Aprenda a trabalhar com o ruído nos seus relatórios, considere-o e reduza o impacto dele.
Antes de começar
Antes de continuar, entenda melhor o que é ruído e seu impacto em Como entender o ruído nos relatórios de resumo.
Seus controles de ruído
Embora não seja possível controlar diretamente o ruído adicionado aos relatórios agregáveis, há etapas que você pode seguir para minimizar os efeitos. As seções a seguir explicam essas estratégias.
Aumentar o orçamento de contribuição
Conforme explicado em "Entenda o ruído", o ruído aplicado ao valor de resumo de cada chave é baseado na escala de 0 a 65.536 (0 a CONTRIBUTION_BUDGET).
Por isso, para maximizar o sinal em relação ao ruído, amplie cada valor antes de defini-lo como um valor agregável, ou seja, multiplique cada valor por um determinado fator, o fator de escalonamento, garantindo que ele permaneça dentro do orçamento de contribuição.
Como calcular um fator de escalonamento
O fator de escalonamento representa o quanto você quer escalonar um determinado valor agregável. O valor precisa ser o orçamento de contribuição dividido pelo valor máximo agregável de uma determinada chave.
Por exemplo, digamos que os anunciantes queiram saber o valor total da compra. Você sabe que o valor máximo esperado de qualquer compra individual é de US $2.000, exceto por alguns valores fora da curva que você decidiu ignorar:
- Calcular o fator de escalonamento:
- Para maximizar a relação sinal-ruído, você precisa dimensionar esse valor para 65.536 (o orçamento de contribuição).
- Isso resulta em um fator de escalonamento de 65.536 / 2.000, ou aproximadamente 32x. Na prática, você pode arredondar esse fator para cima ou para baixo.
- Aumente os valores antes da agregação. Para cada US$1 de compra, incremente a métrica rastreada em 32. Por exemplo, para uma compra de US$120, defina um valor agregável de 120*32 = 3.840.
- Reduza os valores após a agregação. Depois de receber o relatório de resumo que contém o valor da compra somado de vários usuários, reduza o valor do resumo usando o fator de escalonamento usado antes da agregação. No nosso exemplo, usamos um fator de escalonamento de 32 pré-agregação. Portanto, precisamos dividir o valor recebido no relatório por 32. Portanto, se o valor de compra resumido de uma determinada chave no relatório de resumo for 76.800, o valor de compra resumido (com ruído) será 76.800/32 = US $2.400.
Dividir seu orçamento
Se você tiver várias metas de medição, como contagem e valor de compra, é possível dividir o orçamento entre elas.
Nesse caso, os fatores de escalonamento serão diferentes para valores agregáveis diferentes, dependendo do máximo esperado de um determinado valor agregável.
Leia os detalhes em Noções básicas sobre chaves de agregação.
Por exemplo, digamos que você esteja acompanhando a contagem e o valor da compra e decida alocar seu orçamento de forma igual.
65.536 / 2 = 32.768 pode ser alocado por tipo de medição e por origem.
- Contagem de compras:
- Você está rastreando apenas uma compra, então o número máximo de compras para uma determinada conversão é 1.
- Portanto, você decide definir o fator de escalonamento para a contagem de compras como 32.768 / 1 = 32.768.
- Valor de compra:
- Vamos supor que o valor máximo esperado de qualquer compra individual seja de US $2.000.
- Portanto, você decide definir o fator de escala para o valor da compra como 32.768 / 2.000 = 16.384 ou aproximadamente 16.
As chaves de agregação mais grosseiras melhoram a relação sinal-ruído
Como as chaves grosseiras registram mais eventos de conversão do que as chaves granulares, elas geralmente levam a valores de resumo mais altos.
Valores de resumo mais altos são menos afetados pelo ruído do que valores mais baixos. O ruído nesses valores provavelmente será menor em relação a esse valor.
Os valores coletados com chaves mais grosseiras provavelmente terão menos ruído do que os valores coletados com chaves mais detalhadas.
Exemplo
Considerando todos os outros fatores, uma chave que rastreia o valor da compra globalmente (somado em todos os países) vai gerar um valor de compra resumido maior (e uma contagem de conversões resumidas maior) do que uma chave que rastreia conversões no nível de um país.
