फ़ायदे
मॉडलिंग से आपके कारोबार को ये फ़ायदे मिल सकते हैं:
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विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस का सटीक व्यू अपने विज्ञापन नतीजों (आरओआई) के बारे में ज़्यादा सटीक जानकारी पाएं. साथ ही, डिवाइसों और चैनलों पर विज्ञापन इंटरैक्शन की वजह से बने कन्वर्ज़न पाथ की ज़्यादा सटीक जानकारी पाएं. |
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ज़्यादा असरदार कैंपेन ऑप्टिमाइज़ेशन और बिडिंग निजता से जुड़े नियमों और टेक्नोलॉजी से जुड़ी पाबंदियों का मतलब है कि हम कुछ खास तरह के एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप के लिए निगरानी नहीं कर सकेंगे. उदाहरण के लिए, बिना सहमति वाले उपयोगकर्ता या खास तरह के डिवाइस या ब्राउज़र का इस्तेमाल करने वाले उपयोगकर्ता. इसका मतलब है कि हमारी ऑटोमेटेड बिडिंग (बिड अपने-आप सेट होना) के एल्गोरिदम को अधूरे और अक्सर भ्रामक डेटा के आधार पर ऑप्टिमाइज़ेशन के फ़ैसले लेने होंगे. मॉडलिंग, डेटा के बीच के अंतर को ठीक करती है, ताकि यह पक्का किया जा सके कि ऑटोमेटेड बिडिंग (बिड अपने-आप सेट होना) आपकी वेबसाइट या ऐप्लिकेशन गतिविधि के बारे में सटीक जानकारी पर काम कर रही है. |
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निजता पर आधारित सही मेज़रमेंट कन्वर्ज़न मॉडलिंग से, आपके विज्ञापनों और वेबसाइट के साथ इंटरैक्ट करने वाले लोगों की पहचान की सुरक्षा की जाती है. साथ ही, यह कार्रवाई करने लायक डेटा उपलब्ध कराती है. हम मॉडलिंग की जांच करने के लिए, होल्डबैक वैलिडेशन जैसी तकनीकों का इस्तेमाल करते हैं. इसके बाद, हम अनुमान के नतीजों की तुलना, निगरानी वाले उन असल कन्वर्ज़न से करते हैं जिन्हें हमने रोका है. साथ ही, गड़बड़ी और तय किए गए मापदंडों की जांच करके, अपने अनुमान को लगातार बेहतर बनाते हैं. मशीन लर्निंग में इन्हीं से मिलते-जुलते तरीकों का ज़्यादा इस्तेमाल किया जाता है. |
