アバターに加えて、Zalo の実際のユーザー テストには性別と年齢のテストも含めるべきです

存在するZalo のユーザー スクリーニングでは、アバターの検出は常に一般的な側面でした。 Zalo のリアル ユーザー テストを行う場合、多くの人は最初にアバターがあるかどうかを確認します。アバターはリアル アカウントを判断するための基本的なシグナルの 1 つとして使用されることが多いためです。しかし、最近その議論が変わり始めています。プロフィール写真を見るだけでは満足できず、プロフィール写真に加えて性別や年齢のテストを追加する必要があるかどうかを尋ねる人々が増えています。

この問題は議論する価値があります。Zalo の実ユーザー検出自体は、アカウントが本物の人物に見えるかどうかを判断するだけでなく、このデータのバッチがその後の顧客獲得、プライベート ドメインの運用、正確なリーチに使用する価値があるかどうかを判断することになっています。目標が変われば、当然フィルタリングの次元も変わります。

アバターを見るだけでは不十分になりつつあるのはなぜでしょうか?

アバターには、低品質のアカウントや明らかに異常なアカウントを除外するのに役立つため、参考値があります。これで問題ありません。しかし問題は、アバターは真贋判定の一部しか解決できず、クラウドマッチングの問題は解決できないことです。

たとえば、アカウントにアバターがある場合、それがターゲット ユーザーであることを意味するわけではありません。アバターを持っているからといって、ユーザーがアクティブであることを意味するわけではありません。アバターを持っているからといって、それが現在のビジネスに適しているとは限りません。言い換えれば、アバターは完全な判断ではなく、基本的な信号のようなものです。

やってることが基本的なことならZalo 番号の検出については、アバターを見るだけでいくつかのニーズを満たすことができるかもしれません。ただし、Zalo の正確なユーザー スクリーニング、Zalo の実際のユーザー識別、またはバッチ スクリーニングを行っている場合、アバターのみに依存するのは多くの場合十分な精度ではありません。

このため、アバター検出と他のタグを組み合わせる人が増えています。

性別や年齢の検査を追加する必要はありますか?

必要かどうかはシナリオによって異なります。

地元顧客の獲得、美容、教育、プライベート ドメインの変換やその他のビジネスなど、ビジネス自体が群衆構造に敏感な場合は、通常、性別と年齢のテストを追加する価値があります。これらのシナリオでは、クラウド マッチングが本質的にコンバージョン結果に影響を与えるためです。

たとえば、女性ユーザーを排除することが目的の場合、アバターを見るだけでは明らかに十分ではありません。25歳以上または35歳以上のユーザーの場合、アバターだけでは問題を解決できません。

現時点では、性別タグのスクリーニングと年齢テストが、アバター検出では判断できない部分を実際に補っています。

ただし、非常に基本的なデータ クリーニングを行っているだけの場合は、必ずしもディメンションを深く追加する必要がない場合があります。したがって、追加する必要はありませんが、ビジネスで必要かどうかによって異なります。

アバター、性別、年齢の組み合わせによるスクリーニングの価値は何ですか?

最大の価値は誤判断を減らすことです。

アバターだけを見ると、実際のアカウントのように見えるが、ターゲット グループに属していないデータが保持されやすくなります。

性別と年齢のテストを追加すると、真正性の判断からクラウド マッチングの判断に移行することに相当します。

この方法でフィルタリングされたデータは、実際のユーザーに近いだけでなく、ターゲット ユーザーにも似ています。

これら 2 つのレベルはまったく異なる値を持ちます。

特にやってるZalo の実際のユーザーの検出、Zalo ユーザー データのクリーニング、および正確なユーザーの識別に関しては、通常、このスクリーニングの組み合わせの方が安定性がはるかに高くなります。

だからこそ最近はZalo のユーザー スクリーニング ロジックは、アバターを単独で見ることから始まり、複合タグ スクリーニングに移行します。

より合理的な実際のユーザー検出プロセスを構築する方法

実用的な観点から見ると、より安定したプロセスは通常、複雑な階層化から直接開始するのではなく、段階的に処理します。

まず、アカウントのステータスをチェックして、基本的に利用可能であることを確認します。

次に、アバター検出を実行し、明らかに低品質のアカウントを最初に除外します。

次に、ビジネス ニーズに応じて、性別ラベルのスクリーニングと年齢テストを追加して、ターゲット グループをさらに特定します。

ユーザーのアクティビティのステータス自体もデータ品質に影響するため、より詳細な場合は、アクティブ ユーザーのフィルタリングを補足することもできます。

この一連のロジックは、アバターだけを見るよりも完全です。

このリンクでは、最初に Digital Planet を通じて行うことができますZalo アカウントの識別とアバター検出は、性別テスト、年齢階層化、アクティブ ユーザー スクリーニングと組み合わせて、実際のユーザーとその後の顧客獲得やプライベート ドメインの運用のターゲット ユーザーをさらに分離します。

この方法は、単層で判断するよりもはるかに安定しています。

この種の組み合わせスクリーニングに適しているのはどの企業ですか?

クラウド マッチング要件が高いビジネスに適しています。

たとえば、地元の顧客の獲得です。このタイプのビジネスは本質的に群衆の正確さに依存しているためです。

プライベート ドメインは基本的にデータの純粋な量ではなく品質に重点を置くため、プライベート ドメインの操作も適しています。

ベトナム市場のプロモーションシナリオでは、多くの場合、問題はユーザーがいるかどうかではなく、ユーザーが正確であるかどうかであるため、この種のスクリーニングの価値もより明白になります。

このようなシナリオでは、通常、アバターと性別年齢のテストを行う価値があります。

なぜZalo のリアルユーザー検出が多次元の判断に変わり始める

本質的には、実際のユーザーの定義が変わったためです。

以前は、いわゆる本物のユーザーがアカウントの信頼性を判断するようなものでした。

最近では、アカウントの信頼性とターゲット グループの一致判断が重要になることが多くなってきています。

これら 2 つのレベルは同じものではありません。

定義が変われば当然検出次元も変わります。

したがって、アバターの検出に性別と年齢のテストを追加するかどうかについての現在の議論は、本質的にはタグをさらに 2 つ追加することについての議論ではありません。Zalo の実際のユーザー検出はどのレベルに達しますか?

Zaloのフィルタリングロジックもアップグレードされています

以前は、アカウントが本物の人物に見えるかどうかを判断することに重点が置かれていました。

現在の焦点は、このアカウントが本物かどうか、ターゲットユーザーであるかどうか、リーチする価値があるかどうかです。

これはまったく異なるレベルです。

アバター検出、性別テスト、年齢テストの組み合わせが実際にこの方向に進んでいます。

つまり、プロフィール写真を見るだけで十分かという問題はもはやありませんが、目的が人々をより正確に選別することである場合、そもそもプロフィール写真を見るだけでは十分ではありません。

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