Obtén información para trabajar con tus informes agregables, analizarlos y reducir su impacto.
Antes de comenzar
Antes de continuar, para comprender en profundidad qué es el ruido y su impacto, consulta Comprende el ruido en los informes de resumen.
Tus controles de ruido
Si bien no puedes controlar directamente el ruido que se agrega a tus informes agregables, puedes seguir algunos pasos para minimizar los efectos. En las siguientes secciones, se explican estas estrategias.
Escalar hasta el presupuesto de contribuciones
Como se explica en Comprende el ruido, el ruido aplicado al valor de resumen para cada clave se basa en la escala de 0 a 65,536 (0-CONTRIBUTION_BUDGET).
Por ello, para maximizar el indicador en relación con el ruido, debes aumentar cada valor antes de establecerlo como un valor agregable, es decir, multiplicar cada valor por un determinado factor, el factor de escala, mientras te aseguras de que se mantenga dentro del presupuesto de contribución.
Cómo calcular un factor de escala
El factor de escalamiento representa cuánto deseas escalar un valor agregable determinado. Su valor debe ser el presupuesto de contribución dividido por el valor agregable máximo de una clave determinada.
Por ejemplo, supongamos que los anunciantes quieren saber el valor total de la compra. Sabes que el valor de compra máximo esperado de cualquier compra individual es de USD 2,000, excepto por algunos valores atípicos que decides ignorar:
- Calcula el factor de escala:
- Para maximizar la proporción señal-ruido, debes escalar este valor a 65,536 (el presupuesto de contribución).
- Esto da como resultado un factor de escala de 65,536 / 2,000 de aproximadamente 32x. En la práctica, puedes redondear este factor hacia arriba o hacia abajo.
- Escala verticalmente tus valores antes de la agregación. Por cada USD 1 de compra, aumenta la métrica con seguimiento en 32. Por ejemplo, para una compra de USD 120, establece un valor agregable de 120*32 = 3,840.
- Reduce la escala de los valores después de la agregación. Una vez que recibas el informe de resumen que contiene el valor de compra sumado entre varios usuarios, reduce el valor de resumen con el factor de escala que utilizaste antes de la agregación. En nuestro ejemplo, usamos un factor de escalamiento de 32 antes de la agregación, por lo que debemos dividir el valor del resumen recibido en el informe de resumen por 32. Por lo tanto, si el valor de compra del resumen para una clave determinada en el informe de resumen es de 76,800, el valor del resumen de compra (con ruido) es 76,800/32 = USD 2,400.
Dividir el presupuesto
Si tienes varios objetivos de medición, por ejemplo, cantidad de compras y valor de compra, te recomendamos que dividas tu presupuesto entre estos objetivos.
En este caso, tus factores de escala serán diferentes para distintos valores agregables, según el máximo esperado de un valor agregable determinado.
Lee los detalles en Información sobre las claves de agregación.
Por ejemplo, supongamos que realizas un seguimiento tanto del recuento de compras como del valor de compra, y que decides asignar el presupuesto por igual.
65,536 / 2 = 32,768 se pueden asignar por tipo de medición y por fuente.
- Cantidad de compras:
- Solo realiza el seguimiento de una compra, por lo que la cantidad máxima de compras para una conversión determinada es 1.
- Por lo tanto, decides establecer tu factor de escala para el recuento de compras en 32,768 / 1 = 32,768.
- Valor de compra:
- Supongamos que el valor de compra máximo esperado de cualquier compra individual es de USD 2,000.
- Por lo tanto, decides establecer el factor de escala para el valor de compra en 32,768 / 2,000 = 16.384 o, aproximadamente, 16.
Las claves de agregación más groseras mejoran la relación señal/ruido
Dado que las claves comunes capturan más eventos de conversión que las detalladas, estas suelen generar valores de resumen más altos.
Los valores de resumen más altos se ven menos afectados por el ruido que los valores más bajos; es probable que el ruido en estos valores sea menor, en relación con este valor.
Es probable que los valores recopilados con claves más generales sean relativamente menos ruidosos que los valores recopilados con claves más detalladas.
Ejemplo
Todo lo demás se mantiene igual, una clave que hace un seguimiento del valor de compra a nivel global (sumado en todos los países) generará un resumen de valor de compra más alto (y un registro de recuento de conversiones más alto) que una clave que hace un seguimiento de las conversiones a nivel de un país.
Por lo tanto, el ruido relativo en el valor total de compra para un país específico será mayor que el ruido relativo en el valor total de compra en todos los países.
