik gösterir.

Bu, gürültü değerlerinin tümünün aynı dağılımdan geldiğini ve uygulandıkları özet değerden bağımsız olduğunu gösterir.

Gürültünün diğer özellikleri

Boş olanlar (0) da dahil olmak üzere her özet değere gürültü uygulanır.

Boş özet değerleri bile gürültüye tabi olur.

Örneğin, belirli bir anahtarın doğru özet değeri 0 olsa bile, bu anahtar için özet raporunda göreceğiniz gürültülü özet değeri (büyük olasılıkla) 0 olmaz.

Gürültü, pozitif veya negatif bir sayı olabilir.

Pozitif ve negatif gürültü örnekleri.

Örneğin, gürültü öncesi 327.000 tutarındaki satın alma işleminde gürültü +6.000 veya -6.000 olabilir (Bunlar rastgele örnek değerlerdir).

Gürültü değerlendiriliyor

Gürültünün standart sapmasını hesaplama

Gürültünün standart sapması şudur:

b*sqrt(2) = (CONTRIBUTION_BUDGET / epsilon)*sqrt(2)
Örnek

Epsilon = 10 için gürültünün standart sapması şu şekildedir:

b*sqrt(2) = (CONTRIBUTION_BUDGET / epsilon)*sqrt(2) = (65,536/10)*sqrt(2) = 9,267

Ölçüm farklılıklarının önemli olduğu durumları değerlendirme

Toplama hizmetinin her bir değer çıktısına eklenen gürültünün standart sapmasını bilebileceğiniz için gözlemlenen farkların gürültüden kaynaklanıp kaynaklanmadığını belirlemek üzere karşılaştırma için uygun eşikler belirleyebilirsiniz.

Örneğin, bir değere eklenen gürültü yaklaşık +/- 10 ise (ölçeklendirme nedeniyle) ve iki kampanya arasındaki değer farkı 100'den fazlaysa, her bir kampanya arasında ölçülen değer farkının yalnızca varyanstan kaynaklanmadığı sonucuna varılabilir.

Etkileşimde bulunun ve geri bildirim paylaşın

Bu API'ye katılabilir ve deneme yapabilirsiniz.

Sonraki adımlar