एक्सपेरिमेंट की रिपोर्ट

एक्सपेरिमेंट की रिपोर्टिंग के दो मुख्य तरीके हैं:

  • एक्सपेरिमेंट की सीधे तौर पर रिपोर्टिंग: मेट्रिक के लिए, experiment संसाधन के बारे में क्वेरी करें. इस विकल्प से, एक ही जवाब में कंट्रोल और ट्रीटमेंट ग्रुप की मेट्रिक मिलती हैं. साथ ही, आंकड़ों की तुलना करने वाला डेटा भी मिलता है. जैसे, लिफ़्ट और p-वैल्यू. एक ही कैंपेन में किए गए एक्सपेरिमेंट की रिपोर्टिंग करने का यह इकलौता तरीका है.
  • कैंपेन की रिपोर्टिंग: मेट्रिक के लिए, campaign संसाधन के बारे में क्वेरी करें. साथ ही, बेस और एक्सपेरिमेंट कैंपेन के बीच अंतर करने के लिए, campaign.experiment_type का इस्तेमाल करें. यह विकल्प सिर्फ़ उन एक्सपेरिमेंट के लिए उपलब्ध है जिनमें कंट्रोल और ट्रीटमेंट कैंपेन अलग-अलग होते हैं. जैसे, सिस्टम से मैनेज किए जाने वाले एक्सपेरिमेंट.

इस गाइड में, मुख्य रूप से एक्सपेरिमेंट की सीधे तौर पर रिपोर्टिंग के बारे में बताया गया है. यह सुविधा, रिपोर्टिंग की सुविधा देने वाले सभी तरह के एक्सपेरिमेंट के साथ काम करती है.

एक्सपेरिमेंट की सीधे तौर पर रिपोर्टिंग

experiment संसाधन के बारे में सीधे तौर पर क्वेरी करके, परफ़ॉर्मेंस की मेट्रिक और कंट्रोल और ट्रीटमेंट ग्रुप के बीच आंकड़ों की तुलना की जा सकती है.

मेट्रिक और सांख्यिकीय महत्व

क्लिक, इंप्रेशन, लागत, कन्वर्ज़न, और कन्वर्ज़न वैल्यू जैसी मुख्य मेट्रिक के लिए, experiment संसाधन एक ही पंक्ति में ट्रीटमेंट मेट्रिक (उदाहरण के लिए, metrics.clicks) और कंट्रोल मेट्रिक (उदाहरण के लिए, metrics.control_clicks) दोनों उपलब्ध कराता है.

यह आपको ग्रुप के बीच के अंतर के सांख्यिकीय महत्व का आकलन करने में मदद करने के लिए फ़ील्ड भी उपलब्ध कराता है:

  • metrics.*_p_value: यह संभावना कि अगर एक्सपेरिमेंट का मेट्रिक पर कोई असर नहीं पड़ता, तो भी नतीजे दिखेंगे. p-वैल्यू कम होने का मतलब है कि सांख्यिकीय महत्व ज़्यादा है.
  • metrics.*_point_estimate: कंट्रोल ग्रुप की तुलना में, ट्रीटमेंट ग्रुप के लिए दी गई मेट्रिक में अनुमानित प्रतिशत लिफ़्ट (पॉज़िटिव या नेगेटिव). ये दोनों, margin_of_error के साथ मिलकर, अनुमानित अंतर के लिए तय कॉन्फ़िडेंस लेवल के साथ कॉन्फ़िडेंस इंटरवल के बारे में बताते हैं. अनुमानित संख्या (ट्रीटमेंट / कंट्रोल - 1) होती है. पॉइंट एस्टिमेट, कॉन्फ़िडेंस इंटरवल का सेंटर होता है.
  • metrics.*_margin_of_error: कॉन्फ़िडेंस इंटरवल का रेडियस, जो point_estimate पर केंद्रित होता है. इसका हिसाब, तय कॉन्फ़िडेंस लेवल के लिए लगाया जाता है. यह एक्सपेरिमेंट के टाइप पर निर्भर करता है.

