페이스북 홈페이지에는 다양한 상호작용이 있습니다. 중복 UID를 제거한 후에만 실제 사용자 수를 볼 수 있습니다.

Facebook 페이지의 콘텐츠에 수천 개의 좋아요, 댓글, 공유가 있으면 수많은 잠재 고객이 축적된 것처럼 보입니다. 하지만 상호 작용 기록을 내보낸 후 동일한 사람이 좋아요를 누르고 댓글을 남겼으며 다른 게시물에 반복적으로 나타나는 경우가 많습니다.

각 상호 작용을 사용자로 직접 처리하면 결국 얻게 되는 것은 실제 사용자 수가 아니라 사용자 작업 수입니다. 데이터는 아름다워 보이지만 후속 테스트 및 마케팅 과정에서 중복되는 부분이 많이 있을 것입니다.

홈페이지에 얼마나 많은 실제 사용자가 누적되었는지 확인하려면 상호 작용 횟수를 계속해서 누적하는 것이 아니라 먼저Facebook UID 중복 제거.

상호작용 수와 실제 사용자 수는 동일하지 않습니다.

~에 따르면메타 배경에서 다루는 사람 수와 상호 작용 수의 통계적 범위는 다루는 사람 수는 콘텐츠를 본 독립 사용자 수에 더 가깝고 상호 작용 수는 좋아요, 댓글, 공유, 클릭 및 기타 행동을 누적한다는 것입니다.

동일한 사용자는 게시물에 좋아요를 누르고 댓글을 달 수 있으며, 홈페이지에 게시된 여러 콘텐츠에 지속적으로 참여할 수도 있습니다. 여러 상호 작용이 기록되지만 동일한 사람이 해당 작업 뒤에 있을 가능성은 여전히 ​​있습니다.

예를 들어, 특정Facebook 페이지는 한 달 동안 총 2,860건의 상호작용을 받았습니다. 상호작용 기록을 보면 3,000명에 가까운 이용자가 있는 것으로 보인다. 그러나 UID 중복 제거 후에는 940개의 다른 계정만 남았습니다. 이는 데이터가 적다는 것을 의미하는 것이 아니라, 마침내 실제 상황에 더 가까운 사용자 규모를 보게 된다는 의미입니다.

중복을 먼저 제거하지 않으면 대화형 사용자 수, 고객 확보 비용 및 전환율에 대한 후속 계산이 영향을 받습니다. 원래는 이것밖에 없었는데사용자는 940명이나 2,860명을 기준으로 계산했습니다. 최종 광고 효과는 쉽게 왜곡됩니다.

동일한 닉네임은 합칠 수 없으며, 닉네임이 다르다고 해서 두 사람이 되는 것은 아닙니다.

Facebook 사용자는 동일한 별명을 사용하거나 아바타 및 개인 이름을 변경할 수 있습니다. 닉네임, 아바타, 홈페이지 표시 이름만을 토대로 중복 항목을 판단하는 것은 그다지 정확하지 않습니다.

UID는 Facebook이 계정에 할당한 ID입니다. 동일한 데이터 소스 및 해당 시나리오에서 UID 기반 중복 제거는 일반적으로 닉네임, 아바타 또는 댓글 콘텐츠 기반보다 더 안정적입니다.

하지만,UID 중복 제거는 단순히 중복 행을 제거하는 것이 아닙니다. 진정으로 가치 있는 처리 방법은 다음 정보를 유지하면서 동일한 UID에 의해 생성된 여러 동작을 동일한 사용자 기록에 병합하는 것입니다.

엘첫 번째 상호작용 시간;

엘마지막 상호작용 시간

엘총 상호작용 수

엘참여한 게시물 수

엘좋아요, 댓글, 공유 등의 행동 유형

엘대화형 콘텐츠에 해당하는 제품 또는 활동입니다.

이런 방식으로 반복적인 상호작용이 가져오는 가치를 잃지 않고 실제 사용자 수를 얻을 수 있습니다.

