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Search Ads 360 के नए वर्शन में, सहमति मोड के लिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग के बारे में जानकारी

Search Ads 360 के नए वर्शन में, सहमति मोड के लिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग  की सुविधा उपलब्ध है. यह उन विज्ञापन देने वालों के लिए है जो सभी ज़रूरी शर्तें पूरी करते हैं. अनुमानित कन्वर्ज़न, Floodlight कन्वर्ज़न कॉलम में दिखेंगे. साथ ही, इस डेटा का इस्तेमाल करने वाली सभी रिपोर्ट और कन्वर्ज़न पर आधारित बिडिंग की रणनीतियों में भी दिखेंगे.

जानें कि सहमति मोड लागू करने के बाद क्या होता है

विज्ञापनों पर होने वाले क्लिक की संख्या का थ्रेशोल्ड हासिल करने के लिए, आपको क्वालिटी जांच की ये शर्तें पूरी करनी होंगी:

  • सहमति मोड या IAB की पारदर्शिता और सहमति फ़्रेमवर्क (टीसीएफ़ v2.0) को सही तरीके से लागू करना.
  • हर देश और डोमेन ग्रुप के लिए, हर दिन आपके विज्ञापनों पर होने वाले क्लिक की संख्या का थ्रेशोल्ड 100 है.

ऊपर बताई गई शर्तें पूरी होने के बाद, हमारे मॉडल, ट्रेनिंग पीरियड में चले जाते हैं. इसके बाद, अनुमानित कन्वर्ज़न धीरे-धीरे आपकी कन्वर्ज़न रिपोर्टिंग में दिख सकते हैं. साथ ही, रिपोर्ट की गई परफ़ॉर्मेंस में आपको सुधार देखने को मिल सकता है.

सहमति मोड के लिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग की सुविधा कैसे काम करती है?

जब कोई उपयोगकर्ता विज्ञापनों या आंकड़ों की कुकी के लिए सहमति नहीं देता, तब सहमति मोड की वजह से, काम के Floodlight टैग के व्यवहार में अपने-आप बदलाव होता है. ऐसा इसलिए होता है, ताकि विज्ञापन दिखाने या आंकड़ों के लिए, कुकी को पढ़ा या लिखा न जा सके. कुकी के बिना, विज्ञापन देने वालों को उनके आकलन में फ़र्क़ देखने को मिलेगा. साथ ही, वे अपनी साइट पर उपयोगकर्ता के कन्वर्ज़न पाथ नहीं देख पाएंगे. अब वे विज्ञापन के साथ किए गए उपयोगकर्ताओं के इंटरैक्शन को सीधे तौर पर कन्वर्ज़न से नहीं जोड़ पाएंगे.

जब विज्ञापन इंटरैक्शन और कन्वर्ज़न के बीच के पाथ का पता लगाना संभव न हो, तब मीडिया मेज़रमेंट की पूरी जानकारी पाने के लिए, कन्वर्ज़न मॉडलिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है. कन्वर्ज़न मॉडलिंग की सुविधा में, मॉनिटर किया जा सकने वाले डेटा और पुराने रुझानों का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का इस्तेमाल होता है. साथ ही, सहमति देने वाले और सहमति न देने वाले उपयोगकर्ताओं के बीच संबंध तय होता है. इसके बाद, हमारे मॉडल कुकी इस्तेमाल करने की सहमति देने वाले उपयोगकर्ताओं के अनुभव का इस्तेमाल करके, सहमति न देने वाले उपयोगकर्ताओं के अनुभव के लिए, एट्रिब्यूशन पाथ का आकलन करेंगे. इससे, सहमति देने या न देने के उपयोगकर्ता के फ़ैसले का सम्मान करते हुए, विज्ञापन पर होने वाले खर्च और उसके नतीजों की पूरी और सटीक जानकारी मिलती है.

सहमति मोड के ज़रिए होने वाले अनुमानित कन्वर्ज़न को आपकी रिपोर्ट में सीधे तौर पर इंटिग्रेट किया जाता है. इसमें उसी लेवल का डेटा होता है जैसा कि निगरानी में होने वाले कन्वर्ज़न के लिए होता है. इसके बाद, इस डेटा को Search Ads 360 की बिडिंग की रणनीतियों में शामिल किया जाता है, ताकि आपको यह भरोसा रहे कि आपके नतीजों की पूरी जानकारी के आधार पर, आपके कैंपेन ऑप्टिमाइज़ किए जाएंगे.

