噪音实验室

关于此文档

阅读本文档后，您将：

  • 在生成摘要报告之前，了解要创建哪些策略。
  • 了解 Noise Lab，此工具有助于了解各种噪声参数的影响，并让您能够快速探索和评估各种噪声管理策略。
。 <ph type="x-smartling-placeholder">
</ph> Noise Lab 的屏幕截图
Noise Lab

欢迎分享反馈

尽管本文档总结了使用摘要报告的几条原则， 有多种噪声管理方法可能未得到体现 此处。欢迎您提出建议、添加内容和问题！

  • 若要针对噪音管理策略提供公开反馈，请启用 API (epsilon) 的实用程序或隐私性，并在 使用 Noise Lab 进行模拟： 对此问题发表评论
  • 提供有关 Noise Lab 的公开反馈（提出问题、报告 bug、 请求功能）： 在此处创建新问题
  • 如需就 API 的其他方面提供公开反馈，请执行以下操作： 在此处创建新问题

前期准备

  1. 请参阅 Attribution Reporting：摘要报告和 Attribution Reporting 完整的系统概览，了解相关介绍。
  2. 阅读了解噪声和了解汇总键，以充分利用本指南。

设计决策

核心设计原则

第三方 Cookie 与摘要报告的运作方式存在根本性差异。其中一个关键区别在于 向摘要报告中的衡量数据添加噪声。另一个是报告安排时间的方式。

访问信噪比较高的衡量摘要报告衡量数据 需求方平台 (DSP) 和广告衡量服务提供商都需要 与广告主合作制定噪声管理策略。要制定这些策略，DSP 和衡量服务提供商需要做出设计决策。这些决策围绕一个基本概念：

虽然分布噪声值是根据 2 个参数提取的，但实际上只取决于 2 个参数 ⏤epsilon 和贡献预算 ⏤ 您手头还有其他一些控制因素会影响 信噪比。

虽然我们期望一个迭代过程能做出最佳决策，但这些决策的每个变体都会 所导致的实现方式略有不同，因此，您必须在每次编写代码迭代（以及投放广告之前）做出这些决策。

决策：维度粒度

在 Noise Lab 中试用

  1. 进入高级模式。
  2. 在“参数”侧边栏中，找到“您的转化数据”。
  3. 观察默认参数。默认情况下，每日总计 TOTAL 可归因转化次数为 1000 次。平均每个区域大约有 40 个 （默认维度、默认数量 每个维度可能具有不同的值，即键策略 A）。请注意 输入的平均每日可归因转化次数为 40 每个存储分区。
  4. 点击“模拟”可使用默认参数运行模拟。
  5. 在“参数”侧边栏中，查找“维度”。重命名 地理位置更改为城市，然后将可能的不同值的数量更改为 50。
  6. 观察这会如何改变每日可归因的平均转化次数 每个存储分区的数量。现在它的音量要低得多了。这是因为，如果您提高 此维度中可能值的数量（不更改） 您可以增加存储分区的总数， 每个类别包含的转化事件数量。
  7. 点击“模拟”。
  8. 观察生成的模拟的噪声比：噪声比 现在高于上一次模拟。

根据核心设计原则，小摘要值很可能会 会比较大的汇总值更加嘈杂。因此，您的配置选择 会影响每个存储分区中最终归因的转化事件数量（否则 称为汇总键），而该数量会影响 最终输出摘要报告。

一项设计决策会影响归因的转化事件的数量 即维度粒度请参考以下示例 汇总键及其维度：

  • 方法 1：采用一个包含粗略维度的关键结构：国家/地区 x 广告系列（或规模最大的广告系列） 汇总分区）x 产品类型（共 10 个可能的产品类型）
  • 方法 2：采用一种具有精细尺寸的关键结构：城市 x 广告素材 ID x 产品（共 100 个可能的产品）

“城市”是一个比“国家/地区”更精细的维度；广告素材 ID 更为细化 而不是 Campaign；Product 比 Product type 更精细。因此， 方法 2 的每个存储分区的事件（转化）数量较少（= 键），而不是方法 1。鉴于添加到噪声的噪声 输出与存储分区中的事件数量无关，衡量数据 报告采用方法 2 时会产生更大的干扰。针对每个广告客户，尝试不同的 权衡密钥的设计，以便在 结果。

