मल्टी-टच एट्रिब्यूशन (MTA)

इस्तेमाल के उदाहरण की खास जानकारी

मार्केटिंग एट्रिब्यूशन एक ऐसा तरीका है जिसका इस्तेमाल करके विज्ञापन देने वाले तय करते हैं कि बिक्री या कन्वर्ज़न में मार्केटिंग रणनीतियों और बाद में होने वाले विज्ञापन इंटरैक्शन का कितना योगदान है.

कई तरह के एट्रिब्यूशन मॉडल उपलब्ध हैं. इनमें फ़र्स्ट-टच और लास्ट-टच एट्रिब्यूशन भी शामिल हैं. ये सिंगल-टच एट्रिब्यूशन मॉडल हैं. सिंगल-टच एट्रिब्यूशन मॉडल, ग्राहक के सफ़र में, कन्वर्ज़न का 100% क्रेडिट एक ही टचपॉइंट को असाइन करते हैं. फ़र्स्ट-टच एट्रिब्यूशन में, क्रेडिट पहले टचपॉइंट को असाइन किया जाता है. लास्ट-टच एट्रिब्यूशन के दौरान, क्रेडिट को कन्वर्ज़न से पहले वाले आखिरी टचपॉइंट को असाइन किया जाता है. ग्राहक के सफ़र में, एट्रिब्यूशन को कई टचपॉइंट पर भी शेयर किया जा सकता है, जहां क्रेडिट को अलग-अलग टचपॉइंट के बीच बांटा जाता है. इसे मल्टी-टच एट्रिब्यूशन कहा जाता है.

हमारा सुझाव है कि एपीआई कॉल करने वाले लोग पहले यह आकलन करें कि उनके एट्रिब्यूशन मॉडल की ज़रूरतों के हिसाब से, Attribution Reporting API कितना सही है. हालांकि, एपीआई का दायरा सिंगल-टच एट्रिब्यूशन मॉडल तक सीमित है. हमारा सुझाव है कि डेवलपर इस गाइड को पढ़ने से पहले, Shared Storage API और प्राइवेट एग्रीगेशन एपीआई डेवलपर के दस्तावेज़ पढ़ें.

कुकी के साथ लागू करना

विज्ञापन टेक्नोलॉजी, तीसरे पक्ष की कुकी का इस्तेमाल करके, कई तरह के मल्टी-टच एट्रिब्यूशन मॉडल लागू करती हैं. कुकी अलग-अलग व्यू और कन्वर्ज़न के हिसाब से उपयोगकर्ताओं को ट्रैक कर सकती हैं.

  1. विज्ञापन इंप्रेशन पर, विज्ञापन टेक्नोलॉजी, तीसरे पक्ष की कुकी को वापस लाती है. इन कुकी में, यूज़र आईडी और उपयोगकर्ता से पहले इकट्ठा की गई अन्य जानकारी शामिल हो सकती है.
  2. कन्वर्ज़न होने के बाद, AdTech, एट्रिब्यूशन का विश्लेषण करने के लिए कन्वर्ज़न पाथ और इकट्ठा किए गए दूसरे डेटा का विश्लेषण करेंगे.
  3. विज्ञापन टेक्नोलॉजी, मल्टी-टच एट्रिब्यूशन रिपोर्ट बनाने के लिए, डिटरमिनिस्टिक और प्रॉबेब्लिस्टिक सिग्नल का इस्तेमाल करके कन्वर्ज़न पाथ जनरेट करेंगी.

MTA कन्वर्ज़न पाथ

प्राइवसी सैंडबॉक्स सलूशन

Shared Storage की मदद से विज्ञापन टेक्नोलॉजी को, अन्य प्लैटफ़ॉर्म पर मौजूद कॉन्टेंट को पढ़ने का ऐक्सेस मिलता है. साथ ही, निजता की सुरक्षा के साथ-साथ, कॉन्टेंट को अनलिमिटेड पर सेव करने की सुविधा मिलती है. कन्वर्ज़न से इकट्ठा किए गए पाथ और डाइमेंशन का इस्तेमाल करके, AdTech अलग-अलग टाइप के मॉडल का इस्तेमाल करके, हर विज्ञापन इंप्रेशन के लिए योगदान असाइन कर सकते हैं.

Private एग्रीगेशन एपीआई का इस्तेमाल, योगदान जनरेट करने और एग्रीगेशन के लिए रिपोर्ट बनाने के लिए किया जाता है. यह सामान्य कामों के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला एपीआई है. इसे कई तरह के कॉन्टेक्स्ट में इस्तेमाल किया जा सकता है. डेटा को “एग्रीगेट की जा सकने वाली रिपोर्ट” में इकट्ठा किया जाता है, जिन्हें एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) किया जाता है. साथ ही, इन्हें सिर्फ़ “एग्रीगेशन सेवा” की मदद से प्रोसेस किया जा सकता है. प्रोसेस करने के दौरान, सेवा गै़र-ज़रूरी डेटा शामिल करेगी. साथ ही, यह एक सीमा लागू करेगी कि किसी रिपोर्ट के लिए कितनी बार क्वेरी की जा सकती है. AdTech, Private एग्रीगेशन एपीआई का इस्तेमाल करके यह डेटा पा सकते हैं कि उपयोगकर्ता ने किस पाथ या सफ़र को बदला है.

मल्टी-टच एट्रिब्यूशन के साथ काम करने के लिए, Shared Storage और Private एग्रीगेशन API का इस्तेमाल किया जा सकता है. इनका इस्तेमाल इस काम के लिए किया जा सकता है, क्योंकि इनसे एक ही ब्राउज़र पर कई टचपॉइंट का डेटा कैप्चर करने और एग्रीगेट किया गया मेज़रमेंट चालू हो जाता है.