सहमति की दरों और अनुमानित कन्वर्ज़न के बीच संबंध

आपको यह मानकर चलना चाहिए कि सहमति वाली कन्वर्ज़न दरों की तुलना में बिना सहमति वाली कन्वर्ज़न दरें काफ़ी कम होंगी. बड़े पैमाने पर विश्लेषण करके, हमें पता चला है कि उपयोगकर्ता की सहमति के स्टेटस के आधार पर, उपयोगकर्ता के कन्वर्ज़न रेट अलग-अलग होते हैं. सहमति न देने वाले उपयोगकर्ताओं की तुलना में, सहमति देने वाले उपयोगकर्ताओं के ग्राहक में बदलने की संभावना दो से पांच गुना ज़्यादा होती है. हालांकि, यह कई बातों के आधार पर तय होता है, जैसे कि सहमति की दर, इंडस्ट्री, और कन्वर्ज़न टाइप.

Floodlight यह पता नहीं लगा सकता कि बिना सहमति वाले किसी कन्वर्ज़न में पहले कोई विज्ञापन इंटरैक्शन हुआ था या नहीं. हमारे मॉडल, विज्ञापन इंटरैक्शन और कन्वर्ज़न इवेंट के बीच के पाथ को भरने में मदद करते हैं. इसका मकसद ज़रूरत से ज़्यादा अनुमान को कम करना है. इस वजह से, हो सकता है कि असल में होने वाले कुछ कन्वर्ज़न को न गिना जाए, क्योंकि कुकी के बिना हुए कन्वर्ज़न का एट्रिब्यूट, विज्ञापन पर क्लिक करने को नहीं दिया जा सकता.

रिपोर्टिंग और बिडिंग की बारीकियां

Search Ads 360 के नए वर्शन में, रिपोर्टिंग और बिडिंग के लिए सहमति मॉडलिंग उपलब्ध है. सहमति मोड के लिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग की सुविधा का फ़ायदा पाने के लिए, आगे कुछ करने की ज़रूरत नहीं है. अनुमानित कन्वर्ज़न, कन्वर्ज़न कॉलम में दिखेंगे. कन्वर्ज़न कॉलम का इस्तेमाल करने वाली सभी रिपोर्ट पर, अनुमानित कन्वर्ज़न का असर पड़ेगा.

Search Ads 360 के नए वर्शन में, लागत पर रिटर्न वाली (या कन्वर्ज़न पर आधारित) बिडिंग की रणनीति अपने विश्लेषण में अन्य कन्वर्ज़न के साथ-साथ, अनुमानित कन्वर्ज़न भी अपने-आप शामिल करती हैं.

अगर बिड को मैन्युअल तरीके से सेट किया जाता है, तो हमारा सुझाव है कि आप समय-समय पर अपने टारगेट की समीक्षा करें और उनमें बदलाव करें. ऐसा करने के बाद, अनुमानित कन्वर्ज़न तय करने के लिए, सहमति मोड को सेट अप किया जा सकता है. साथ ही, अपने-आप लागू होने वाले उन नियमों की समीक्षा करना न भूलें जो आपके टारगेट के आधार पर बदलाव करते हैं.

सहमति मोड के लिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग की सुविधा का, ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा लेना

कुकी के लिए सहमति न मिलने की स्थिति में (ad_storage or analytics_storage='denied'), हमारा सुझाव है कि आप बिना कुकी वाले पिंग भेजने के लिए सहमति मोड का इस्तेमाल करें. इससे कन्वर्ज़न के बारे में सटीक अनुमान लगाया जा सकेगा. सहमति मोड के ज़रिए कन्वर्ज़न मॉडलिंग तब सबसे बेहतर तरीके से काम करती है, जब बिना कुकी वाले ये पिंग चालू हों. इस बारे में ज़्यादा जानें कि सहमति मोड, बिना कुकी वाले पिंग के ज़रिए उपयोगकर्ता की निजता का सम्मान तब कैसे करता है जब उपयोगकर्ता, कुकी के लिए सहमति नहीं देता (ad_storage or analytics_storage=’denied’).

सहमति मोड के, बिना कुकी वाले पिंग का इस्तेमाल सभी ऐप्लिकेशन या वेबसाइटों पर किसी उपयोगकर्ता को ट्रैक करने, रीमार्केटिंग सूचियां बनाने या उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल जनरेट करने के लिए नहीं किया जाता.

ऐसा हो सकता है कि कन्वर्ज़न मॉडलिंग, बिना कुकी वाले पिंग को ब्लॉक करने वाले विज्ञापन देने वालों के लिए उपलब्ध हो. हालांकि, ऐसे में हमारे सिस्टम, विज्ञापन देने वाले से जुड़े खास कैलिब्रेशन फ़ैक्टर जनरेट नहीं कर पाएंगे. इससे कन्वर्ज़न का अनुमान लगाने पर असर पड़ सकता है. बिना कुकी वाले पिंग, हर विज्ञापन देने वाले के मुताबिक कैलिब्रेशन फ़ैक्टर जनरेट करने के लिए अहम होते हैं.

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