Руководство по инкрементальности

Премиум

Краткий обзор. Измерение инкрементального прироста от ретаргетинговых кампаний.

Что такое инкрементальность?

Лучше всего понять, что такое инкрементальный анализ, можно на примере:

Допустим, вы недавно провели кампанию ремаркетинга. Для простоты будем считать, что это было сделано только с одной рекламной сетью. Коэффициент конверсии кампании составил 5 %.

Теперь вы хотите оценить успех кампании, и вам нужно ответить на важные (и, конечно, самые сложные) вопросы:

  • Является ли 5% хорошим коэффициентом конверсии для этой кампании?
  • Как узнать, что кампания действительно привела к дополнительным конверсиям?
  • Стоила ли кампания затрат на ее проведение?

Чтобы точно и непредвзято ответить на эти вопросы, мы должны учитывать не только измеренные конверсии. Мы должны учитывать количество пользователей, которые конвертировались бы органически, даже если они никогда не участвовали в кампании ремаркетинга.

Эта разница между общим количеством конверсий и теми, которые произошли бы в любом случае, называется инкрементальный прирост (или иногда просто прирост), и она имеет решающее значение для определения истинной ценности кампании. Измерить прирост бывает довольно сложно, но именно для этого и предназначена функция измерения инкрементальности от AppsFlyer.

Эксперименты инкрементальности

Инкрементальность позволяет преодолеть трудности измерения прироста, позволяя создавать научно обоснованные эксперименты для сравнения поведения схожих групп. Эти группы различаются только тем, что некоторые группы (тестовые) подвергаются воздействию вашей кампании, а одна группа (контрольная) — нет.

Узнайте больше о создании и проведении экспериментов инкрементальности

Методология расчета

В следующих разделах объясняются расчеты, лежащие в основе цифр, представленных на дэшборде инкрементальности.

Прирост

Инкрементальность AppsFlyer использует 2 альтернативных метода расчета прироста:

  • Рандомизированная выборка (Intent-to-treat, ITT)
  • На основе охвата

Хотя методология, основанная на охвате, предпочтительнее для оценки эффективности кампании, ее расчет требует измерения точек данных, предоставляемых не всеми рекламными сетями. Для этих сетей вместо этого используется методология "intent-to-treat".

 Примечание

До 16 декабря 2021 года прирост рассчитывался исключительно по методу "intent-to-treat". Однако данные за более ранние даты были обновлены, чтобы использовать прирост на основе охвата, где это применимо. Поэтому вы можете пересмотреть исторические эксперименты, чтобы проанализировать их результаты в свете новой методологии. 

Прирост на основе ITT

Экспериментальная методология Intent-to-treat (ITT) берет свое начало в медицинской науке. Используя метод ITT, исследователи случайным образом делят определенную популяцию на контрольную группу, которая не получает лечения, и тестовую группу, которую исследователи собираются лечить. Исследователи оценивают эффективность того или иного лечения, сравнивая результаты групп. При этом не учитывается, получал ли член тестовой группы лечение на самом деле.

Аналогично, в ремаркетинге метрика прироста измеряет эффективность кампании. Неважно, действительно ли пользователь в тестовой группе участвовал в кампании (получил лечение), потому что при расчете инкрементальности важно именно намерение. Другими словами, результаты рассчитываются так, как если бы каждый член тестовой группы действительно участвовал в кампании.

Когда используется метод?

Инкрементальность AppsFlyer использует расчет прироста на основе ITT для SRN.

Несмотря на то, что в наших условиях этот метод не является предпочтительным для измерения прироста, ITT остается научно обоснованным экспериментальным методом и позволяет получить достоверные результаты в тех случаях, когда расчеты на основе охвата невозможны.

Интерпретация результатов

Предположение о том, что все члены тестовой группы действительно были охвачены кампанией, часто приводит к низким коэффициентам конверсии и, как следствие, к низкому инкрементальному приросту.

Прирост на основе охвата

Как следует из названия, расчет прироста на основе охвата учитывает, был ли участник тестовой группы охвачен (ему было показано рекламное объявление кампании) до конверсии. Помимо того, что расчет прироста на основе охвата требует дополнительных данных, он еще и более сложен, поскольку для получения статистической достоверности требует определенных математических поправок к контрольной группе. Эти корректировки в совокупности известны как создание "контрфактической" контрольной группы.

Когда используется метод?

Инкрементальность AppsFlyer использует расчет прироста на основе охвата для не-SRN (сетей, использующих ссылки атрибуции).

Хотя это предпочтительный метод расчета прироста, расчет на основе охвата требует, чтобы рекламные сети сообщали AppsFlyer следующие данные:

  • Данные о показах
  • Идентификатор кампании (из ссылки атрибуции)

Если эти данные не представлены, измерение инкрементальности недоступно (и отображается как N/A на дэшборде инкрементальности).

