Lewati ke navigasi Lewati ke konten utama

DASAR-DASAR INKREMENTALITAS

Cara ilmiah untuk mengukur

Inkrementalitas menyederhanakan pengukuran. Kami menunjukkan dengan tepat perbedaan perilaku antara grup yang terpapar dengan yang tidak terpapar iklan anda. Dan bukan memperkirakan nilai dari satu klik atau impresi (tayangan iklan). Ketika diterapkan secara sistematis, inkrementalitas memberikan cara pengukuran yang pasti.

ATRIBUSI SENTUHAN TERAKHIR (LAST-TOUCH)

Ada di mana-mana, tetapi memberikan masalah

Kesederhanaan model atribusi sentuhan terakhir memiliki harga yang mahal. Dengan memberi insentif kepada vendor untuk mendorong sebanyak mungkin klik dan tampilan yang berbiaya rendah, model ini menciptakan lingkungan yang rentan terhadap penipuan. Di mana setiap vendor berjuang untuk mendapatkan penghargaan atas perilaku pengguna, meskipun mereka benar-benar bertanggung jawab atas perilaku itu atau tidak. Model ini tidak dapat memberi anda pemahaman yang jelas tentang nilai sebenarnya yang dikontribusikan oleh vendor anda, karena model tersebut tidak memperhitungkan ekuitas merek, perilaku organik, pemasaran email, notifikasi push, atau faktor eksternal lainnya.

INOVASI TIADA HENTI

Solusi inkrementalitas kami

Ghost Bids
Sejak 2016, kami telah bereksperimen dengan tiga metodologi berbeda: Intent-to-Treat, PSA, dan Ghost Bids. Dengan melakukan ribuan pengujian dan mengembangkan kerangka kerja analisis kami sendiri, kami telah membuat versi metodologi Ghost Bids yang memungkinkan pengukuran peningkatan yang selalu aktif, bebas biaya, dan andal, pengukuran dalam uplift re-engagement aplikasi.


Analisis Causal Impact
Sejak 2019, kami telah mengembangkan kerangka kerja hasil inkremental (inkrementalitas) Causal Impact, sebuah metode yang dirancang khusus untuk bekerja secara independen dari ID pengguna. Dirutekan dalam ekonometrik, metode ini mampu mengamati baik instalasi dan uplift re-engagement aplikasi dari kampanye, sehingga memberikan wawasan berharga di atas metrik SKAdNetwork.