Phân bổ đa điểm (MTA)

Tổng quan về trường hợp sử dụng

Phân bổ tiếp thị là một phương pháp được nhà quảng cáo sử dụng để xác định mức độ đóng góp của các chiến thuật tiếp thị và các lượt tương tác sau đó với quảng cáo đối với lượt bán hàng hoặc lượt chuyển đổi.

Có nhiều loại mô hình phân bổ, trong đó có mô hình phân bổ theo lượt chạm đầu tiên và lượt chạm cuối cùng. Đây là các mô hình phân bổ một lần chạm. Mô hình phân bổ một điểm chạm chỉ định 100% giá trị đóng góp cho lượt chuyển đổi cho một điểm tiếp xúc duy nhất trong hành trình của khách hàng. Trong mô hình phân bổ theo lượt chạm đầu tiên, giá trị đóng góp được chỉ định cho điểm tiếp xúc đầu tiên. Trong mô hình phân bổ theo lượt chạm cuối cùng, giá trị đóng góp được chỉ định cho điểm tiếp xúc cuối cùng trước khi xảy ra lượt chuyển đổi. Bạn cũng có thể chia sẻ mô hình phân bổ cho nhiều điểm tiếp xúc trong hành trình của khách hàng, trong đó giá trị đóng góp sẽ được phân bổ cho nhiều điểm tiếp xúc. Đây được gọi là mô hình phân bổ đa điểm.

Trước tiên, bạn nên đánh giá khả năng tồn tại của Attribution Reporting API đối với nhu cầu của mô hình phân bổ, mặc dù API này chỉ dành cho mô hình phân bổ một lần chạm. Tại đó, bạn nên đọc tài liệu dành cho nhà phát triển về API bộ nhớ dùng chung và API tổng hợp riêng tư trước khi đọc hướng dẫn này.

Triển khai bằng cookie

Các công nghệ quảng cáo triển khai nhiều mô hình phân bổ đa điểm bằng cách sử dụng cookie của bên thứ ba. Cookie có thể theo dõi người dùng thông qua các lượt xem và lượt chuyển đổi khác nhau.

  1. Khi lượt hiển thị quảng cáo, công nghệ quảng cáo sẽ truy xuất cookie của bên thứ ba. Những cookie này có thể chứa mã nhận dạng người dùng và các thông tin khác đã được thu thập trước đây qua người dùng.
  2. Sau khi có lượt chuyển đổi, Công nghệ quảng cáo sẽ phân tích đường dẫn chuyển đổi và các dữ liệu đã thu thập khác để tiến hành phân tích mô hình phân bổ.
  3. Các công nghệ quảng cáo sẽ tạo lộ trình chuyển đổi bằng các tín hiệu xác định và xác suất để tạo báo cáo phân bổ đa điểm.

Lộ trình chuyển đổi MTA

Giải pháp Hộp cát về quyền riêng tư

Bộ nhớ dùng chung cho phép các công nghệ quảng cáo ghi không giới hạn cùng với quyền đọc trên nhiều trang web mà vẫn bảo đảm quyền riêng tư. Bằng cách sử dụng lộ trình và phương diện đã thu thập từ các lượt chuyển đổi, Công nghệ quảng cáo có thể sử dụng nhiều loại mô hình để chỉ định mức đóng góp cho mỗi lượt hiển thị quảng cáo.

API tổng hợp riêng tư được dùng để tạo các nội dung đóng góp và tạo báo cáo để tổng hợp. Đây là một API mục đích chung có thể dùng trong nhiều ngữ cảnh. Dữ liệu được đóng gói thành các "báo cáo tổng hợp", được mã hoá và chỉ có thể xử lý thông qua "Dịch vụ tổng hợp". Trong quá trình xử lý, dịch vụ sẽ thêm độ nhiễu và đặt ra giới hạn về số lần một báo cáo có thể được truy vấn. Công nghệ quảng cáo có thể sử dụng API Tổng hợp riêng tư để nhận báo cáo tổng hợp về đường dẫn hoặc hành trình mà người dùng đã chuyển đổi.

Để hỗ trợ mô hình phân bổ đa điểm, bạn có thể sử dụng API Bộ nhớ dùng chung và API Tổng hợp riêng tư cho trường hợp sử dụng này, vì các API này cho phép thu thập dữ liệu và đo lường tổng hợp nhiều điểm tiếp xúc trên một trình duyệt.

