← Все плейбуки·Кросс-медиа измерение
Плейбуки · Кросс-медиа измерение
Match audience identifiers across platforms and vendors
Результат этой задачи: проверенный процент совпадения идентификаторов между вендорами и скорректированный показатель неповторяющегося охвата для плана. Он определяет, можно ли использовать наивную сумму охвата по платформам или её нужно заменить показателем, скорректированным на пересечение.
Что нужно на входе
- Необработанная выгрузка идентификаторов по каждому вендору/платформе за период кампании, размеченная по типу идентификатора (STB, MAID, cookie, hashed email, RampID), из отчёта о показах или отчёта по аудитории каждого вендора
- Документация вендора по идентити-резолюшн (например, LiveRamp, ID5, UID2) с указанием, какие типы ID он сопоставляет и каким образом
- Доступ к клин-руму (Habu, InfoSum, AWS Clean Rooms) или аналогичный отчёт о сопоставлении из предыдущей кампании для бенчмаркинга
- Общий размер адресуемой аудитории (universe) для целевой демографической группы, из документации по охвату вендора или панели
- Заявленная вендором методология пересечения идентификаторов: детерминированная, вероятностная или гибридная
Порядок действий
- Выгрузите необработанные количества ID по каждому вендору/платформе за период кампании, разметив каждый набор по типу идентификатора
- Нормализуйте форматы, удалите пустые значения и тестовые/QA ID, дедуплицируйте внутри каждого набора вендора, получив чистое количество по каждому вендору
- Загрузите очищенные наборы в клин-рум и запустите сопоставление по общему identity-графу, получив количество совпавших ID
- Рассчитайте процент совпадения, разделив количество совпавших ID на меньший из двух наборов, получив процент совпадения для пары
- Сравните процент совпадения с бенчмарк-диапазоном для данного типа идентификатора и пометьте любую пару, выходящую за его пределы
- Рассчитайте неповторяющийся охват как набор A плюс набор B минус совпавшие ID, разделите на размер universe, получив скорректированный процент охвата
- Задокументируйте типы ID, методологию и процент совпадения в приложении к плану
Разбор с числами
Нидерланды, взрослые 18-54, universe 8,000,000. TV-набор (linear STB + BVOD, дедуплицированный) = 3,600,000 ID, заявленный охват 45%. Digital-набор (CTV + мобильный programmatic, MAID/cookie, дедуплицированный) = 2,800,000 ID, заявленный охват 35%. Наивная сумма охвата: 45% + 35% = 80%, что дважды учитывает всех, кто был охвачен на обеих платформах. Оба набора загружаются в клин-рум против графа RampID: совпавшие ID = 840,000. Процент совпадения = 840,000 / 2,800,000 (меньший набор) = 30%, что укладывается в ожидаемый диапазон 20-40% для сопоставления MAID/cookie с RampID. Неповторяющийся охват = 3,600,000 + 2,800,000 - 840,000 = 5,560,000 ID, делённое на universe 8,000,000 = 69.5%. Трактовка: реальный охват заметно ниже наивной суммы в 80%, но выше показателя любой отдельной платформы, а процент совпадения 30% говорит о том, что коррекция достоверна, а не является артефактом слабого совпадения.
Где ошибаются
- Деление количества совпавших ID на больший набор вместо меньшего завышает видимый процент совпадения; используйте референсный набор, указанный клин-румом
- Сравнение cookie-based совпадения с порогами для детерминированных email или RampID; бенчмаркинг нужно проводить по типу идентификатора, поскольку 25% совпадение по cookie и 25% совпадение по email означают разные вещи
- Суммирование процентов охвата по платформам без вычитания совпавшего пересечения, что приводит к двойному учёту общей аудитории
- Принятие количества совпавших ID без проверки на истёкшие или ротированные device ID на стороне вендора, что может завышать совпадения на бумаге без реального увеличения охвата
Как понять, что верно
Скорректированный неповторяющийся охват должен находиться между более высоким из двух показателей охвата отдельных платформ и их наивной суммой; если он выходит за эти пределы, перепроверьте процент совпадения, прежде чем передавать это число дальше.
Используемые термины