പരസ്യ സാങ്കേതികവിദ്യഉള്ളടക്കം മാര്ക്കവറ്റിംഗ്

സ്കിംലിങ്കുകൾ ഡാറ്റാ പ്രൊവൈഡർ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് - ശരിയായ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു

അടുത്ത കാലം വരെ, പ്രോഗ്രമാറ്റിക് പരസ്യം വാങ്ങാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡിജിറ്റൽ വിപണനക്കാരും പരസ്യ ഏജൻസി പ്രൊഫഷണലുകളും a കറുത്ത പെട്ടി ഡാറ്റ രംഗം. മിക്കവരും എഞ്ചിനീയർമാരോ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരോ അല്ല, അവർക്ക് വിശ്വാസത്തിന്റെ കുതിച്ചുചാട്ടം നടത്തുകയും ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റാ ദാതാവിന്റെ അവകാശവാദങ്ങളെ വിശ്വസിക്കുകയും നടപ്പാക്കലിനുശേഷം ഫലങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും വാങ്ങൽ ഇതിനകം തന്നെ നടത്തുകയും ചെയ്തു.

ഒരു ഡാറ്റാ ദാതാവിൽ വിപണനക്കാരും ഏജൻസികളും എന്താണ് അന്വേഷിക്കേണ്ടത്? ഏത് ദാതാവാണ് ഏറ്റവും കൃത്യവും സുതാര്യവുമായ പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതെന്ന് അവർക്ക് എങ്ങനെ നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയും? ചോദിക്കാനുള്ള ചില ചോദ്യങ്ങൾ ഇതാ:

ഡാറ്റ എങ്ങനെയാണ് ശേഖരിക്കുന്നത്?

ഇത് ഓരോ ഉപയോക്താവിന്റെയും നേരിട്ടുള്ള നിരീക്ഷണത്തിലൂടെയാണോ അതോ അനുമാനിച്ച ഡാറ്റയാണോ, അവിടെ ഒരു ചെറിയ കൂട്ടം ഉപയോക്താക്കളിൽ പെരുമാറ്റരീതികൾ കണ്ടെത്തുകയും വലിയ ഗ്രൂപ്പുകൾക്കായി എക്‌സ്ട്രാപോളേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടോ? ഡാറ്റ അനുമാനിക്കുകയാണെങ്കിൽ, കൃത്യത അളന്ന ഗ്രൂപ്പിന്റെ വലുപ്പത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു - അതിനാൽ ദാതാക്കളെ വിലയിരുത്തുമ്പോൾ ഗ്രൂപ്പ് വലുപ്പം പരിശോധിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. എക്‌സ്ട്രാപോലേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ വലുപ്പം എന്തുതന്നെയായാലും അനുമാനിച്ച ഡാറ്റയിൽ എല്ലായ്പ്പോഴും കൃത്യത കുറയുന്നുവെന്ന് ഓർമ്മിക്കുക. ഡാറ്റയെ സെഗ്‌മെന്റുകളായി രൂപപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, പ്രവചനങ്ങൾ യഥാർത്ഥ വിവരങ്ങളേക്കാൾ പ്രവചനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കുമെന്ന കാര്യം മറക്കരുത്. ഈ ചലനാത്മകത ഡാറ്റ നിർവ്വഹിക്കാത്ത അപകടസാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

ലളിതമായ ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രത്തിനപ്പുറം ഇടപാടുകൾ, മെറ്റാഡാറ്റ ട്രാക്കിംഗ്, വാങ്ങൽ ഉദ്ദേശ്യം കൂടുതൽ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കുന്ന മറ്റ് സിഗ്നലുകൾ എന്നിവയിലേക്ക് നോക്കുന്നതിന് സാമാന്യബുദ്ധി ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നത് നല്ലതാണ്. സ്കിംലിങ്കുകൾ പ്രതിദിനം 15 ദശലക്ഷം പ്രസാധക ഡൊമെയ്‌നുകളുടെയും 1.5 വ്യാപാരികളുടെയും നെറ്റ്‌വർക്കിൽ നിന്ന് 20,000 ബില്ല്യൺ ഷോപ്പിംഗ് ഉദ്ദേശ്യ സിഗ്നലുകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രയോഗിച്ച് അവരുടെ ഉൽപ്പന്ന ഇന്റലിജൻസ് ലെയറിൽ വിശകലനം സമൃദ്ധമാക്കുന്നതിലൂടെ, സ്കിംലിങ്കുകൾ 100 ദശലക്ഷം ഉൽപ്പന്ന റഫറൻസുകളുടെയും ലിങ്കുകളുടെയും ടാക്സോണമി, മെറ്റാഡാറ്റ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾ വാങ്ങാൻ സാധ്യതയുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളെയും ബ്രാൻഡുകളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉയർന്ന പരിവർത്തന പ്രേക്ഷക സെഗ്‌മെന്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അവർ ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ പ്രദർശനം, സാമൂഹിക, വീഡിയോ കാമ്പെയ്‌നുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു.

