نیوز فیڈ ایڈورٹائزنگ کا الگورتھمک طریقہ کار کیا ہے؟انفارمیشن فلو ایڈورٹائزنگ فارمولا

اشتہار بازی ایک ایسا کھیل ہے جو حجم خریدنے کے لیے مقابلہ کرنے کے لیے پیسہ خرچ کرتا ہے، اور معلومات کے بہاؤ کی تشہیر بھی اس سے مستثنیٰ نہیں ہے۔ اسے اب بھی لاگت کے دو بنیادی اشاریوں (CPA=cpm/ctr*cvr) اور حجم (تبادلوں کا حجم= نمائش* کی تعمیل کرنی ہوگی۔ ctr*cvr)۔ ہر سطح پر فنل کے عوامل کو بہتر بنانا بھی ضروری ہے۔

نیوز فیڈ ایڈورٹائزنگ کا الگورتھمک طریقہ کار کیا ہے؟

معلومات کے بہاؤ کی تشہیر صرف ذہین الگورتھم کے اضافے کی وجہ سے ہوتی ہے، ہمیں نہ صرف حریفوں اور صارفین بلکہ مشینی الگورتھم کا بھی مطالعہ کرنے کی ضرورت ہے، کیونکہ اس کا تخمینہ پہلے لگایا جاتا ہے، اور اس تخمینے میں یہ شامل ہوتا ہے کہ آیا یہ درست ہے، زیادہ ہے یا کم اور مسئلہ مشین کا انعام (پلیٹ فارم ایڈورٹائزنگ ریٹرن)، جس کا تعلق اس بات سے ہے کہ آیا آپ دائرے کو عبور کر سکتے ہیں (0-1 ایکسپوژر کولڈ اسٹارٹ اور فالو اپ ماڈل میچورٹی اسکیل)۔

اس کے علاوہ، کیونکہ یہ لوگوں کو تلاش کرنے کے لیے اشتہارات کی ایک شکل ہے، مواد کی تازہ کاری (ہدف بنانا صرف ہجوم کی کوریج کو بیان کرنا ہے، تخلیقی صلاحیت اسے اپنی طرف متوجہ کرنے کی کلید ہے) اور حدیں (ایک طرف، صارفین تازہ دم ہو رہے ہیں۔ پلیٹ فارم بغیر کسی مقصد کے، اور پلیٹ فارم مواد کی حد زیادہ ہے، اور مسابقتی مصنوعات کی تقلید مواد کی کشش کی کمی کا باعث بنے گی) دیگر اشتہاری شکلوں سے زیادہ ہے۔

انفارمیشن فلو ایڈورٹائزنگ فارمولا

لہذا، اپیل کے جواب میں، معلومات کے بہاؤ کے اشتہارات کے ہمارے تجزیے سے معلوم ہوا کہ ہمیں درج ذیل تین بنیادی مسائل کو حل کرنا ہے، جن کی ترتیب میں وضاحت کی گئی ہے: (بنیادی ہدف پہلے دو کے معاون نتائج ہیں)

