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Microsoft Invest - セグメント修飾子のテスト ガイドライン

  • [アーティクル]

このドキュメントでは、 セグメント修飾子 をキャンペーンと統合することを計画しているクライアントの技術的要件、推奨事項、テストのベスト プラクティスについて説明します。

技術的要件

セグメント修飾子を使用するクライアントは、次に示すタスクと概念に精通している必要があります。

  • オークションの仕組み: クライアントは、ユーザーを過小評価しないユーザー モデルを構築するために、オークションの基本を理解する必要があります。
  • Batch Segment API: より堅牢な統合を実行している (Microsoft Invest に入ってくるセグメント データの一括フィードを必要とする) クライアントは、 Batch Segment Service に関する実用的な知識の恩恵を受けます。 ピクセル火災によって修飾子の値を追加するクライアントについては、以下 の「ページ レベルの修飾子」 を参照してください。
  • 対象ユーザーの作成: クライアントは、セグメント ピクセルを使用したコレクション、または独自の分析に基づくオフライン計算を通じて、ターゲット設定用の独自の対象ユーザー セグメントを作成する責任を負います。
  • 最適化: パフォーマンス指向のキャンペーンでは、ユーザー モデルを独自のモデルと組み合わせて使用する場合に冗長性を回避するために、V7 最適化アルゴリズムがどのように機能するかをクライアントが理解する必要があります。 Microsoft 広告の最適化では、同じピクセル/クリック目標に対する過去の広告主のパフォーマンスと、独自のインベントリ定義に対するパフォーマンス データが使用されます。 したがって、domain:user の組み合わせを考慮に入れようとする修飾子は、独自の最適化と戦います。
  • ログ レベル データ: クライアントは 、ログ レベルのデータ フィード を使用して、モデルのパフォーマンスに関する低レベルの分析を実行できます。 ログ レベル データには、修飾子が適用されている個々のユーザー ID が含まれるため、修飾子の値と全体的なリフトの間の正確な関係を分析する方がはるかに簡単になります。

分析要件

セグメント修飾子の重要な要素の 1 つは、クライアントが最適化モデルの作成を担当することです。 その結果、Microsoft Advertising はモデルのパフォーマンスの背後にある正確な科学を可視化できません。 さらに、ユーザー データベースの制限により、Microsoft Advertising は各ユーザーの背後にある個々の値を表示しません。 そのため、クライアントはテスト分析の大部分を受け入れる必要があります。 これには、セグメント修飾子のパフォーマンスの定期的な毎日の分析が含まれます。クライアントがモデルを作成したので、クライアントはそれを分析できる必要があります。

Microsoft Advertising では、リフトを高レベルで測定したり、パフォーマンス テストのベスト プラクティスをガイドしたりできます。

テストのベスト プラクティス

セグメント修飾子 (または購入戦略) をテストする最善の方法は、A/B テストとも呼ばれる Test/Control メソッドを使用することです。

テストを設計するための推奨事項を次に示します。

  • テスト/制御戦略: 通常、A/B テストを設計する場合、クライアントはユーザー グループターゲットで 10/90 分割する傾向があります。 これは通常、クリエイティブとPSAをテストして真のポストビューリフトを測定しているためです。これは、顧客のお金をPSAに費やすことは、ほとんどのバイヤーが支払っていることではありません。 ただし、セグメント修飾子では、ほとんどの場合、アプローチは 50/50 である必要があります。 クライアントがベース入札などの別の購入戦略に対してパフォーマンスをテストする場合は、10/45/45 テスト設定を使用する必要があります。
  • 測定リフト: リフトの測定は困難な場合があります。 クリック用に最適化する場合の eCPC などの一部のパフォーマンス メトリックは、かなりカットされて乾燥します。 ただし、ユーザーがページで配信された後に変換されたという意味でクリエイティブを "表示" する可能性があるため、ポストビュー変換に最適化すると、よりうねりになります。 ただし、クリエイティブがユーザーのビューから外れていた場合 (たとえば、フォールドの下で、ユーザーが下にスクロールして表示しなかった場合)、クリエイティブはユーザーにアクションを実行するよう真に扇動しませんでした。 この点を考慮して、パフォーマンス目標に基づくテスト アプローチに関する推奨事項を次に示します。
    • クリック: 50/50 分割、テスト/コントロール
    • クリック後: 10/45/45 テスト/コントロール、各キャンペーンのパフォーマンス目標、10 ユーザー グループの PSA
    • 投稿ビュー: 10/45/45 テスト/コントロール、各キャンペーンのパフォーマンス目標、10 ユーザー グループの PSA