ഏത് തരം ഡാറ്റയാണ് ശേഖരിക്കുന്നത്?

ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയാണ് ശേഖരിക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് പട്ടികയിൽ അടുത്തത്. വിഭാഗങ്ങളിൽ ക്ലിക്കുകൾ, ലിങ്കുകൾ, മെറ്റാഡാറ്റ, പേജ് ഉള്ളടക്കം, തിരയൽ പദങ്ങൾ, ബ്രാൻഡുകളും ഉൽപ്പന്നങ്ങളും, വിലനിർണ്ണയ വിവരങ്ങൾ, ഇടപാട് സംഭവം, തീയതി, സമയം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്താം. കൂടുതൽ തരം ഡാറ്റ ശേഖരിക്കും, കൂടുതൽ അസംസ്കൃത വസ്തു പ്രവചന മോഡലുകൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കേണ്ടിവരും, ഇത് കൃത്യതയെ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തും. കുറച്ച് തരം ഡാറ്റ മാത്രം ശേഖരിക്കുകയാണെങ്കിൽ - ഉദാഹരണത്തിന്, ഇംപ്രഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലിക്കുകൾ - പ്രവചനങ്ങൾ ക്രോസ് ചെക്ക് ചെയ്യുന്നതിനോ ഉപയോക്തൃ പ്രൊഫൈലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനോ ഉപയോഗിക്കുന്ന പരിമിതമായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാകും. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ‌, അമിതമായി ലളിതവും കൃത്യതയില്ലാത്തതുമായ ഉപയോക്തൃ പ്രൊഫൈലുകൾ‌ ജനറേറ്റുചെയ്യുമെന്നതാണ് അപകടസാധ്യത.

വാങ്ങൽ പെരുമാറ്റങ്ങൾ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ സ്കിംലിങ്കുകൾ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഒന്നിലധികം പ്രസാധകർക്കും വ്യാപാരികൾക്കും ഉടനീളം പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, അഞ്ച് വ്യത്യസ്ത വെബ്‌സൈറ്റുകളിലായി 10 പേജുകൾ സന്ദർശിക്കുന്ന ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ സംയോജനം അടുത്ത ആഴ്‌ചയിൽ ഒരു വാങ്ങൽ നടത്താനുള്ള താൽപ്പര്യത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പാറ്റേൺ ആയി തിരിച്ചറിഞ്ഞേക്കാം. ഒരു പ്രസാധകനും ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല സ്കിംലിങ്കുകൾ 1.5 ദശലക്ഷം ഡൊമെയ്‌നുകളുടെ നെറ്റ്‌വർക്കിലൂടെ ആക്‌സസ്സുചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ പ്രസാധക വിവരങ്ങൾ സിഗ്നൽ ഡാറ്റയുടെ ഒരു ഭാഗം മാത്രമാണ്. വിലനിർണ്ണയ വിവരങ്ങൾ, ഓർഡർ മൂല്യം, വാങ്ങൽ ചരിത്രം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ അതിന്റെ വ്യാപാര ശൃംഖലയിലെ 20,000 വ്യാപാരികളിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച ഡാറ്റയും സ്കിംലിങ്കുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.

അങ്ങനെ ചെയ്യുമ്പോൾ, സ്കിംലിങ്കുകൾ മുഴുവൻ റീട്ടെയിൽ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ നിന്നുള്ള സിഗ്നലുകളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ എങ്ങനെയാണ് സാധൂകരിക്കുന്നത്?

ഡാറ്റാ ദാതാക്കളെ വിലയിരുത്തുമ്പോൾ അന്വേഷിക്കാനുള്ള മറ്റൊരു നിർണായക കഴിവ് പ്രായോഗികമായി പ്രവചനങ്ങൾ സാധൂകരിക്കാനുള്ള കഴിവാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, തങ്ങളുടെ സെഗ്‌മെന്റുകൾ പരിവർത്തനങ്ങളെ നയിക്കുമെന്ന് അവകാശപ്പെടുന്ന ഏതൊരു ദാതാവും വാങ്ങൽ നടക്കുന്നുവെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിന് ഇടപാട് ഡാറ്റ പിടിച്ചെടുക്കണം. ഇടപാട് ഡാറ്റ ഇല്ലാതെ, മൂല്യ നിർദ്ദേശം സാധൂകരിക്കാൻ കഴിയില്ല.