1. مشین الگورتھم: کولڈ اسٹارٹس اور ماڈلز

ہم جانتے ہیں کہ پلیٹ فارم کی اشتہاری آمدنی ECPM قدر (ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*bid) کو زیادہ سے زیادہ کرنا ہے۔ صارف کے تجربے جیسے فریکوئنسی کنٹرول کے مختلف عوامل پر غور کرتے ہوئے، آرڈر ECPM قدر پر مبنی ہے۔اس فارمولے میں، صرف ایک چیز جس کا تعین کیا جا سکتا ہے وہ ہے آپ کی بولی cpa (بولی کا عنصر اس کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاتا ہے کہ آیا لاگت اور بجٹ جیسے عوامل مشتہرین کی ضروریات کو پورا کرتے ہیں)۔ مشکل Pctr اور Pcvr میں ہے، جو کہ تخمینہ امکان ہے۔ تبادلوں کی نمائش کا تخمینہ پتلی ہوا سے گھڑا نہیں جاتا ہے، اس کے لیے تاریخی ڈیٹا حوالہ کی ضرورت ہوتی ہے، پیشگی امکان کے پیش نظر، حقیقی نمائش کے بعد، ڈیٹا فیڈ بیک حاصل کیا جاتا ہے اور نئے پیرامیٹرز کو شامل کیا جاتا ہے اور پھر ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔اور یہ تاریخی ڈیٹا ماضی میں تبدیل شدہ صارف کی خصوصیات، مواد، کھاتوں، صنعتوں وغیرہ کا حوالہ ہے۔ہر تخمینہ کے بعد، فیڈ بیک کا حقیقی ڈیٹا سامنے آتا ہے اور پھر پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاتا ہے تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ آیا اگلے ٹریفک پول میں داخل ہونا ہے۔کم تخمینہ کم نمائش ہے، تخمینہ جتنا زیادہ ہے، قیمت اتنی ہی زیادہ ہے، اور تخمینہ اصل اعداد و شمار سے مطابقت رکھتا ہے۔ (حقیقی ڈیٹا زیادہ ہے اور حجم میں اضافہ جاری ہے، اور حجم کی اصلاح کے اثر کو کم کرنے کے لیے حقیقی ڈیٹا کم ہے)۔

(1) کولڈ اسٹارٹ

ایک پرانے اکاؤنٹ یا پلان میں ایک حوالہ کے طور پر تاریخی ڈیٹا ہوگا۔ نئے اکاؤنٹ اور نئے پلان کے لیے، ڈیٹا کے بغیر اندازہ کیسے لگایا جائے؟لہذا، ایک آزمائشی اور غلطی کی قیمت اور آزمائشی اور غلطی کا وقت بھی ہے جب تک کہ ماڈل کی استحکام مطمئن نہیں ہے، (ماڈل کی تعداد مستحکم ہے، زیادہ تعداد، ماڈل زیادہ درست)فیصلہ کرنے سے پہلے ہمیں حقیقی اعداد و شمار حاصل کرنے کی ضرورت ہے۔ جب نمائش ناکام ہو جاتی ہے، تو یہ ہو سکتا ہے کہ نظام یہ سمجھے کہ ای سی پی ایم ویلیو واقعی زیادہ نہیں ہے۔ ہم ان عوامل کو بہتر بنا سکتے ہیں جن پر غور کیا جا سکتا ہے، لیکن یہ بھی ممکن ہے کہ ہمارے خیال میں یہ اچھا ہے، اور نظام سوچتا ہے کہ یہ اچھا نہیں ہے۔ دوسرے طریقے استعمال کرنے پڑتے ہیں۔کم از کم 1 تبدیلی حاصل کرنے میں 5000-10000 نقوش یا اس سے زیادہ وقت لگتا ہے۔

ماڈل کے مستحکم ہونے تک کولڈ اسٹارٹ کو جلد از جلد پاس کرنے کے لیے، یہاں ایک فارمولا ہے،کولڈ اسٹارٹ = ہائی بولی DMP کراؤڈ پیکیج انڈسٹری پیکیج پہلے تنگ اور پھر وسیع تاریخی مواد بجٹ کا وقت

ہائی بولی: انڈسٹری کی اوسط بولی سے زیادہ، جیسے 20٪ یا اس سے زیادہ، اور پھر حقیقی ڈیٹا فیڈ بیک دیکھنے کے لیے ہائی بولی کو کم کریں، یہ مشین کے لیے بھی ایک انعام ہے، اس زیادہ قیمت کے نتائج کو برداشت کریں، لیکن چھوٹے بجٹ کو یکجا کریں، ڈیٹا فیڈ بیک حاصل کریں اور اسے ایڈجسٹ کریں۔اگر اعلی بولی سے ڈیٹا فیڈ بیک ہے، تو اسے دوبارہ کم کیا جا سکتا ہے، اور اگر اب بھی حجم موجود ہے، تو ٹیسٹ کامیاب ہے۔

