डिसप्ले, मांग बढ़ाने में मदद करने वाले, और वीडियो कैंपेन की रीच और फ़्रीक्वेंसी के डेटा का विश्लेषण करके, यह बेहतर तरीके से समझा जा सकता है कि आपके विज्ञापन कितने लोगों को दिखाए गए. साथ ही, यह भी जाना जा सकता है कि किसी समयावधि में उन ही लोगों को ये विज्ञापन कितनी बार दिखाए गए. अगर आप किसी मैसेज पर ज़ोर देना चाहते हैं या नए लोगों तक पहुंचना चाहते हैं, तो इस जानकारी के आधार पर बेहतर तरीके से समझ सकते हैं कि आप लोगों तक पहुंचने के लक्ष्य हासिल कर पा रहे हैं या नहीं.
यूनीक रीच और फ़्रीक्वेंसी मेट्रिक
यूनीक रीच और फ़्रीक्वेंसी मेट्रिक से उन लोगों की कुल संख्या पता चलती है जिन्हें विज्ञापन दिखाया गया है. साथ ही, यह भी पता लगाया जा सकता है कि उन्हें विज्ञापन कितनी बार दिखाया गया है. ये मेट्रिक, कुकी पर आधारित बुनियादी चीज़ों से भी ज़्यादा जानकारी देती हैं. इनसे आपको यह समझने में मदद मिलती है कि आपका विज्ञापन लोगों को अलग-अलग डिवाइस, फ़ॉर्मैट, और नेटवर्क पर कितनी बार दिखाया गया.
इन दिनों, लोग अक्सर एक जगह से दूसरी जगह जाते रहते हैं और पूरे दिन में कई डिवाइसों का इस्तेमाल करते हैं. हमारे यूनीक रीच मॉडल, विज्ञापन की कुल रीच को मेज़र करते हैं. इसके लिए, ऐसे मामलों का भी ध्यान रखा जाता है जिनमें लोगों को अलग-अलग डिवाइसों पर वही विज्ञापन दिखता हो या जब कई लोग विज्ञापन एक साथ देख रहे हों, जैसे कनेक्टेड टीवी डिवाइसों पर एक साथ विज्ञापन देखना.
यूनीक रीच और फ़्रीक्वेंसी मेट्रिक में ये शामिल हैं:
- अद्वितीय उपयोगकर्ता
- हर उपयोगकर्ता पर औसत इंप्रेशन फ़्रीक्वेंसी
- हर उपयोगकर्ता पर औसत इंप्रेशन फ़्रीक्वेंसी (7 दिन)
- हर उपयोगकर्ता पर औसत इंप्रेशन फ़्रीक्वेंसी (30 दिन)
- फ़्रीक्वेंसी का बंटवारा 1+, 2+, 3+, 4+, 5+, 10+
रीच और फ़्रीक्वेंसी का डेटा देखना
रीच और फ़्रीक्वेंसी का डेटा देखा जा सकता है. इसके लिए आपको आंकड़ों की टेबल में, इन मेट्रिक के लिए कॉलम जोड़ने होंगे. इसके बाद, ड्रॉप-डाउन मेन्यू से कोई समयावधि चुनकर डेटा देखा जा सकता है. "रीच और फ़्रीक्वेंसी मेट्रिक" में जोड़े गए ये कॉलम, सिर्फ़ कैंपेन पेज पर ही दिखते हैं. इनकी मदद से सिर्फ़ वीडियो कैंपेन का डेटा देखा जा सकता है.
आंकड़ों की टेबल में कॉलम को जोड़ने और हटाने का तरीका पता करना
ब्रैंड रिपोर्ट ऐक्सेस करना
अब Google Ads में ब्रैंड रिपोर्ट को ऐक्सेस किया जा सकता है. ब्रैंड रिपोर्ट, ब्रैंड के लिए विज्ञापन देने वाले व्यक्ति या कंपनी के लिए खास तौर पर बनाई गई रिपोर्ट है. इससे आपको अपने सभी कैंपेन की ओरिजनल रीच और फ़्रीक्वेंसी मेट्रिक मिलती हैं. डेटा को आसानी से, उम्र और लिंग जैसी टारगेट की गई डेमोग्राफ़िक्स के हिसाब से क्रम में लगाया जा सकता है.
ब्रैंड रिपोर्ट, कई टूल से इकट्ठा किए जाने वाले डेटा को एक साथ करके रिपोर्टिंग को आसान बनाती है. इससे, आपको परफ़ॉर्मेंस के मुख्य मापदंड (केपीआई) को मेज़र करने, परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने वाले फ़ैक्टर को समझने, और लागत पर रिटर्न (आरओआई) को बढ़ाने के लिए अहम जानकारी पाने में आसानी होती है.
निर्देश
- Google Ads खाते में, कैंपेन आइकॉन
पर क्लिक करें.
- सेक्शन मेन्यू में, अहम जानकारी और रिपोर्ट ड्रॉप-डाउन पर क्लिक करें.
- ब्रैंड रिपोर्ट पर क्लिक करें.
