Precisión de los Datos del Panel Autorizados de Aves
Pájaro
21 ago 2021
Correo electrónico
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Puntos clave
El Panel de Correo Electrónico con Permiso de Bird históricamente ha sido difícil de validar debido a la falta de datos de ubicación de "inbox" de "ground truth" por parte de los proveedores de buzón.
Ahora, un importante proveedor de buzón licencia datos de ubicación de "inbox", lo que permite una comparación directa en más de 20,000 dominios de envío.
El análisis muestra una precisión extremadamente alta entre las estimaciones de tasas de "inbox" basadas en el panel de Bird y la verdadera tasa de "inbox".
La precisión mejora a medida que más panelistas distintos reciben el flujo de correo electrónico—fuerte incluso con baja señal, excelente a volúmenes más altos.
Se utiliza RMSE (error cuadrático medio) para medir la desviación entre las predicciones del panel y las tasas de "inbox" de "ground truth".
Los remitentes que usan los principales ESPs muestran una correlación materialmente mejor—probablemente debido a prácticas de cumplimiento más estrictas y un "inboxing" más consistente.
Con solo 10 panelistas diarios, las tasas de error se mantienen por debajo del 10%.
Con más de 50 panelistas, el error cae significativamente y se vuelve muy ajustado.
La tasa de error se acerca rápidamente al ~2% a medida que crece el tamaño del panel—indicando un ~98% de precisión en la predicción de la ubicación de "inbox".
Este nivel de precisión es excelente para diagnosticar problemas de entregabilidad en todo el flujo de correo de un remitente.
Los datos del panel siguen siendo críticos porque importantes proveedores como Google y Microsoft no suministran métricas de ubicación de "inbox".
Con la correlación comprobada, los remitentes pueden confiar con confianza en los datos del panel de Bird para comprender la entrega de "inboxing" donde no existen "ground truth".
Destacados de Q&A
¿Qué problema fue históricamente difícil de resolver respecto a la colocación en Inbox?
No había una "verdad fundamental" confiable para validar qué tan exactamente un panel autorizado predecía la colocación en el Inbox a escala.
¿Qué cambió que permitió la medida adecuada?
Un importante proveedor de servicios de correo comenzó a licenciar datos reales de colocación en inbox, permitiendo a Bird comparar sus predicciones de panel con resultados reales.
¿Qué tan grande era el conjunto de datos del análisis?
Más de 20,000 dominios de envío, que van desde remitentes pequeños hasta remitentes empresariales muy grandes.
¿Qué métrica se utilizó para evaluar la precisión?
RMSE (root mean square error), una forma estándar de medir la desviación entre valores predichos y reales.
¿Qué tan preciso es el panel con un número muy pequeño de panelistas diarios?
Incluso con solo 10 panelistas distintos, las tasas de error se mantienen por debajo del 10%, lo cual ya es fuerte para diagnósticos de entrega.
¿Qué sucede cuando más panelistas ven el flujo de correos electrónicos?
La precisión aumenta rápidamente—a partir de 50+ panelistas, la correlación se vuelve extremadamente fuerte y el error disminuye drásticamente.
¿Cuál es la mejor precisión observada?
El error se aproxima al ~2%, lo que significa que los datos del panel de Bird pueden ser hasta un 98% precisos en comparación con la colocación real en el inbox.
¿Por qué los principales ESPs muestran una mejor correlación?
Probablemente debido a estándares de cumplimiento más estrictos, que conducen a patrones de recepción más estables y menos variabilidad en el comportamiento de entregabilidad.
¿Es la precisión suficiente para diagnosticar problemas de entrega?
Absolutamente—las tasas de error por debajo del 5–10% proporcionan más que suficiente precisión para detectar anomalías y tendencias de entregabilidad.
¿Por qué siguen siendo necesarios los datos del panel si un proveedor de buzón de correo ofrece la verdad absoluta?
Porque los principales proveedores de correo (Google, Microsoft, etc.) no proporcionan informes de colocación en la Inbox, los datos de panel llenan esta brecha de visibilidad.
¿Qué demuestra el análisis sobre el modelo de panel de Bird en general?
Que es estadísticamente fiable en una amplia gama de dominios y comportamientos de envío, incluso con tamaños de muestra pequeños.
¿Cuál es el resultado práctico para los remitentes?
Pueden confiar en los datos del panel de Bird para guiar las decisiones de entregabilidad, especialmente en ecosistemas donde no existen otros datos de ubicación de Inbox.


