아바타 외에도 Zalo 실제 사용자 테스트에 성별 및 연령

존재하다Zalo 사용자 심사에서 아바타 감지는 항상 일반적인 차원이었습니다. 많은 사람들이 Zalo 실사용자 테스트를 할 때 첫 번째 반응은 아바타가 있는지 먼저 확인하는 것입니다. 아바타는 실제 계정을 판단하는 기본 신호 중 하나로 사용되는 경우가 많기 때문입니다. 그러나 최근 논의가 바뀌기 시작했다. 프로필 사진만 보고 만족하지 않고, 프로필 사진 외에 성별, 연령 테스트를 추가해야 하는지 묻는 분들이 많아지고 있습니다.

이 문제는 논의할 가치가 있습니다.Zalo의 실제 사용자 감지 자체는 더 이상 계정이 실제 사람처럼 보이는지 여부를 결정하는 것이 아니라 이 데이터 배치가 후속 고객 확보, 개인 도메인 운영 및 정확한 도달에 사용될 가치가 있는지 여부를 결정하는 것입니다. 목표가 변경되면 필터링 차원도 자연스럽게 변경됩니다.

왜 아바타를 보는 것만으로는 충분하지 않습니까?

아바타는 품질이 낮은 계정이나 명백히 비정상적인 계정을 필터링하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 참조 가치가 있습니다. 이것에는 문제가 없습니다. 하지만 문제는 아바타가 진위 여부 판단의 일부만 해결할 수 있을 뿐 크라우드 매칭 문제는 해결할 수 없다는 점이다.

예를 들어, 계정에 아바타가 있다고 해서 그것이 대상 사용자라는 의미는 아닙니다. 아바타가 있다고 해서 사용자가 활성 상태라는 의미는 아닙니다. 아바타가 있다고 해서 현재 비즈니스에 적합하다는 의미는 아닙니다. 즉, 아바타는 완전한 판단이 아닌 기본 신호에 가깝습니다.

당신이 하는 일이 기본이라면Zalo 번호 감지의 경우 아바타를 보는 것만으로도 몇 가지 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 그러나 Zalo 정밀 사용자 선별, Zalo 실제 사용자 식별 또는 일괄 선별을 수행하는 경우 아바타에만 의존하는 것만으로는 충분히 정확하지 않은 경우가 많습니다.

이것이 바로 점점 더 많은 사람들이 아바타 감지를 다른 태그와 결합하는 이유입니다.

성별 및 연령 테스트를 추가해야 합니까?

필요한지 여부는 시나리오에 따라 다릅니다.

비즈니스 자체가 현지 고객 확보, 미용, 교육, 개인 도메인 전환 및 기타 비즈니스와 같이 군중 구조에 민감한 경우 일반적으로 성별 및 연령 테스트를 추가할 가치가 있습니다. 이러한 시나리오에서는 크라우드 매칭이 본질적으로 전환 결과에 영향을 미치기 때문입니다.

예를 들어 여성 사용자를 걸러내는 것이 목표라면 단순히 아바타를 보는 것만으로는 충분하지 않습니다.25세 이상, 35세 이상 사용자의 경우 아바타만으로는 문제를 해결할 수 없습니다.

이때 실제로는 아바타 감지가 판단하지 못하는 부분을 성별 태그 검사와 연령 테스트를 통해 보완하고 있다.

그러나 매우 기본적인 데이터 정리만 수행하는 경우 차원을 매우 깊게 추가할 필요가 없는 경우도 있습니다. 따라서 반드시 추가할 필요는 없지만 비즈니스에 필요한지 여부에 따라 다릅니다.

아바타, 성별, 연령 조합 심사의 가치는 무엇인가요?

가장 큰 가치는 오판을 줄이는 것입니다.

아바타만 보면 실제 계정처럼 보이지만 대상 그룹에 속하지 않는 데이터를 유지하기 쉽습니다.

성별, 연령 테스트를 추가하면 진정성 판단에서 군중 매칭 판단으로 이동하는 것과 같습니다.

이런 방식으로 필터링된 데이터는 실제 사용자와 더 유사할 뿐만 아니라 대상 사용자와도 더 유사합니다.