决策：关键结构

在 Noise Lab 中试用

在简单模式下，将使用默认键结构。在“高级”中 模式下，您可以尝试不同的关键结构。一些示例维度 包括也可以修改这些内容

  1. 进入高级模式。
  2. 在“参数”侧边栏中，查找“关键策略”。观察 默认策略（在工具中名为 A）使用一个精细的键 包含所有维度的结构：地理位置 x 广告系列 ID x 产品 类别。
  3. 点击“模拟”。
  4. 观察生成的模拟的噪声比。
  5. 将密钥策略更改为 B。这会显示额外的控件 供您配置密钥结构。
  6. 配置密钥结构，例如如下所示： <ph type="x-smartling-placeholder">
      </ph>
    1. 密钥结构数量：2
    2. 关键结构 1 = 地理位置 x 产品类别。
    3. 关键结构 2 = 广告系列 ID x 产品类别。
  7. 点击“模拟”。
  8. 您会发现，对于每种衡量目标类型，您现在会获得两份摘要报告 （两个代表购买次数，两个代表购买价值），假设您使用的是 两种不同的键结构。观察它们的噪声比率。
  9. 您也可以尝试使用自己的自定义维度执行此操作。为此，请查看 选择要跟踪的数据：维度。请考虑移除该示例 以及使用“添加/删除/重置”选项创建您自己的 按钮。

另一个会影响归因转化次数的设计决策 单个存储分区中的事件 关键结构 。请考虑以下汇总键示例：

  • 一种包含所有维度的关键结构；我们把这个称为“关键策略 A”
  • 两个关键结构，每个结构都有一部分维度；我们把它命名为 关键策略 B.
示意图：

策略 A 更简单，但您可能需要汇总（求和）包含摘要报告的噪声摘要值，以获取某些数据洞见。通过对这些值求和，您也可以对噪声进行求和。 使用策略 B 时，摘要中显示的摘要值 报告或许已经为您提供了所需信息。也就是说，策略 B 可能会带来比策略 A 更高的信噪比。不过， 策略 A 也许已经可以接受噪声，因此，您还是可能会决定 策略 A 简洁。 如需了解详情，请参阅简要介绍这两种策略的详细示例。

密钥管理是一个深层次的主题。一些复杂的分析法 旨在改善信噪比。高级键 管理。

决策：批处理频率

在 Noise Lab 中试用

  1. 选择简单模式（或高级模式 - 这两种模式都会启用 处理数据的方式）
  2. 在“参数”侧边栏中，找到“汇总策略 >”批处理频率。这指的是 使用汇总服务处理的可汇总报告， 单个作业。
  3. 观察默认的批处理频率：默认情况下，每天批处理一次 只是模拟的频率
  4. 点击“模拟”。
  5. 观察生成的模拟的噪声比。
  6. 将批处理频率更改为每周一次。
  7. 观察生成的模拟的噪声比：噪声比 现在比之前的模拟结果更低（更好）。

另一个会影响归因转化次数的设计决策 您决定使用的批处理频率。通过 批处理频率是指处理可汇总报告的频率。

按计划更频繁地汇总（例如每小时）的报告将 包含的转化事件数少于同一报告包含的转化事件数，但频率较低 汇总时间表（例如每周）。因此，每小时报告中将包含更多噪声。``` 包含的转化事件数少于同一报告包含的转化事件数，但频率较低 汇总时间表（例如每周）。因此，每小时报告中的 在所有其他条件相同的情况下，信噪比低于每周报告。试验不同频率的报告要求，并评估每种频率的信噪比。

