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有這個想法主要是源于3次數(shù)據(jù)變動:
1,做小貸的朋友,在通過MMP回傳給Google數(shù)據(jù)的時候,多回傳了一些虛擬的價值回去,但是下探人群增加的是新增的打點,并未把這個點和價值用于廣告投放,結(jié)果在回傳數(shù)據(jù)后,原本正常投放的廣告(授信目標(biāo)),整體效果出現(xiàn)非常大波動,掃到的人群結(jié)構(gòu)變化比較大,導(dǎo)致通過率猛掉。
2,某超級大dau產(chǎn)品,由于量級巨大,考慮MMP成本問題,所以減少了一部分覺得不必要的行為統(tǒng)計,并且移除了這部分行為給Google的回傳。但是再移除這些行為統(tǒng)計后,哪怕這些行為只是回傳給Google,并未用于廣告投放,firebase回傳的行為也都還在,但是也出現(xiàn)了在移除行為回傳后,整體Google的量級來了一次較大的波動,由于量級巨大,觀察到的Google衰減非常明顯。
3,還是小貸產(chǎn)品,同樣是增加了一個不用于投放,僅用于分析的行為,通過三方回傳Google轉(zhuǎn)化未作為投放轉(zhuǎn)化目標(biāo)。在回傳的很短時間后出現(xiàn)了比較大的覆蓋人群變化,導(dǎo)致整體小貸風(fēng)控通過率下滑嚴(yán)重,在多次排查無果后,最終回溯到是追加打點后數(shù)據(jù)發(fā)生變化,去掉打點后,沒過多久通過率回到正常水平,人群結(jié)構(gòu)重新穩(wěn)定。
上面三次,其中有2次是我直接有參與過的項目,也直接觀察到了數(shù)據(jù)的變化,按照我的理解,和文檔的觀察,似乎有點不合理。
印象中也只有這個地方分一個主要和次要,為了嚴(yán)謹一些,觀察到這次被刪掉的一些行為都也是放在次要的位置,理論上應(yīng)該不影響廣告學(xué)習(xí)。

既然設(shè)置的是 Firebase事件作為轉(zhuǎn)化目標(biāo)(如首次打開、注冊、付費等),那么Google廣告優(yōu)化和受眾學(xué)習(xí)主要依賴的是Firebase的數(shù)據(jù)。Appsflyer 回傳的事件雖然也發(fā)送給Google Ads,但這些數(shù)據(jù)一般不會被用于“投放學(xué)習(xí)”,除非你明確將這些事件設(shè)為廣告轉(zhuǎn)化事件,并開啟事件歸因同步。

那為何會存在這些改動對廣告學(xué)習(xí)的結(jié)果,人群發(fā)生如此大的變化?

難道存在一些文檔之外的知識?Google會根據(jù)這些回傳的所有數(shù)據(jù),當(dāng)做廣告轉(zhuǎn)化學(xué)習(xí)的一些參數(shù),類似這次的大dau產(chǎn)品中減少回傳后,Google可能意識到可能是流量不合適導(dǎo)致某些行為不達標(biāo)(實際并未作為轉(zhuǎn)化),從而減少流量?

各位大佬有沒有誰了解這塊,或者誰也有遇到過類似現(xiàn)象。

萬一這個真的有影響,那是否可以考慮盡可能的把事件行為打點做的豐富一些,有價值的事件設(shè)置成主要,即便不投放也可能能幫助廣告學(xué)習(xí)?或者至少,不要隨便打點回傳一些亂七八糟的行為過去影響學(xué)習(xí)正確目標(biāo)。


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