ज़्यादा जानकारी वाला समाधान

समाधान के बारे में ज़्यादा जानकारी देने के लिए, हम उपयोगकर्ता के अनुभव का उदाहरण देंगे. साथ ही, Privacy Sandbox API की मदद से किए गए काम के चरणों को नोट करेंगे.

  1. उपयोगकर्ता को news.com पर विज्ञापन दिखता है → शेयर किए गए स्टोरेज में विज्ञापन दिखाए जाने से जुड़े कॉन्टेक्स्ट के साथ-साथ विज्ञापन टेक्नोलॉजी, उपयोगकर्ता के लिए अन्य डाइमेंशन के साथ-साथ इंप्रेशन के टाइमस्टैंप को भी स्टोर करती है.

  2. उपयोगकर्ता को shoes.com पर दूसरा विज्ञापन दिखता है → शेयर किए गए स्टोरेज में पहले की तरह ही, AdTech Store में विज्ञापन को मिले व्यू से जुड़ा कॉन्टेक्स्ट देखा गया है.

    MTA इंप्रेशन

  3. उपयोगकर्ता, विज्ञापन देने वाले की साइट पर खरीदारी करके ग्राहक बना सकता है → AdTech, शेयर किए गए स्टोरेज में सेव किए गए कॉन्टेक्स्ट का रेफ़रंस दे सकता है, ताकि Private एग्रीगेशन एपीआई का इस्तेमाल करके, कस्टम एट्रिब्यूशन रिपोर्ट जनरेट की जा सके.

    • विज्ञापन टेक्नोलॉजी को, एट्रिब्यूट किए गए इंप्रेशन को 128-बिट एग्रीगेशन कुंजी (यानी बकेट) में दिखाना होगा. विज्ञापन टेक्नोलॉजी, इन इंप्रेशन टच पॉइंट को पाथ या एकवचन वाले नोड के तौर पर दिखा सकती है.
      • पाथ का इस्तेमाल करने के लिए, AdTech एक ऐसी कुंजी बना सकती है जिसमें उपयोगकर्ता के कन्वर्ज़न पाथ के सभी टच पॉइंट शामिल होंगे. उदाहरण के लिए, अगर उपयोगकर्ता ने ग्राहक में बदलने से पहले news.com, shoes.com, और shopping.com पर विज्ञापन देखे हैं, तो कुंजी पूरे पाथ "news|shoes|shopping" को एक साथ इकट्ठा किए गए योगदान के तौर पर कोड में बदल देगी.
      • इसके अलावा, नोड का इस्तेमाल करने के लिए विज्ञापन टेक्नोलॉजी, उपयोगकर्ता के कन्वर्ज़न पाथ में हर इंप्रेशन टच पॉइंट के लिए अलग-अलग एग्रीगेट योगदान की जानकारी दे सकती है. विज्ञापन टेक्नोलॉजी, शेयर किए गए स्टोरेज में इंप्रेशन के कॉन्टेक्स्ट का रेफ़रंस दे सकती है, ताकि सभी इंप्रेशन को क्रेडिट दिया जा सके. जैसे, सबसे हाल के इंप्रेशन को 50% और अगले दो इंप्रेशन में से हर एक के लिए 25%.
    • पाथ और नोड के बीच चुनाव करते समय, विज्ञापन टेक्नोलॉजी को नॉइज़ बनाम यूटिलिटी ट्रेड-ऑफ़ का ध्यान रखना होगा. इंप्रेशन और कन्वर्ज़न गतिविधि की एक तय वॉल्यूम के लिए, एग्रीगेशन बकेट जितने ज़्यादा विस्तृत होंगे, आउटपुट में शोर का अनुपात उतना ही ज़्यादा होगा.
      • पाथ की मदद से, विज्ञापन टेक्नोलॉजी को यह भी तय करना चाहिए कि एक से ज़्यादा विज़िट को कैसे मैनेज किया जाए (यानी newssportsnews) और विज़िट का क्रम काम का है या नहीं. कई विज़िट और उनके क्रम को मेज़र करने के लिए, विज्ञापन टेक्नोलॉजी को ज़्यादा जानकारी वाले बकेट का इस्तेमाल करना होगा. इससे नॉइज़ का अनुपात बढ़ जाएगा.
      • वहीं, नोड का इस्तेमाल करने पर ज़्यादा शोर नहीं होगा, क्योंकि इसमें वैल्यू को दिखाने के लिए कई वैल्यू होती हैं. विज्ञापन टेक्नोलॉजी, विज़िट की गई वेबसाइटों की कैटगरी तय करके, एलिमेंट की इस संख्या को कम कर सकती हैं.
  4. AdTech, मिली हुई एग्रीगेट की जा सकने वाली रिपोर्ट को बैच में बनाती है और उन्हें एग्रीगेशन सेवा के साथ प्रोसेस करती है. इससे, खास जानकारी वाली रिपोर्ट दिखती है.

    MTA की खास जानकारी वाली रिपोर्ट का पहला हिस्सा

    MTA की खास जानकारी वाली रिपोर्ट का दूसरा पार्ट

दिलचस्पी बढ़ाएं और सुझाव दें

शेयर किए गए स्टोरेज के प्रस्ताव पर चर्चा जारी है और इसमें बदलाव हो सकता है आने वाले समय में. अगर आपने इस एपीआई को आज़माया है और आपके पास कोई सुझाव है, तो हमें ज़रूर बताएं.