如需了解详情，请访问 批处理 以及汇总较长时间段内的数据。

决策：影响可归因转化的广告系列变量

在 Noise Lab 中试用

虽然这可能很难预测， 除季节性变化外，也可以尝试估算每天 归因于单接触点转化的 10 次方、100、100、 1,000 或 10,000。

  1. 进入高级模式。
  2. 在“参数”侧边栏中，找到“您的转化数据”。
  3. 观察默认参数。默认情况下，每日总计 TOTAL 可归因转化次数为 1000 次。平均每个区域大约有 40 个 （默认维度、默认数量 每个维度可能具有不同的值，即键策略 A）。请注意 输入的平均每日可归因转化次数为 40 每个存储分区。
  4. 点击“模拟”可使用默认参数运行模拟。
  5. 观察生成的模拟的噪声比。
  6. 现在，将每日可归因转化次数总计设置为 100。 您会发现这会降低平均每日可归因值 每个存储分区的转化次数。
  7. 点击“模拟”。
  8. 您会发现噪声比现在更高了：这是因为当您 每个类别的转化次数减少，应用更多噪声来维持 保护隐私。

二者的一个重要区别在于，一个转化操作可能获得的 与可能的已归因转化的总数进行比较。通过 后者才是最终影响摘要报告中的干扰因素。已归因 转化次数是广告系列总体转化数据的一部分 变量，例如广告预算和广告定位。例如，您应该会认为 与价值 1 万美元的广告相比，价值 1000 万美元的广告系列的归因转化次数增幅 其他条件均相同

要考虑的事项：

  • 针对单一触摸、同一设备评估已归因的转化 归因模型，因为它们在摘要报告的范围内 通过 Attribution Reporting API 收集的。
  • 同时考虑最坏情况数量和最佳情况数量 了解已归因的转化例如，在所有其他条件均相同的情况下 广告客户可能达到的最低和最高广告系列预算， 将这两种成效的可归因转化作为输入数据 模拟。
  • 如果您正在考虑使用 Android Privacy Sandbox， 在计算时考虑跨平台归因的转化次数。

决策：使用缩放

在 Noise Lab 中试用

  1. 进入高级模式。
  2. 在“参数”侧边栏中，找到“汇总策略 >”扩缩。默认情况下，该值设置为“是”。
  3. 为了了解扩缩对噪声的积极影响 则首先将“缩放比例”设置为“否”。
  4. 点击“模拟”。
  5. 观察生成的模拟的噪声比。
  6. 将“扩缩”设置为“是”。请注意，Noise Lab 会自动计算 要在给定值范围（平均值和最大值）中使用的缩放系数， 您的场景的衡量目标。在真实系统或源试用中 设置，那么您可以自行实现缩放比例的计算。
  7. 点击“模拟”。
  8. 您会发现，在这一秒内，噪声比现在更低（更好） 模拟。这是因为您使用的是扩缩功能。

根据核心设计原则，添加的噪声为 是贡献预算的函数

因此，要提高信噪比，您可以决定将 调整在转化事件期间收集的价值，具体方法为根据 贡献预算（并在汇总后取消按比例调整）。使用缩放功能提高信噪比。

决策：衡量目标的数量，以及隐私保护预算分配

这涉及扩缩；请务必阅读使用 扩缩能力。

在 Noise Lab 中试用

衡量目标是在转化事件中收集的不同数据点。

  1. 进入高级模式。
  2. 在“参数”侧边栏中，查找要跟踪的数据： 衡量目标。默认情况下，您有两个衡量目标：购买 价值和购买次数
  3. 点击“模拟”可使用默认目标运行模拟。
  4. 点击“移除”。这将移除最后一个衡量目标（购买 数量）。
  5. 点击“模拟”。
  6. 您会发现，购买价值的噪声比现在较低 （更好）进行第二次模拟。这是因为 因此您只需一个衡量目标 捐赠预算。
  7. 点击“重置”。现在，您同样有两个衡量目标：购买 价值和购买次数请注意，Noise Lab 会自动计算 给定参数中要指定的范围（平均值和最大值）， 衡量目标。默认情况下，Noise Lab 将 为各个衡量目标平均分配预算。
  8. 点击“模拟”。
  9. 观察生成的模拟的噪声比。请注意 模拟中显示的缩放比例。
  10. 现在，我们来自定义隐私预算分配， 信噪比。
  11. 调整为每个衡量目标指定的预算百分比。给定默认值 衡量目标 1（即购买价值）在转化价值方面的 比衡量目标 2 的范围更宽（0 到 1000 之间），即 购买次数（介于 1 到 1 之间，即始终等于 1）。由于 那么它需要“更多可扩缩的空间”：分配更多空间 为衡量目标 1 贡献的预算，而非为衡量目标 2 贡献预算， 可以更高效地进行扩容（请参阅“扩缩”），因此
  12. 为效果衡量目标 1 分配 70% 的预算。为效果衡量解决方案分配 30% 的功劳 目标 2。
  13. 点击“模拟”。
  14. 观察生成的模拟的噪声比。购买 值，现在噪声比明显低于（优于）之前的 模拟。在购买次数方面，它们大致没有变化。
  15. 不断调整各指标的预算分配比例。观察这会带来怎样的影响 噪声。

