Introduction of View Through Tracking

Introduction of
ViewThrough Tracking
Yuto Suzuki

Self Introduction
Yuto Suzuki
F.O.Xエンジニア

Word Dict
Conversion（CV）：広告で想定されているゴール
アプリの広告ならインストール
Impression（Imp）：表示回数
広告などの画面への表示回数

Ad Tracking
タッチポイントとCVを何らかの形で紐付ける
CVに至った要因の計測

Click Through Conversion
クリックとCVを何らかの方法で紐付ける
Cookie
IDFA
FingerPrint

View Through Conversion
ImpとCVを何らかの方法で紐付ける
Impは媒体側でしか検知できない

Why?
画面に表示される時点
ユーザのクリックなどは発生しない
計測URLを介在させるタイミングがない

Need to
Cooperate w/ Media
Viewが発生した時点で
入稿URLにpingを飛ばしてもらう

View Action
does not deliver to CV
クリックはそのまま遷移する
興味があったからクリック。回数がそのままCVに
つながりやすい
ビューは影響したかどうかがわからない
ユーザが見てないかも

How to share CV
Last Intraction
First Intraction
Linear Model
Position Base
Time Decay

last Intraction
最後のImpをCVと紐付ける

First Intraction
最初のImpをCVの要因とする

Linear Model
CVに至る以前の全てのImpを均等に評価
単純なカウント

Position Based
一定の期間で区切って区間ごとの評価を変える

Time Decay
CVに近いImpほど評価を高くする

Markov Chain
以下URLに書いてあるんで、興味があれば。
https://ameblo.jp/cyberanalyst/entry-
11790290434.html

Impression Tracking is
Difficult to understand
contributions.

I’m not sure….
どのメディアの効果がいいかの判定の仕方
Impの場合、単純に接触頻度が高いほうがいい？
自分の行動的にクリックはあまりしないので、
Impの効果のほうがあるのではないか？？

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