韓国のカカオ プロモーションを行っており、データの整合性が一部のアクティブなタグを置き換えています

存在するカカオのユーザー スクリーニング シナリオでは、1 つの変化がますます明らかになりつつあります。アクティブなユーザー タグだけに依存すると、より適切なターゲット グループをフィルタリングできなくなる可能性があります。特に韓国のローカルプロモーションでは、データの完全性という側面が一部のアクティブタグに徐々に取って代わり、アカウントの品質を判断するための重要な基準になりつつあります。

アクティブとはユーザーの使用行動があることを意味するため、多くの人は最初はアクティブなユーザー スクリーニングで十分だと考えるでしょう。しかし、一定期間実行すると、一部のアカウントはアクティブであるものの、情報が不完全で構造が不明確で、実際のリーチやコンバージョンのパフォーマンスが安定していないことがわかります。逆に、データの整合性が高い一部のユーザーは、たとえアクティブ頻度が最も高くなくても、実際のユーザーに近く、効果的な対話を行う可能性が高くなります。

これが理由ですカカオのプロモーション中に、審査ロジックが変わり始めました。

なぜ韓国なのかカカオのプロモーションは情報の完全性にますます依存しています

その主な理由は、ローカル ユーザーの構造が実際の使用習慣により偏っていることです。

一部の地域では、活動が主な判断要素として使用される場合がありますが、韓国ではカカオのエコシステムでは、ユーザーのデータ構造自体が比較的標準化されており、実際のユーザーの多くは比較的完全なデータ情報を持っているため、当然のことながらデータの完全性は基準値が高くなります。

アカウントのデータ構造が不完全な場合、たとえアクティブな動作を示していたとしても、そのアカウントは低品質または異常なアカウントであると判断されやすくなります。この場合、アクティブなタグのみが参照されるため、フィルタリングの精度が低下します。

したがって、データの完全性は補助的な判断から事前の判断に移行し始めました。

データの整合性にはどのようなシグナルが含まれますか?

データの完全性は単一の次元ではなく、複数の基本情報の組み合わせです。

最も一般的なのはアバターです。アバターが存在するかどうか、そしてアバターが本物であるかどうかが第一段階の判断です。

2 つ目は、ニックネームの構成が正常であるか、ユーザーの習慣と一致しているかなどです。

もう1つは、口座番号が記入されているかどうかなどの基本的な情報です。

この情報だけでは意味が限られていますが、組み合わせると、より安定したアカウント構造の判断を行うことができます。

存在するカカオのユーザースクリーニングでは、この種の構造情報は単一のアクティブタグよりも安定していることがよくあります。

データの完全性が一部のアクティブなタグを置き換える理由

その理由は、アクティブタグには判断を誤る余地があるためです。

現在では、異常なアカウントも含め、多くのアカウントが特定のアクティブな動作をシミュレートできますが、実際のユーザーを完全にシミュレートするのはデータ構造がより困難であることがよくあります。

したがって、シナリオによっては、データの整合性が実際のユーザーの識別に近くなります。

だからこそ、ますますカカオのスクリーニング ロジックは、まずデータの完全性を確認し、次にアクティブなステータスを確認します。その逆はありません。

アクティブなタグが重要ではないということではなく、単にそれを単独で使用するのが適さなくなっただけです。

カカオユーザーをフィルタリングするとき、データの完全性とアクティビティをどのように照合する必要がありますか?

より合理的なアプローチは、どちらかを選択するのではなく、複数のレイヤーを重ねて使用することです。

基本的なスクリーニング段階では、データの整合性に基づいてフィルタリングの最初のラウンドに優先順位を付けて、明らかに品質の低いアカウントを排除できます。

2 番目のレベルでは、現在どのアカウントにアクセスするのがより適しているかを判断するために、アクティブなユーザーのスクリーニングが追加されます。

この組み合わせは、アクティビティだけを確認したり、データだけを確認したりするよりも安定しています。

データの整合性は信頼性の問題を解決し、アクティブ タグは即時使用の問題を解決するため、この 2 つの間に矛盾はありません。

韓国の方が適しているカカオプロモーションのフィルタリング順序は何ですか?

実際的な観点から見ると、通常、より安定したシーケンスは、最初に基本的なアカウント識別を実行してデータの可用性を確保し、次にデータの整合性を判断し、低品質の構造を持つアカウントをフィルタリングし、次にアクティブなユーザーをフィルタリングし、最後に異常なアカウントをフィルタリングすることです。

このシーケンスの中心は、まずアカウントが実際のユーザーに似ているかどうかを判断し、次にユーザーに何らかの使用行動があるかどうかを判断することです。

順序が逆の場合、偽のアクティブアカウントは高品質のデータであると見なすのは簡単です。

これが、フィルターの次数が次のとおりである理由です。プロモーションにおいてカカオの重要性はますます高まっている。

この種の審査プロセスにおけるデジタルプラネットの役割

実際の運用では、多くのチームが Digital Planet を使用して、最初にKakao アカウントの検出とデータ構造の識別は、アクティブ ユーザー フィルタリングと異常なアカウント フィルタリングと組み合わせることで、実際のユーザーを可用性の高いユーザーから分離します。デジタルプラネットは、多次元組み合わせスクリーニングに適した無料トライアルスクリーニングテストをサポートしており、データの完全性、アクティビティステータス、アカウントの品質を同じプロセスで処理します。

この方法は、一次元フィルタリングよりも現在の状況に適しています。カカオのプロモーション環境。

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