请注意，您可以使用 添加/删除/重置按钮。

如果您针对转化事件衡量一个数据点（衡量目标），例如 转化次数，则该数据点可获取所有贡献预算 (65536)。如果您为一个转化事件设置了多个衡量目标， 例如转化次数和购买价值，那么这些数据点 共享捐赠预算。也就是说，您有更多空间 值。

因此，您设定的衡量目标越多，信噪比越低。 （噪声较高）。

关于衡量目标的另一个决定是预算分配。如果您将捐赠预算平均分配给两个数据点，则每个数据点都会获得 预算为 65536/2 = 32768。这可能不是最佳选择，具体取决于 最大可能的值。例如，如果您要衡量 购买次数，上限为 1，购买价值为 最小值为 1 到 120， “更多空间”扩大广告资源的覆盖范围 捐赠预算。您会看到是否应优先考虑某些衡量目标 以及噪声带来的影响。

决策：离群值管理

在 Noise Lab 中试用

衡量目标是在转化事件中收集的不同数据点。

  1. 进入高级模式。
  2. 在“参数”侧边栏中，找到“汇总策略 >”扩缩。
  3. 确保“扩缩”设置为“是”。请注意，Noise Lab 根据 v2 中的 为衡量目标指定的范围（平均值和最大值）。
  4. 假设有史以来金额最大的购买金额为 2, 000 美元，但 多数购买行为的支出在 10 美元到 120 美元之间首先，我们来看看会出现什么情况 如果我们使用字面值扩展方法（不推荐）：输入 $2000 作为 purchaseValue 的最大价值。
  5. 点击“模拟”。
  6. 您会发现噪声比率较高。这是因为 系数目前的计算依据是 2000 美元，但事实上 购买价值明显低于该金额。
  7. 现在，我们来使用更实用的扩缩方法。更改最大值 最高 120 美元
  8. 点击“模拟”。
  9. 您会发现，在第二次模拟中，噪声比较低（更好）。

要实施缩放，您通常需要根据 指定转化事件的可能价值上限 （点击此处了解详情）。

不过，应避免使用字面量最大值来计算该缩放比例， 因为这会加大你的信噪比取而代之的是，移除离群值 请使用切实可行的最大值。

离群值管理是一个深层次的主题。一些复杂的分析法 旨在改善信噪比。相关说明见 高级离群值管理。

后续步骤

现在，您已经为自己的用例评估了各种噪声管理策略， 您就可以开始试验摘要报告了 衡量数据。查看有关试用此 API 的指南和提示。

附录

Noise Lab 快速导览

Noise Lab 助您快速上手 评估和比较噪声管理策略。该模型可用于：

  • 了解可能影响噪声的主要参数，以及 会造成的影响。
  • 模拟噪声对以下输出测量数据的影响： 做出不同的设计决策微调设计参数，直至达到 适合您的应用场景的信噪比。
  • 请就摘要报告的实用性提供反馈： 使用 Epsilon 值和噪声参数值，但哪个值不适合？在哪里 有哪些？