Интерпретация результатов

Поскольку при расчете прироста на основе охвата учитываются только те члены тестовой группы, которые действительно были охвачены кампанией, сети, которые измеряются с помощью инкрементальности на основе охвата, обычно показывают увеличенные результаты (положительный прирост становится намного выше, а отрицательный — намного ниже).

Практические рекомендации

Поскольку две различные методики расчета прироста могут давать существенно отличающиеся результаты, для более точной интерпретации рекомендуется использовать следующие передовые методы:

  • При проведении экспериментов выбирайте аудитории, которые разделены только внутри контрольной группы и одной или нескольких сетей одного типа:
    • сети со ссылками атрибуции (не-SRN) для расчета на основе охвата; или
    • SRN для расчета на основе ИТТ
  • В своих первых экспериментах рассмотрите возможность использования аудитории, разделенной только между одной сетью и контрольной группой. Это снижает вероятность сравнения двух или более сетей, для которых используются разные расчеты прироста.

Статистическая значимость

При оценке достоверности экспериментов инкрементальности научная методология требует учитывать статистическую значимость (уровень уверенности в том, что результат прироста не является следствием случайных событий или просто случая). 

На дэшборде инкрементальности значимость отображается в процентах для каждого медиа-источника:

  • Процент показывает вероятность того, что результаты по данному медиа-источнику повторятся, если эксперимент будет проведен снова при аналогичных обстоятельствах.
  • Если статистическая значимость определена ниже 60%, на дэшборде вместо процентного показателя будет отображаться Недостоверные результаты.
  • На значимость влияют размер аудитории, продолжительность эксперимента и характеристики медиа-источника.

Масштабированная контрольная группа

Для показателей на уровне тестовой группы (в отличие от показателей для каждого пользователя) прирост рассчитывается на основе масштабированной контрольной группы. Другими словами, размер контрольной группы корректируется в соответствии с размером тестовой группы для каждого медиа-источника.

 Пример

Предположим следующий сценарий:

  • Размер тестовой группы для сети A = 100 человек
  • Размер контрольной группы = 90 человек
  • Результаты эксперимента
    • В сети A было 40 конверсий
    • В контрольной группе было 20 конверсий
  • Общее количество конверсий будет скорректировано на основе предполагаемого (масштабированного) размера контрольной группы в 100 человек:
    • Предполагаемые члены - Фактические члены = 100 - 90 = 11%           
                        Фактические члены 90

    • Фактические дополнительные конверсии + 11% = 20 x 1,11 = 22

Прирост будет рассчитан исходя из масштабированной контрольной группы в 100 человек и 22 дополнительных конверсий.

Дэшборд инкрементальности

New_Incrementality_Guide_image.jpg

Доступ к дэшборду

Чтобы получить доступ к дэшборду инкрементальности:

  1. В AppsFlyer в боковом меню выберите Оптимизация > Инкрементальность.
  2. В списке экспериментов нажмите на строку эксперимента, для которого вы хотите увидеть дэшборд.

Обзор дэшборда

  Компонент Описание

A.png

Панель фильтров

Измерение: Выберите метрику, которую вы хотите просмотреть на дэшборде:

  • Конверсии — Количество уникальных пользователей, совершивших выбранное событие.
  • Доход — Доход, полученный за счет конверсии пользователей для выбранного события.
  • События — Количество повторений выбранного события, выполненных пользователями, совершившими конверсию.

Ваш выбор в фильтре Измерение определяет, какие показатели будут отображаться на дэшборде.

 

Событие: Выберите событие в приложении, данные о котором вы хотите просмотреть на дэшборде.

 

Медиа-источник: Отфильтруйте отображение дэшборда по одному или нескольким медиа-источникам, проверенным в ходе эксперимента.

 

Диапазон дат: Фильтруйте инкрементальный анализ аудитории в соответствии с выбранным диапазоном дат.

B.png

Краткое описание эксперимента

Подведите итог всему эксперименту с помощью быстрых наглядных результатов.

 

C.png

Значимость Отображает статистическую значимость результатов, показанных на дэшборде

D.png

Метрики заголовка

Как показано ниже, отображаемая метрика зависит от вашего выбора в фильтре Измерение.

Выбор фильтра измерения Отображаемая метрика заголовка
Конверсии/события

Стоимость инкрементального действия (CPiA)

  • Средняя стоимость каждого дополнительного события, основанная на стоимости кампании
Доход
Инкрементная рентабельность рекламных расходов (iROAS)
  • Соотношение дополнительного дохода, полученного на каждый доллар, потраченный на кампанию

Примечание. Для расчета показателей, отображаемых на карточке заголовков, требуются данные о затратах. Поэтому эти показатели доступны только подписчикам ROI360. Если требуемые данные о расходах и/или доходах недоступны по этой или любой другой причине, соответствующая метрика будет отображаться как N/A.