വാങ്ങൽ സൈക്കിളിൽ ഉപയോക്താക്കൾ എവിടെയാണെന്ന് അനുസരിച്ച് ടാർഗെറ്റുചെയ്യാൻ പരസ്യദാതാക്കളെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു പ്രോഗ്രമാറ്റിക് പ്രേക്ഷക ടാർഗെറ്റുചെയ്യൽ സേവനമാണ് സ്‌കിംലിങ്കുകൾക്ക് ഉള്ളത്. സന്ദർഭോചിത, ഉൽപ്പന്ന, വിലനിർണ്ണയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നത്, ഇടപാട് വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അവ സാധൂകരിക്കപ്പെടുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾ പ്രതീക്ഷിച്ച വാങ്ങൽ നടത്തിയോ എന്ന് പരിശോധിക്കാൻ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ സെഗ്‌മെന്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റം ഈ വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തുടർച്ചയായി പരിശീലനം നൽകുന്നു. താങ്ങാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തെക്കുറിച്ച് ഗവേഷണം നടത്തിയ അല്ലെങ്കിൽ വാങ്ങാൻ യഥാർത്ഥ ഉദ്ദേശ്യമില്ലാത്ത ഉപഭോക്താക്കളെ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഒരു സാഹചര്യം ഒഴിവാക്കാൻ ഇത് വാങ്ങലുകാരെ സഹായിക്കുന്നു. മികച്ച സെഗ്മെന്റ് പ്രകടനമാണ് ഫലം.

പ്രോഗ്രമാറ്റിക് പരസ്യത്തിൽ ഏർപ്പെടുന്ന ഡിജിറ്റൽ വിപണനക്കാരും ഏജൻസികളും അവരുടെ ആയിരം ഇംപ്രഷന് (സിപിഎം) അല്ലെങ്കിൽ ചെലവ് ഓരോ പ്രവർത്തനത്തിനും (സി‌പി‌എ) നിരക്കുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ശരിയായ ഡാറ്റാ ദാതാവിനെ തിരഞ്ഞെടുക്കണം. പ്രോഗ്രമാറ്റിക് പരസ്യ, ഡാറ്റാധിഷ്ടിത മാർക്കറ്റിംഗ് മേഖലകളിലെ വളർച്ചാ നിരക്ക് ശരിയായ ഡാറ്റാ ദാതാവിനെ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാമെന്ന് അറിയാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഒരു ഡാറ്റാ ദാതാവിന്റെ മൂല്യ നിർ‌ദ്ദേശം വിലയിരുത്തുമ്പോൾ‌ ഈ മൂന്ന്‌ കോമൺ‌സെൻസ് ചോദ്യങ്ങൾ‌ പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡിജിറ്റൽ വിപണനക്കാർ‌ക്കും ഏജൻസികൾ‌ക്കും ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് തുറന്ന് ശരിയായ ഡാറ്റ മിക്സ് കണ്ടെത്താൻ‌ കഴിയും.

അലീഷ്യ നവാരോ

സിഇഒയും സഹസ്ഥാപകയുമാണ് അലീഷ്യ നവാരോ സ്കിംലിങ്കുകൾ, വെബ്‌സൈറ്റുകളെ അവരുടെ ഉള്ളടക്കത്തിൽ സൃഷ്‌ടിച്ച വാങ്ങൽ ഉദ്ദേശ്യത്തിന് പ്രതിഫലം നേടാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഉള്ളടക്ക ധനസമ്പാദന പ്ലാറ്റ്ഫോം. സ്കിംലിങ്കുകൾ സമാരംഭിക്കുന്നതിനുമുമ്പ്, ഓസ്‌ട്രേലിയയിലും യുകെയിലും മൊബൈൽ, ഇന്റർനെറ്റ് അധിഷ്ഠിത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും സമാരംഭിക്കുന്നതിനും 10 വർഷത്തോളം പ്രവർത്തിച്ചു. 2007 മുതൽ ലണ്ടൻ, സാൻ ഫ്രാൻസിസ്കോ, ന്യൂയോർക്ക് സിറ്റി എന്നിവിടങ്ങളിലെ ഓഫീസുകളിലായി 85 ലധികം ജീവനക്കാരായി അലീഷ്യ കമ്പനി വളർന്നു.

ബന്ധപ്പെട്ട ലേഖനങ്ങൾ

മുകളിലേയ്ക്ക് മടങ്ങുക ബട്ടൺ
അടയ്ക്കുക

ആഡ്ബ്ലോക്ക് കണ്ടെത്തി

Martech Zone പരസ്യ വരുമാനം, അനുബന്ധ ലിങ്കുകൾ, സ്പോൺസർഷിപ്പുകൾ എന്നിവയിലൂടെ ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ സൈറ്റിൽ നിന്ന് ധനസമ്പാദനം നടത്തുന്നതിനാൽ ഈ ഉള്ളടക്കം നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ചെലവും കൂടാതെ നൽകാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ സൈറ്റ് കാണുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ പരസ്യ ബ്ലോക്കർ നീക്കം ചെയ്താൽ ഞങ്ങൾ അഭിനന്ദിക്കുന്നു.