experiment संसाधन पर, मुख्य मेट्रिक के ये फ़ील्ड काम करते हैं. इनमें ट्रीटमेंट ग्रुप की वैल्यू, कंट्रोल ग्रुप की वैल्यू, और पहले बताए गए आंकड़े वाले फ़ील्ड शामिल हैं:

  • clicks
  • impressions
  • cost_micros
  • conversions
  • cost_per_conversion
  • conversion_value
  • conversion_value_per_cost

खास तौर पर, कन्वर्ज़न के लिए, आंकड़े वाले फ़ील्ड, रिलेटिव वैल्यू के तौर पर नहीं, बल्कि absolute_change के इन फ़ील्ड के ज़रिए उपलब्ध होते हैं:

  • metrics.conversions_absolute_change_p_value: इस बात की p-वैल्यू कि एक्सपेरिमेंट का कन्वर्ज़न में होने वाले बदलाव पर कोई असर नहीं पड़ता. इसकी वैल्यू 0 से 1 के बीच होती है.
  • metrics.conversions_absolute_change_point_estimate: एक्सपेरिमेंट के कन्वर्ज़न पर होने वाले इफ़ेक्ट का अनुमान लगाते समय, पॉइंट एस्टिमेट.
  • metrics.conversions_absolute_change_margin_of_error: एक्सपेरिमेंट के कन्वर्ज़न में होने वाले बदलाव का अनुमान लगाते समय, मार्जिन ऑफ़ एरर (गड़बड़ी की गुंजाइश).

experiment संसाधन के लिए मान्य क्वेरी बनाने में मदद पाने के लिए, Google Ads क्वेरी बिल्डर टूल का इस्तेमाल करें.

उदाहरण के तौर पर दी गई क्वेरी

यहां दी गई GAQL क्वेरी, किसी एक्सपेरिमेंट के लिए मुख्य मेट्रिक वापस लाती है:

SELECT
  experiment.experiment_id,
  experiment.name,
  experiment.type,
  metrics.clicks,
  metrics.control_clicks,
  metrics.clicks_point_estimate,
  metrics.clicks_margin_of_error,
  metrics.clicks_p_value,
  metrics.conversions,
  metrics.control_conversions,
  metrics.conversions_absolute_change_point_estimate,
  metrics.conversions_absolute_change_margin_of_error,
  metrics.conversions_absolute_change_p_value
FROM experiment
WHERE experiment.experiment_id = EXPERIMENT_ID

नतीजे समझना

यह तय करने के लिए कि आपके एक्सपेरिमेंट से आंकड़ों के लिहाज़ से अहम नतीजे मिले हैं या नहीं, p-वैल्यू, पॉइंट एस्टिमेट, और मार्जिन ऑफ़ एरर फ़ील्ड का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, अगर conversions_absolute_change_p_value चुने गए थ्रेशोल्ड से कम है (उदाहरण के लिए, 95% कॉन्फ़िडेंस के लिए 0.05) और conversions_absolute_change_point_estimate - conversions_absolute_change_margin_of_error की वैल्यू शून्य से ज़्यादा है, तो इसका मतलब है कि कन्वर्ज़न के मामले में, ट्रीटमेंट ग्रुप, कंट्रोल ग्रुप से बेहतर परफ़ॉर्म कर रहा है.

यहां Python का एक स्निपेट दिया गया है. इससे पता चलता है कि p-वैल्यू और लिफ़्ट के अनुमानों के आधार पर नतीजों का आकलन कैसे किया जाता है:

Java

private void evaluateExperiment(
    GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId, GoogleAdsRow row) {
  Metrics metrics = row.getMetrics();
  String experimentResourceName = row.getExperiment().getResourceName();

