動的学習アルゴリズムは、学習するために割り当てる会場のインベントリの量を自動的に調整します。 新しいアルゴリズムでは、学習オファーの収益 eCPM と最適化されたオファーの収益 eCPM を比較することでこれを行います。 learn オファーが会場で最適化されたオファーを上回っている場合、アルゴリズムによって、その会場で学習できるトラフィックの割合が自動的に増加します。 この調整により、学習オファーをより迅速に最適化できます。 そのオファーが最適化されると、Learn オファーのパフォーマンスと最適化されたオファーのパフォーマンスが変わります。 次にアルゴリズムを実行すると、学習割り当てが変更され、調整されます。 常にパブリッシャーのインベントリの一部を学習用に予約する必要があるため、アルゴリズムが 5% を下回ることは決して許可されません。
なぜそれが重要なのですか? クロスネットワークの CPC/CPA オファーをインベントリで実行できるようにする場合、これらのオファーは学習インプレッションの対象となります。 クロスネットワークの CPC/CPA オファーが、管理対象の CPC/CPA/CPM または外部 CPM オファーよりも優れたパフォーマンスを発揮しない場合、アルゴリズムは学習割り当てを 5% にすばやく調整します。 そのため、クロスネットワークの CPC/CPA オファーでは、発行元のトラフィックの 5% を超えることはありません。 外部の CPC/CPA オファーがトラフィックの 5% 以上を獲得できる唯一の方法は、他のすべての利用可能なオファーを上回る方法です。
次に、いくつかのパブリッシャーのインプレッション割り当てのグラフを見てみましょう。 強調表示されているセクションは、クロス ネットワーク CPC/CPA が有効になっているタイミングを示しています。
Publisher 1
時間の経過に伴うインプレッションの割り当てのグラフを次に示します。
- クロスネットワークの CPC/CPA 需要が有効になった 5 日間後も、パブリッシャーのインプレッションの約 20% がそれらのオファーの種類に引き続き適用されます。 これは、これらのオファーがパブリッシャーに価値をもたらしていることを示します。
- CPC オファーは、総インプレッション数のごく一部を表します。 これは、CPC オファーの種類が、このパブリッシャーのコンバージョン単価ほど競争力がないか、単に CPC 需要が不足していることを示します。 私たちの経験に基づいて、それは一般的に後です。
時間の経過に伴う合計ネットワーク RPM のグラフを次に示します。
- クロス ネットワーク CPC/CPA 需要を有効にして以来、このパブリッシャーのネットワーク RPM の合計は増加傾向にあり、これらのオファーの種類がこの発行元で実行されていることを示しています。
- これらのオファーの種類がインベントリで最適化されるまでに時間がかかります。 自然な曜日のパフォーマンスの違いを排除するには、常に同じ曜日のパフォーマンス (月曜日と月曜日、火曜日、火曜日など) を比較することが重要です。
Publisher 2
時間の経過に伴うインプレッションの割り当てのグラフを次に示します。
- クロスネットワークの CPC/CPA 需要が有効になってから 5 日間が経過しても、パブリッシャーのインプレッションの約 23% がそれらのオファーの種類に引き続き適用されます。 これは、これらのオファーがパブリッシャーに価値をもたらしていることを示します。
- 前述のように、CPM インプレッションの再販は実質的に影響を受けず、既定のインプレッションは約 60% 減少しました。 時間の経過に伴う合計ネットワーク RPM のグラフを次に示します。
- 前述のように、ネットワーク間の CPC/CPA 需要を有効にして以来、合計ネットワーク RPM は約 45% 増加しています。
注:
以前にこれらの既定のインプレッションを収益化していた方法を考慮することが重要です。
Publisher 3
時間の経過に伴うインプレッションの割り当てのグラフを次に示します。
- この特定の発行元の場合、クロス ネットワークの CPC/CPA インプレッション割り当ては約 4% 前後でポイントされています。
- この低い割り当て率は、管理されたキャンペーンが優先順位の高いこのインベントリをターゲットにしていたという事実によるものです。
- この低い割り当ては、CPC/CPA オファーがこのインベントリで学習するのに時間がかかることを意味します。これは、"learn" で利用できるインプレッションの数によって制限されるためです。