ප්‍රචාරණ තාක්ෂණයඅන්තර්ගත අලෙවි

Skimlinks දත්ත සැපයුම්කරු පිරික්සුම් ලැයිස්තුව - නිවැරදි ප්‍රශ්න ඇසීම

මෑතක් වන තුරුම, ක්‍රමලේඛිත දැන්වීම් මිලදී ගැනීමට බලාපොරොත්තු වූ ඩිජිටල් අලෙවිකරුවන් සහ දැන්වීම් නියෝජිත වෘත්තිකයන් a කළු පෙට්ටිය දත්ත තත්වය. බොහෝමයක් ඉංජිනේරුවන් හෝ දත්ත විද්‍යා scientists යන් නොවන අතර, ඔවුන්ට විශ්වාසනීය පිම්මක් ගෙන දත්තවල ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ දත්ත සපයන්නාගේ ප්‍රකාශ විශ්වාස කිරීමට, ක්‍රියාත්මක කිරීමෙන් පසු ප්‍රති results ල සමාලෝචනය කිරීමට සහ මිලදී ගැනීම දැනටමත් සිදු කිරීමෙන් පසුව සිදු විය.

දත්ත සපයන්නෙකු තුළ අලෙවිකරුවන් සහ නියෝජිතයින් සොයා බැලිය යුත්තේ කුමක්ද? වඩාත්ම නිවැරදි, විනිවිද පෙනෙන විසඳුමක් ලබා දෙන්නේ කුමන සැපයුම්කරුද යන්න ඔවුන් තීරණය කරන්නේ කෙසේද? ඇසිය යුතු ප්‍රශ්න කිහිපයක් මෙන්න:

දත්ත රැස් කරන්නේ කෙසේද?

එය සෑම පරිශීලකයෙකුගේම direct ජු නිරීක්‍ෂණයකින්ද, නැතහොත් එය අනුමාන දත්තද, එහිදී කුඩා පරිශීලකයින් පිරිසකගේ චර්යා රටා හඳුනාගෙන විශාල කණ්ඩායම් සඳහා බාහිරව වෙන් කර තිබේද? දත්ත අනුමාන කරන්නේ නම්, නිරවද්‍යතාවය මනින ලද කණ්ඩායමේ ප්‍රමාණය මත බෙහෙවින් රඳා පවතී - එබැවින් සැපයුම්කරුවන් තක්සේරු කිරීමේදී කණ්ඩායම් ප්‍රමාණය පරීක්ෂා කිරීම වැදගත් වේ. නමුත් මතක තබා ගන්න, ප්‍රමාණය කුමක් වුවත්, අනුමාන කළ දත්ත සෑම විටම නිස්සාරණය කරන විට නිරවද්‍යතාව පහත වැටීමකට සම්බන්ධ වේ. දත්ත කොටස් වලට ආකෘතිගත කළ විට, අනාවැකි පදනම් වන්නේ සැබෑ තොරතුරු වලට වඩා අනාවැකි මත බව අමතක නොකරන්න. මෙම ගතිකය on ාතීය ලෙස දත්ත ක්‍රියා නොකරන අවදානම වැඩි කරයි.

ගනුදෙනු, පාර-දත්ත ලුහුබැඳීම් සහ මිලදී ගැනීමේ අභිප්‍රාය වඩාත් නිවැරදිව පුරෝකථනය කරන වෙනත් සං als ා සඳහා සරල සංඛ්‍යාලේඛනවලින් ඔබ්බට ගොස්, පුනීලය හරහා දත්තවල ශක්තිය තක්සේරු කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන පොදු දැනීම් ප්‍රශ්න ඇසීම හොඳ අදහසකි. ස්කීම්ලින්ස් දිනකට මිලියන 15 ක ප්‍රකාශක වසම් සහ වෙළෙන්දන් 1.5 ක ජාලයකින් සාප්පු සවාරියේ සං sign ා බිලියන 20,000 ක් අල්ලා ගනී. ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදන බුද්ධි ස්ථරයේ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ පොහොසත් විශ්ලේෂණයන් යෙදීමෙන්, ස්කිම්ලින්ක්ස් මිලියන 100 ක නිෂ්පාදන යොමු කිරීම් සහ සබැඳි වල වර්ගීකරණය සහ පාර-දත්ත අවබෝධ කර ගනී. පරිශීලකයින් මිලදී ගැනීමට ඉඩ ඇති නිෂ්පාදන සහ වෙළඳ නාම මත පදනම්ව ඉහළ පරිවර්තන ප්‍රේක්ෂක කොටස් තැනීම සඳහා ඔවුන් මෙම තොරතුරු භාවිතා කරයි, වඩාත් display ලදායී සංදර්ශන, සමාජීය සහ වීඩියෝ ප්‍රචාරණ ව්‍යාපාර සක්‍රීය කරයි.