注:

[Post Click and Post View]\(クリック後と投稿の表示\) アプローチでは、ユーザーが Cookie レス ユーザーも対象としている場合は、クリックのパフォーマンス目標を持つユーザー グループ 101 をターゲットとする別のキャンペーンを設定する必要があります。

キャンペーンの推奨事項

キャンペーンの設定は、テスト プロセスに大きな影響を与えます。 V7 の最適化では、新しい広告主のキャンペーンの継続的なパフォーマンスが、新しいキャンペーンの学習入札に影響します。 そのため、テストに適したキャンペーンには次の属性が必要です。

  • 継続的なパフォーマンス キャンペーン: ブランドの新しいキャンペーンをテストすると、キャンペーンのパフォーマンスの履歴コンテキストがないため、修飾子の真のリフトを理解する上で影響を与える可能性があります。 理想的には、修飾子テスト用に選択されたキャンペーンは、少なくとも 1 か月以上継続している必要があるため、コントロール キャンペーンに期待されるパフォーマンス メトリックの種類をテストに進めることができます。
  • 高い 1 日の予算: 1 日の予算が低い場合、ユーザー グループ間で予算が分散されるため、データに不整合が生じる可能性があります。 一般に、対象ユーザーに対してテスト/制御を使用する場合は、1 日の予算が高いほど良くなります。 1 日の最低支出は 250.00 ドルですが、$500.00 をお勧めします。

サンプル アプリケーションのアプローチ

ページ レベル修飾子

ページ レベル修飾子は、通常のオンページ セグメント呼び出しで修飾子の値がピギーバックされる場合です。 たとえば、広告主が e コマース サイトのショッピング カートの内容に応じて入札を変更する必要があると仮説がある場合は、カートのコンテンツに対して予想される収益の相対値を計算し、"&other=" クエリ文字列パラメーターを使用してセグメント呼び出しを実行する必要があります。 ユーザーが修飾子セグメントに既に存在するかどうかに応じて、修飾子のエントリが作成または更新されます。

  • 利点: これには、セグメント修飾子のいずれかのデプロイの技術的なインフラストラクチャの最小量が必要です。 ピクセルに計算ロジックが必要ですが、追加の作業は必要ありません。
  • 欠点: 異なるユーザーの修飾子間の関係を可視化できません。セットアップ内のすべてのユーザーを 1.5 で変更できます。これは冗長であり、メディア コストが増加します。 さらに、複雑な入札評価モデルをページ上のスクリプトに圧縮する必要があります。これにより、ページの実行が遅くなり、すべての広告主にとって好ましくない可能性があります。

バッチ セグメント API 修飾子

これは最も一般的であり、セグメント修飾子を適用できる最適な非同期メソッドでもあります。 クライアントは、API の Batch Segment Service を使用して修飾子セグメントをアップロードし、キャンペーンに修飾子を適用できます。

  • 利点： クライアントは最適化データをオフラインで計算するため、ユーザー評価モデルの包括的な理解が得られます。 その結果、 ログ レベルのデータ フィードと組み合わせて正確なパフォーマンス データを測定できるようになります。 さらに、 Batch Segment Service のエラー報告機能を利用して、ユーザー モデルが適切にアップロードされているかどうかを把握できます (ページ上のピクセルの起動にこの利点がありません)。
  • 欠点： ページ上のピクセルとは異なり、バッチ セグメント API のアップロードにはボリューム制限があります。 バッチ セグメント サービスを使用して不必要に頻繁にアップロードする場合、クライアントはデータ プロバイダー統合アプローチに移行するように求められる可能性があります。