പ്രകടന വിശകലനവും റിപ്പോർട്ടിംഗും: മെട്രിക്സ്, ആട്രിബ്യൂഷൻ, ഇൻസൈറ്റ്

നേട്ടങ്ങൾ:

• CTR, കൺവേർഷൻ, CPA, ROAS, ആട്രിബ്യൂഷൻ തുടങ്ങിയ പെർഫോമൻസ് മെട്രിക്കുകൾ മനസിലാക്കാനും ഡാറ്റയും ഡ്രാഫ്റ്റ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും സംഗ്രഹിക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് അജ്ഞാതമായി പ്രചാരണ ഡാറ്റ നൽകാനും അഭിപ്രായങ്ങൾ, അപാകത കണ്ടെത്തൽ, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ നിർദ്ദേശ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ എന്നിവ നിർമ്മിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന എല്ലാ സംഖ്യകളും കാര്യകാരണ വാക്യങ്ങളും ഉറവിട ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് നിർബന്ധമാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക

ഒരു കാമ്പെയ്ൻ ലൈവായിക്കഴിഞ്ഞാൽ, യഥാർത്ഥ ജോലി ആരംഭിക്കുന്നു: അത് എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക. ബജറ്റ് ശരിയായ സ്ഥലത്തേക്ക് മാറ്റുന്നതിനും അടുത്ത കാമ്പെയ്ൻ മികച്ച രീതിയിൽ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനും പരസ്യത്തിൻ്റെ പ്രകടനം അളക്കുന്നത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. എന്നാൽ അളക്കൽ സംഖ്യകളുടെ കൂമ്പാരമല്ല; നല്ല വിശകലനം അക്കങ്ങളുടെ പിന്നിലെ കഥയും കാരണവും കണ്ടെത്തുന്നു. ഇതിനെ ഇൻസൈറ്റ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു മികച്ച ആക്സിലറേറ്ററാണ്: ഇത് മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ നൂറുകണക്കിന് കാമ്പെയ്ൻ ഡാറ്റയെ സംഗ്രഹിക്കുന്നു, അപാകതകൾ (അപ്രതീക്ഷിതമായ വ്യതിയാനങ്ങൾ) ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു, ഡ്രാഫ്റ്റ് റിപ്പോർട്ടുകൾ എഴുതുന്നു. എന്നാൽ ഈ യൂണിറ്റിൻ്റെ മാറ്റമില്ലാത്ത നിയമം ഇതാണ്: AI നിർമ്മിക്കുന്ന എല്ലാ സംഖ്യകളും എല്ലാ കാരണ വാക്യങ്ങളും ഉറവിട ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്ത് പരിശോധിക്കുന്നതുവരെ റിപ്പോർട്ടിൽ പ്രവേശിക്കില്ല. ഡാറ്റ പൂർണ്ണമായി ആക്‌സസ് ചെയ്യാതിരിക്കുകയോ തെറ്റായി കണക്കാക്കുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് ഒഴുക്കുള്ളതും എന്നാൽ നിർമ്മിച്ചതുമായ നമ്പറുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