可以将其视为一个准备步骤。Noise Lab 生成衡量数据以模拟摘要报告输出结果 输入。它不会保留或共享任何数据。

Noise Lab 有两种不同的模式：

  1. 简单模式：了解您拥有的控件的基础知识
  2. 高级模式：测试不同的噪音管理策略并评估 哪种方式可为您的使用场景提供最佳的信噪比。

点击顶部菜单中的按钮即可在两者之间切换 模式（如以下屏幕截图中的第 1 条所示）。

简单模式
  • 在“简单”模式下，您可以控制“参数”（位于左侧） 或 2.如下面的屏幕截图所示），看看它们对噪声的影响。
  • 每个参数都有一个提示（“?”按钮）。点击这些图标即可查看 对每个参数的说明（第 3 条，如下面的屏幕截图所示）
  • 要开始模拟，请点击然后观察输出内容 （#4. 在下面的屏幕截图中）
  • 在“输出”部分，您可以看到各种详细信息。部分 元素旁边会显示 `?`。请花点时间点击每个 `?`， 对各种信息的说明
  • 在“输出”部分，点击“详细信息”切换开关 如果您想查看该表格的展开版本（第 5 条，如下面的屏幕截图所示）
  • 在输出部分的每个数据表下方，有一个选项 下载该表格以供离线使用。此外，在底部 有一个用于下载所有数据表格的选项（#6. 如下面的屏幕截图所示）
  • 测试“参数”部分中的参数的不同设置 然后点击“模拟”，看看对输出结果有什么影响： <ph type="x-smartling-placeholder">
    </ph> 噪音
    适用于简单模式的 Noise Lab 界面。
高级模式
  • 在高级模式下，您可以更好地控制参数。您 可以添加自定义衡量目标和维度（屏幕截图中的第 1 条和第 2 条） 见下文）
  • 在“参数”部分进一步向下滚动，然后查看 策略选项。这可用于测试不同的密钥结构 （#3. 在下面的屏幕截图中） <ph type="x-smartling-placeholder">
      </ph>
    • 如需测试不同的按键结构，请将按键策略切换到“B”
    • 输入您要使用的不同按键结构的数量 （默认设置为“2”）
    • 点击“Generate Key Structures”
    • 您会看到用于指定键结构的选项，只需点击 要为每个键结构添加的键旁边的复选框
    • 点击“模拟”即可查看输出。 <ph type="x-smartling-placeholder">
      </ph> 高级模式提供了各种控件，用于设置要跟踪的衡量目标和维度，这些控件会在边栏中突出显示。
      高级模式的 Noise Lab 界面。
      。 <ph type="x-smartling-placeholder">
      </ph> 高级模式也是边栏“参数”部分中的“关键策略”选项。
      高级模式的 Noise Lab 界面。

噪声指标

核心概念

系统会添加噪声，以保护个人用户隐私。

如果噪声值较高，则表示区段/键稀疏， 包含由数量有限的敏感事件贡献的内容。大功告成 让人们能够“隐藏在人群中”或 换句话说，就是为这些有限的个人以更精细的方式 添加噪声。

如果噪声值较低，则表明数据设置是按照 已经允许个人“隐藏在人群中”。这意味着 存储分区包含足够数量事件的贡献 保护个人用户的隐私。

该陈述同时适用于平均百分比误差 (APE) 和 RMSRE_T（具有阈值时的均方根相对误差）。

APE（平均百分比误差）

APE 是噪声与信号的比率，即真实的摘要值。p> APE 值越低，信噪比越高。

公式

对于给定的摘要报告，APE 的计算方式如下：

<ph type="x-smartling-placeholder">
</ph>
APE 的方程式。必须提供绝对值，因为噪声可以是负值。

True 是真实汇总值。APE 是每个周期内的噪声的平均值 真实摘要值，根据摘要报告中所有条目计算得出的平均值。 在 Noise Lab 中，该值将乘以 100 得到一个百分比。

优缺点

大小较小的存储分区对 APE 的最终值有不成比例的影响。在评估噪声时，可能会有误导性。因此，我们又添加了一个指标 RMSRE_T，旨在减轻 APE 的这一限制。有关详情，请查看示例。