E.png

Размер и охват целевой аудитории

Размер целевой аудитории: Количество отдельных пользователей для каждого медиа-источника, которые были впервые добавлены в аудиторию в течение периода проведения эксперимента

  • Также представлено внутренним кольцом круговой диаграммы (более темный цвет)

Охват: Процент целевой аудитории, которая действительно увидела рекламу из кампании соответствующего медиа-источника

  • Также представлено внешним кольцом круговой диаграммы(более светлый цвет)

F.png

Прирост на уровне тестовой группы

Отображает общий инкрементальный прирост для тестовой группы (по медиа-источникам):

Выбор фильтра измерения Отображаемая метрика
Конверсии

Общее количество дополнительных конверсий

События
Всего дополнительных событий
Доход
Общий дополнительный доход

G.png

Прирост на пользователя

Отображает инкрементальный прирост на пользователя (по медиа-источникам):

  • Инкрементальный прирост на одного пользователя рассчитывается с учетом фактического количества пользователей в тестовой и контрольной группах.
  • Как показано ниже, отображаемая метрика зависит от вашего выбора в фильтре Измерение.

Выбор фильтра измерения Отображаемая метрика
Конверсии

Инкрементальный коэффициент конверсии

События
Инкрементальные события на пользователя
Доход
Инкрементальный доход на пользователя

H.png

Диаграмма трендов

Отображает выбранную инкрементальную метрику/прирост на пользователя за диапазон дат эксперимента:

  • Отображаемая метрика зависит от вашего выбора в фильтре Измерение и является той же метрикой, что и метрика, показанная в плитке Прирост на пользователя.
  • Пунктирная линия (на графике) указывает на неполные данные за отчетную дату (это означает, что будущие события еще могут повлиять на данные).
  • Выберите различные варианты просмотра и загрузки с помощью элементов управления просмотром диаграммы тренда (как описано ниже).

I.jpg

Элементы управления просмотром диаграммы тренда

Используйте элементы управления просмотром для выбора опций отображения и скачивания диаграммы тренда:

  • Кумулятивные или ежедневные (в день) значения
  • Формат диаграммы или таблицы

Используйте кнопку Экспорт, чтобы скачать данные в виде отчета в формате CSV.

  • Загружаемые данные зависят от вашего выбора с помощью элементов управления просмотром: Кумулятивный или в день

Описание терминов в отчете

Термин Описание
Сырые измерения Общее количество конверсий/событий/доходов, сгенерированных тестовой группой, независимо от количества показов (исключительно на основе сети, к которой был отнесен каждый пользователь в результате настройки разделения аудитории).
Измерение охвата Количество конверсий/событий/доходов, сгенерированных тестовой группой, только теми пользователями, у которых был показ выбранной кампании до запуска основного события.
Измерение без охвата Сырое измерение минус измерение охвата. Здесь описывается общее количество конверсий/событий/доходов, сгенерированных пользователями из тестовой группы, у которых не было показов до запуска основного события.
Измерение на одного пользователя Измерение охвата/сырое измерение тестовой группы (в зависимости от того, поддерживает ли выбранная сеть охват), разделенное на размер группы/охват тестовой группы.
Сырое измерение контрольной группы Общее количество конверсий/событий/доходов, полученных контрольной группой.
Измерение охвата контрольной группы Количество конверсий/событий/доходов, полученных контрольной группой, с поправкой на охват тестовой группы (это значение является контрфактическим и служит средством сравнения сопоставимых значений).
Измерение без охвата контрольной группы Сырое измерение минус контрфактическое измерение охвата. Здесь описывается общее количество конверсий/событий/доходов, полученных пользователями из контрольной группы.
Измерение контрольной группы на одного пользователя Контрфактическое измерение охвата / сырое измерение контрольной группы (в зависимости от того, поддерживает ли выбранная сеть охват), разделенное на размер группы/контрфактический охват контрольной группы.
Общее инкрементальное измерение Измерение охвата тестовой группы минус контрфактическое измерение охвата контрольной группы.
Инкрементальное измерение на одного пользователя Измерение на одного пользователя минус измерение контрольной группы на одного пользователя.

