Campagnes

Veelgestelde vragen over prognoses

Door de manier waarop de advertentieserver wordt gesimuleerd door AdMob, is het mogelijk dat u bepaalde cijfers ziet die u niet verwacht. Hieronder vindt u antwoorden op een aantal veelgestelde vragen over prognoses.

Hoe werken prognoses voor campagnedoelen?

Prognoses voor campagnedoelen maken gebruik van een steekproef van het aantal vertoningen in het netwerk gedurende de afgelopen 30 dagen. Deze steekproef wordt als uitgangspunt genomen voor de modellering van toekomstige verkeerspatronen. Tijdens de prognosesimulatie wordt de potentiële campagne waarvoor u een prognose uitvoert, afgezet tegen campagnes die al lopen of die gepland staan. Hierbij wordt de steekproef gehanteerd als het verwachte aantal klikken of vertoningen dat beschikbaar zal zijn.

In AdMob gebeurt het volgende als u een prognose start:

  1. De huidige toestand van het netwerk wordt bepaald.

  2. Er wordt een simulatie uitgevoerd van de campagne waarvoor u een prognose wilt hebben:
    • Er wordt eerst een prioriteit toegewezen aan de campagne die lager is dan die van andere campagnes in het netwerk. Deze kunstmatig verlaagde prioriteit zorgt ervoor dat de potentiële campagne geen vertoningen kan "stelen" uit andere campagnes.
    • Vervolgens wordt er door AdMob nog een prognose uitgevoerd voor de potentiële campagne, maar nu met de juiste prioriteit.
  3. De resultaten van de simulatie worden geanalyseerd om een prognose af te geven.

Met welke campagnes wordt rekening gehouden tijdens de simulatie?

Alle actieve campagnes worden gebruikt. Onderbroken, verwijderde of beëindigde campagnes worden genegeerd tijdens de simulatie.

Hoe kan ik het aantal beschikbare klikken of vertoningen verhogen?

U kunt mogelijk meer klikken of vertoningen beschikbaar maken voor een campagne door de targeting-instellingen van de campagne aan te passen. Enkele voorbeelden:

  • Target meer advertentieblokken.
  • Wijzig een of meer targetingbeperkingen. Zo kunt u landen toevoegen voor targeting op basis van geolocatie of meer apparaten toevoegen.
  • Wijzig de targeting van concurrerende campagnes. Aangezien dit gevolgen kan hebben voor die campagnes, is het zinvol om de prognose voor deze campagnes opnieuw uit te voeren voordat u de wijzigingen opslaat. U kunt dan eerst controleren of de doelen van de campagnes nog wel worden gehaald.

Waarom verschillen de prognoseresultaten voor twee campagnes met dezelfde targets, maar met verschillende doelen?

Ook als twee campagnes dezelfde targeting hebben, kunnen de cijfers voor Beschikbaar, Concurrentie en Niet beschikbaar verschillen. Dit is hoofdzakelijk het gevolg van de overschotten en tekorten van vertoningen en klikken die ontstaan als de prioriteit van een campagne kunstmatig wordt verlaagd voor de eerste stap van de prognosesimulatie. Zie Hoe werken prognoses voor campagnedoelen? voor meer informatie. Op dat moment kunnen andere campagnes de vertoningen en klikken claimen die anders zouden zijn gebruikt in de potentiële campagne, waardoor andere vertoningen en klikken ongebruikt blijven.

Is het zo dat de prognose voor één groot datumbereik ongeveer gelijk is aan de som van afzonderlijke, kleinere prognoses voor hetzelfde bereik?

Laten we eens kijken hoe het werkt:

  1. U voert een prognose uit voor de periode van 1 - 14 april.

  2. Vervolgens voert u 14 prognoses uit, één voor elke dag van de bovenstaande periode, en telt u de resultaten van de prognoses bij elkaar op.

Hoewel de cijfers redelijk overeen zullen komen, kunnen er kleine verschillen zijn door factoren als frequentielimieten. Bijvoorbeeld:

  1. Een campagne heeft een frequentielimiet van één vertoning per 14 dagen.

  2. In een gebruikerssessie wordt op elk van die 14 dagen een vertoning weergegeven.

  3. In de prognose voor 14 dagen wordt dan maar één vertoning voor de sessie opgenomen, terwijl in de dagelijkse prognoses voor dezelfde periode één vertoning per dag wordt gehanteerd.

Wordt er bij prognoses rekening gehouden met frequentielimieten?

Ja, daar wordt zeker rekening mee gehouden. Het feit dat in AdMob een steekproef van 30 dagen wordt gebruikt, betekent echter dat maandelijkse frequentielimieten niet worden opgenomen als onderdeel van de steekproefgegevens. In scenario's met maandelijkse frequentielimieten kan dit tot gevolg hebben dat de beschikbaarheid te hoog wordt ingeschat.

Was dit nuttig?
Hoe kunnen we dit verbeteren?

Meer hulp nodig?

Log in voor extra supportopties om uw probleem snel op te lossen