പ്രധാന പ്രകടന സൂചകങ്ങൾ

പ്രകടന വിശകലനത്തിൻ്റെ ഭാഷയായി നിരവധി അളവുകൾ രൂപപ്പെടുന്നു. CTR (ക്ലിക്ക്-ത്രൂ റേറ്റ്) എന്നത് പരസ്യം കണ്ട എത്രപേർ അതിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്തു (ക്ലിക്ക് ÷ ഇംപ്രഷനുകൾ). താൽപ്പര്യമാണ് ആകർഷണത്തിൻ്റെ അളവുകോൽ. പരിവർത്തന നിരക്ക് എന്നത് എത്ര ക്ലിക്കർമാർ ആവശ്യമുള്ള പ്രവർത്തനം (വാങ്ങൽ, രജിസ്ട്രേഷൻ) എടുക്കുന്നു എന്നതാണ്. CPA (കോസ്റ്റ് പെർ അക്വിസിഷൻ) എന്നത് ഒരു ഏറ്റെടുക്കലിനുള്ള ചെലവാണ് (ഏറ്റെടുക്കലുകളുടെ എണ്ണം ചെലവഴിക്കുക). ROAS (പരസ്യ ചെലവിൽ നിന്നുള്ള വരുമാനം) എന്നത് പരസ്യച്ചെലവിൻ്റെ വരുമാനമാണ്: വരുമാനം ÷ പരസ്യ ചെലവ്; ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ 10,000 TL ചെലവഴിക്കുകയും 40,000 TL വരുമാനം നേടുകയും ചെയ്താൽ, ROAS എന്നത് 4 ആണ്. ആട്രിബ്യൂഷനുമുണ്ട്: ഏത് പരസ്യം/ചാനലിലേക്കാണ് ഒരു പരിവർത്തനം ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യേണ്ടത് എന്ന പ്രശ്നം. ഒരു ഉപഭോക്താവ് ആദ്യം ഒരു ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം പരസ്യം കാണുകയും പിന്നീട് ഗൂഗിളിൽ തിരഞ്ഞ് വാങ്ങുകയും ചെയ്താൽ ഏത് ചാനലിലാണ് നിങ്ങൾ ഈ വിൽപ്പന പോസ്റ്റ് ചെയ്യുക? ഉദ്ധരണി മോഡൽ ഈ തീരുമാനം എടുക്കുകയും വിശകലനത്തെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഇനിപ്പറയുന്ന പട്ടിക പ്രധാന അളവുകളും അവർ പറയുന്ന കാര്യങ്ങളും സംഗ്രഹിക്കുന്നു:

മെട്രിക്

ഫോർമുല

അത് എന്താണ് പറയുന്നത്

CTR (ക്ലിക്ക്-ത്രൂ റേറ്റ്)

ക്ലിക്കുകൾ ÷ ഇംപ്രഷനുകൾ

പരസ്യം ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുന്നുണ്ടോ?

പരിവർത്തന നിരക്ക്

പരിവർത്തനം ÷ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക

ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്ന ആരെങ്കിലും അത് വാങ്ങുമോ?

സി.പി.എ

ചെലവഴിക്കൽ ÷ ഏറ്റെടുക്കൽ

ഒരു ഉപഭോക്താവിന് എത്ര വിലവരും

ROAS

വരുമാനം ÷ ചെലവ്

ചെലവ് ലാഭകരമാണോ?

ആവൃത്തി

എക്സ്പോഷർ ÷ റീച്ച്

ഒരേ ആൾ എത്ര തവണ കണ്ടു?

നുറുങ്ങ്: ഒരു മെട്രിക് മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങളുടെ തീരുമാനം എടുക്കരുത്. ഉയർന്ന CTR എന്നാൽ കുറഞ്ഞ പരിവർത്തനം അർത്ഥമാക്കുന്നത് "പരസ്യം ആകർഷിക്കുന്നു, പക്ഷേ പേജ്/ഓഫർ കൈവശം വയ്ക്കുന്നില്ല" എന്നാണ്. അളവുകൾ ഒരുമിച്ച് വായിക്കുന്നത് യഥാർത്ഥ കഥ നൽകുന്നു.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: ഡാറ്റ മുതൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വരെ റിപ്പോർട്ടുചെയ്യാൻ

ഘട്ടം 1 - ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും അജ്ഞാതമാക്കുകയും ചെയ്യുക. പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഡാഷ്‌ബോർഡുകളിൽ നിന്നും (Google പരസ്യങ്ങൾ, മെറ്റാ) അനലിറ്റിക്‌സിൽ നിന്നും ഡാറ്റ നേടുക; വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്യുക (ഉപഭോക്തൃ ഐഡി, ഇമെയിൽ).

ഘട്ടം 2 - മെട്രിക്‌സ് കണക്കാക്കുകയും സാധൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുക. സാധ്യതകൾ സ്വയം സ്ഥിരീകരിക്കുക; AI-ക്ക് നൽകുമ്പോൾ ഫോർമുല വ്യക്തമാക്കുക.

