Guide Comprendre la Pertinence Statistique - Part 2 (ou Quand couper ses Offres )

Discussion dans 'Analyse & Optimisation' créé par Mehdi, 7 Septembre 2016.

  1. Mehdi

    Mehdi Overpaid Hobo

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    On a vu hier quand couper ses landing pages et bannières, c'est aujourd'hui au tour des offres :)

    Avant de se lancer dans l'analyse elle même, revoyons quelques concepts de base du choix des offres à puber sur nos campagnes.

    Intro

    Bien souvent, une campagne affilié part d'une offre, c'est à dire qu'on se base sur la liste de top offers envoyés par nos affiliate managers pour construire un funnel autour d'une offre en particulier.

    Note : C'est un peu en train de changer justement avec le shift vers le mass testing d'offres, et l'avènement des spytools qui ont contribué pas mal à faire passer le point de départ des campagnes de l'offre à la landing page.

    C'est une très bonne méthode et c'est encore le point de départ aujourd'hui pour plein d'affiliés, mais il y'a ceci dit quelques petits soucis inhérents à cette méthode :
    1. Une top offre est par définition une offre qui génère beaucoup de revenue = campagne concurrentielle
    2. Excès de confiance dans les performances attendues de l'offre = peu ou pas de test d'offres similaires
    3. Des fois l'AM vous conseillera des offres pas performantes car ils cherchent du volume dessus
    Ces éléments font que parfois, vous allez écarter une campagne, la jugeant pas bonne, en vous basant sur des critères faux dès le départ, et donc vous augmentez la possibilité de passer à côté de bonnes opportunités.

    Les conseils que je peux vous donner :
    1. Testez toujours autant d'offres d'autant de networks que votre budget le permet
    2. Ne tenez absolument pas compte du payout (reversement) au début
    3. Coupez/Optimisez vos offres correctement en suivant les instructions que je vais donner plus bas
    Analyse des offres

    Comme on l'a vu dans le guide concernant les landing pages et bannières, il est absolument capital de savoir quand couper des éléments de notre funnel, au risque de rendre nos optimizations complètement invalides et contre productives.

    L'optimisation des offres suit à peu près le même principe, toujours sur la base de l'algorithme Bayesian, à la différence près qu'elle inclut un 3ème facteur influant, qui est le payout.

    On ne peut tout simplement pas comparer des offres en se basant uniquement sur les clics et conversions, sachant que les conversions d'une offre à l'autre peuvent différer de plusieurs mutiples.

    Pour cela on va utiliser un outil différent de peakconversion .. à savoir Win-Vector.

    https___win-vector_shinyapps_io_CampaignPlanner_v3_.jpg

    Comme vous pouvez le voir on a toujours la notion de Trials (appelés ici Actions) et Succès, avec un champ supplémentaire appelé Success Value (valeur du succès ou conversion).. qui va donc nous permettre de comparer correctement des offres qui paient $1 contre d'autre à $25 de payout, tout en ayant des résultats statistiquement corrects :)

    Prenons un exemple :

    Offre 1 = 3498 clics : 2 conversions : $27/conversion
    Offre 2 = 2847 clics : 31 conversions : $1/conversion

    https___win-vector_shinyapps_io_CampaignPlanner_v3_.jpg

    On utilise la valeur des "clics" de notre tracker, car ils correspondent au vrai nombre d'affichages de l'offre sur lequel on veut se baser, tenant ainsi compte du clic loss (clics perdus durant la redirection).

    https___win-vector_shinyapps_io_CampaignPlanner_v3__.jpg

    Donc en gardant le même principe de 90% de probabilité minimum, on ne coupe rien sur cet exemple pour l'instant.

    L'idée est de toujours tester le maximum d'offres disponibles pour votre campagne, en split testant aussi la même offre sur différents networks peu importe le payout, car ce n'est pas impossible que les résultats diffèrent, souvent dû à quelques éléments externes tels que la vitesse de redirection, ou dans certains cas, du shave/scrub.