ध्यान देने वाली ज़रूरी शर्तें:
- डेटा, एक ही खाता लेवल पर उपलब्ध होता है. एक से ज़्यादा खातों या एमसीसी का डेटा नहीं हासिल किया जा सकता.
- पहुंच मेट्रिक के लिए, तारीख की ज़्यादा से ज़्यादा सीमा 92 दिन की होती है.
- ज़्यादा से ज़्यादा 10,000 कैंपेन जोड़े जा सकते हैं.
- सर्च, शॉपिंग, और परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए, यह सुविधा काम नहीं करती.
- डेटा जनरेट होने के लिए, कैंपेन में 10,000 से ज़्यादा इंप्रेशन होने चाहिए.
Google, रीच का हिसाब कैसे करता है
यूनीक रीच का हिसाब कैसे लगाया जाता है
यूनीक रीच का हिसाब लगाने के लिए Google Ads, आंकड़ों वाले मॉडल का इस्तेमाल करता है. ये मॉडल कई ब्राउज़र और डिवाइस पर उपयोगकर्ता का व्यवहार दर्ज करते हैं. ये मॉडल, Google के सभी प्रॉडक्ट के उपयोगकर्ताओं के व्यवहार को ध्यान में रखकर बनाए गए हैं. इन्हें इसलिए बनाया गया है, ताकि पता लगाया जा सके कि उपयोगकर्ता किस तरह अलग-अलग डिवाइसों का इस्तेमाल करते हैं. Google Ads, उपयोगकर्ता व्यवहार की निगरानी से मिले नतीजों को अन्य सिग्नल और लोकल इनपुट जैसे, जनगणना और सैंपल सर्वे के साथ मिला देता है. ऐसा करने से, अलग-अलग सेशन, फ़ॉर्मैट, नेटवर्क, और डिवाइसों से मिला ऑडियंस का डुप्लीकेट डेटा हट जाता है. इससे ऐसे यूनीक उपयोगकर्ताओं की संख्या (इसमें कुकी शामिल नहीं है) मिलती है जिन्होंने विज्ञापन देखा था.
रीच और उपयोगकर्ता की निजता
इस तरीके में सभी उपयोगकर्ताओं को इकट्ठा किया जाता है और विज्ञापन देने वालों को डेटा रिपोर्ट करने से पहले, उपयोगकर्ताओं की कम से कम संख्या तक पहुंचना ज़रूरी होता है. सीधे तौर पर मिलने वाली रीच के मेज़रमेंट में, व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी जानकारी का इस्तेमाल कभी नहीं किया जाता.
हमने साल 2024 में भौगोलिक मॉडलिंग के लिए, पहले पक्ष (ग्राहक) से जुड़े रीच के डेटा का इस्तेमाल करने के तरीके में बदलाव किया है. इस बदलाव के बाद, किसी जगह के अलग-अलग क्षेत्रों में उपयोगकर्ताओं की गतिविधि और उन जगहों पर वे किस तरह का कॉन्टेंट देखते हैं इसका पता लगाया जा सकता है. इसके लिए, फ़िज़िकल और वर्चुअल (वीपीएन) दोनों तरह के नेटवर्क के इस्तेमाल का ध्यान रखा जाता है.
भौगोलिक मॉडलिंग की मदद से, हम शहर या राज्य जैसी किसी जगह पर मौजूद सभी लोगों की गतिविधियों को मेज़र कर सकते हैं. इनमें उस जगह पर बाहर से आने वाले लोग भी शामिल हैं. कुछ मामलों में, टारगेट की गई जगह पर रीच, उस जगह की जनगणना के आधार पर जनसंख्या से ज़्यादा हो सकती है. हम इन मामलों के लिए यूनीक रीच के बारे में सबसे बढ़िया अनुमान देते हैं. इसके अलावा, जगह के मुताबिक सबसे सटीक अनुमान देने के लिए हम अपने मॉडल को बेहतर बनाने की कोशिश कर रहे हैं.
जनवरी 2022 में, रीच और डेमोग्राफ़िक (उम्र, लिंग, आय, शिक्षा वगैरह) मॉडल को बेहतर बनाया गया है. इस अपडेट की वजह से, इस अवधि की यूनीक रीच मेट्रिक में बदलाव दिख सकते हैं. अप्रैल 2022 की शुरुआत में यूनीक रीच मॉडल को अपडेट किया गया है, ताकि खातों को एक साथ देखने की सुविधा उपलब्ध कराई जा सके. अब यूनीक रीच मॉडल, ज़्यादा इंप्रेशन और एक साथ विज्ञापन देखने से मिली अहम जानकारी उपलब्ध कराते हैं. ऐसा तब होता है, जब कई लोग कनेक्टेड टीवी डिवाइसों पर एक साथ विज्ञापन देखते हैं. यूनीक रीच मेट्रिक में एक साथ विज्ञापन देखने के लिए, Google खातों का इस्तेमाल करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें
रीच और फ़्रीक्वेंसी मेट्रिक न दिखने की वजहें
रीच और फ़्रीक्वेंसी की ज़्यादातर मेट्रिक, सिर्फ़ 92 दिनों या उससे कम समय के लिए रिपोर्ट की जा सकती हैं. अगर आपने तारीख की सीमा 92 दिन से ज़्यादा की चुनी है, तो टेबल में शायद, रीच से जुड़ा डेटा न दिखे.
