多接觸點歸因分析 (MTA)

使用案例總覽

廣告客戶可使用「行銷歸因」功能，判斷行銷策略和後續廣告互動對銷售或轉換的貢獻。

有多種歸因模式，包括最初接觸和最終接觸歸因，也就是單一接觸點歸因模式。單接觸點歸因模式會將 100% 的轉換功勞分配給客戶流程中的單一接觸點。最初接觸歸因會將功勞分配給第一個接觸點。將功勞歸給轉換前的最後一個接觸點。歸因分析也能分享消費者歷程中的多個接觸點，並將功勞分配給不同的接觸點。這稱為多接觸點歸因分析。

我們建議 API 呼叫端先評估 Attribution Reporting API 是否符合歸因模式需求的可行性，雖然 API 的範圍僅限於單一觸控歸因模式。建議他們先閱讀 Shared Storage API 和 Private Aggregation API 開發人員文件，再閱讀本指南。

使用 Cookie 進行實作

廣告技術會使用第三方 Cookie 導入多種多接觸點歸因分析模型。Cookie 可透過不同的觀看和轉換來追蹤使用者，

  1. 廣告曝光時，廣告技術會擷取第三方 Cookie。這些 Cookie 可能包含使用者 ID 以及先前向使用者收集的其他資訊。
  2. 發生轉換後，廣告技術會分析轉換路徑和其他已收集的資料，以執行歸因分析。
  3. 廣告技術會使用確定性和機率信號產生轉換路徑，藉此建立多接觸點歸因分析報表。

MTA 轉換路徑

Privacy Sandbox 解決方案

有了共用儲存空間，廣告技術人員即可無限量寫入資料，同時享有隱私保護的跨網站讀取權限。廣告技術可根據轉換收集到的路徑和維度，使用不同類型的模型為每次廣告曝光分配貢獻。

Private Aggregation API 可用來產生貢獻及建立匯總報表。這是一個通用用途的 API，可用於多種背景資訊。資料會封裝成「可匯總報表」，這些報表已經過加密，只能透過「匯總服務」處理。在處理過程中，服務會加入雜訊，並限制報表可查詢次數。廣告技術可以使用 Private Aggregation API 取得匯總報表，瞭解使用者完成轉換的路徑或歷程。

如要支援多點觸控歸因，這個用途可以使用 Shared Storage 和 Private Aregation API，在單一瀏覽器中擷取多個接觸點的資料並進行匯總評估。

詳細解決方案

我們會逐步舉例說明使用者歷程，並記錄透過 Privacy Sandbox API 執行的相關步驟，詳細說明解決方案。

  1. 使用者在 news.com 上看到廣告 → 廣告技術會將廣告檢視畫面的背景資訊，以及其他維度儲存在「共用儲存空間」中，並與使用者的其他維度 (包括曝光時間戳記)。

  2. 使用者在 shoes.com 上看到其他廣告 → 廣告技術會如往常一樣，在共用儲存空間中儲存廣告檢視畫面的背景資料。

    MTA 曝光

  3. 使用者透過在廣告客戶的網站上購物而完成轉換 → 廣告技術可以參照儲存在共用儲存空間中的內容，使用 Private Aggregation API 產生自訂歸因報表。

    • 廣告技術需要代表 128 位元匯總鍵 (即值區) 中的歸因曝光。廣告技術可以選擇將這些曝光接觸點呈現為路徑或單一節點。
      • 如要使用路徑，廣告技術可以建立包含使用者轉換路徑中所有接觸點的鍵。舉例來說，如果使用者在 news.com、shoes.com 和 shopping.com 上看到廣告，之後才完成轉換，金鑰會在單次匯總貢獻中將完整路徑 "news|shoes|shopping" 編碼。
      • 或者，如要使用節點，廣告技術可以針對使用者轉換路徑中的每個曝光接觸點分別宣告匯總資料。廣告技術可參考共用儲存空間中的曝光情境，將功勞分配給最近曝光 (例如最近 2 次曝光的 50%，接下來 2 次，每曝光 25%)。
    • 在選擇路徑和節點時，廣告技術必須考量雜訊與公用程式的取捨。對於固定數量的曝光和轉換活動，匯總值區越精細，輸出中的雜訊比例越高。
      • 透過路徑，廣告技術也應決定如何處理多次造訪 (例如 news → sports → news)，以及造訪順序是否相關。為了評估多次造訪和造訪順序，廣告技術需要使用更精細的值區，以便提高雜訊比例。
      • 相對來說，使用節點會較不雜訊，因為要代表的值組合較少。此外，廣告技術也可以將造訪過的網站進行分類，進一步降低這類基數。

  4. 廣告技術批次處理收到的可匯總報表，並使用匯總服務傳回摘要報表。

    MTA 摘要報表第 1 部分

    MTA 摘要報表 (第二部分)

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