ڈی ایم پی کراؤڈ پیکج: جب اشتہار میں حوالہ دینے کے لیے کوئی ڈیٹا نہیں ہوتا ہے، تو یہ ایک مشین کی طرح ہے جو گھاس کے ڈھیر میں سوئی تلاش کر رہی ہے اور ایک ایک کر کے امکان کی جانچ نہیں کر سکتی۔ لاگت اور وقت کو کم کرنے کے لیے، تبدیل شدہ بھیڑ ( پلیٹ فارم اشتہار نہیں) کا استعمال شناختی پیکج کو انکرپٹ اور اپ لوڈ کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، اور سسٹم کو اس بھیڑ ماڈل میں، ٹیسٹ کو وسعت دینے دیں۔

انڈسٹری کراؤڈ پیکج: اگر آپ کے پاس تاریخی تبادلوں کا ڈیٹا بھی نہیں ہے، تو آپ انڈسٹری کراؤڈ پیکج استعمال کر سکتے ہیں۔ پیشرو پہلے ہی آپ کو ماڈل سے باہر کرنے میں مدد کر چکے ہیں، اور انڈسٹری جتنی پختہ ہو گی، یہ کراؤڈ پیکج اتنا ہی درست ہو گا۔ کورس کے، یہ بھی کراس اوور آپریشن میں پایا جا سکتا ہے DMP میں کارکردگی کا مظاہرہ اس کے اپنے بھیڑ ماڈل حاصل کرنے کے لئے.

پہلے تنگ، پھر چوڑا: اگر اوپر کے دو ہیلپ سسٹمز کو ماڈل بنانا مشکل ہے، جیسے کہ کچھ غیر مقبول صنعتیں، تو یہ تجویز کی جاتی ہے کہ پہلے تنگ کرنے کے لیے اور پھر چوڑا کرنے کے لیے دوسرے روایتی طریقے استعمال کیے جائیں۔ (اشتہاری صارفین کو ہدف بنانے والے ہجوم سے باہر دکھایا جاتا ہے، لیکن متوقع نمائش کی کوریج کو بھی دیکھنے کی ضرورت ہے)۔

تاریخی مواد: تخمینہ نہ صرف صارف کی خصوصیات کو یکجا کرے گا (اپیل ماڈل ہے)، بلکہ یہ تخلیقی صلاحیتوں اور صفحہ پر بھی منحصر ہے۔ یہاں، تاریخ کو ماضی میں دیگر اکاؤنٹس یا اشتہاری ٹریفک مواد اور صنعت کے ٹریفک مواد کے ساتھ ملایا جا سکتا ہے۔ .چلنے والے مواد میں بنیادی نکات سے کاپی کریں یا سیکھیں۔ (کاپی رائٹنگتصویریں، مناظر،کردار، پروپس، موسیقی، دورانیہ، وغیرہ، تخلیقی مواد کو توڑنا، اسے جدا کرنا، اسے جدا کرنا، اور اسے دوبارہ جوڑنا۔ )

بجٹ: یہ وہ بنیاد ہے جو حجم کو متاثر کرتی ہے، اور کم از کم قیمت اکاؤنٹ، بیلنس، پلان، گروپ اور اشتہار کے ساتھ مل کر لی جائے گی۔ (دیگر تفصیلات ذیل میں بیان کی گئی ہیں)

وقت: فی الحال، ہر پلیٹ فارم پر کولڈ اسٹارٹ کے لیے مختلف وقت ہوتا ہے، کم از کم اسے 2-7 دن تک دیکھنے کی سفارش کی جاتی ہے۔

2. انفارمیشن فلو ایڈورٹائزمنٹ پلیسمنٹ کا حسابی ماڈل

1. مقدار

تبادلوں کی تعداد جتنی زیادہ ہوگی، ڈیٹا کا طول و عرض اتنا ہی کافی ہوگا، اور تخمینہ اتنا ہی درست ہوگا۔اب پلیٹ فارم میں براہ راست ذہین الگورتھم میں 0 نمبر ہیں (اسی طرح کی صنعتوں میں کافی ڈیٹا پر بھی مبنی)۔ہر پلیٹ فارم کی ضروریات مختلف ہوتی ہیں، 6، 10، 20، 50 یا اس سے بھی زیادہ، یعنی کسی اشتہار کا بجٹ ماڈل کے استحکام کے لیے کافی ہونا چاہیے۔لیکن یہ آپ کی اپنی صنعت میں اس تبدیلی کی لاگت اور آپ کے اپنے بجٹ کی صلاحیتوں پر بھی منحصر ہے۔اگر صنعت چند یوآن یا دسیوں یوآن ہے، یہاں تک کہ 50 تبادلوں پر بھی ایک ہزار یوآن لاگت آئے گی، لیکن کچھ صنعتوں میں، اوسط CPA سینکڑوں یا ہزاروں تک پہنچ سکتا ہے، آپ لاگت کو زیادہ ہونے سے روکنے کے لیے کم سے کم تبادلوں کے ڈیٹا کا بجٹ مقرر کر سکتے ہیں۔ اعلیٰ

