교차 장치 솔루션

Advertising Cloud DSP과 통합 LiveRamp 및 Adobe Device Co-op 을(를) 사용하면 브랜드가 추적한 장치뿐만 아니라 사용자의 알려진 모든 장치로 대상을 확장할 수 있습니다. 또한 통합은 모든 장치에서 빈도 제한 및 속성 측정을 제공합니다.

지원되는 사람 기반 장치 그래프를 사용하는 경우 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 다양한 채널 및 장치에서 대상을 일치시켜 장치가 아닌 사람 및 가구에 광고를 전달합니다.
  • 개별 사용자 간의 빈도를 파악하고 최대 가용량을 통해 광고 노출을 균형 있게 조정하십시오.
  • 채널 또는 장치에서 대상을 노출하거나 전환하는 전략을 테스트합니다.

각 장치 그래프의 이점

  • Adobe Device Co-op:

    • 참여하는 Adobe 광고주의 결정론적 및 확률론적 데이터의 옵트인 풀을 제공합니다
    • 데스크탑 및 모바일 웹 방문자가 제공하는 강력한 쿠키 ID 연결을 제공합니다
    • 미국 및 캐나다에서 주로 가져온 데이터를 포함합니다
    • 사용 요금이 없습니다
  • LiveRamp 장치 그래프:

    • 오프라인 고객 데이터를 포함하여 결정론적 데이터 풀을 제공합니다.

    • 쿠키 ID와 모바일 장치 ID 간에 범위를 제공합니다

    • 주로 미국에서 온 데이터를 포함합니다

    • 빈도 제한 및 속성 측정에 대해 무료입니다

    • 확장 노출(를 사용해서만 전달되는 노출)에 대해 0.35CPM으로 가격이 책정되었습니다 LiveRamp 타깃팅된 대상 세그먼트 내에 있는 장치가 아닌 장치 그래프)

      요금은 당신의 계좌요율에 반영됩니다

사용자 기반 빈도 관리

사용자 기반 빈도 관리를 사용하면 실제 미디어 노출 제어를 위해 장치 수준이 아닌 개인 수준에서 빈도 상한을 지정할 수 있습니다.

사용자 기반 빈도 관리 활성화

  • 캠페인: 새 캠페인을 만들 때 Cross-Device Level 설정 활성화 "Same Device" -> "People,"을 선택하고 장치 그래프를 선택합니다. 지정된 장치 그래프는 배치 수준에서 교차 장치 타깃팅과 캠페인, 패키지 및 배치 수준에서 사용자 기반 빈도 관리에 모두 사용됩니다. 주파수 캡은 사람의 알려진 모든 장치에 적용됩니다.

자세한 내용은 캠페인 설정.

캠페인을 저장한 후에는 캠페인을 변경할 수 없습니다 Cross Device Level 설정

  • 패키지: 패키지 수준에서 추가 빈도 캡을 선택적으로 설정할 수 있습니다. DSP은 캠페인 계층에서 가장 엄격한 빈도 제한을 준수합니다.

  • 배치: 배치 레벨에서 추가 빈도 캡을 선택적으로 설정할 수 있습니다. DSP은 캠페인 계층에서 가장 엄격한 빈도 제한을 준수합니다.

사용자 기반 타겟팅

사용자 기반 타겟팅을 사용하면 데스크탑 및 모바일에서 고객을 찾을 수 있습니다.

사용자 기반 타겟팅 활성화

  • 캠페인: 새 캠페인을 만들 때 Cross-Device Level 설정 활성화 "Same Device" -> "People,"을 선택하고 장치 그래프를 선택합니다. 지정된 장치 그래프는 배치 수준에서 교차 장치 타깃팅과 사용자 기반 빈도 관리에 모두 사용됩니다.

자세한 내용은 캠페인 설정.

  • 배치: 지정된 장치 그래프를 사용하는 캠페인에서 배치에 대한 대상 대상을 선택하면 Cross-Device Targeting 옵션을 사용하면 지정된 세그먼트에 없는 장치라도 개인의 알려진 모든 장치(캠페인 설정에 지정된 장치 그래프에 따라)에 걸쳐 타깃팅을 확장할 수 있습니다.

사용자 기반 타깃팅에 대한 보고 설정

사용자 지정 보고서에 다음 지표를 포함할 수 있습니다.

  • 노출 횟수: (에서 Build Your Report 섹션 Metrics > Std. Metrics) 장치 그래프(원래 대상 세그먼트 내에서 찾을 수 없음)를 활용하여 전달되는 증분 노출 횟수입니다. 이 지표는 타사 장치 그래프 사용과 관련된 적용 가능한 비용을 계산하는 데에도 사용됩니다.