代码

查看源代码 。

RMSRE_T（具有阈值的均方根相对误差）

RMSRE_T（设定了阈值的均方根相对误差）是另一种噪声衡量指标。

如何解读 RMSRE_T

RMSRE_T 值越低，信噪比越高。
例如，如果您的用例可接受的噪声比为 20%，而 RMSRE_T 为 0.2，那么您就可以确信噪声水平在可接受的范围内。

公式

对于给定的摘要报告，RMSRE_T 的计算方式如下：

<ph type="x-smartling-placeholder">
</ph> 公式
RMSRE_T 的方程。必须提供绝对值，因为噪声可以是负值。
优缺点

RMSRE_T 的理解比 APE 稍微复杂一些。不过，它具有一些优势，因此在某些情况下比 APE 更适合分析摘要报告中的噪声：

  • RMSRE_T 更稳定。“T”是一个阈值。“T”用于在 RMSRE_T 计算中为转化次数减少、因范围较小而对噪声更敏感的桶使用更低的权重。如果设置为 T，则指标在转化次数很少的区间内不会出现峰值。如果 T 等于 5，则对于转化次数为 0 的存储分区，最小为 1 的噪声值将不会显示为大于 1。由于 T 等于 5，因此上限将为 0.2，相当于 1/5。通过为对噪声更敏感的较小分桶分配更少的权重，此指标更稳定，因此可以更轻松地比较两个模拟。
  • RMSRE_T 可轻松汇总。了解多个存储分区的 RMSRE_T 及其真实计数，可让您计算其总和的 RMSRE_T。这样，您还可以针对这些组合值针对 RMSRE_T 进行优化。

虽然 APE 可以进行聚合，但公式相当复杂，因为它涉及拉普拉斯噪声总和的绝对值。这使得 APE 更难优化。

代码

查看源代码以进行 RMSRE_T 计算。

示例

包含三个类别的摘要报告：

  • bucket_1 = 噪声：10，trueSummaryValue：100
  • bucket_2 = 噪声：20，trueSummaryValue：100
  • bucket_3 = 噪声：20，trueSummaryValue：200

APE = (0.1 + 0.2 + 0.1) / 3 = 13% 

RMSRE_T = sqrt( ( (10/max(5,100))^2  + (20/max(5,100))^2 +
(20/max(5,200))^2) / 3) =  sqrt( (0.01 + 0.04 + 0.01) / 3) =  0.14

包含三个类别的摘要报告：

  • bucket_1 = 噪声：10，trueSummaryValue：100
  • bucket_2 = 噪声：20，trueSummaryValue：100
  • bucket_3 = 噪声：20，trueSummaryValue：20

APE = (0.1 + 0.2 + 1) / 3 = 43%

RMSRE_T = sqrt( ( (10/max(5,100))^2  + (20/max(5,100))^2 +
(20/max(5,20))^2) / 3)  =  sqrt( (0.01 + 0.04 + 1.0) / 3) =  0.59

包含三个类别的摘要报告：

  • bucket_1 = 噪声：10，trueSummaryValue：100
  • bucket_2 = 噪声：20，trueSummaryValue：100
  • bucket_3 = 噪声：20，trueSummaryValue：0

APE = (0.1 + 0.2 + 无穷大) / 3 = 无穷大

RMSRE_T = sqrt( ( (10/max(5,100))^2  + (20/max(5,100))^2  +
(20/max(5,0))^2) / 3) =  sqrt( (0.01 + 0.04 + 16.0) / 3) =  2.31

高级密钥管理

一家需求方平台或广告衡量公司可能拥有数以千计的全球广告 客户，涵盖多个行业、多种货币，以及购买价格 潜力。也就是说，在每个网页上创建和管理一个汇总键， 这很可能是非常不切实际的此外，它还将 选择可汇总的最高值和 在这数以千计的全球广告客户中，限制噪声带来的影响。相反， 我们来考虑以下几种情形：

关键策略 A

该广告技术提供商决定为自己的所有服务创建和管理一个密钥， 广告客户。对于所有广告客户和所有币种， 购买量各不相同，有的从低高端的购买到大批量的低端购买，不一而足 购买。这将生成以下键：

