Match audience identifiers across platforms and vendors

Acest job produce o rată de potrivire a ID-urilor validată între vendori și o cifră corectată de reach neduplicat pentru plan. Alimentează decizia dacă reach-ul însumat naiv pe platforme poate fi folosit sau trebuie înlocuit cu cifra ajustată pentru suprapunere.

Ce îți trebuie

Exportul brut de ID-uri per vendor/platformă pentru perioada campaniei, marcat pe tip de identificator (STB, MAID, cookie, email hashuit, RampID), din raportul de livrare sau de audiență al fiecărui vendor
Documentația despre cheile de potrivire acceptate de vendorul de rezoluție de identitate (de ex. LiveRamp, ID5, UID2), care precizează ce tipuri de ID rezolvă și cum
Acces la clean room (Habu, InfoSum, AWS Clean Rooms) sau un raport de potrivire echivalent dintr-o campanie anterioară, pentru benchmarking
Dimensiunea universului adresabil total pentru demografia țintă, din documentația de reach a vendorului sau a panelului
Metodologia de suprapunere declarată de vendorul de identitate: deterministă, probabilistică sau hibridă

Procedura

Extrage numărul brut de ID-uri per vendor/platformă pentru perioada campaniei, marcând fiecare set cu tipul său de identificator
Normalizează formatele, elimină valorile nule și ID-urile de test/QA, apoi dedupliciază în cadrul fiecărui set de vendor, obținând un număr curat per vendor
Încarcă seturile curățate în clean room și rulează rezoluția pe graful de identitate comun, obținând numărul de ID-uri potrivite
Calculează rata de potrivire ca ID-uri potrivite împărțite la cel mai mic dintre cele două seturi, obținând rata de potrivire pentru pereche
Compară rata de potrivire cu intervalul de referință pentru tipul de identificator și semnalează orice pereche care iese din acest interval
Calculează reach-ul neduplicat ca setul A plus setul B minus ID-urile potrivite, împarte la dimensiunea universului, obținând procentul de reach corectat
Documentează tipurile de ID, metodologia și rata de potrivire în anexa planului

Calcul pas cu pas

Olanda, adulți 18-54, univers 8,000,000. Setul TV (STB linear + BVOD, deduplicat) = 3,600,000 ID-uri, reach declarat 45%. Setul digital (CTV + mobile programmatic, MAID/cookie, deduplicat) = 2,800,000 ID-uri, reach declarat 35%. Reach însumat naiv: 45% + 35% = 80%, ceea ce numără de două ori pe oricine a fost atins pe ambele. Ambele seturi intră în clean room pe graful RampID: ID-uri potrivite = 840,000. Rata de potrivire = 840,000 / 2,800,000 (setul mai mic) = 30%, valoare aflată în intervalul așteptat de 20-40% pentru o potrivire MAID/cookie-RampID. Reach neduplicat = 3,600,000 + 2,800,000 - 840,000 = 5,560,000 ID-uri, împărțit la universul de 8,000,000 = 69.5%. Interpretare: reach-ul real se situează mult sub suma naivă de 80%, dar peste oricare platformă luată separat, iar rata de potrivire de 30% arată că ajustarea este de încredere și nu un artefact al unei potriviri sărace.

Unde se greșește

Împărțirea numărului de potriviri la setul mai mare în loc de cel mai mic umflă rata de potrivire aparentă; folosește setul de referință specificat de clean room
Compararea unei potriviri bazate pe cookie cu pragurile deterministe pentru email sau RampID; fă benchmarking pe tip de identificator, întrucât o potrivire de 25% pe cookie și una de 25% pe email înseamnă lucruri diferite
Însumarea procentelor de reach la nivel de platformă fără scăderea suprapunerii potrivite, ceea ce numără de două ori audiența comună
Acceptarea numărului de ID-uri potrivite fără verificarea ID-urilor de dispozitiv expirate sau rotite la vendor, care pot umfla potrivirile pe hârtie fără să umfle reach-ul real

Cum știi că e corect

Reach-ul neduplicat corectat ar trebui să se situeze între cea mai mare dintre cele două cifre de reach individuale pe platformă și suma lor naivă; dacă iese din acest interval, reverifică rata de potrivire înainte de a trimite cifra mai departe.

Termeni folosiți

← Toate playbook-urile Se calculează în ValueMetrics →