  // 1. Evaluate conversion success as a primary success signal if available.
  // - Point Estimate: Represents the estimated average lift or difference in conversions.
  // - Margin of Error: Outlines the confidence interval bounds. Note that the margin_of_error
  //   provided by the API is calculated for a preset confidence level which is set based on the
  //   experiment type.
  // - Lower Bound: (Point Estimate - Margin of Error). If this value is above 0,
  //   we have statistical significance that performance has improved.
  double convPValue = metrics.getConversionsAbsoluteChangePValue();
  double convLift = metrics.getConversionsAbsoluteChangePointEstimate();
  double convError = metrics.getConversionsAbsoluteChangeMarginOfError();
  double convLowerBound = convLift - convError;

  if (convPValue <= P_VALUE_THRESHOLD) {
    if (convLowerBound > 0) {
      System.out.printf(
          "Significant Success: Conversions increased. Even at the lower bound, the lift is %.2f."
              + " Promoting changes.%n",
          convLowerBound);
      promoteExperiment(googleAdsClient, customerId, experimentResourceName);
      return;
    } else if ((convLift + convError) < 0) {
      System.out.printf(
          "Significant Decline: Even the upper bound (%.2f) is below zero. Ending experiment.%n",
          convLift + convError);
      endExperiment(googleAdsClient, customerId, experimentResourceName);
      return;
    }
  }

  // 2. Fall back to evaluating click metrics if conversions are inconclusive.
  double clickPValue = metrics.getClicksPValue();
  double clickLift = metrics.getClicksPointEstimate();
  double clickError = metrics.getClicksMarginOfError();
  double clickLowerBound = clickLift - clickError;

  if (clickPValue <= P_VALUE_THRESHOLD && clickLowerBound > 0) {
    System.out.printf("Click volume is significantly up (+%.1f%%).%n", clickLift * 100);

    // Graduation is only supported for separate campaign experiments, not
    // intra-campaign experiments where there is no separate treatment campaign.
    ExperimentType experimentType = row.getExperiment().getType();
    if (experimentType != ExperimentType.ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS
        && experimentType != ExperimentType.ADOPT_AI_MAX) {
      System.out.println("Graduating treatment campaign for further manual analysis.");
      graduateExperiment(googleAdsClient, customerId, experimentResourceName);
    } else {
      System.out.println(
          "Intra-campaign trial detected: graduation is not supported. Continuing to run the"
              + " experiment to gather more conversion data.");
    }
  } else {
    // 3. Print status if no action was taken.
    System.out.printf(
        "Inconclusive: No significant lift in Conversions (p=%.2f) or Clicks (p=%.2f). Current"
            + " estimated lift: %.2f +/- %.2f. Allowing the experiment to continue running.%n",
        convPValue, clickPValue, convLift, convError);
  }
}

C#

private static void EvaluateExperiment(GoogleAdsClient client, long customerId, GoogleAdsRow row)
{
    // This function evaluates performance metrics and immediately takes action
    // to update the experiment's status (promote, end, or graduate) if
    // statistical significance thresholds are met.
    var metrics = row.Metrics;
    string experimentResourceName = row.Experiment.ResourceName;

    bool hasConvMetrics = metrics.HasConversionsAbsoluteChangePValue
        && metrics.HasConversionsAbsoluteChangePointEstimate
        && metrics.HasConversionsAbsoluteChangeMarginOfError;

    bool hasClickMetrics = metrics.HasClicksPValue
        && metrics.HasClicksPointEstimate
        && metrics.HasClicksMarginOfError;

    // 1. Evaluate conversion success as a primary success signal if available.
    // - Point Estimate: Represents the estimated average lift or difference in conversions.
    // - Margin of Error: Outlines the confidence interval bounds. Note that the margin_of_error
    //   provided by the API is calculated for a preset confidence level which is set based on
    //   the experiment type.
    // - Lower Bound: (Point Estimate - Margin of Error). If this value is above 0,
    //   we have statistical significance that performance has improved.
    if (hasConvMetrics)
    {
        double convPValue = metrics.ConversionsAbsoluteChangePValue;
        double convLift = metrics.ConversionsAbsoluteChangePointEstimate;
        double convError = metrics.ConversionsAbsoluteChangeMarginOfError;
        double convLowerBound = convLift - convError;

        if (convPValue <= P_VALUE_THRESHOLD)
        {
            if (convLowerBound > 0)
            {
                Console.WriteLine(
                    $"Significant Success: Conversions increased. Even at the lower" +
                    $" bound, the lift is {convLowerBound:F2}. Promoting changes.");
                PromoteExperiment(client, customerId, experimentResourceName);
                return;
            }
            else if ((convLift + convError) < 0)
            {
                Console.WriteLine(
                    $"Significant Decline: Even the upper bound ({convLift + convError:F2}) " +
                    $"is below zero. Ending experiment.");
                EndExperiment(client, customerId, experimentResourceName);
                return;
            }
        }
    }