Del mismo modo, todo lo demás se mantiene igual, el valor de compra total de zapatos es menor que el valor de compra total de todos los artículos (incluidos los zapatos).
Por lo tanto, el ruido relativo en el valor de compra total de zapatos será mayor que el ruido relativo en el valor total de compra de todos los artículos.
Resumir los valores de resumen (resumen) también suma su ruido
Si sumas tus valores de resumen de los informes de resumen para acceder a datos de nivel superior, también sumas el ruido de estos valores de resumen.
Observemos dos enfoques diferentes: - Enfoque A: incluye un ID geográfico en tus claves. Los informes de resumen exponen claves a nivel del ID de ubicación geográfica, cada una asociada con el valor de compra del resumen a nivel de un ID de ubicación geográfica específico. - Enfoque B: No incluyes el ID de ubicación geográfica en tus claves. En los informes de resumen, se expone directamente el valor de compra del resumen para todos los IDs geográficos y las ubicaciones.
Para acceder al valor de compra a nivel del país: - Con el enfoque A, sumas los valores de resumen a nivel del ID de ubicación geográfica y, por lo tanto, también sumas su ruido. Es probable que esto provoque más ruido que se agregue al valor final de compra a nivel del ID de ubicación geográfica. - Con el enfoque B, usted observa directamente los datos expuestos en los informes de resumen. El ruido se agregó solo una vez a esos datos.
Por lo tanto, es probable que el valor de compra resumido para un ID de ubicación geográfica determinado sea más ruidoso con el enfoque A.
Del mismo modo, si incluyes una dimensión a nivel de código postal en tus claves, es probable que generes resultados más ruidosos que si usas claves más generales con una dimensión a nivel de la región.
La agregación durante períodos más largos aumenta la relación señal/ruido
Solicitar informes de resumen con menos frecuencia significa que cada valor del resumen probablemente será mayor que si los solicitaras con mayor frecuencia. Es probable que se generen más conversiones en períodos más largos.
Como se mencionó antes, cuanto más alto sea el valor de resumen, menor será el ruido relativo. Por lo tanto, solicitar informes de resumen con menos frecuencia genera una proporción más alta (mejor) entre señal y ruido.
A continuación, se incluye un ejemplo a modo de ilustración:
- Si solicitas informes de resumen por hora de un período de 24 horas y, luego, sumas el valor de resumen de cada informe por hora para acceder a los datos a nivel del día, el ruido se agrega 24 veces.
- En un informe de resumen diario, el ruido se agrega solo una vez.
Épsilon más alto, menor ruido
Cuanto más alto sea el valor de épsilon, menor será el ruido y menor será la protección de la privacidad.
Aprovecha el filtrado y la anulación de duplicación
Una parte importante de asignar un presupuesto entre diferentes claves es comprender cuántas veces puede ocurrir un evento determinado. Por ejemplo, es posible que un anunciante solo esté interesado en una compra por cada clic, pero podría estar interesado en hasta 3 conversiones de "vista de página de producto". Para admitir estos casos de uso, te recomendamos que aproveches las siguientes funciones de la API, que te permiten controlar cuántos informes se generan y qué conversiones se registran:
- Filtrado Obtén más información sobre los filtros.
- Anulación de duplicación. Obtenga más información sobre la anulación de duplicación.
Experimentar con épsilon
Las tecnologías publicitarias pueden establecer el épsilon en un valor mayor que 0 y hasta 64 inclusive. Este rango permite realizar pruebas flexibles. Los valores más bajos de épsilon proporcionan una mayor protección de la privacidad. Te recomendamos comenzar con épsilon=10.
Recomendaciones para experimentar
Recomendamos lo siguiente: - Comienza con épsilon = 10. - En caso de que esto cause problemas de utilidad notables, aumenta el épsilon de forma incremental. - Comparte tus comentarios sobre los puntos de inflexión específicos que puedes encontrar en relación con la usabilidad de los datos.
Interactúa y comparte comentarios
Puedes participar y experimentar con esta API.
- Lee sobre los informes agregables y el servicio de agregación, haz preguntas y sugiere comentarios.
- Consulta las Guías de Informes de atribución.
- Haz preguntas y únete a los debates en el repositorio de asistencia para desarrolladores de Privacy Sandbox.
Próximos pasos
- Para obtener más información sobre los factores que influyen en los informes, como las variables de la campaña, la frecuencia de lotes y el nivel de detalle de las dimensiones, consulta el artículo Experimenta con decisiones de diseño de informes de resumen .
- Prueba el Lab de ruido.