Portanto, o ruído relativo no valor total de compra de um país específico será maior do que o ruído relativo no valor total de compra de todos os países.
Da mesma forma, o valor total de compra de sapatos é menor do que o valor total de compra de todos os itens (incluindo sapatos).
Portanto, o ruído relativo no valor total de compra de sapatos será maior do que o ruído relativo no valor total de compra de todos os itens.
A soma dos valores de resumo (agrupamentos) também soma o ruído deles.
Ao somar os valores de resumo dos relatórios de resumo para acessar dados de nível mais alto, você também soma o ruído desses valores.
Vamos analisar duas abordagens diferentes: - Abordagem A: você inclui um ID de região nas chaves. Os relatórios de resumo expõem chaves no nível do código geográfico, cada uma associada ao valor de compra de resumo em um código geográfico específico. - Abordagem B: você não inclui o ID geográfico nas chaves. Os relatórios de resumo mostram diretamente o valor de compra resumido para todos os IDs / locais geográficos.
Para acessar o valor de compra no nível do país: - Com a abordagem A, você soma os valores de resumo no nível do geo-ID e, portanto, também soma o ruído. Isso provavelmente vai causar mais ruído no valor final da compra no nível do ID geográfico. - Com a abordagem B, você analisa diretamente os dados expostos nos relatórios de resumo. O ruído foi adicionado apenas uma vez a esses dados.
Portanto, o valor de compra resumido para um determinado ID geográfico provavelmente será mais ruídoso com a abordagem A.
Da mesma forma, incluir uma dimensão no nível do CEP nas chaves provavelmente vai gerar resultados com mais ruído do que usar chaves mais grosseiras com uma dimensão no nível da região.
A agregação em períodos mais longos aumenta a relação sinal-ruído
Solicitar relatórios de resumo com menos frequência significa que cada valor de resumo provavelmente será maior do que se você solicitasse relatórios com mais frequência. Isso porque é provável que mais conversões ocorram em períodos mais longos.
Como mencionado anteriormente, quanto maior o valor do resumo, menor será o ruído relativo. Portanto, solicitar relatórios de resumo com menos frequência leva a uma proporção de sinal para ruído maior (melhor).
Confira um exemplo:
- Se você solicitar relatórios de resumo por hora durante 24 horas e somar o valor do resumo de cada relatório por hora para acessar dados diários, o ruído será adicionado 24 vezes.
- Em um relatório de resumo diário, o ruído é adicionado apenas uma vez.
Maior épsilon, menos ruído
Quanto maior o valor de épsilon, menor o ruído e menor a proteção de privacidade.
Como usar a filtragem e a eliminação de duplicação
Uma parte importante da alocação de orçamento entre chaves diferentes é entender quantas vezes um determinado evento pode ocorrer. Por exemplo, um anunciante pode se importar apenas com uma compra para cada clique, mas pode ter interesse em até três conversões de "visualização da página do produto". Para oferecer suporte a esses casos de uso, você também pode aproveitar os seguintes recursos da API que permitem controlar quantos relatórios são gerados e quais conversões são contadas:
- Filtragem. Saiba mais sobre a filtragem.
- Eliminação de duplicação. Leia mais sobre a eliminação de duplicação.
Experimentar o epsilon
As adtechs podem definir o valor de epsilon como maior que 0 e menor ou igual a 64. Esse intervalo permite testes flexíveis. Valores menores de épsilon oferecem maior proteção de privacidade. Recomendamos começar com epsilon=10.
Recomendações para experimentar
Recomendamos o seguinte: - Comece com epsilon = 10. - Caso isso cause problemas de utilidade, aumente o valor de epsilon de forma incremental. - Compartilhe seu feedback sobre pontos de inflexão específicos que você encontrar em relação à usabilidade dos dados.
Interaja e compartilhe feedback
Participe e experimente essa API.
- Leia sobre os relatórios agregáveis e o serviço de agregação, faça perguntas e sugira feedback.
- Leia os guias de Relatórios de atribuição.
- Faça perguntas e participe de discussões no repositório de suporte para desenvolvedores do Sandbox de privacidade.
Próximas etapas
- Para mais informações sobre os fatores que influenciam os relatórios, como variáveis de campanha, frequência de lote e granularidade da dimensão, consulte Testar decisões de design de relatórios resumidos .
- Teste o laboratório de ruído.