    // 2. Evaluate click volume as a secondary signal.
    // This is helpful as an early indicator or for lower-volume accounts.
    if (hasClickMetrics)
    {
        double clickPValue = metrics.ClicksPValue;
        double clickLift = metrics.ClicksPointEstimate;
        double clickError = metrics.ClicksMarginOfError;
        double clickLowerBound = clickLift - clickError;

        if (clickPValue <= P_VALUE_THRESHOLD && clickLowerBound > 0)
        {
            // We have a directional winner: high confidence in more traffic,
            // but not enough data to confirm conversion impact yet.
            Console.WriteLine(
                $"Click volume is significantly up (+{clickLift * 100:F1}%).");

            // Graduation is only supported for separate campaign experiments, not
            // intra-campaign experiments where there is no separate treatment campaign.
            if (row.Experiment.Type != ExperimentType.AdoptBroadMatchKeywords
                && row.Experiment.Type != ExperimentType.AdoptAiMax)
            {
                Console.WriteLine("Graduating treatment campaign for further manual analysis.");
                GraduateExperiment(client, customerId, experimentResourceName);
            }
            else
            {
                Console.WriteLine(
                    "Intra-campaign trial detected: graduation is not supported. " +
                    "Continuing to run the experiment to gather more conversion data.");
            }
            return;
        }
    }

    // 3. Print status if no action was taken.
    if (hasConvMetrics || hasClickMetrics)
    {
        string convStatus = hasConvMetrics
            ? $"Conversions (p={metrics.ConversionsAbsoluteChangePValue:F2}, " +
              $"lift={metrics.ConversionsAbsoluteChangePointEstimate:F2} +/- " +
              $"{metrics.ConversionsAbsoluteChangeMarginOfError:F2})"
            : "Conversions (not populated)";

        string clickStatus = hasClickMetrics
            ? $"Clicks (p={metrics.ClicksPValue:F2}, " +
              $"lift={metrics.ClicksPointEstimate:F2} +/- " +
              $"{metrics.ClicksMarginOfError:F2})"
            : "Clicks (not populated)";

        Console.WriteLine(
            $"Inconclusive: No significant action taken. {convStatus}, {clickStatus}. " +
            "Allowing the experiment to continue running.");
    }
    else
    {
        Console.WriteLine(
            "Conversion and click performance metrics are not yet populated. " +
            "Allowing the experiment to continue running.");
    }
}

PHP

This example is not yet available in PHP; you can take a look at the other languages.

Python

def evaluate_experiment(
    client: GoogleAdsClient, customer_id: str, row: GoogleAdsRow
) -> None:
    """Evaluates the performance of the experiment and updates it accordingly
    (for example, promotes, ends, or graduates).

    Checks conversion and click metrics against statistical significance thresholds
    to determine the appropriate action to take on the experiment.

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        customer_id: a client customer ID.
        row: a GoogleAdsRow containing the experiment and metrics.
    """
    # This function evaluates performance metrics and immediately takes action
    # to update the experiment's status (promote, end, or graduate) if
    # statistical significance thresholds are met.
    metrics = row.metrics
    experiment_resource_name = row.experiment.resource_name

    has_conv_metrics = (
        "conversions_absolute_change_p_value" in metrics
        and "conversions_absolute_change_point_estimate" in metrics
        and "conversions_absolute_change_margin_of_error" in metrics
    )
    has_click_metrics = (
        "clicks_p_value" in metrics
        and "clicks_point_estimate" in metrics
        and "clicks_margin_of_error" in metrics
    )