එකතු කරන්නේ කුමන ආකාරයේ දත්තද?

ලැයිස්තුවේ ඊළඟට ඇත්තේ කුමන ආකාරයේ දත්ත රැස් කරන්නේද යන්න සොයා බැලීමයි. කාණ්ඩවලට ක්ලික් කිරීම්, සබැඳි, පාර-දත්ත, පිටු අන්තර්ගතය, සෙවුම් පද, වෙළඳ නාම සහ නිෂ්පාදන, මිල තොරතුරු, ගනුදෙනු සිදුවීම, දිනය සහ වේලාව ඇතුළත් විය හැකිය. වැඩි වැඩියෙන් දත්ත එක්රැස් වන තරමට, අමුද්‍රව්‍ය පුරෝකථන ආකෘති සමඟ වැඩ කිරීමට සිදුවනු ඇත, එමඟින් නිරවද්‍යතාව සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි දියුණු කළ හැකිය. දත්ත වර්ග කිහිපයක් පමණක් එකතු කරන්නේ නම් - නිදසුනක් ලෙස, හැඟීම් හෝ ක්ලික් කිරීම් - අනාවැකි හරස් පරීක්‍ෂා කිරීමට හෝ පරිශීලක පැතිකඩ වැඩි දියුණු කිරීමට භාවිතා කළ හැකි සීමිත තොරතුරු ඇත. මෙම තත්වය තුළ අවදානම වන්නේ ඕනෑවට වඩා සරල හා සාවද්‍ය පරිශීලක පැතිකඩ ජනනය වීමයි.

ස්කිම්ලින්ක්ස් විසින් දත්ත රැස් කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම සහ මිලදී ගැනීමේ හැසිරීම් නිවැරදිව පුරෝකථනය කිරීම සඳහා බහු ප්‍රකාශකයන් සහ වෙළෙන්දන් හරහා රටා හඳුනා ගනී. නිදසුනක් ලෙස, විවිධ වෙබ් අඩවි පහක් හරහා පිටු 10 ක් නැරඹීමට එක් පරිශීලකයෙකුගේ සංයෝජනය ඊළඟ සතියේ මිලදී ගැනීමක් කිරීමට උනන්දුවක් දක්වන රටාවක් ලෙස හඳුනාගත හැකිය. තනි ප්‍රකාශකයෙකුට දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීමට නොහැකි විය ස්කීම්ලින්ස් මිලියන 1.5 ක වසම් ජාලයක් හරහා ප්‍රවේශ වේ, නමුත් ප්‍රකාශක තොරතුරු සං signal ා දත්තවල එක් කොටසක් පමණි. ස්කිම්ලින්ක්ස් එහි ජාලයේ වෙළෙන්දන් 20,000 දෙනාගෙන් ලබාගත් දත්ත විශ්ලේෂණය කරයි, මිල තොරතුරු, ඇණවුම් වටිනාකම සහ මිලදී ගැනීමේ ඉතිහාසය ඇතුළුව.

එසේ කිරීමේදී, ස්කීම්ලින්ස් සමස්ත සිල්ලර පරිසර පද්ධතියෙන් සං als ා ඒකාබද්ධ කරයි.

දත්ත වලංගු වන්නේ කෙසේද?

දත්ත සපයන්නන් තක්සේරු කිරීමේදී සොයා බැලිය යුතු තවත් තීරණාත්මක හැකියාවක් වන්නේ ප්‍රායෝගිකව අනාවැකි වලංගු කිරීමේ හැකියාවයි. නිදසුනක් ලෙස, තම කොටස් පරිවර්තනයට හේතු වන බව පවසන ඕනෑම සැපයුම්කරුවෙකු මිලදී ගැනීම සිදුවන බව සනාථ කිරීම සඳහා ගනුදෙනු දත්ත ග්‍රහණය කර ගත යුතුය. ගනුදෙනු දත්ත නොමැතිව, වටිනා යෝජනාව වලංගු කළ නොහැක.