2. (ہجوم کی تبدیلی کا مواد)

ماڈل کو الگ کرنے کے لحاظ سے، یہ سمجھا جا سکتا ہے کہ مختلف آبادیات مختلف مواد کے لیے مختلف تبادلوں کے طریقے دیکھتے ہیں، اور یہاں تک کہ بولیوں کی سطح بھی ماڈل کو متاثر کرے گی (ٹیسٹنگ کے لیے ٹریفک پول مختلف ہے)۔زیادہ گہرائی سے تبادلوں کے طریقے (جیسے براہ راست خریداری، یا یہاں تک کہ مختلف کسٹمر یونٹ کی قیمتوں کی خریداری، جیسے 1 یوآن اور 9 یوآن، 49 یوآن کی مصنوعات۔) یہ اتنا ہی مشکل ہے، یقیناً، یہ اس پر بھی منحصر ہے۔ صنعت (اگر تعلیمی فارمز اور مقبول خریداری جیسی صنعتیں ہیں تو حوالہ ڈیٹا سے سیکھنے کے لیے یہی طریقہ استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے)۔

2. مواد کی تازہ کاری

ہم اپنے یا صنعت کے تاریخی ڈیٹا کو تخمینہ شدہ پیشگی قیمت کے طور پر کھینچیں گے تاکہ ماڈل آسانی سے تلاش کیا جا سکے۔لیکن ماڈل کے ذریعے جانے کے بعد، یہ مواد کی کمی کا سامنا کرنے کے لئے پابند ہے.مزید برآں، جیسا کہ اوپر ذکر کیا گیا ہے، معلومات کے بہاؤ کے اشتہار کا مرکز مواد ہے، اور واقفیت صرف ایک احاطہ شدہ گروپ کی وضاحت کرتی ہے، جس سے سسٹم کو ان خصوصیات کو تلاش کیا جا سکتا ہے، لیکن آخر میں، صارف کام کرتا ہے یا نہیں اس کا انحصار مواد پر ہوتا ہے۔اس میں مواد کی مقدار، نئی ریلیز کی فریکوئنسی، سیلنگ پوائنٹ، اظہار کی شکل، اور الہام کا ذریعہ شامل ہے۔ (تفصیل ذیل میں)

3. بنیادی مقاصد: لاگت اور حجم

مندرجہ بالا دو مسائل کی اصلاح کو اب بھی ہمارے آخری بنیادی اہداف کی طرف لوٹنے کی ضرورت ہے: لاگت (CPA=cpm/ctr*cvr) اور حجم (تبادلوں کا حجم=ایکسپوزور*ctr*cvr)، جسے SEM اشتہارات کی طرح الگ کرنے کی ضرورت ہے۔ نمائش، سی پی ایم، سی ٹی آر، اور سی وی آر کے اثر و رسوخ کے عوامل اور اصلاحی کارروائیوں کو حل کرنا ہے جو انجام دیے جاسکتے ہیں۔

(1) نمائش

1. بیرونی عوامل: پلیٹ فارم کی روزمرہ کی سرگرمیاں، دورانیہ، صارف کی مطابقت، مسابقتی مصنوعات (مقدار، شیڈول، بولی)، تعطیلات، تعدد کنٹرول (جیسے بڑی تصویریں، ملتے جلتے اشتہارات کی تعداد وغیرہ)

2. اندرونی عوامل: واقفیت، ecpm ویلیو (cpa*Pctr*Pcvr*bid)، بجٹ، ٹائم پیریڈ، متعدد اکاؤنٹس، اشتہار کی جگہ، مواد کی قسم (چاہے تمام زمرے ہوں)، بلنگ موڈ، رننگ والیوم موڈ وغیرہ۔