    # 1. Evaluate conversion success as a primary success signal if available.
    # - Point Estimate: Represents the estimated average lift or difference in conversions.
    # - Margin of Error: Outlines the confidence interval bounds. Note that the margin_of_error provided by the API is calculated for a preset confidence level which is set based on the experiment type.
    # - Lower Bound: (Point Estimate - Margin of Error). If this value is above 0,
    #   we have statistical significance that performance has improved.
    if has_conv_metrics:
        conv_p_value = metrics.conversions_absolute_change_p_value
        conv_lift = metrics.conversions_absolute_change_point_estimate
        conv_error = metrics.conversions_absolute_change_margin_of_error
        conv_lower_bound = conv_lift - conv_error

        if conv_p_value <= P_VALUE_THRESHOLD:
            if conv_lower_bound > 0:
                print(
                    "Significant Success: Conversions increased. Even at the lower"
                    f" bound, the lift is {conv_lower_bound:.2f}. Promoting"
                    " changes."
                )
                promote_experiment(
                    client, customer_id, experiment_resource_name
                )
                return
            elif (conv_lift + conv_error) < 0:
                print(
                    "Significant Decline: Even the upper bound"
                    f" ({conv_lift + conv_error:.2f}) is below zero. Ending"
                    " experiment."
                )
                end_experiment(client, customer_id, experiment_resource_name)
                return

        # 2. Evaluate click volume as a secondary signal.
        # This is helpful as an early indicator or for lower-volume accounts.
        click_p_value = metrics.clicks_p_value
        click_lift = metrics.clicks_point_estimate
        click_error = metrics.clicks_margin_of_error
        click_lower_bound = click_lift - click_error

        if click_p_value <= P_VALUE_THRESHOLD and click_lower_bound > 0:
            # We have a directional winner: high confidence in more traffic,
            # but not enough data to confirm conversion impact yet.
            print(f"Click volume is significantly up (+{click_lift*100:.1f}%).")

            # Graduation is only supported for separate campaign experiments, not
            # intra-campaign experiments where there is no separate treatment campaign.
            experiment_type_name = row.experiment.type_.name
            if (
                experiment_type_name != "ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS"
                and experiment_type_name != "ADOPT_AI_MAX"
            ):
                print(
                    "Graduating treatment campaign for further manual analysis."
                )
                graduate_experiment(
                    client, customer_id, experiment_resource_name
                )
            else:
                print(
                    "Intra-campaign trial detected: graduation is not supported. "
                    "Continuing to run the experiment to gather more conversion data."
                )
            return

    # 3. Print status if no action was taken.
    if has_conv_metrics or has_click_metrics:
        conv_status = (
            f"Conversions (p={metrics.conversions_absolute_change_p_value:.2f}, "
            f"lift={metrics.conversions_absolute_change_point_estimate:.2f} +/- "
            f"{metrics.conversions_absolute_change_margin_of_error:.2f})"
            if has_conv_metrics
            else "Conversions (not populated)"
        )
        click_status = (
            f"Clicks (p={metrics.clicks_p_value:.2f}, "
            f"lift={metrics.clicks_point_estimate:.2f} +/- "
            f"{metrics.clicks_margin_of_error:.2f})"
            if has_click_metrics
            else "Clicks (not populated)"
        )
        print(
            f"Inconclusive: No significant action taken. {conv_status}, {click_status}."
            " Allowing the experiment to continue running."
        )
    else:
        print(
            "Conversion and click performance metrics are not yet populated. "
            "Allowing the experiment to continue running."
        )

Ruby

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Perl

This example is not yet available in Perl; you can take a look at the other languages.

curl

कैंपेन की रिपोर्टिंग के मुकाबले फ़ायदे

कैंपेन की रिपोर्ट के लिए अलग-अलग क्वेरी करने के मुकाबले, एक्सपेरिमेंट की सीधे तौर पर रिपोर्टिंग के कई फ़ायदे हैं:

  1. एक जगह पर मेट्रिक: कंट्रोल और ट्रीटमेंट के लिए मेट्रिक, एक ही पंक्ति में वापस पाएं.
  2. आंकड़ों के कॉन्फ़िडेंस का डेटा: कैलकुलेट की गई p-वैल्यू, पॉइंट एस्टिमेट, और मार्जिन ऑफ़ एरर उपलब्ध कराता है.
  3. एफ़िशिएंसी: कई रिपोर्ट के नतीजों को मैन्युअल तरीके से जोड़ने या उनकी तुलना करने की ज़रूरत नहीं होती.
  4. एक ही कैंपेन में किए गए एक्सपेरिमेंट के लिए सहायता: एक ही कैंपेन में किए गए एक्सपेरिमेंट के लिए, कंट्रोल और ट्रीटमेंट की तुलना करने का यह इकलौता तरीका है. इसमें, ट्रैफ़िक को एक ही कैंपेन में बांटा जाता है.

