Panduan penerapan pengukuran

1. Sebelum memulai

Pertimbangkan hal yang paling penting bagi bisnis Anda berdasarkan jenis pelanggan dan kasus penggunaan berikut, serta pastikan integrasi dan eksperimen Anda mencerminkan prioritas tersebut. Kriteria tersebut dapat mencakup:

• Jenis pelanggan: pengiklan besar versus kecil, agensi, jenis vertikal, jejak geografis
• Tujuan kampanye dan jenis konversi: akuisisi pengguna, retensi pelanggan, pembelian, pendapatan
• Kasus penggunaan: pelaporan, analisis ROI, pengoptimalan bid

2. Kasus penggunaan

Kami sering melihat laporan ringkasan yang digunakan untuk pelaporan dan laporan tingkat peristiwa yang digunakan untuk pengoptimalan (dan mungkin pelaporan sebagai data tambahan). Untuk memaksimalkan kemampuan pengukuran, gabungkan tingkat peristiwa dan tingkat agregat; misalnya, berdasarkan metodologi Google Ads dan riset pengoptimalan Privacy Sandbox.

3. Umum

	Dasar pengukuran	Optimal
Pelaporan	Menggunakan laporan ringkasan untuk melaporkan kasus penggunaan Menggunakan integrasi PA + ARA	Memahami cara menggunakan laporan tingkat peristiwa + ringkasan secara bersamaan untuk pelaporan
Pengoptimalan	Penjelasan yang jelas tentang apa sebenarnya yang dioptimalkan Pemahaman yang jelas tentang laporan mana yang mendorong model pengoptimalan Anda Menggunakan laporan tingkat peristiwa untuk kasus penggunaan pengoptimalan PA + ARA Menggunakan integrasi PA + ARA Pengoptimalan PA mungkin melibatkan pemodelanSignals	Memahami cara menggunakan laporan tingkat ringkasan + peristiwa secara bersamaan, terutama untuk pengoptimalan ROAS
Atribusi lintas aplikasi & web	Memahami cara menggunakan Atribusi Lintas Aplikasi dan Web Chrome dan Android (penjelasan web, penjelasan Android)	Membandingkan Atribusi Lintas Aplikasi dan Web melalui ARA dengan cakupan Lintas Aplikasi dan Web saat ini Jika saat ini tidak mengukur Atribusi Lintas Aplikasi dan Web, pertimbangkan apakah hal ini dapat bermanfaat

4. Penyiapan konfigurasi

	Dasar pengukuran	Optimal
Laporan Tingkat Peristiwa	Penyiapan panggilan pendaftaran sumber / pemicu yang tepat, untuk alur apa pun (PA, non-PA, dll) Menggunakan Konversi Klik-Tayang (CTC) atau Konversi Lihat-Tayang (VTC) Menggunakan penyiapan konfigurasi default Pemahaman penuh tentang prioritas, masa berakhir, event_report_window, deduplikasi_key, filters,_lookback_window	Penyiapan panggilan pendaftaran sumber / pemicu yang tepat, untuk semua alur (PA, non-PA, semua jenis iklan, dll.) Menggunakan CTC dan VTC Menggunakan penyiapan Tingkat Peristiwa Fleksibel Lite, terutama untuk meminimalkan hilangnya laporan Menguji berbagai periode pelaporan untuk mengoptimalkan hilangnya laporan dan mengidentifikasi setelan optimal untuk kasus penggunaan Anda Pemahaman penuh tentang cara kerja alur atribusi Integrasi dengan laporan debug transisi untuk dibandingkan dengan pengukuran berbasis 3PC, termasuk laporan debug atribusi-sukses dan laporan debug panjang Integrasi dengan Sim lib, alat yang dapat digunakan untuk menguji ARA berdasarkan data historis
Laporan Ringkasan	Penyiapan panggilan pendaftaran sumber / pemicu yang tepat, untuk alur apa pun (PA, non-PA, dll) Menggunakan CTC atau VTC Pemahaman penuh tentang konfigurasi laporan gabungan: filter, aggregatable_report_window, schedule_report_time, source_registration_time, reporting_origin Penyiapan Layanan Agregasi yang tepat	Penyiapan panggilan pendaftaran sumber / pemicu yang tepat, untuk semua alur (PA, non-PA, semua jenis iklan, dll.) Menggunakan CTC dan VTC Pemahaman penuh tentang cara kerja alur atribusi Pertimbangkan cara untuk mengoptimalkan anggaran L1 dan beberapa konversi per sumber Integrasi dengan laporan debug transisi untuk dibandingkan dengan pengukuran berbasis 3PC, termasuk laporan debug atribusi-sukses dan laporan debug panjang Integrasi dengan SimLib dan eksperimen dengan simulasi Noise Lab. Dapat digunakan untuk menguji berbagai konfigurasi API Contoh strategi pengelompokan untuk dicoba di Sim lib

5. Strategi penerapan

	Dasar pengukuran	Optimal
Data non-3PC		Pertimbangkan cara menggunakan cookie pihak ketiga (selama tersedia) dan data yang tidak terpengaruh oleh 3PCD untuk memvalidasi atau meningkatkan performa ARA lebih lanjut
Derau	Pemahaman penuh tentang bagaimana derau ditambahkan ke laporan ringkasan dan berbagai keputusan desain yang dapat dilakukan untuk mengubah dampak derau	Integrasi dengan SimLib dan eksperimen dengan simulasi Noise Lab untuk menilai dampak derau Terapkan dan uji berbagai mekanisme untuk mengurangi derau data
Layanan Agregasi	Pemahaman penuh tentang framework pengujian layanan agregasi: Panduan Pengujian Layanan Agregat Pastikan kunci sisi sumber dan sisi pemicu yang akan Anda gunakan sesuai dengan kasus penggunaan Anda Contoh struktur kunci untuk memulai dapat berupa: struktur kunci yang mencakup semua dimensi yang ingin Anda lacak. Berdasarkan outputnya, Anda dapat menguji berbagai struktur kunci. Pemahaman penuh tentang ID bersama dan anggaran kontribusi Pemahaman penuh tentang cara derau ditambahkan di layanan agregasi	Menguji beberapa struktur kunci yang berbeda, termasuk kunci hierarkis untuk mengoptimalkan kasus penggunaan Anda Contoh penggunaan struktur kunci hierarki Menguji berbagai nilai Epsilon dalam Layanan Agregasi dan dapat memberikan perspektifnya
Strategi pengelompokan	Pemahaman penuh tentang dampak berbagai frekuensi pengelompokan (mis. per jam, harian, atau mingguan) dan cara pengelompokan laporan (mis., berdasarkan waktu laporan terjadwal pengiklan X). Detail tambahan di Dokumen Developer dan panduan Pengujian Beban Layanan Agregat Uji dengan minimal satu frekuensi pengelompokan dan satu pengiklan	Menguji berbagai kombinasi frekuensi pengelompokan dan dimensi laporan, serta mengidentifikasi setelan optimal untuk kasus penggunaannya Hal ini juga dapat mencakup memiliki berbagai strategi per pengiklan atau grup pengiklan (mis. kecil, menengah, besar). Lihat Panduan Pengujian Beban Layanan Agg MG Meminimalkan hilangnya laporan dengan menyesuaikan strategi pengelompokan untuk memperhitungkan potensi laporan agregat yang tertunda
Proses Debug	Mengintegrasikan dengan laporan debug atribusi-sukses, laporan debug panjang, dan mode debug Layanan Agregasi	Menggunakan semua jenis laporan debug sebagai bagian dari pengujian dan evaluasi Anda