(2) ctr

اشتہار کی جگہ، مواد، انداز، وقت کی مدت، بھیڑ، وغیرہ (یہ اب بھی مارکیٹ اور صارف کے ماحول کی بیرونی تبدیلیوں پر منحصر ہے)

(3) سی وی آر

ہجوم، صفحہ (مواد کی تبدیلی کا اندراج)، تخلیقی صفحہ کی مطابقت، وغیرہ۔

(4) cpm قدر

اپنی بولی، صنعت کا مقابلہ، پلیٹ فارم پر مبنی بولی۔

0. انفارمیشن فلو ایڈورٹائزنگ الگورتھم ماڈل کا 1~XNUMX اندراج کا اصول

یہاں ہم مزید بہتر یا ضمیمہ کریں گے، معلومات کے بہاؤ کے اشتہار کے 0-1 کے عمل میں کیا اقدامات کرنے کی ضرورت ہے؟

ایک اچھا اشتہار صحیح لوگوں (ہدف بندی، کراؤڈ ماڈل) کو صحیح طریقے سے (مصنوعات، مواد، سیلنگ پوائنٹس) کو صحیح وقت اور صحیح منظر نامے (پلیٹ فارم، اشتہاری جگہ) میں متاثر کرنا ہے، اور ساتھ ہی، یہ کم قیمت پر پیمائش کرنے کی ضرورت ہے۔

کمپنی کی مصنوعات:

صرف اس صورت میں جب پروڈکٹ کو اجارہ داری تفریق کا فائدہ حاصل ہو، پروڈکٹ کو تبدیلی کا فائدہ حاصل ہوتا ہے، بصورت دیگر یہ چینل کے مقابلے پر منحصر ہوتا ہے۔ان میں سے اکثر اپنی کمپنی کی مصنوعات کے فوائد کا تجزیہ کرتے ہیں مارکیٹ میں مکمل مسابقت کی صورت میں، مسابقتی مصنوعات کی طاقت سے گریز کرتے ہیں، اور صارفین کے درد کے مقامات کو نشانہ بنا سکتے ہیں، تاکہ وہ فالو اپ مواد میں جھلک سکیں۔کمپنی کی مصنوعات کے فوائد کو سمجھنے کے بعد، آپ مواد کی فروخت کا مقام تلاش کر سکتے ہیں جسے بیرونی بنایا جا سکتا ہے۔

(1) کمپنی: اس میں قیام کا وقت، پس منظر، نوعیت، پیمانہ، اعزاز، خدمت، مقدمات اور دیگر جہتوں کا تجزیہ کیا جائے، چاہے کوئی بیرونی سیلنگ پوائنٹ موجود ہو۔

(2) پروڈکٹ: ایسے نکات نکالیں جنہیں صارف کے خدشات جیسے قیمت، فنکشن، جذبات اور منظر سے باہر کیا جا سکتا ہے۔

پلیٹ فارم کی معلومات:

(1) ڈیٹا الگورتھم: پلیٹ فارم کی روزانہ کی سرگرمیاں، استعمال کی عادات اور دورانیہ، ڈیٹا کے طول و عرض، اور واقفیت کے طریقے۔

(2) صارف کے پورٹریٹ: بنیادی طور پر پلیٹ فارم کے استعمال کنندگان کی ٹونالٹی کا تجزیہ کرنے کے لیے، اور وہ کون سے انداز اور انداز کو پسند کرتے ہیں۔

صارف کی معلومات: صارف کے پورٹریٹ، صارف کی ضروریات، صارف کے خدشات، صارف کی کھپت

(1) صارف کا پورٹریٹ: قدرتی صفات، آلہ کی خصوصیات، دلچسپی کی خصوصیات، رویے کی خصوصیات (تلاش،ای کامرس۔سماجی، اے پی پی، ایل بی ایس)

(2) صارف کی ضروریات: آپ کے پروڈکٹ/سروس کو استعمال کرنے کے لیے صارفین کی بنیادی ترغیب اور درد کے نکات