कैंपेन की रिपोर्टिंग

ऐसे एक्सपेरिमेंट जिनके लिए अलग-अलग ट्रीटमेंट कैंपेन बनाए जाते हैं (उदाहरण के लिए, SEARCH_CUSTOM), उनके लिए campaign संसाधन के बारे में क्वेरी की जा सकती है. साथ ही, campaign.experiment_type का इस्तेमाल करके, BASE (कंट्रोल) और EXPERIMENT (ट्रीटमेंट) कैंपेन की पहचान की जा सकती है. अगर आपको मेट्रिक को ज़्यादा विस्तृत लेवल पर सेगमेंट करना है (उदाहरण के लिए, विज्ञापन ग्रुप या कीवर्ड के हिसाब से) या experiment संसाधन पर उपलब्ध नहीं होने वाले कैंपेन के मेटाडेटा को देखना है, तो यह तरीका काम का है. हालांकि, इसके लिए आपको परफ़ॉर्मेंस की तुलना और आंकड़ों की कैलकुलेशन मैन्युअल तरीके से करनी होगी.

एक ही कैंपेन में किए गए एक्सपेरिमेंट के लिए, कैंपेन-लेवल की रिपोर्टिंग का इस्तेमाल करके, ग्रुप की तुलना नहीं की जा सकती. ऐसा इसलिए, क्योंकि ट्रैफ़िक का बंटवारा, एक ही कैंपेन में अंदरूनी तौर पर होता है. एक ही कैंपेन में किए गए एक्सपेरिमेंट के लिए, campaign के बारे में क्वेरी करने पर, सिर्फ़ एग्रीगेट किए गए कुल नतीजे मिलते हैं.

सबसे सही तरीके

  • सही कॉन्फ़िडेंस लेवल चुनें: p-वैल्यू का थ्रेशोल्ड कम सेट करने से, दिशा दिखाने वाली गाइडेंस तेज़ी से मिल सकती है. खास तौर पर, कम बजट या कन्वर्ज़न वॉल्यूम के साथ. 95% कॉन्फ़िडेंस (p-वैल्यू <= 0.05) को, आंकड़ों के लिहाज़ से सही माना जाता है. साथ ही, लंबे समय में ज़्यादा सटीक नतीजे पाने के लिए यह बेहतर हो सकता है.
  • एक्सपेरिमेंट को लंबे समय तक चलाएं: एक्सपेरिमेंट को कम से कम चार हफ़्तों तक चलाएं, ताकि हफ़्ते के हिसाब से परफ़ॉर्मेंस के साइकल, कन्वर्ज़न में होने वाली देरी, और लर्निंग पीरियड को ध्यान में रखा जा सके.
  • रैंप-अप के लिए समय दें: ऑटोमेटेड बिडिंग का इस्तेमाल करने वाले कैंपेन या नई सुविधाओं की जांच करने वाले कैंपेन के लिए, पहले एक से दो हफ़्तों के डेटा को अनदेखा करें. इससे बिडिंग मॉडल और ट्रैफ़िक लेवल को बंटवारे के हिसाब से फिर से ठीक करने के लिए समय मिल जाता है.
  • 50/50 बंटवारे का इस्तेमाल करें: आम तौर पर, 50/50 ट्रैफ़िक बंटवारा, आंकड़ों के लिहाज़ से अहम नतीजे पाने का सबसे तेज़ तरीका है.
  • पहले से शेड्यूल करें: विज्ञापन की समीक्षा और मंज़ूरी की प्रोसेस के लिए समय देने के लिए, एक्सपेरिमेंट की शुरू होने की तारीख को तीन से सात दिन बाद के लिए सेट करें.
  • किसी भी कैंपेन के लिए, एक समय पर सिर्फ़ एक एक्सपेरिमेंट चलाया जा सकता है.
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