ഘട്ടം 3 - അപാകതകളും പാറ്റേണുകളും നോക്കുക. “ഏത് ചാനൽ/ദിവസം/സെഗ്‌മെൻ്റ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുന്നു” എന്ന് AI-യോട് ചോദിക്കുക; തുടർന്ന് അത് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുക.

ഘട്ടം 4 - കാര്യകാരണബന്ധം സ്ഥാപിക്കുക, എന്നാൽ ജാഗ്രതയോടെ. പിന്തുണ “CTR ഉപേക്ഷിച്ചു കാരണം…” ഡാറ്റയുള്ള വാക്യങ്ങൾ; പരസ്പര ബന്ധത്തെ കാര്യകാരണവുമായി കൂട്ടിക്കുഴക്കരുത്.

ഘട്ടം 5 - കരട് റിപ്പോർട്ടും ശുപാർശയും. AI ഉപയോഗിച്ച് എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹവും ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രൊപ്പോസൽ ഡ്രാഫ്റ്റും സൃഷ്ടിക്കുക; ഓരോ നമ്പറും ക്ലെയിമും പരിശോധിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ദ്രുത സംഗ്രഹം, പരിശോധിച്ച പ്രശ്നം. ഒരു പ്രകടന വിദഗ്ധൻ അജ്ഞാതമായി 6 ചാനലുകളിൽ നിന്ന് പ്രതിവാര ഡാറ്റയുടെ 300 വരികൾ AI-ക്ക് നൽകുകയും ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം അഭ്യർത്ഥിക്കുകയും ചെയ്തു. AI 5 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ സംഗ്രഹിച്ചു; വിദഗ്ധൻ ഓരോ ROAS, CPA മൂല്യങ്ങളും തൻ്റെ ഡാഷ്‌ബോർഡുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു, രണ്ട് തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ തിരുത്തി. ദൈർഘ്യം: അര ദിവസത്തിന് പകരം 1 മണിക്കൂർ. AI ഡ്രാഫ്റ്റ് നൽകി, സ്ഥിരീകരണം മനുഷ്യനിൽ തന്നെ തുടർന്നു.

കേസ് 2 - നിർമ്മിച്ച നമ്പർ ട്രാപ്പ്. റോ ഡാറ്റ നൽകാതെ ഒരു ടീം AI-യോട് പറഞ്ഞു, "ഞങ്ങളുടെ ROAS കഴിഞ്ഞ മാസം നഷ്ടമായി, അഭിപ്രായം പറയൂ". "ഏകദേശം 3.5, നല്ല പ്രകടനം," AI ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ എഴുതി. യഥാർത്ഥ ROAS 1.8 ആയിരുന്നു, പ്രചാരണം യഥാർത്ഥത്തിൽ നഷ്ടത്തിലായിരുന്നു. റിപ്പോർട്ട് തിരുത്തിയെങ്കിലും ഉപഭോക്താവിൻ്റെ ആത്മവിശ്വാസം തകർന്നു. പിശക്: ഡാറ്റ നൽകാതെ AI-ൽ നിന്നുള്ള മെട്രിക്‌സിനായി കാത്തിരിക്കുന്നു.

കേസ് 3 - ആട്രിബ്യൂഷൻ ഫാലസി. ഒരു ബ്രാൻഡ് അവസാന ക്ലിക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എല്ലാ വിൽപ്പനയും ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്തു, എല്ലാ വിൽപ്പനയും Google തിരയലിൽ ടൈപ്പ് ചെയ്തു, അതിൻ്റെ ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം ബജറ്റ് വെട്ടിക്കുറച്ചു. അടുത്ത മാസം വിൽപ്പന കുറഞ്ഞു; കാരണം ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം അവബോധം സൃഷ്ടിക്കുകയും തിരയലിന് ഇന്ധനം നൽകുകയും ചെയ്തു. ഏക ഉദ്ധരണി മാതൃകയിൽ അന്ധമായി ആശ്രയിക്കുന്നത് തെറ്റായ തീരുമാനം ഉണ്ടാക്കി. പാഠം: ആട്രിബ്യൂഷൻ ഒരു മാതൃകയാണ്, കേവല സത്യമല്ല; വ്യത്യസ്ത മോഡലുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ഡാറ്റ സംഗ്രഹം (സാധൂകരണം ഊന്നൽ നൽകി):