    Scale Factor, ou l'importance des volumes

    L'outil win-vector fournit aussi un paramètre intéressant, qui renforce l'idée que plus on a de volume pour faire notre analyse plus on est sûr de ne pas se tromper, ils appellent ça le Scale Factor.

    Ca permet de voir comment évolueraient les probabilités si les volumes de la campagnes étaient multipliés par X tout en gardant les même taux de conversions.

    Voilà ce qui se passerait si on multipliait notre campagne exemple par un Scale Factor de 5.5x ...

    https___win-vector_shinyapps_io_CampaignPlanner_v3_.jpg

    https___win-vector_shinyapps_io_CampaignPlanner_v3_.jpg

    Comme vous pouvez le voir, avec plus de volume, l'algorithme nous donne une probabilité beaucoup plus fiable, la meilleur Offre consolide son avantage en gardant le même ratio sur plus de Trials (Actions) et on peut donc dans ce cas couper la seconde offre tranquilement.

    Conclusion

    En suivant ces simples principes d'optimisation pour vos landing, bannières et offres, vous mettez toutes les chances de votre côté pour la bonne décision à chaque fois, et éviter les erreurs.

    Si votre budget est serré, préférez toujours des offres à plus faibles payout (typiquement app installs ou lead-gen sur la france, ou des pin submit sur des géos Tier 3) afin de maximiser le nombre de conversions et avoir des résultats qui font du sens.

    Comme toujours, vos questions sont les bienvenues, et à vos optimisations !! :thumbup:



    Mehdi
     
    Dernière édition: 7 Septembre 2016
  2. Olivier

    Olivier Confirmé

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    Super MehdiMehdi ! Merci :thumbup:

    Vivement le jour où un tracker intègrera ce calcul d'optimisation (ne serait-ce qu'à titre informatif) !

    Olivier
     
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  3. Mehdi

    Mehdi Overpaid Hobo

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    C'est déjà le cas sur FunnelFlux depuis leur dernière mise à jour ;)

    Capture_d’écran_2016-09-07_à_03_31_39.jpg



    Mehdi
     
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  4. Olivier

    Olivier Confirmé

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    Genial !! Quelle bonne nouvelle pour mon retour de vacances ! Il est bon Vitavee, fais le venir ici ;)
     
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  5. Mehdi

    Mehdi Overpaid Hobo

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    Il est déjà ici mais il fait son timide ! hehe

    Je vais l'harceler pour qu'il se présente :D


    Mehdi
     
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  6. Olaf

    Olaf Actif

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    Je vais tester FunnelFlux parce que adsbridge et le test d'offres c'est ingérable. Sans compter que ça commence à me couter une blinde.
    Je vais me pencher sur le self-hosted pour voir.
     
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  7. Mehdi

    Mehdi Overpaid Hobo

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    Le point capital pour le self-hosted c'est de prendre un serveur assez puissant pour supporter ton trafic.

    Sinon FunnelFlux est top oui ! :thumbup:


    Mehdi
     
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  8. lennybar

    lennybar Motivé

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    :thumbup:

    Et le support est parfait, Vitavee est remarquable !
     
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  9. jetset007

    jetset007 Apprenti

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    Bonsoir Mehdi,on fait pas la decision pas par ROI?
    Et si on a une offer profitable(ROI=10-20%),on essaye de l optimiser par faie un bid plus haut,essayer un autre traffic source....ou bien c est mieux de laisser l offer gagnant parmit 5 offer par exemple?
     
  10. Mehdi

    Mehdi Overpaid Hobo

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    Le ROI est déjà inclus dans le calcul de la statistical significance en fait :)

    Et non ce n'est pas sur profitable ou pas qu'on se base pour savoir si couper ou pas, c'est via la statistical significance qui valide si ce ROI est (quasi) définitif ou juste hasardeux.


    Mehdi
     
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  11. jetset007

    jetset007 Apprenti

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    OK!Donc,si j ai bien compris,on fait pas attention ni au CTR,ni au ROI,juste on applique cette methode(la statistical significance) pour prendre la bonne decision de couper ou laisser,et c est la meme chose pour les LPs et Banniers
     
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