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有這個想法主要是源于3次數據變動:
1,做小貸的朋友,在通過MMP回傳給Google數據的時候,多回傳了一些虛擬的價值回去,但是下探人群增加的是新增的打點,并未把這個點和價值用于廣告投放,結果在回傳數據后,原本正常投放的廣告(授信目標),整體效果出現非常大波動,掃到的人群結構變化比較大,導致通過率猛掉。
2,某超級大dau產品,由于量級巨大,考慮MMP成本問題,所以減少了一部分覺得不必要的行為統計,并且移除了這部分行為給Google的回傳。但是再移除這些行為統計后,哪怕這些行為只是回傳給Google,并未用于廣告投放,firebase回傳的行為也都還在,但是也出現了在移除行為回傳后,整體Google的量級來了一次較大的波動,由于量級巨大,觀察到的Google衰減非常明顯。
3,還是小貸產品,同樣是增加了一個不用于投放,僅用于分析的行為,通過三方回傳Google轉化未作為投放轉化目標。在回傳的很短時間后出現了比較大的覆蓋人群變化,導致整體小貸風控通過率下滑嚴重,在多次排查無果后,最終回溯到是追加打點后數據發生變化,去掉打點后,沒過多久通過率回到正常水平,人群結構重新穩定。
上面三次,其中有2次是我直接有參與過的項目,也直接觀察到了數據的變化,按照我的理解,和文檔的觀察,似乎有點不合理。
印象中也只有這個地方分一個主要和次要,為了嚴謹一些,觀察到這次被刪掉的一些行為都也是放在次要的位置,理論上應該不影響廣告學習。

既然設置的是 Firebase事件作為轉化目標(如首次打開、注冊、付費等),那么Google廣告優化和受眾學習主要依賴的是Firebase的數據。Appsflyer 回傳的事件雖然也發送給Google Ads,但這些數據一般不會被用于“投放學習”,除非你明確將這些事件設為廣告轉化事件,并開啟事件歸因同步。

那為何會存在這些改動對廣告學習的結果,人群發生如此大的變化?

難道存在一些文檔之外的知識?Google會根據這些回傳的所有數據,當做廣告轉化學習的一些參數,類似這次的大dau產品中減少回傳后,Google可能意識到可能是流量不合適導致某些行為不達標(實際并未作為轉化),從而減少流量?

各位大佬有沒有誰了解這塊,或者誰也有遇到過類似現象。

萬一這個真的有影響,那是否可以考慮盡可能的把事件行為打點做的豐富一些,有價值的事件設置成主要,即便不投放也可能能幫助廣告學習?或者至少,不要隨便打點回傳一些亂七八糟的行為過去影響學習正確目標。


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