Я разработчик Lukos-Android, владелец Аутсорсинговой команды арбитражного приложения и автор канала Telegram «Mobile».
В течение последней половины и половины все ведущие команды заявили, что для заполнения трафика необходимы регистрация, оплата и мероприятия. Они относятся к тесту и утверждают, что этот подход намного выше для конвертов.
В этой статье мы рассчитаем следующее:
- Как оптимизировать для событий Facebook работает.
- Почему оптимизация не всегда так эффективна, которую мы хотим?
- Что более выгодно для крупных и крупных партнерств, чем в среднем или небольших командах?
Сразу же некоторые материалы намеренно упрощены, например, та же самая нейронная сеть Facebook возвращается в линейную регрессию.
Что такое оптимизация событий? Оптимизация для событий — это рекламная кампания, нацеленная на конкретное действие, например, депозиты. Facebook ищет наиболее вероятную аудиторию и оптимизирует мероприятие.
У Facebook есть большая и разнообразная аудитория, поэтому этого достаточно, чтобы подготовить некоторые события, чтобы пользователям нуждалось больше. Документация Facebook рекомендует получить 50 событий. Другими словами, после 50 регистрации, оплаты, покупки и других необходимых действий Facebook выбирает аудиторию, так что разница между трафиком события и трафиком установки примечательна.
Как насчет оптимизации события? Теоретически, все звучит очень привлекательн о-у них 50 мероприятий, и Facebook уже собирает нужную нам аудиторию. Но на самом деле все так же радужнее, насколько мы хотим.
Что
1. Facebook может оптимизировать после того, как событие происходит по крайней мере один раз. В большинстве случаев первое событие искусственно воспроизводится, чтобы убедиться, что все правильно включено в приложение. В результате, если медиа-биография пытается восполнить трафик, оптимизируя событие на данном этапе, эффект может быть очень подозрительным, и цена свинца может быть намного выше, чем при установке прилива. Есть.
2. Например, предположим, что запрос на аренду (или из партнерской программы) был выложен одновременно одновременно. Предположим, что есть два, чтобы облегчить расчет. Первая группа нацелена на высококачественных зрителей, которых они хотят. Вторая группа не заботится об этой проблеме, и качество аудитории намного хуже.
В этом случае следующие ситуации следующие. Когда две группы сбрасывают 25 событий (ось X), качество трафика ранжируется от 0 до 100 (ось Y).
Примечание. В контексте данной статьи качество трафика является условным индикатором и играет роль в упрощении сравнений.
На графике вы можете увидеть три варианта качества трафика при оптимизировании для мероприятия:
- Оранжевая линия является средним качеством трафика при оптимизации на основе выборки первой команды.
- Синяя линия — это среднее качество трафика, когда оптимизация выполняется на основе второй группы.
- Серлая линия — это фактическая ценность, которую Facebook пытается найти аудиторию.
Первая группа, которая пытается дополнить высокий качественный трафик, принимая во внимание тот факт, что другая группа вкладывается в это приложение, почти в два раза плохо, чем в приложениях Лилии. Оказалось, что измерение должно быть получено). И это требует, чтобы этот объем был почти таким же. И если преимущество составляет 30/70, общее качество трафика будет хуже.
3. Например, учитывая тот факт, что миллионы людей по всему миру играют в казино и нуждаются не менее 50 месторождений для соответствующей оптимизации, образцы ожидаются с статистической точки зрения. Вы можете видеть, что это отключено. Подобная аудитория, которую Facebook пытается найти, не самая лучшая.
Как решить эту проблему? На самом деле, все эти три проблемы возникают и з-за того, что образцы разделены. Число людей больше, чем общий объем данных. В случае пустого приложения эти данные были бы накоплены с течением времени без каки х-либо проблем. Но что вы делаете с серым применением, которое подпадает под запрещенное дело? Сохраните информацию всех депонированных пользователей. Затем тренируйте приложение в существующей базе данных.
Это имеет преимущество крупных групп и партнеров для небольших игроков рынка. Они накапливают эти данные и имеют количество и ресурсы, которые будут использоваться в будущем. Оказалось, что крупные команды, которые оптимизируют для этого события, делают это гораздо эффективнее, чем небольшие команды (согласно расчету статьи, разница была почти удвоена).。Кроме того, партнер из рукава популярен среди ве б-мастеров в этой област и-они предоставляют свои приложения бесплатно, поэтому они накапливают более широкую базу для приложений для обучения, чем любая большая группа. Может.
Тем не менее, стоит отметить, что учебные приложения на основе всего доступного образца. почему? Это связано с тем, что это стоит не только иметь дело с вопросами повторного подготовки, но и с учетом факторов действия пользователей, которые могут значительно измениться. Год назад она хотела сделать целевое поведение, и теперь она ненавидит ваш продукт, но в то же время она участвует в тренировках для оптимизации мероприятия.
Если таких пользователей много, качество всей модели будет нарушено. Другими словами, даже если объем данных велико, лучше не использовать чт о-либо, кроме скользящих образцов последних нескольких месяцев. В то же время, только пользователи, которые преуспевают не только с целевым действием, но и для KPI, должны войти в выборку. Таким образом, общий эффект рекламной кампании увеличивается, и среднее качество трафика трафика выше, чем когда приложение немедленно увеличивается по всем данным.
Я надеюсь, что эта статья поможет понять, как оптимизирует событие, какие ловушки там и почему такой трафик не всегда универсален.。< pran> Это имеет преимущество крупных групп и партнеров для небольших игроков рынка. Они накапливают эти данные и имеют количество и ресурсы, которые будут использоваться в будущем. Оказалось, что крупные команды, которые оптимизируют для этого события, делают это гораздо эффективнее, чем небольшие команды (согласно расчету статьи, разница была почти удвоена).。Кроме того, партнер из рукава популярен среди ве б-мастеров в этой област и-они предоставляют свои приложения бесплатно, поэтому они накапливают более широкую базу для приложений для обучения, чем любая большая группа. Может.
