Если вы получаете данные о выполнении позиции с помощью нескольких сервисов, результаты в отчетах могут существенно различаться. В частности, могут быть расхождения в данных из пользовательского интерфейса и офлайн-отчетов.
Кроме того, когда сервер объявлений показывает рекламные материалы из позиций, размещенных в сторонних сервисах, расхождения между данными в отчетах могут достигать 20 %.
Возможные причины расхождений
- Время реакции. Расхождение в показателях может быть вызвано разницей между временем первоначального запроса позиции и моментом показа креатива. Например, посетитель может покинуть страницу после того, как браузер получит от Дисплея и Видео 360 запрос позиции, но до того, как сторонний поставщик успеет показать креатив. Также пользователь может нажать на ссылку, а затем закрыть сайт, не дождавшись загрузки целевой страницы.
- Сетевое подключение и надежность сервера. Сторонний сервер объявлений может ненадолго прервать работу или по какой-то причине не зарегистрировать показ.
- Блокировщики рекламы. Подобные программы могут предотвратить показ объявления из позиции уже после того, как Дисплей и Видео 360 зарегистрирует его.
- Невысокие цели показа. Даже небольшое численное несоответствие может привести к значительному расхождению, выраженному в процентах, если позиция была показана всего несколько раз. Например, если для кампании установлен план в 100 показов за день, отклонение в 30 показов дает разницу 30 %, хотя общее их количество сравнительно невелико.
- Фильтрация. Серверы объявлений используют различные методы фильтрации показов, связанных со спамом, действиями роботов, непрерывными кликами, анализаторами ссылок и других источниками искусственного трафика.
- Разные поставщики услуг по сбору статистики, а также различия в методиках. Расхождения могут быть связаны с тем, что поставщики используют разные методики сбора статистики.
- Модели атрибуции. От них зависит то, как регистрируются конверсии и с какими показами или кликами они связываются. Поскольку способы подсчета неодинаковы, полученная при использовании разных моделей атрибуции информация может различаться. Рекомендуем сравнивать данные из двух источников (например, интерфейса и скачанных отчетов), только если при их сборе использовались одинаковые модели атрибуции.