 

Отчеты по сырым данным

Используйте отчеты инкрементальности по сырым данным для анализа взаимодействия пользователей с кампаниями ремаркетинга:

  • Содержание: Данные на уровне строк о пользователях, включенных в эксперименты инкрементальности. 
  • Доступность:
    • Через Data Locker
    • Обновление данных: ежедневно 19:00-23:00 UTC

Скачать примеры файлов с отчетами инкрементальности по сырым данным

Доступные отчеты

Категория Название отчета 

Папка Data Locker

Новые пользователи

Пользователи, впервые зашедшие в приложение

incrementality_first_seen_users

Внутренние события приложений

Органические события внутри приложения

incrementality_organic_inapps

Неорганические события в приложении

incrementality_inapps

Реатрибуция внутренних событий

incrementality_inapps_reattr

Сеансы

 

 

Органические сессии

incrementality_organic_sessions

Неорганические сессии

incrementality_sessions

Реатрибуция сессий

incrementality_sessions_reattr

Удаления

Удаления
(в настоящее время не заполнено) 

incrementality_uninstalls

Логика отчетов

Основная логика, лежащая в основе структуры отчета, выглядит следующим образом:

  • Пользователи, участвующие в эксперименте — отчет Новые пользователи
    • В разделе Аудитории задаются правила, характеризующие пользователей, которых необходимо включить в эксперимент.
    • Когда определенный пользователь соответствует правилам, событие записывается в отчет first_seen (новые пользователи).  
      • Пользователи случайным образом распределяются в тестовую или контрольную группу, о чем свидетельствует поле is_control_group .
      • Пользователи в тестовой группе распределяются по медиа-источникам (pid_destination) для ретаргетинга.
  • Вовлечение пользователей в использование приложения: Взаимодействие пользователей с приложением во время эксперимента фиксируется в контекстных отчетах: 
    • Тип вовлечения: Сессия или событие в приложении
    • Статус атрибуции пользователя при его первом использовании приложения: Органический, неорганический, реатрибуция. Например, в прошлом пользователь устанавливал приложение и был атрибутирован как органический. Таким образом, во время эксперимента статус атрибуции является органическим.  
  • Удаления: Пользователи, удалившие приложение во время эксперимента. Измерение удалений должно быть включено. 

Характеристики и поля данных

Доступность полей зависит от типа отчета, как указано ниже:

Поля, уникальные для инкрементальности (по типам отчета)

Поле Описание Дата первого показа Внутренние события приложений Сеансы Удаления
is_control_group Если true, то пользователь входит в контрольную группу Y Y Y Y
pid_destination Медиа-источник, к которому направляется пользователь  Y Y Y Y
audience_id Уникальный идентификатор Y Y Y Y
joined_audience_date Дата, когда пользователь впервые присоединился к аудитории Y Y Y Y
audience_name Название аудитории (не уникальное)  Y Y Y Y
tm Час дня   Y Y Y
timestamp Временная метка события ГГГГ-ММ-ДД ЧЧ:ММ   Y Y  
app_ids Идентификаторы приложений, связанные с правилами аудитории Y      

Другие поля отчета инкрементальности (по типам отчета)

Поле Отображаемое название* Дата первого показа Внутренние события приложений Сеансы Удаления
advertising_id Рекламный идентификатор (GAID) Y Y Y Y
android_id Android ID   Y Y  
app_id Идентификатор приложения Y Y Y Y
app_name (название приложения) Имя приложения   Y Y  
app_version Версия приложения   Y Y  
appsflyer_id Идентификатор AppsFlyer   Y Y Y
revenue_alt Валюта приложения   Y    
bundle_id Идентификатор пакета   Y Y  
country Код страны   Y Y Y
currency (валюта) Код валюты   Y Y Y
customer_user_id Идентификатор клиента   Y Y  
brand Бренд устройства   Y Y  
device_category Категория устройства   Y Y  
модель Модель устройства   Y Y  
device_model Модель устройства   Y Y  
device_type Тип устройства   Y Y  
event_name Имя события   Y Y Y
event_revenue Доход от события   Y    
event_revenue_currency Валюта выручки от события   Y    
event_revenue_u_s_d Выручка от события в USD   Y    
event_time Event Time (Время события)   Y Y Y
event_value Значение события   Y Y  
idfa IDFA Y Y Y Y
idfv IDFV   Y Y  
imei imei   Y Y  
is_purchase_validated Проверено ли получение   Y    
os_version Версия ОС   Y Y  
platform Платформа   Y Y Y
sdk_version Версия SDK   Y Y  
* В соответствии со спецификацией сырых данных

Спецификации и ограничения инкрементальности

Особенность Примечания 
Доступ рекламной сети Недоступно
Доступ агентств Недоступно. Инкрементальность доступна только для аккаунтов рекламодателей.

 

Прозрачность агентства Вы можете измерять кампании, проводимые агентствами, у которых включена прозрачность агентства.
Часовой пояс UTC
Валюта USD
Органические данные Да
Неорганические данные Да
Актуальность данных

Дэшборд: ежедневно в 18:00 UTC за предыдущий день

Отчеты по сырым данным в Data Locker: ежедневно в 19:00-23:00 за предыдущий день

Исторические данные

N/A

Доступ пользователей аккаунта Да (в соответствии с разрешениями аккаунта)