അജ്ഞാത കാമ്പെയ്ൻ ഡാറ്റ ചുവടെയുണ്ട് (ഉപഭോക്തൃ ഐഡി ഇല്ല):[ഡാറ്റ/ടേബിൾ ഒട്ടിക്കുക] ടാസ്‌ക്: (1) CTR, കൺവേർഷൻ റേറ്റ്, CPA, ROAS എന്നിവ അവയുടെ സൂത്രവാക്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കി പ്രദർശിപ്പിക്കുക.(2) മികച്ചതും മോശം പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നതുമായ 2 ചാനലുകൾ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുക.(3) ഡാറ്റയിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്തതോ നഷ്‌ടപ്പെട്ടതോ ആയ ഡാറ്റയിൽ ഇല്ലാത്ത ഏതെങ്കിലും അവസ്ഥ. ഞാൻ അക്കൗണ്ട് സ്ഥിരീകരിക്കും.

2) അപാകത/പാറ്റേൺ വേട്ടക്കാരൻ:

കഴിഞ്ഞ 4 ആഴ്‌ചയിലെ പ്രതിദിന ഡാറ്റ ചുവടെയുണ്ട്: [ഡാറ്റ]. ടാസ്‌ക്: അപ്രതീക്ഷിത വ്യതിയാനങ്ങൾ (പെട്ടെന്നുള്ള ഇടിവ്/ഉയർച്ച) കണ്ടെത്തുക. ഓരോ അപാകതയ്ക്കും: ഏത് ദിവസം/ചാനൽ, അത് എത്രമാത്രം വ്യതിചലിച്ചു, സാധ്യമായ വിശദീകരണങ്ങൾ (അനുമാനം).ഇവ അനുമാനങ്ങളാണെന്നും കൃത്യമായ കാരണങ്ങളല്ലെന്നും പ്രസ്താവിക്കുക.

3) കാര്യകാരണ പരിശോധന:

എൻ്റെ നിരീക്ഷണം ഇതാണ്: "[ഉദാ. CTR 2% ൽ നിന്ന് 1.3% ആയി കുറഞ്ഞു]". ടാസ്‌ക്ക്: ഈ ഇടിവിന് സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക (പരസ്യ ക്ഷീണം, സീസൺ, ടാർഗെറ്റിംഗ് മാറ്റം, എതിരാളി പ്രവർത്തനം മുതലായവ). ഓരോ കാരണത്താലും എനിക്ക് ഏത് ഡാറ്റയാണ് പരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയുക എന്ന് എന്നോട് പറയുക. പരസ്പരബന്ധം കാരണമായി അവതരിപ്പിക്കരുത്; കൃത്യമായ കാരണം അവകാശപ്പെടരുത്.

4) എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം + നിർദ്ദേശ ഡ്രാഫ്റ്റ്:

ഞാൻ പരിശോധിച്ച മെട്രിക്‌സ്: [CTR, കൺവേർഷൻ, CPA, ROAS മൂല്യങ്ങൾ]. ടാസ്‌ക്: ഒരു 1-പേജ് എക്‌സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹ ഡ്രാഫ്റ്റ് എഴുതുക:(1) ഈ പദത്തിന് എന്ത് സംഭവിച്ചു (3 ഇനങ്ങൾ), (2) എന്താണ് പ്രവർത്തിച്ചത്/പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല, (3) അടുത്ത ടേമിനായി 3 ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ നിർദ്ദേശങ്ങൾ. ഞാൻ നൽകിയ പരിശോധിച്ച നമ്പറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക; പുതിയ സംഖ്യകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

എൻ്റെ കാമ്പെയ്‌നിൻ്റെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തി എൻ്റെ ROAS എന്നോട് പറയൂ.