데이터가 여러 곳에서 오는 경우 주의해야 합니다.페이스북 홈페이지, 여러 비즈니스 계정, 서로 다른 인터페이스 환경의 경우 홈페이지 소스와 원본 UID를 동시에 유지해야 하며, 식별 규칙을 확인하지 않은 채 소스를 강제로 병합해서는 안 됩니다. 동일한 홈페이지 내에서 중복 제거를 먼저 완료한 후, 확인된 관련 정보를 기반으로 크로스 홈페이지 데이터를 처리하는 것이 안전한 접근 방식입니다.

UID 중복 제거는 활성 사용자 삭제를 의미하지 않습니다.

많은 사람들이 들었죠"중복 제거", 첫 번째 반응은 반복된 사용자를 삭제하고 하나의 기록만 유지하는 것입니다. 테이블이 깔끔해지더라도 가장 중요한 정보는 손실됩니다.

한 달에 10번의 소통을 한 사용자와 한 번만 좋아요를 누른 사용자의 가치는 분명히 다릅니다. 중복제거 후 수치통계에서는 두 사람 모두 한 명으로만 집계된다.UID이지만 후속 정렬 중에 동일한 수준에 배치하면 안 됩니다.

보다 합리적인 접근 방식은 수량 통계를 한 번만 계산하고 모든 대화형 동작을 유지하는 것입니다. 중복 제거 후 각UID는 상호 작용 수, 최근 상호 작용 시간, 참여 콘텐츠 등의 필드를 추가할 수 있습니다.

예를 들어:

사용자사용자 A는 3개월 전에 딱 한 번 좋아요를 표시했습니다. B씨는 지난 7일 동안 3차례 댓글을 달았고, 해당 상품 링크도 클릭했다. 둘 다 독립적인 사용자이지만 사용자 B가 더 높은 관심도를 나타내며 우선순위 분석 및 후속 조치에 더 적합합니다.

그러므로,UID 중복 제거는 "몇 명이 있는지"를 해결하고, 상호 작용 수는 "각 사람이 참여한 횟수"를 해결합니다. 두 지표는 함께 보아야 하며 서로 대체할 수 없습니다.

중복된 항목을 먼저 제거한 다음 Digital Planet을 사용하여 감지 기능을 보완하세요.

만약에Facebook UID에 중복된 기록이 많이 있습니다. 탐지를 위해 직접 제출하면 동일한 계정이 여러 번 처리되어 데이터 양이 증가할 뿐만 아니라 최종 통계에서 중복이 발생합니다.

디지털 플래닛 사용Facebook 관련 감지 전에 먼저 UID 형식 통합, 빈 콘텐츠 지우기, 홈페이지 소스 유지, 해당 범위에 따라 중복 제거 등 기본 정렬 작업을 완료할 수 있습니다.

중복 제거 후UID는 Digital Planet이 지원하는 Facebook 테스트 프로젝트에 참여하여 해당 계정이 현재 가치가 있는지 더 자세히 이해할 수 있습니다. Digital Planet은 계정 상태 정보를 보완하는 반면, 원래 상호 작용 데이터는 사용자가 수행한 작업을 유지합니다. 두 부분의 조합은 단순히 좋아요나 댓글의 개수만 보는 것보다 참고할만한 가치가 더 큽니다.

전체 프로세스는 세 가지 수준으로 나눌 수 있습니다.

원시 상호작용 기록은 행동 세부정보를 보존하는 데 사용됩니다.UID 중복 제거 결과는 실제 사용자 규모를 계산하는 데 사용됩니다. 디지털 행성 탐지 결과는 계정의 현재 상태를 보완하는 데 사용됩니다.

이 처리 후에는 동일한 사용자가 여러 번 좋아요를 누르고 댓글을 달고 공유하더라도 실제 사용자 위치는 하나만 차지하지만 모든 상호 작용 행동은 여전히 ​​유지될 수 있습니다.

중복 항목을 제거한 후 해당 데이터에 집중하세요.

페이스북 홈페이지가 UID 중복 제거를 완료한 후 가장 먼저 살펴봐야 할 것은 총 상호 작용 수가 아니라 독립된 UID의 수입니다. 이 숫자는 홈페이지가 실제로 도달하고 상호 작용할 수 있는 사용자 수에 더 가깝습니다.

다음으로 반복적인 대화형 사용자의 비율을 계산할 수 있습니다. 다수의 사용자가 한 번만 상호작용한다면 콘텐츠가 노출될 수는 있지만 지속적인 매력은 제한적이라는 의미입니다. 많은 경우UID는 다양한 게시물에 여러 차례 참여해 홈페이지가 안정적인 팔로어를 형성했음을 알 수 있습니다.

