VTR

Материал из wikixw
Перейти к навигации Перейти к поиску

Коэффициент просмотра (VTR) измеряет количество откликов после показа или просмотров из показов медийных материалов, просмотренных во время и после рекламной кампании в Интернете. Такое поведение после воздействия может выражаться в посещениях сайта, событиях на сайте, преобразованиях, происходящих на одном или нескольких веб-сайтах или потенциально в автономном режиме:

 V T R = 100 ∗ Viewthroug h / Impressions  VTR=100*Просмотр/Показы
       C T R = 100 ∗ C l i c k s / I m p r e s s i o n s  

CTR=100*Кликов/Показов

VTR связан с популярным измерением кликабельности (CTR), но отличается тем, что он не является немедленной мерой отклика-вместо этого он смещен во времени и пассивен, т. е. клик не требуется.[1]

Кроме того, для просмотров не хватает определенной целевой страницы, так как посещение может осуществляться через прямой ввод или через другой канал цифрового маркетинга, основанный на кликах, например, поиск, электронная почта или социальные сети.

TRR-это сумма ответов как на просмотр, так и на клик, полученных в результате кампании в средствах массовой информации.

      T R R = ( V i e w t h r o u g h s + C l i c k s ) / I m p r e s s i o n s  

TRR=(Просмотры+Клики)/Показы

Период времени от показа рекламы до последующего ответа часто называют окном обратного просмотра или периодом просмотра. Обычно это устанавливается рекламным сервером и может составлять от 30 до 90 дней. Эффективность этого измерения связана с частотой удаления файлов cookie и использованием нескольких компьютеров. Когда успешность важных событий, таких как покупки (конверсии), связана с посещениями просмотров, это становится показателем конверсии просмотров (V-CVR)-горячо обсуждаемой метрикой, которую могут использовать рекламные сети, ориентированные на производительность.

       V − C V R = V i e w t h r o u g h C o n v e r s i o n s / V i e w t h

V-CVR=Сквозные преобразования/Сквозные визиты

о

Теория[править]

Проблема с кликами[править]

Многие веб-сайты поддерживаются баннерной рекламой. Цифровые медиа, поисковые системы, сайты социальных сетей и форумы продают и предоставляют рекламу для получения дохода. Измерение реакции на показ рекламы включает немедленную реакцию (клики) и скрытую реакцию (просмотр), которые помогают определить, была ли реклама успешной или нет.[2]

Исторически сложилось так, что бизнес цифровой рекламы полагался на простой в измерении показатель кликабельности (CTR), обычно предоставляемый рекламным сервером. Большинство платформ рекламных серверов также измеряют уникальные показы или охват на основе дедупликации файлов cookie браузера.

Известно, что с появлением медийного баннера показатели кликабельности снижаются. Это стало популярным средством определения успеха медийных носителей, но часто недооценивает влияние бренда, страдает от значительных предубеждений и часто может быть манипулировано с помощью мошенничества. Однако не все показы баннерной рекламы приносят пользу. Некоторые показы объявлений никогда не показываются, некоторые показываются и нажимаются, в то время как другие показываются и, хотя они никогда не нажимались, реализуют последующий ответ - это поведение после показа является сквозным.

Исследование, проведенное фирмой по онлайн-отслеживанию и измерению аудитории Quantcast, показало, что не было никакой корреляции между теми, кто нажал на объявление, и теми, кто приобрел его через конверсию через просмотр.

Проблема с просмотром[править]

При измерении конверсий на основе представлений есть место для манипуляций. Поскольку конверсии при просмотре связаны с настройкой файла cookie рекламной сети и последующим сопоставлением его с помощью тега страницы той же рекламной сети, загруженного на страницу конверсии, менее скрупулезные рекламные сети воспользовались этим, купив дешевый рекламный инвентарь ниже среднего, больше для того, чтобы удалить как можно больше файлов cookie для как можно большего числа пользователей, чем для показа рекламы рекламодателя целевой аудитории.

Такая стратегия называется "бомбардировкой файлов cookie" и позволяет рекламным сетям потенциально приписывать себе больше конверсий, чем им следует. По возможности всегда рекомендуется использовать автономный пакет аналитики, хотя многие рекламные сети предлагают эту функциональность, а также использовать экспериментальный дизайн для измерения истинной приращенности.

Смотрите также[править]

Пруф[править]

comscore.com/Insights/Presentations-and-Whitepapers//Should-We-Really-be-Optimizing-for-Clicks