Özet raporlarında gürültüyü anlama

Gürültünün ne anlama geldiğini, nereye eklendiğini ve ölçüm çalışmalarınızı nasıl etkilediğini öğrenin.

Özet raporlar, toplanabilir raporların toplanması sonucunda oluşturulur. Toplanabilir raporlar bir toplayıcı tarafından toplu olarak toplanır ve toplama hizmeti tarafından işlendiğinde, ortaya çıkan özet raporlara rastgele bir veri miktarı olan gürültü eklenir. Kullanıcı gizliliğini korumak için gürültü eklenir. Bu mekanizmanın amacı, diferansiyel gizli ölçümü destekleyebilecek bir çerçeveye sahip olmaktır.

Son özet raporuna gürültü eklenir.

Özet raporlardaki gürültüye giriş

Gürültü ekleme, günümüzde genellikle reklam ölçümünün bir parçası olmasa da çoğu durumda eklenen gürültü, sonuçlarınızı yorumlama şeklinizi önemli ölçüde değiştirmez.

Bu konuyu şu şekilde düşünmek faydalı olabilir: Söz konusu veriler gürültülü olmasaydı belirli bir veri parçasına dayalı bir karar almaya güvenir miydiniz?

Örneğin, bir reklamveren, A kampanyasının 15, B kampanyasının ise 16 dönüşümü olduğunu göz önünde bulundurarak kampanya stratejisini veya bütçelerini değiştirme konusunda emin olur mu?

Yanıtınız hayırsa gürültü alakasızdır.

API kullanımınızı şu şekilde yapılandırmanız gerekir:

  1. Yukarıdaki sorunun cevabı evet.
  2. Gürültü, belirli verilere dayalı karar verme yeteneğinizi önemli ölçüde etkilemeyecek şekilde yönetilir. Bu konuya şu şekilde yaklaşabilirsiniz: Beklenen minimum dönüşüm sayısı için, toplanan metrikteki gürültüyü belirli bir yüzdenin altında tutmak istersiniz.

Bu ve sonraki bölümlerde, 2. hedefe ulaşmaya yönelik stratejileri özetleyeceğiz.

Temel kavramlar

Toplama hizmeti, her özet raporu istendiğinde her özet değerine (yani anahtar başına bir kez) gürültü ekler.

Bu gürültü değerleri, aşağıda açıklanan belirli bir olasılık dağılımından rastgele alınır.

Gürültüyü etkileyen tüm öğeler iki temel kavrama dayanır.

  1. Gürültü dağılımı (ayrıntılar aşağıda), özet değerinin düşük veya yüksek olmasından bağımsız olarak aynıdır. Bu nedenle, özet değer ne kadar yüksek olursa varyansın bu değere göre etkisi o kadar az olur.

    Örneğin, hem 20.000 ABD doları tutarındaki toplam satın alma değeri hem de 200 ABD doları tutarındaki toplam satın alma değerinin aynı dağılımın içinden seçilen gürültüye tabi olduğunu varsayalım.

    Bu dağılımın gürültüsünün yaklaşık olarak -100 ile +100 arasında değiştiğini varsayalım.

    • 20.000 ABD doları olan özet satın alma değeri için gürültü, 0 ile 100/20.000=%0,5 arasında değişir.
    • 200 ABD doları olan özet satın alma değeri için gürültü, 0 ile 100/200=%50 arasında değişir.

    Bu nedenle, gürültünün 20.000 ABD doları tutarındaki toplu satın alma değeri üzerindeki etkisinin 200 ABD doları tutarındaki değer üzerindeki etkisinden daha düşük olması muhtemeldir. Nispeten konuşursak 20.000 ABD doları daha az gürültülü olabilir. Yani sinyal-gürültü oranı daha yüksek olabilir.

    Daha yüksek toplu değerler, gürültü etkisini nispeten daha düşüktür.

    Bunun, sonraki bölümde açıklanan birkaç önemli pratik sonucu vardır. Bu mekanizma, API tasarımının bir parçasıdır ve pratik etkileri uzun vadeli olacaktır. Reklam teknolojileri çeşitli toplama stratejileri tasarlayıp değerlendirirken bu veriler önemli bir rol oynamaya devam edecektir.