(3) یوزر فوکس: یہی وجہ ہے کہ صارفین آپ کو کیوں منتخب کرتے ہیں۔ (مصنوعات اور توثیق سے)

(4) صارف کی کھپت: کھپت کی صلاحیت، کھپت کی نفسیات، کھپت کا تصور

مندرجہ بالا معلومات کو انڈیکس ٹولز، مطلوبہ الفاظ کی طلب کے نقشے، صنعت کی رپورٹس، مسابقتی مصنوعات کے تجزیہ، صارف کے سروے کے انٹرویو کے تاثرات، کمیونٹی سوشل کمنٹ پلیٹ فارم، اشتہاری پلیٹ فارم DMP پورٹریٹ تجزیہ، کسٹمر سروس سیلز انٹرویوز، CRM ڈیٹا تجزیہ وغیرہ میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مسابقتی مصنوعات کی معلومات: یہ بنیادی طور پر اپنے مادی خارجی فروخت کے پوائنٹس اور کمپنی کی مصنوعات کی معلومات کا تجزیہ کرتا ہے، اور مختلف فروخت پوائنٹس تلاش کرتا ہے جو اس کے فوائد سے بچ سکتے ہیں لیکن ہدف صارفین کو مطمئن کر سکتے ہیں۔

ہجوم کی تقسیم: بنیادی، ہدف، ممکنہ سامعین اور انہیں کیسے نشانہ بنایا جائے۔

بنیادی ہدف بندی: الفاظ (جیسے برانڈز، حریف)، dmp تبدیلیاں، طرز عمل (فالو، تلاش، خریداری، ڈاؤن لوڈ، خود LBS یا حریف)

ھدف بندی: الفاظ (جیسے عام مصنوعات)، صنعت کے پیکجز، بنیادی بنیادی دلچسپیاں

ممکنہ واقفیت: الفاظ (جیسے بھیڑ، صنعت کے الفاظ)، ثانوی اور ترتیری متعلقہ دلچسپی کے پیکج

تخلیقی صفحہ:

(1) لوگوں کے مختلف گروپ مختلف تخلیقی سیلنگ پوائنٹس کو اپنا سکتے ہیں، جیسے کہ کور گروپ کا مرکزی برانڈ اور سرگرمیاں، ہدف گروپ کا اہم امتیازی پروڈکٹ سیلنگ پوائنٹ، اور ممکنہ گروپ کی بنیادی توجہ فلاحی رعایت اور دلچسپی کی خواہشات پیدا کرنا، درد کے نکات اور بے چینی پروردن، وغیرہ

(2) تعلیم کو مثال کے طور پر لیں: لوگ (اساتذہ، طلباء، تدریسی معاونین، والدین، سنگل/ملٹی پرسن)، مشینیں (پروپس)، مواد (درسی کتابیں، تحفے کے خانے، کتابیں، قلم، نوٹ، ذہن کے نقشے)، طریقے (طریقے، ہنر، نالج پوائنٹس) اور رنگ میں شامل متعلقہ عوامل (کلاس روم، فیملی، کمیونٹی) کو ختم کر کے یکجا کیا جاتا ہے۔

(3) اظہار کی شکلیں: گرافک (تین تصویریں، بڑی تصویر، چھوٹی تصویر، گرڈ، زاویہ)، ویڈیو (زبانی نشریات، پلاٹ، ہاتھ سے پینٹ، ppt...)۔

(4) ٹیسٹ کی ترتیب: جتنے ایک، پھر ایک سے کئی۔ (متعدد سیلنگ پوائنٹ میٹریل ٹیسٹ بناتا ہے، چلنے والے حجم کے مواد کو تلاش کریں، اور مواد کے ارد گرد پھیلائیں)۔

(4) صفحہ کی معلومات: وہی اصول جیسا کہ SEM صفحہ کا حصہ ہے (خاص طور پر نوٹ کریں کہ ہیڈر امیج اور بیرونی پرت مضبوطی سے جڑے ہوئے ہیں یا یہاں تک کہ ہم آہنگ ہیں، اور تخلیقی تصویر براہ راست تبدیل ہوتی ہے)۔