अगर आप किसी कैंपेन की फ़्रीक्वेंसी का डिस्ट्रिब्यूशन देख रहे हैं, तो टेबल में आप इसका डेटा सिर्फ़ तब देख सकते हैं, जब तारीख की सीमा 31 दिन या उससे कम हो.
कुछ वजहों से, रीच मेट्रिक में आपको कई कैंपेन या रिपोर्टिंग सेगमेंट का डेटा तुरंत न दिखे. डेटा की उपलब्धता देश के हिसाब से होने की वजह से ऐसा हो सकता है. इसके अलावा, यह भी हो सकता है कि आपके विज्ञापन को थ्रेशोल्ड के हिसाब से इंप्रेशन और यूनीक उपयोगकर्ता न मिले हों. इसकी वजह यह है कि यूनीक रीच मॉडल हर देश के लिए काम नहीं करते. साथ ही, इन्हें इंप्रेशन और यूनीक रीच मॉडल के लिए तय किए गए कम से कम थ्रेशोल्ड को पूरा करना पड़ता है.
रीच और फ़्रीक्वेंसी के डेटा का रखरखाव
यूनीक रीच और फ़्रीक्वेंसी मेट्रिक का डेटा सिर्फ़ तीन साल तक सेव रखा जाता है. अगर आपकी तारीख की सीमा में तीन साल से पहले का डेटा शामिल है, तो आपको रीच और फ़्रीक्वेंसी से जुड़ी ये मेट्रिक नहीं दिखेंगी:
- अद्वितीय उपयोगकर्ता
- इंप्रेशन की औसत फ़्रीक्वेंसी /user
- इंप्रेशन की औसत फ़्रीक्वेंसी /उपयोगकर्ता (सात दिनों में)
- इंप्रेशन की औसत फ़्रीक्वेंसी /उपयोगकर्ता (30 दिनों में)
- फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रिब्यूशन 1+. 2+, 3+, 4+, 5+, 10+
रिपोर्टिंग में देरी को ध्यान में रखना
हमारे मॉडल इस तरह से काम करते हैं कि रीच और फ़्रीक्वेंसी मेट्रिक को आपके खाते में दिखने में आम तौर पर तीन दिन लगते हैं. अगर आपकी चुनी हुई तारीख की सीमा में पिछले कुछ दिन शामिल हैं, तो इस देरी को ध्यान में रखें.
उदाहरण के लिए, अगर आपकी तारीख की सीमा "पिछले सात दिन" के लिए सेट है, तो शायद पिछले तीन दिनों का पूरा डेटा शामिल न हो. इसलिए, आपको पिछले सात दिनों के जो आंकड़े दिखाई देंगे उनमें शायद पिछले सात दिनों के दौरान के सबसे हाल के तीन दिन के आंकड़े शामिल न हों.
रीच और जगह के हिसाब से टारगेटिंग के बारे में जानकारी
यूनीक रीच और फ़्रीक्वेंसी मेट्रिक, आंकड़ों वाले मॉडल का इस्तेमाल करती हैं. ये मॉडल, देश के लेवल पर उपयोगकर्ता व्यवहार पर नज़र रखते हैं. मॉडल, देश और किसी जगह के क्षेत्र के लेवल पर डेटा दिखाते हैं. इसलिए, कुछ प्रतिशत मामलों में मेट्रिक अलग डेटा दिखा सकती हैं. ऐसा खास तौर पर उन कैंपेन के मामले में हो सकता है जो एक ही शहर या पिन कोड जैसे छोटे इलाकों को टारगेट करते हैं.
किसी जगह पर अस्थायी तौर पर आने वाले लोगों जैसे अन्य मामलों में, यूनीक रीच, जनगणना के आधार पर मौजूद जनसंख्या से ज़्यादा हो सकती है. हम इन मामलों के लिए यूनीक रीच के बारे में सबसे बढ़िया अनुमान देते हैं. इसके अलावा, जगह के मुताबिक सबसे सटीक अनुमान देने के लिए हम अपने मॉडल को बेहतर बनाने की कोशिश कर रहे हैं.
फ़्रीक्वेंसी कैपिंग और दिखने वाले इंप्रेशन
डिसप्ले कैंपेन में, फ़्रीक्वेंसी कैप के लिए सिर्फ़ ऐसे इंप्रेशन को गिना जाता है जो दिखते हैं. आपके फ़्रीक्वेंसी कैप के मुकाबले अन्य फ़्रीक्वेंसी का रिपोर्टिंग डेटा ज़्यादा दिख सकता है, क्योंकि यह दिखने योग्य और न दिखने योग्य, दोनों तरह के इंप्रेशन की गिनती करता है.