键（多种货币）
最大可汇总值 5000000
购买价值范围 [120 - 5000000]
关键策略 B

该广告技术提供商决定在其 广告客户。他们决定按货币来分隔键。在所有 但购买量不尽相同 从高端到高额、低端购买按币种进行分隔 他们创建了 2 个密钥：

键 1（美元） 键 2 (¥)
最大可汇总值 $40000 5000000 日元
购买价值范围 [120 - 40,000] [15,000 - 5,000,000]

与关键策略 A 相比，关键策略 B 的结果噪声更少，因为 货币值在各个货币之间不均匀分布。例如： 考虑一下以 ¥ 计价的购买交易与以 ¥ 计价的购买交易如何混杂 USD 会改变基础数据和产生的噪声输出。

关键策略 C

该广告技术提供商决定在 广告客户，并按“币种 x 广告客户”来划分这些客户 行业：

键 1
（美元 x 高端珠宝广告客户）		 键 2
（¥ x 高端珠宝广告客户）		 键 3
（美元 x 服装零售商广告客户）		 键 4
（¥ x 服装零售商广告客户）
最大可汇总值 $40000 5000000 日元 $500 65,000 日元
购买价值范围 [10,000 - 40,000] [1250000 - 5000000] [120 - 500 人] [15,000 - 65,000]

与关键策略 B 相比，关键策略 C 的结果噪声更少，因为 广告客户的购买价值在各个广告客户之间并不均匀分布。对于 以高端珠宝购买与购买相结合的方式， 会改变底层数据并产生噪声输出。

考虑创建共享最大汇总值和共享调节系数 以找出多个广告客户的共同点，以减少 输出。例如，您可以在下方尝试不同的策略 您的广告客户：

  • 一项策略，按币种（美元、元、加元等）
  • 一项策略按广告客户所在行业（保险、汽车、 零售等）
  • 一项策略，按相似的购买价值范围 ([100]、 [1000]、[10000] 等）

围绕广告客户的共性、要点和 相应代码更易于管理，而信噪比 。针对不同的广告客户尝试不同的策略 找出最大限度提高噪声带来的影响的转折点（与代码相比）的共性 管理。

高级离群值管理

我们以两个广告客户的情景为例：

  • 广告客户 A：
    • 广告客户 A 网站上所有产品的购买价格 可能介于 [120 美元 - 1,000 美元] 之间，区间为 880 美元。
    • 购买价格在 880 美元范围内平均分配 并且没有离群值超出购买价格中位数两个标准差之外的离群值。
  • 广告客户 B：
    • 广告客户 B 网站上所有产品的购买价格 可能介于 [120 美元 - 1,000 美元] 之间，区间为 880 美元。
    • 购买价格严重偏向于 120 到 500 美元这一区间 其中只有 5% 的购买交易发生在 500 美元至 1,000 美元的范围内。

由于存在 捐赠预算要求 以及对最终结果应用噪声的方法，那么默认情况下，广告客户 B 的输出会比 广告客户 A，因为广告客户 B 的离群值更有可能影响 底层计算。

使用特定的密钥设置可以缓解此问题。测试关键策略 这有助于管理离群数据，以及更均匀地分配购买价值 。

对于广告客户 B，您可以创建两个单独的密钥以捕获两个不同的 购买价值范围。在此示例中，广告技术平台注意到离群值 高于 500 美元的购买价值。请尝试为 此广告客户：

  • 键结构 1 ：仅用于捕获 介于 120 美元到 500 美元之间（约占总交易量的 95%）。
  • 键结构 2：仅适用于 500 美元以上的购买交易的键 （约占总交易量的 5%）。

实施这一关键策略应该能够更好地管理广告客户 B 的干扰数据， 帮助从摘要报告中最大限度地为他们提供实用信息。由于新的 范围，键 A 和键 B 的数据分布现在应更加均匀 与上一个键对应的各个键之间的距离。这会导致 相较于前一个键，每个键的输出对噪声的影响更小。