Apa itu Ad Discrepancy?
Dalam dunia digital marketing, istilah ad discrepancy sering muncul dan penting untuk dipahami. Dikutip dari Setupad, ad discrepancy adalah perbedaan data analitik antara dua pihak, biasanya antara platform iklan dan pengiklan. Perbedaan ini sering kali berkaitan dengan cara penghitungan impression iklan.
Misalnya ada publisher, yang menyediakan ruang untuk iklan di website mereka, punya cara tersendiri dalam menghitung impression. Mereka cenderung menghitung berdasarkan berapa kali permintaan untuk menampilkan iklan dibuat di situs mereka. Artinya, setiap kali halaman web dimuat dan meminta iklan untuk ditampilkan, itu dihitung sebagai satu impression.
Di sisi lain, pengiklan, yang membayar untuk iklan tersebut, mungkin memiliki cara penghitungan yang berbeda. Mereka lebih fokus pada berapa kali iklan mereka benar-benar tampil dan terlihat oleh audiens. Jadi, jika iklan tidak berhasil dimuat sepenuhnya atau tidak terlihat oleh pengguna karena alasan teknis, pengiklan mungkin tidak menghitungnya sebagai impression.
Perbedaan metode penghitungan ini antara publisher dan pengiklan inilah yang bisa menimbulkan ad discrepancy. Ini adalah konsep penting untuk dipahami karena memengaruhi bagaimana efektivitas dan biaya campaign iklan diukur oleh kedua pihak.
Apa Faktor Penyebab Ad Discrepancy?
Beberapa faktor yang mungkin menyebabkan ad discrepancy meliputi:
- Penggunaan platform yang berbeda: Ketika penerbit dan pengiklan menggunakan platform yang berbeda untuk melacak dan melaporkan data, kemungkinan terjadinya Ad Discrepancy meningkat.
- Latensi atau waktu muat halaman: Waktu loading halaman yang lambat dapat menyebabkan pengguna meninggalkan halaman sebelum iklan dimuat, sehingga mengurangi jumlah impression yang tercatat.
- Penggunaan ad blocker: Ad blocker dapat menghambat tampilan iklan, sehingga mengganggu penghitungan impression yang akurat.
- Perbedaan zona waktu dan geografi: Perbedaan zona waktu dan lokasi geografis antara publisher dan pengiklan dapat menyebabkan perbedaan dalam laporan data.
- Tidak menggunakan cache buster: Cache buster membantu memastikan setiap muat halaman dihitung sebagai impression baru, mengurangi kesalahan dalam pelaporan.
Contoh Ad Discrepancy
Sebagai contoh, bayangkan sebuah situs web yang melaporkan rata-rata 100.000 impression per bulan. Namun, 30% pengguna meninggalkan situs sebelum halaman sepenuhnya dimuat. Ini berarti bahwa 30% impresi yang dilaporkan sebenarnya tidak terjadi, dari situlah muncul ad discrepancy.
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana cara mengatasi ad discrepancy?
Untuk mengatasi ad discrepancy, beberapa cara yang bisa diambil meliputi:
- Memeriksa dan memvalidasi laporan: Penting untuk memastikan bahwa laporan yang dihasilkan oleh kedua pihak, yaitu penerbit dan pengiklan, akurat dan konsisten. Validasi ini mencakup memeriksa apakah data yang sama, seperti jumlah impression dan click, dilaporkan oleh kedua pihak. Hal ini membantu dalam mengidentifikasi dan memperbaiki ad discrepancy yang mungkin terjadi.
- Menggunakan cache buster: Cache buster adalah teknik yang digunakan untuk mencegah browser menyimpan versi lama dari sebuah iklan. Dengan menggunakan cache buster, setiap kali halaman dimuat, iklan yang ditampilkan dianggap sebagai impression baru. Ini membantu dalam mengurangi perbedaan hitungan impression antara server iklan penerbit dan server iklan pihak ketiga.
- Mengatasi masalah latensi: Latensi yang tinggi dapat menyebabkan iklan tidak dimuat tepat waktu, sehingga mengurangi jumlah impression yang tercatat. Mengoptimalkan waktu muat halaman dan iklan dapat memastikan bahwa iklan dimuat dan ditampilkan dengan cepat, yang pada gilirannya mengurangi ad discrepancy yang disebabkan oleh masalah latensi.
- Koordinasi dengan pihak lain: Kerja sama antara penerbit dan pengiklan sangat penting untuk memastikan bahwa keduanya menggunakan metodologi penghitungan impression yang sama. Hal ini termasuk menyelaraskan pengaturan teknis dan standar pelaporan, yang dapat membantu mengurangi perbedaan dalam penghitungan impression dan meningkatkan akurasi data.
