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Introduction of ViewThrough Tracking Yuto Suzuki
Self Introduction Yuto Suzuki F.O.Xエンジニア
View Through Conversion
What is Ad Tracking??
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
Just Count Tracking?
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？？
GoodBye
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Introduction of View Through Tracking

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Introduction of View Through Tracking

  1. 1. Introduction of ViewThrough Tracking Yuto Suzuki
  2. 2. Self Introduction Yuto Suzuki F.O.Xエンジニア
  3. 3. View Through Conversion
  4. 4. What is Ad Tracking??
  5. 5. 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
  6. 6. 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
  7. 7. Click Through Conversion クリックとCVを何らかの方法で紐付ける Cookie IDFA FingerPrint
  8. 8. 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
  9. 9. 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
  10. 10. 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
  11. 11. Just Count Tracking?
  12. 12. 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
  13. 13. How to share CV Last Intraction First Intraction Linear Model Position Base Time Decay
  14. 14. last Intraction 最後のImpをCVと紐付ける
  15. 15. First Intraction 最初のImpをCVの要因とする
  16. 16. 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
  17. 17. Position Based 一定の期間で区切って区間ごとの評価を変える
  18. 18. Time Decay CVに近いImpほど評価を高くする
  19. 19. 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
  20. 20. Impression Tracking is Difficult to understand contributions.
  21. 21. 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？？
  22. 22. GoodBye

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