ස්කිම්ලින්ක්ස් හි ක්‍රමලේඛිත ප්‍රේක්ෂක ඉලක්ක සේවාවක් ඇති අතර එය දැන්වීම්කරුවන්ට මිලදී ගැනීමේ චක්‍රයේ සිටින ස්ථානය අනුව පරිශීලකයින් ඉලක්ක කර ගැනීමට උපකාරී වේ. පුරෝකථනයන් සිදු කරනු ලබන්නේ සන්දර්භීය, නිෂ්පාදන සහ මිලකරණ දත්ත භාවිතා කර වන අතර ඒවා ගනුදෙනු තොරතුරු භාවිතා කර වලංගු වේ. ඔවුන් අපේක්ෂිත මිලදී ගැනීම සිදු කර ඇත්දැයි පරීක්ෂා කිරීමට පරිශීලකයින් ලුහුබඳින අතර, කොටස් නිර්මාණය කරන යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් පද්ධතිය මෙම තොරතුරු මත පදනම්ව අඛණ්ඩව පුහුණු කරනු ලැබේ. තමන්ට දරාගත නොහැකි නිෂ්පාදනයක් පිළිබඳව පර්යේෂණ කර ඇති හෝ මිලදී ගැනීමට සැබෑ අභිප්‍රායක් නොමැති පාරිභෝගිකයින් ඉලක්ක කරගත් තත්වයක් වළක්වා ගැනීමට එය ගැනුම්කරුවන්ට උපකාරී වේ. ප්‍රති result ලය වන්නේ වඩා හොඳ කොටස් කාර්ය සාධනයයි.

ක්‍රමලේඛන වෙළඳ දැන්වීම්වල යෙදෙන ඩිජිටල් අලෙවිකරුවන් සහ නියෝජිතයින් ඔවුන්ගේ හැඟීම දහසකට (සීපීඑම්) හෝ ක්‍රියාව සඳහා පිරිවැය (සීපීඒ) අනුපාත ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා නිවැරදි දත්ත සපයන්නා තෝරා ගත යුතුය. ක්‍රමලේඛනගත වෙළඳ දැන්වීම් සහ දත්ත පදනම් කරගත් අලෙවිකරණ අංශවල වර්ධන වේගය නිවැරදි දත්ත සැපයුම්කරු තෝරා ගන්නේ කෙසේදැයි දැන ගැනීම දුෂ්කර කරයි. නමුත් දත්ත සැපයුම්කරුවෙකුගේ වටිනා යෝජනාව තක්සේරු කිරීමේදී මෙම පොදු දැනීම් ප්‍රශ්න තුන යෙදීමෙන් ඩිජිටල් අලෙවිකරුවන්ට සහ නියෝජිතයින්ට කළු පෙට්ටිය විවෘත කර නිවැරදි දත්ත මිශ්‍රණයක් සොයාගත හැකිය.

ඇලිසියා නවරෝ

ඇලිසියා නවරෝ ප්‍රධාන විධායක නිලධාරිනිය සහ සමාරම්භකයා වේ ස්කීම්ලින්ස්, වෙබ් අඩවි වල අන්තර්ගතය තුළ නිර්මාණය කරන ලද මිලදී ගැනීමේ අභිප්‍රාය සඳහා ප්‍රතිලාභ ලබා ගැනීමට උදව් වන අන්තර්ගත මුදල් ඉපැයීමේ වේදිකාවක්. ස්කිම්ලින්ක්ස් දියත් කිරීමට පෙර ඇය ඕස්ට්‍රේලියාවේ සහ එක්සත් රාජධානියේ ජංගම හා අන්තර්ජාල පාදක යෙදුම් සැලසුම් කිරීම සහ දියත් කිරීම සඳහා වසර 10 කට වැඩි කාලයක් සේවය කළාය. 2007 සිට ඇලිසියා සමාගම ලන්ඩන්, සැන් ෆ්රැන්සිස්කෝ සහ නිව් යෝර්ක් නගරයේ කාර්යාල හරහා සේවකයින් 85 කට අධික සංඛ්‍යාවක් දක්වා වර්ධනය වී තිබේ.

සබැඳි පුවත්

ඉහළට බොත්තම
සමීප

Adblock අනාවරණය විය

Martech Zone වෙළඳ දැන්වීම් ආදායම, අනුබද්ධ සබැඳි සහ අනුග්‍රාහකත්ව හරහා අපි අපගේ වෙබ් අඩවියෙන් මුදල් උපයන නිසා කිසිදු වියදමකින් තොරව ඔබට මෙම අන්තර්ගතය ලබා දීමට හැකි වේ. ඔබ අපගේ වෙබ් අඩවිය නරඹන විට ඔබේ දැන්වීම් අවහිර කරන්නා ඉවත් කරන්නේ නම් අපි අගය කරන්නෙමු.