(5) خیالات کے ذرائع: تشہیری پلیٹ فارمز کے لیے تخلیقی تحریک کے اوزار، دستی پڑھنے، سہ فریقی رینگنے والے اوزار، مطلوبہ الفاظ کی طلب کے نقشے وغیرہ۔

بولی کا بجٹ:

1. بجٹ

（1）、1.5-2倍转化目标数量预算。（如单日100转化量，cpa为100，则可设置15000-20000）。

(2)، بہتر ہے کہ اصل کھپت کے بجٹ کا 1.5 گنا سے کم نہ ہو۔ (اگر اصل کھپت 10000 ہے تو اسے 15000 سے کم نہیں ہونا چاہئے)۔

(3) اکاؤنٹس اور اشتھاراتی گروپس سیٹ کیے جاسکتے ہیں۔ پلان سیٹنگز میں بہت کم فرق ہوتا ہے اور حتمی بجٹ کا انحصار بیلنس، اکاؤنٹ، پلان اور گروپ کی کم از کم قیمت پر ہوتا ہے اور اشتہار کا اصل دستیاب بیلنس لیا جائے گا۔

(4) بیک اپ کے لیے ہر روز نئے مواد کے اشتہارات شامل کیے جاتے ہیں، اور ایک ہی وقت میں آن لائن ہونے والے اشتہارات کے لیے روزانہ تبدیل کیے جانے والے مستحکم ماڈلز کی تعداد کے لیے بجٹ مختص کیا جانا چاہیے۔ (مثال کے طور پر، اعلی CPA والی صنعتوں میں، 6 اشتہار کے لیے 1 CPA بجٹ مختص کریں)۔ اگر CPA 100 ہے، تو ایک اشتہار کا بجٹ کم از کم 600 ہونا چاہیے۔ اگر یومیہ بجٹ 1200 ہے، تو اسے لانچ کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔ ایک ہی وقت میں 2-4 اشتہارات۔پہلے 24 گھنٹوں کے ڈیٹا کا مشاہدہ کریں، خراب ڈیٹا والے اشتہارات کو فوری طور پر ہٹا دیں، اور نئے اشتہارات کو رول آؤٹ کریں۔

2. بولی لگانا

(1) صنعت اور تلاش یا قابل قبول CPA کے لحاظ سے بولی لگائیں، اور تجویز کردہ بولی کی بنیاد پر 5% اضافہ کریں۔

(2) اگر سرد ماحول میں شروع کرنا ممکن نہ ہو اور پھر بھی کوئی ڈیٹا موجود نہ ہو تو بولی میں اضافہ کریں جب تک کہ ڈیٹا کی کارکردگی نہ ہو۔ (3000-5000 سے زیادہ کی نمائش اور پھر مشاہدہ اور ایڈجسٹ)

(3) اگر اب بھی کوئی ڈیٹا فیڈ بیک نہیں ہے تو، بلنگ اور چلانے والیوم ماڈلز، چھوٹے بجٹ، اور کم تبادلوں کے اہداف کا مجموعہ تبادلوں کے ڈیٹا کو جمع کرنے اور مواد اور ہجوم کو دیکھنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ (جیسے سی پی ایم، سی پی سی تیز چلنے والی والیوم)۔

ڈیٹا تجزیہ:

عمودی: لاگت پر توجہ مرکوز کریں (CPA=cpm/ctr*cvr) اور حجم (تبادلوں کا حجم = نمائش*ctr*cvr) اور ترتیب دینے کے فارمولے ECPM=cpa*Pctr*Pcvr*بولی کا تجزیہ کرنے کے لیے کہ کون سا لنک ڈیٹا اوسط سے کم ہے۔ مارکیٹ، اور بنیادی سب سے خراب ہے مسئلہ متاثر کن عوامل کو تلاش کرنے میں ہے جنہیں اس لنک میں بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

افقی: پلیٹ فارم، اکاؤنٹ، کاروبار، منصوبہ، گروپ، اشتہار بنیادی فرق کے طول و عرض کو تلاش کریں جو ہدف کو پورے حصے تک متاثر کرتا ہے، اور اس جہت کے ارد گرد بہتر بنائیں۔