測試和資料驗證的最佳作法
針對可使用Adobe Analytics測量的RampID型區段和ID5型區段,使用下列最佳實務。
-
啟用區段約24小時後,請在Audiences > All Audiences內檢查區段的轉換識別碼計數。 如果ID計數屬意外,請聯絡您的Adobe帳戶團隊。
請參閱"電子郵件ID與通用ID之間的資料差異",以取得有關區段計數差異方式的詳細資訊。
-
請勿變更現有的套件和位置。 但是,如果您沒有任何用於測試通用ID的增量預算,請減少原始預算以資助測試。
-
複製原始套件和刊登版位、根據測試大小調整預算、將對象變更為使用RampID型區段(適用於已驗證的使用者)或ID5型區段(適用於未驗證的使用者),以及驗證新套件和刊登版位是否花費其完整預算。
-
若要比較通用ID型區段的效能,與鎖定其他受眾識別碼(例如Cookie或行動廣告ID)之刊登版位的效能,請建立具有個別通用ID型刊登版位和舊版ID型刊登版位的行銷活動。
若要進行完整的重新鎖定目標測試,請同時鎖定已驗證使用者的RampID和未驗證使用者的ID5。
取得最佳效能不應是主要比較。 而是要判斷哪些ID的規模良好,這可能會在稍後通知您的最佳化和預算分配。 長期目標是要彌補在Cookie淘汰時遺失的曝光次數和網站流量。
-
若要比較瀏覽器的總觸及率,請在相同位置鎖定通用ID型區段和舊有以ID型區段。 使用與上一個使用案例相同的行銷活動設定,除了您不需要分割行銷活動預算。
通用ID會獲得競標偏好設定,但舊有ID會在無法使用通用ID時收到競標。 請務必比較不同瀏覽器(包括Chrome、Safari和Mozilla)中的觸及率。
NOTE
頻率上限適用於個別ID。 當使用者有多種ID型別時,您接觸該使用者的次數可能會超出您的預期。
-
-
請記住,已驗證身分的受眾區段的觸及率自然會小於Cookie型區段的觸及率,而使用其他鎖定目標選項會進一步減少您的觸及率。 謹慎使用精細鎖定目標,尤其是使用AND陳述式連結多個目標。
電子郵件ID和通用ID之間的資料差異
可接受的差異層級
雜湊電子郵件地址轉換為通用ID的翻譯率應大於90%;如果所有雜湊電子郵件地址都是唯一的,則RampIDs的翻譯率尤其應是95%。 例如,如果您從客戶資料平台傳送100個雜湊電子郵件地址,應將其轉譯為至少95個RampIDs或超過90種其他型別的通用ID。 較低的翻譯率可能表示有問題。 如需可能的解釋,請參閱"[變異的原因] (#universal-ids-data-variances-causes"。
若翻譯率低於70%,請與RampIDs的Adobe客戶團隊連絡以進行進一步調查。