ഡാറ്റ നൽകിയിട്ടില്ല; AI-ക്ക് "ROAS" മാത്രമേ ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയൂ. ഔട്ട്പുട്ട് മിനുസമാർന്നതും എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യബോധമില്ലാത്തതുമാണ്.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഒരു പെർഫോമൻസ് മാർക്കറ്റിംഗ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിൻ്റെ അനലിറ്റിക്സ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. അജ്ഞാത പ്രതിവാര ഡാറ്റ ചുവടെയുണ്ട് (പേരുകൾ/തിരിച്ചറിയൽ ഇല്ല): പരസ്യ ചെലവ്: 25,000 TL. വരുമാനം: 60,000 TL. കാഴ്ചകൾ: 500,000. ക്ലിക്കുകൾ: 12,000. പരിവർത്തനം: 480. ടാസ്ക്: (1) ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് CTR, കൺവേർഷൻ നിരക്ക്, CPA, ROAS എന്നിവ കണക്കാക്കി പ്രദർശിപ്പിക്കുക.(2) ഒരൊറ്റ ഖണ്ഡിക കമൻ്റ് ഡ്രാഫ്റ്റ് എഴുതുക.(3) ഡാറ്റയിൽ ഇല്ലാത്ത നമ്പറുകളൊന്നും ഉണ്ടാക്കരുത്; നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക.

ഈ അഭ്യർത്ഥനയിൽ, ഡാറ്റയുടെ പ്രതീക്ഷ, ഫോർമുല, "മേക്കപ്പ്" നിരോധനം എന്നിവ വ്യക്തമാണ്. നിങ്ങൾ വീണ്ടും ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കുക: CTR = 12,000 ÷ 500,000 = 2.4%; പരിവർത്തന നിരക്ക് = 480 ÷ 12,000 = 4%; CPA = 25,000 ÷ 480 ≈ 52 TL; ROAS = 60,000 ÷ 25,000 = 2.4.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഡാറ്റ നൽകാതെ മെട്രിക്‌സ് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു. AI-ന് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല; ഇയാൾ നൽകുന്ന നമ്പർ വ്യാജമാണ്.
• ഒരു മെട്രിക് നോക്കുന്നു. CTR ഉയർന്നതും പരിവർത്തനം കുറവുമാണെങ്കിൽ, പ്രശ്നം പേജ്/ഓഫറിലായിരിക്കാം, പരസ്യത്തിലല്ല.
• കാര്യകാരണവുമായി ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധം. രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നതുകൊണ്ട് ഒന്ന് മറ്റൊന്നിന് കാരണമാകുന്നു എന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല.
• ഏക ഉദ്ധരണി മാതൃകയെ ആശ്രയിക്കുന്നു. കടപ്പാട് ഒരു മാതൃകയാണ്; വ്യത്യസ്ത മോഡലുകൾ വ്യത്യസ്ത തീരുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• സ്ഥിരീകരിക്കാതെ AI യുടെ കാര്യകാരണ പ്രസ്താവന റിപ്പോർട്ടിൽ ഇടുന്നു. “കാരണം…” വാക്യങ്ങൾ ഡാറ്റ പിന്തുണയ്ക്കണം.
• ഉൾക്കാഴ്ചയ്ക്കായി റോ നമ്പർ തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. റിപ്പോർട്ടിൽ നമ്പറുകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നില്ല; അതിൻ്റെ അർത്ഥമെന്താണെന്നും എന്തുചെയ്യണമെന്നും നിങ്ങളോട് പറയുന്നു.

മുൻകരുതൽ: ഒരു റിപ്പോർട്ടിലെ ഏറ്റവും അപകടകരമായ വാചകം "കാരണം" എന്നത് അടിസ്ഥാനരഹിതമാണ്. AI-ക്ക് ഒരു സുഗമമായ കാരണം കണ്ടെത്താനാകും; ഡാറ്റ സഹിതം തെളിയിക്കാതെ നിങ്ങൾ ആ കാരണം മാനേജ്മെൻ്റിന് മുന്നിൽ അവതരിപ്പിച്ചാൽ, നിങ്ങൾ തെറ്റായ തീരുമാനത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.