Giải pháp chi tiết

Để mô tả chi tiết hơn về giải pháp này, chúng tôi sẽ trình bày một hành trình mẫu của người dùng và lưu ý các bước liên quan được thực hiện với API Hộp cát về quyền riêng tư.

  1. Người dùng nhìn thấy một quảng cáo trên news.com → Ngữ cảnh cửa hàng công nghệ quảng cáo từ chế độ xem quảng cáo trong Bộ nhớ dùng chung cùng với các phương diện khác cho người dùng, bao gồm cả dấu thời gian hiển thị.

  2. Người dùng thấy một quảng cáo khác trên shoes.com → Ngữ cảnh cửa hàng công nghệ quảng cáo từ chế độ xem quảng cáo trong Bộ nhớ dùng chung như trước đó.

    Lượt hiển thị MTA

  3. Người dùng chuyển đổi bằng cách mua hàng trên trang web của nhà quảng cáo → Công nghệ quảng cáo có thể tham chiếu ngữ cảnh được lưu trữ trong Bộ nhớ dùng chung để tạo báo cáo phân bổ tuỳ chỉnh bằng API tổng hợp riêng tư.

    • Công nghệ quảng cáo sẽ cần biểu thị các lượt hiển thị được phân bổ trong khoá tổng hợp 128 bit (còn gọi là bộ chứa). Công nghệ quảng cáo có thể chọn biểu thị các điểm tiếp xúc hiển thị này dưới dạng đường dẫn hoặc các nút duy nhất.
      • Để sử dụng đường dẫn, Công nghệ quảng cáo có thể tạo một khoá chứa tất cả các điểm tiếp xúc trong đường dẫn chuyển đổi của người dùng. Ví dụ: nếu người dùng thấy quảng cáo trên news.com, shoes.com và shopping.com trước khi chuyển đổi, thì khoá sẽ mã hoá đường dẫn đầy đủ "news|shoes|shopping" trong một lượt đóng góp tổng hợp duy nhất.
      • Ngoài ra, để sử dụng các nút, Công nghệ quảng cáo có thể khai báo các mức đóng góp tổng hợp riêng biệt cho từng điểm tiếp xúc hiển thị trong đường dẫn chuyển đổi của người dùng. Công nghệ quảng cáo có thể tham chiếu ngữ cảnh lượt hiển thị trong Bộ nhớ dùng chung để phân bổ giá trị đóng góp cho các lượt hiển thị, giả sử 50% cho lượt hiển thị gần đây nhất và 25% cho mỗi lượt hiển thị trong 2 lượt hiển thị tiếp theo gần đây nhất.
    • Khi lựa chọn giữa các đường dẫn và nút, Công nghệ quảng cáo sẽ cần cân nhắc độ nhiễu so với sự đánh đổi về phần mềm tiện ích. Đối với một số lượt hiển thị và hoạt động chuyển đổi cố định, các bộ chứa tổng hợp càng chi tiết thì tỷ lệ nhiễu trong dữ liệu đầu ra càng cao.
      • Với đường dẫn, Công nghệ quảng cáo cũng sẽ quyết định cách xử lý nhiều lượt truy cập (tức là news → sports → news) và liệu trình tự lượt truy cập có liên quan hay không. Để đo lường nhiều lượt truy cập và trình tự lượt truy cập, Công nghệ quảng cáo sẽ cần sử dụng các nhóm chi tiết hơn để làm tăng tỷ lệ nhiễu.
      • Nói chung, việc sử dụng các nút sẽ ít bị nhiễu hơn vì có ít giá trị hơn để biểu thị theo tổ hợp. Các công nghệ quảng cáo cũng có thể cân nhắc giảm thêm số lượng giá trị riêng biệt này bằng cách phân loại những trang web được truy cập.

  4. Công nghệ quảng cáo tạo lô cho các báo cáo tổng hợp nhận được và xử lý các báo cáo đó bằng Dịch vụ tổng hợp có trả về một báo cáo tóm tắt.

    Báo cáo tóm tắt MTA phần một

    Báo cáo tóm tắt MTA phần 2

Thu hút và chia sẻ ý kiến phản hồi

Đề xuất về Bộ nhớ dùng chung đang được thảo luận và có thể thay đổi trong tương lai. Nếu bạn dùng thử API này và có ý kiến phản hồi, chúng tôi rất mong nhận được ý kiến phản hồi của bạn.