    기간 동안 확장된 노출 횟수의 비용을 결정하려면 를 포함하는 사용자 지정 보고서를 실행하십시오 Extended Impressions 열을 선택한 다음 총 확장 노출 수에 $0.00035($0.35/1000 노출 횟수)를 곱합니다.

    총 비용은 또한 Billable Other Net Spend 열(아래) Metrics > Spend) 포함되어 있을 수 있습니다.

  • 장치 그래프: (에서 Build Your Report 섹션 Dimensions > Campaign) 특정 캠페인, 패키지 또는 배치에 대해 선택한 장치 그래프입니다.

사용자 기반 속성 측정

Advertising Cloud 전환 추적만 있는 광고주

사용자 기반 속성을 사용하면 미디어 노출이 발생한 장치와 다른 장치에서 발생한 전환을 지정할 수 있습니다. 사이트에서 Advertising Cloud 변환 픽셀을 구현한 광고주를 위해 DSP, Advertising Cloud Search 및 Advertising Cloud Creative에서 사람 기반 속성 측정을 사용할 수 있습니다.

사용자 기반 속성 측정 활성화

교차 장치 속성 측정을 활성화하려면 Adobe 계정 관리자. 대상 Adobe Device Co-op 계정, 서명된 Adobe Device Co-op 계약 및 Experience Cloud Organization ID (이전에는 IMS org ID).

광고주 계정이 속성 측정에 장치 그래프를 사용하도록 구성되어 있는지 확인하려면:

  1. 주 메뉴에서 Settings>Advertiser.

  2. 광고주 행 위에 커서를 놓고 Edit.

  3. 에서 Integrations 광고주 설정의 섹션을 보려면 Cross-Device Attribution 설정이 활성 상태입니다.

    활성 통합의 경우 장치 그래프가 표시됩니다.

교차 장치 전환 속성에 대한 전환 보고서 설정

전환 보고서 설정

속성 측정에 대해 장치 그래프가 활성화되면 Conversion 보고서에는 Cross-Device Breakout 설정 을 사용하면 다음을 포함하여 각 전환 지표에 대해 최대 3개의 개별 열을 포함할 수 있습니다.

  • <전환>(tp): 동일한 장치 전환과 장치 간 전환(해당하는 경우)을 모두 포함하는 총 전환(총 사람)을 포함합니다. 보고서에서 "(tp)전환 경로의 전환 지표 이름, 규칙 유형 및 전환 유형에 추가됩니다(예: "Responses(le)(tl)(tp))).

  • <전환>(sd): (선택 사항) 전환 경로에서 단일 장치만 추적된 전환만 포함합니다. 보고서에서 "(sd)전환 경로의 전환 지표 이름, 규칙 유형 및 전환 유형에 추가됩니다(예: "Response(le)(tl)(sd))).

  • <전환>(xd): (선택 사항) 전환 경로에서 두 개 이상의 장치가 추적된 전환만 포함합니다. 보고서에서 "(xd)전환 경로의 전환 지표 이름, 규칙 유형 및 전환 유형에 추가됩니다(예: "응답(le)(tl)(xd))).

전환 보고서를 해석하는 방법

교차 장치((xd)/(tl))에서 높낮이로, 평균보다 높은 교차 장치 전환을 유도하는 작업을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 메시지 및 채널 투자를 사용자 행동에 맞추기 위해 광고 또는 타깃팅 전략을 알릴 수 있습니다.

  • 패키지 - 가장 많은 총 전환을 유도하는 패키지와 높은 비율의 교차 장치 전환이 있는 패키지를 확인합니다. 따라서 초점을 맞춰야 하는 비용을 어디에 투입할 것인지 이해하는 데 도움이 됩니다.

  • 배치 - 배치 성능과 속성을 비교합니다(예: 모바일 웹 광고가 데스크탑에서 전환을 유도할 수 있음). 속성에 대한 장치 그래프가 없으면 모바일 웹 게재가 데스크탑 변환에 미치는 영향을 누락할 수 있고, 사용자 대다수가 모바일 웹이 아닌 데스크탑에서 전환하는 경우 표시되지 않을 수 있습니다.

  • 광고 - 전환율을 높이는 광고를 발견하고 웹 브라우저와 모바일 앱 환경 모두에서 값과 영향을 수량화합니다.

  • 사이트 - 사이트를 수동으로 완전히 제외하는 대신 여러 사이트에서 최적화합니다. 웹 사이트에서 장치 간 전환을 유도하는 경우 이러한 동작이 발생하는 장치를 확인할 수 있습니다.

  • 거래 - 교차 장치 전환을 제공하는 인벤토리 거래를 확인한 다음, 그러한 거래에 더 많은 장치와 채널을 포함하도록 타깃팅을 확장해야 하는지 여부를 결정함으로써 수동 최적화를 개선합니다.

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