ചുരുക്കത്തിൽ

പ്രകടന വിശകലനം എന്നത് കാമ്പെയ്ൻ ഡാറ്റയെ തീരുമാനങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള ചുമതലയാണ്, കൂടാതെ CTR, കൺവേർഷൻ നിരക്ക്, CPA, ROAS, ആട്രിബ്യൂഷൻ പ്രശ്‌നം എന്നിവ പോലുള്ള മെട്രിക്‌സുകളാണ് അതിൻ്റെ കാതലായത്. നൂറുകണക്കിന് വരി ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിലും അപാകതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലും റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ശക്തമായ സഹായിയാണ്. എന്നാൽ അത് നൽകുന്ന ഓരോ സംഖ്യയും എല്ലാ കാര്യകാരണ വാക്യവും ഉറവിട ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുന്നത് വരെ റിപ്പോർട്ടിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല; ഡാറ്റ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തപ്പോൾ ഭാഷാ മോഡലിന് പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയും. അളവുകൾ ഒരുമിച്ച് വായിക്കുക, കാര്യകാരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പരസ്പരബന്ധം വേർതിരിക്കുക, ഒരു മാതൃകയിൽ ആട്രിബ്യൂഷൻ ബന്ധിപ്പിക്കാതിരിക്കുക എന്നിവ നല്ല വിശകലനത്തിൻ്റെ അടയാളങ്ങളാണ്. റിപ്പോർട്ട് അർത്ഥവും നിർദ്ദേശങ്ങളും നൽകുന്നു, അക്കങ്ങളുടെ പട്ടികയല്ല.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

യഥാർത്ഥമോ സാങ്കൽപ്പികമോ ആയ പ്രചാരണ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുക (ചെലവ്, വരുമാനം, ഇംപ്രഷനുകൾ, ക്ലിക്കുകൾ, പരിവർത്തനങ്ങൾ). (1) ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുക. (2) "ഡാറ്റ സംഗ്രഹം" ഉപയോഗിച്ച് മെട്രിക്‌സ് കണക്കാക്കുകയും ഓരോന്നിനെയും ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക. (3) "അനോമലി ഹണ്ടർ" ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വ്യതിയാനം കണ്ടെത്തുക; അതിനെ ഒരു സിദ്ധാന്തവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക. (4) "കാരണ പരിശോധന" ഉപയോഗിച്ച്, ഈ വ്യതിയാനത്തിൻ്റെ സാധ്യമായ കാരണങ്ങളും നിങ്ങൾ ഓരോന്നും എങ്ങനെ പരിശോധിക്കും എന്ന് എഴുതുക. (5) "എക്‌സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹത്തിൻ്റെ" ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് ഹാജരാക്കി അതിൽ നിങ്ങൾ പരിശോധിച്ച സംഖ്യകൾ മാത്രമേ ഉള്ളൂ എന്ന് പരിശോധിക്കുക; ഡാറ്റയുള്ള ഒരു "കാരണം" വാക്യത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ടൂളിലേക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ പ്രചാരണ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കി.
• [ ] ഓരോ മെട്രിക്കും അതിൻ്റെ ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ തന്നെ പരിശോധിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ മെട്രിക്കുകൾ ഒന്നൊന്നായി വായിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ഡാറ്റയ്‌ക്കൊപ്പം കാര്യകാരണ പ്രസ്‌താവനകളെ പിന്തുണച്ചു; ഞാൻ അതിനെ പരസ്പര ബന്ധവുമായി കൂട്ടിക്കുഴച്ചില്ല.
• [ ] ഞാൻ റഫറൻസ് ഒരൊറ്റ മോഡലിന് ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്തില്ല, ഞാൻ അത് താരതമ്യം ചെയ്തു.
• [ ] ഞാൻ റിപ്പോർട്ടിൽ പരിശോധിച്ച നമ്പറുകൾ മാത്രമാണ് ഇട്ടത്; വ്യാജ നമ്പറുകളൊന്നുമില്ല.