  2. Gürültü, özet değerden bağımsız olarak aynı dağılımın içinden çekilir ancak bu dağılım birkaç parametreye bağlıdır. Bu parametrelerden biri olan epsilon, çeşitli yardımcı program/gizlilik ayarlarını değerlendirmek için tamamlanan kaynak denemesi sırasında reklam teknolojisi uzmanları tarafından değiştirilebilir. Ancak epsilon'u geçici olarak ayarlama özelliğini göz önünde bulundurun. Kullanım alanlarınız ve iyi çalışan epsilon değerleri hakkındaki geri bildirimlerinizi bekliyoruz.

Reklam teknolojisi şirketleri, gürültünün eklenme yöntemlerini doğrudan kontrol edemese de gürültünün ölçüm verileri üzerindeki etkisini etkileyebilir. Sonraki bölümlerde, gürültünün pratikte nasıl etkilenebileceğini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.

Bunu yapmadan önce gürültünün nasıl uygulandığını daha yakından inceleyelim.

Yakınlaştırma: Gürültü nasıl uygulanır?

Bir gürültü dağılımı

Gürültü, aşağıdaki parametrelerle Laplace dağılımından alınır:

  • 0 olan bir ortalama (μ). Bu, en olası gürültü değerinin 0 olduğu (gürültü eklenmemiştir) ve gürültülü değerin orijinalden daha küçük olma olasılığının orijinalden daha büyük olma olasılığına eşit olduğu anlamına gelir (buna bazen tarafsız da denir).
  • b = CONTRIBUTION_BUDGET / epsilon değerine sahip bir ölçek parametresi.
    • CONTRIBUTION_BUDGET tarayıcıda tanımlanır.
    • epsilon, Aggregation Service'te kullanılıyor.

Aşağıdaki diyagramda, μ=0 ve b = 20 olan bir Laplace dağılımının olasılık yoğunluk fonksiyonu gösterilmektedir:

μ=0, b = 20 olan bir Laplace dağılımı için olasılık yoğunluk fonksiyonu

Rastgele gürültü değerleri, bir gürültü dağılımı

Bir reklam teknolojisinin anahtar1 ve anahtar2 olmak üzere iki toplama anahtarı için özet raporlar istediğini varsayalım.

Toplama hizmeti, aynı gürültü dağılımını izleyerek iki gürültü değeri (x1 ve x2) seçer. x1, key1 için özet değere, x2 ise key2 için özet değere eklenir.

Diyagramlarda gürültü değerlerini aynı olarak gösteririz. Bu basitleştirmedir; gerçekte gürültü değerleri, dağılımın içinden rastgele seçildiği için değişiklik gösterir.

Bu, gürültü değerlerinin hepsinin aynı dağılımından geldiğini ve uygulandıkları özet değerden bağımsız olduğunu gösterir.

Gürültünün diğer özellikleri

Gürültü, boş olanlar (0) dahil her özet değerine uygulanır.

Boş özet değerleri bile gürültüye tabidir.

Örneğin, belirli bir anahtarın gerçek özet değeri 0 olsa bile bu anahtarın özet raporunda göreceğiniz gürültülü özet değeri (muhtemelen) 0 olmayacaktır.

Gürültü pozitif veya negatif bir sayı olabilir.

Pozitif ve negatif gürültü örnekleri.

Örneğin, gürültü öncesi satın alma tutarı 327.000 ise gürültü +6.000 veya -6.000 olabilir (bunlar rastgele örnek değerlerdir).

Gürültüyü değerlendirme

Gürültünün standart sapmasını hesaplama

Gürültünün standart sapması:

b*sqrt(2) = (CONTRIBUTION_BUDGET / epsilon)*sqrt(2)
Örnek

epsilon = 10 olduğunda gürültünün standart sapması:

b*sqrt(2) = (CONTRIBUTION_BUDGET / epsilon)*sqrt(2) = (65,536/10)*sqrt(2) = 9,267

Ölçüm farklılıklarının ne zaman önemli olduğunu değerlendirme

Toplama hizmeti tarafından her bir değer çıktısına eklenen gürültünün standart sapmasını bildiğiniz için, gözlemlenen farklılıkların gürültüden kaynaklanıp kaynaklanmadığını belirlemek için karşılaştırma için uygun eşikler belirleyebilirsiniz.

Örneğin, bir değere eklenen gürültü yaklaşık +/- 10 ise (ölçeklendirme dikkate alınır) ve iki kampanya arasındaki değer farkı 100'ün üzerindeyse her kampanya arasında ölçülen değerdeki farkın yalnızca gürültüden kaynaklanmadığı sonucuna varmak muhtemelen güvenlidir.

Etkileşimde bulunun ve geri bildirim paylaşın

Bu API'ye katılabilir ve deneme yapabilirsiniz.

Sonraki adımlar