이 두 수준은 완전히 다른 값을 갖습니다.

특히 하는 일Zalo 실제 사용자 감지, Zalo 사용자 데이터 정리 및 정확한 사용자 식별과 관련하여 이러한 선별 조합의 안정성은 일반적으로 훨씬 높습니다.

그렇기 때문에 최근Zalo의 사용자 선별 논리는 아바타만 보는 것에서 시작하여 결합된 태그 선별로 이동합니다.

보다 합리적인 실제 사용자 감지 프로세스를 구축하는 방법

실용적인 관점에서 볼 때 보다 안정적인 프로세스는 일반적으로 복잡한 레이어링으로 직접 시작하지 않고 단계별로 처리합니다.

먼저 계정 상태를 확인하여 기본적으로 사용 가능한지 확인하세요.

그런 다음 아바타 감지를 수행하고 명백히 품질이 낮은 계정을 먼저 필터링하세요.

그런 다음 비즈니스 요구 사항에 따라 성별 라벨 검사 및 연령 테스트를 추가하여 대상 그룹을 추가로 식별합니다.

좀 더 세부적으로 설명하면 사용자 활동 상태 자체도 데이터 품질에 영향을 주기 때문에 활성 사용자 필터링도 보완할 수 있습니다.

이 논리 세트는 아바타만 보는 것보다 더 완벽합니다.

이 링크에서는 Digital Planet을 통해 먼저 할 수 있습니다.Zalo 계정 식별 및 아바타 감지는 성별 테스트, 연령 계층화 및 활성 사용자 선별과 결합되어 후속 고객 확보 또는 개인 도메인 운영을 위해 실제 사용자와 대상 사용자를 더욱 분리합니다.

이 방법은 단지 단일 레이어 판단을 내리는 것보다 훨씬 안정적입니다.

이러한 조합심사에 적합한 기업은 무엇입니까?

군중 매칭 요구 사항이 높은 비즈니스에 더 적합합니다.

예를 들어, 지역 고객 확보는 이러한 유형의 비즈니스가 본질적으로 군중의 정확성에 의존하기 때문입니다.

프라이빗 도메인은 본질적으로 순수한 양보다는 데이터 품질에 중점을 두기 때문에 프라이빗 도메인 운영도 적합합니다.

베트남 시장 프로모션 시나리오에서는 사용자가 있는지 여부가 아니라 사용자가 정확한지 여부가 문제인 경우가 많기 때문에 이러한 유형의 심사의 가치는 더욱 분명해질 것입니다.

이러한 시나리오에서는 일반적으로 아바타와 성별 연령 테스트를 수행할 가치가 있습니다.

왜Zalo 실제 사용자 감지가 다차원 판단으로 전환되기 시작합니다.

본질적으로 실제 사용자에 대한 정의가 변경되었기 때문입니다.

과거에는 소위 실제 사용자가 계정의 진위 여부를 판단하는 것에 가깝습니다.

요즘에는 계정의 진정성과 대상 그룹의 일치 판단이 점점 더 중요해졌습니다.

이 두 수준은 같은 것이 아닙니다.

정의가 변경되면 감지 차원도 자연스럽게 변경됩니다.

따라서 아바타 감지에 성별 및 연령 테스트를 추가할지 여부에 대한 현재 논의는 본질적으로 두 개의 태그를 더 추가하는 것에 대한 논의가 아닙니다.Zalo의 실제 사용자 감지 수준은 어느 정도인가요?

Zalo의 필터링 로직도 업그레이드됩니다.

과거에는 계정이 실제 사람처럼 보이는지 여부를 확인하는 데 중점을 두었습니다.

이제 초점은 이 계정이 진짜인지, 대상 사용자인지, 도달할 가치가 있는지 여부입니다.

이것은 완전히 다른 수준입니다.

아바타 감지, 성별 테스트, 연령 테스트의 조합은 실제로 이러한 방향으로 진행되고 있습니다.

따라서 문제는 더 이상 프로필 사진만 보는 것만으로는 충분하지 않지만, 사람들을 보다 정확하게 선별하는 것이 목표라면 애초에 프로필 사진만 보는 것만으로는 충분하지 않습니다.

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