최근 상호 작용 시간도 볼 수 있습니다. 2년 전에는 자주 교류하다가 최근에는 침묵했던 사용자는 다음과 같습니다.30일 동안 계속해서 콘텐츠에 참여하는 사용자는 이후의 값이 달라집니다. Digital Planet은 관련 탐지 항목을 결합하여 계정의 현재 상태를 검토하는 데 도움을 주어 유효하지 않거나 비정상적인 계정을 계속 분석할 필요성을 줄여줍니다.

마지막으로 웹사이트 접속, 상담 제출, 계정 등록, 구매 완료 등 상호 작용 후 실제 행동을 살펴봅니다. 좋아요가 많다고 해서 반드시 거래가 늘어나는 것은 아닙니다.UID 중복 제거를 통해 이러한 전환 데이터를 실제 인원에게 반환할 수 있습니다.

홈 페이지가 다음과 같다고 가정해 보겠습니다.중복 제거 후에는 3,000개의 상호 작용과 1,000개의 독립 UID가 있습니다. 그 중 100명이 상담을 완료했으니 실사용자 기준 상담 비율은 10%이다. 3,000개의 상호작용을 인원수로 잘못 사용한다면 상담비율은 3.3%에 불과해 홈페이지의 가치에 대한 판단이 전혀 달라지게 됩니다.

디지털 행성 탐지 결과도 원본 기록으로 백필해야 합니다.

Digital Planet을 통해 완료됨Facebook UID 관련 감지 후 새로운 결과 테이블만 유지하는 것은 권장되지 않습니다. 보다 실용적인 방법은 원래 홈페이지 소스, 상호 작용 횟수 및 가장 최근 상호 작용 시간을 유지하면서 계정 상태를 중복 제거된 사용자 기록으로 백필하는 것입니다.

나중에 실제 목표에 따라 계층화될 수 있습니다. 최근에 여러 번 교류하고 계정 상태가 정상인 사용자를 먼저 분석할 수 있습니다. 이전에 상호작용했지만 아직 계정을 사용할 수 있는 사용자는 새로운 콘텐츠를 기반으로 관심도를 다시 판단할 수 있습니다. 상태가 비정상적이거나 더 이상 계속 사용하기에 적합하지 않은 계정은 계속해서 시간을 투자할 필요가 없습니다.

디지털 행성은 어느 한쪽에만 의존할 수 없습니다.UID는 사용자가 반드시 구매할 것이라고 판단하며, 고객 승인과 진정한 의사소통을 대신할 수는 없습니다. 유효하지 않거나 비정상적인 계정을 추가로 필터링하는 데 도움이 되도록 UID 중복 제거 후에 배치하는 것이 더 적합하므로 후속 분석은 여전히 ​​가치 있는 대상 사용자에 집중할 수 있습니다.

정말 유용한 것은"인원수, 행위, 지위"가 동시에 유지됩니다.

페이스북 홈페이지의 데이터는 총 상호작용 횟수만 볼 수는 없습니다. 상호 작용 횟수가 많고 다양한 사용자로부터 발생할 수도 있고 소수의 활성 사용자에 의해 반복적으로 생성될 수도 있습니다. 먼저 UID를 기반으로 중복 항목을 제거해야만 홈페이지에 누적된 실제 사용자 수를 알 수 있습니다.

그러나 중복 제거를 통해 반복되는 모든 동작을 삭제할 수는 없습니다. 올바른 결과는 다음과 같습니다.UID는 사용자 한 명만 계산하며 해당 사용자의 상호 작용 횟수, 첫 등장 시간, 가장 최근 상호 작용 시간 및 콘텐츠 선호도는 유지합니다.

이러한 준비를 완료한 후 Digital Planet을 사용하여Facebook 관련 상태 감지는 감지 정보를 원본 상호작용 기록과 병합합니다. 결국 얻게 되는 것은 더 이상 반복되는 좋아요와 댓글의 무리가 아니라 실제 사용자 수, 상호 작용 수준 및 현재 계정 상태를 동시에 볼 수 있는 데이터입니다.

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