Dokładność panelu danych z pozwoleniem ptaków
Ptak
21 sie 2021
1 min read
Najważniejsze informacje
Painel z uprawnieniami Bird’a historycznie był trudny do weryfikacji z powodu braku danych o „prawdziwej rzeczywistości” dotyczących umiejscowienia wiadomości w skrzynkach odbiorczych od dostawców skrzynek pocztowych.
Główny dostawca skrzynek pocztowych teraz licencjonuje dane dotyczące umiejscowienia w skrzynce odbiorczej, co umożliwia bezpośrednie porównanie w ponad 20 000 domenach wysyłkowych.
Analiza pokazuje niezwykle wysoką dokładność między szacunkami wskaźników umiejscowienia w skrzynce odbiorczej opartymi na panelu Bird’a a prawdziwym wskaźnikiem umiejscowienia w skrzynce odbiorczej.
Dokładność poprawia się, gdy więcej różnych panelistów otrzymuje strumień e-maili—jest silna nawet przy niskim sygnale, doskonała przy wyższych wolumenach.
RMSE (błąd średniokwadratowy) jest wykorzystywane do mierzenia odchyleń między prognozami panelu a wskaźnikami umiejscowienia w skrzynce odbiorczej w rzeczywistości.
Nadawcy korzystający z najlepszych ESP wykazują materiałowo lepszą korelację—prawdopodobnie z powodu surowszych praktyk zgodności i bardziej konsekwentnego umiejscowienia w skrzynkach odbiorczych.
Przy zaledwie 10 codziennych panelistach, wskaźniki błędów pozostają poniżej 10%.
Przy 50+ panelistach, błąd znacznie spada i staje się bardzo niski.
Wskaźnik błędu szybko zbliża się do ~2% w miarę wzrostu rozmiaru panelu—wskazując na ~98% dokładności w przewidywaniu umiejscowienia w skrzynce odbiorczej.
Ten poziom dokładności jest doskonały do diagnozowania problemów z dostarczalnością w całym strumieniu korespondencyjnym nadawcy.
Dane panelu pozostają kluczowe, ponieważ główni dostawcy tacy jak Google i Microsoft nie dostarczają metryk umiejscowienia w skrzynce odbiorczej.
Przy udowodnionej korelacji, nadawcy mogą pewnie polegać na danych panelu Bird’a, aby zrozumieć umiejscowienie w skrzynce odbiorczej, gdzie brak rzeczywistej prawdy.
Podsumowanie pytań i odpowiedzi
Jakie problemy historycznie trudno było rozwiązać w związku z umieszczaniem wiadomości w skrzynkach odbiorczych?
Nie było wiarygodnej „prawdy obiektywnej”, aby zweryfikować, jak dokładnie panel z dostępem przewidział umiejscowienie wiadomości w skrzynce odbiorczej na dużą skalę.
Co się zmieniło, aby umożliwić prawidłowy pomiar?
Duży dostawca skrzynek pocztowych zaczął licencjonować rzeczywiste dane dotyczące umiejscowienia skrzynek odbiorczych, umożliwiając Bird porównanie swoich prognoz panelowych z rzeczywistymi wynikami.
Jak duży był zbiór danych analizy?
Więcej niż 20 000 domen nadawczych — od małych nadawców po bardzo duże przedsiębiorstwa.
Jakie miary użyto do oceny dokładności?
RMSE (pierwiastkowy błąd średniokwadratowy), standardowy sposób pomiaru odchylenia między przewidywanymi a rzeczywistymi wartościami.
Jak dokładna jest ankieta z bardzo małą liczbą panelistów dziennych?
Nawet przy tylko 10 różnych panelistach, wskaźniki błędów pozostają poniżej 10%, co już jest silnym wynikiem w diagnostyce dostarczalności.
Co się staje, gdy więcej panelistów widzi strumień e-maili?
Dokładność szybko rośnie—przy 50+ panelistach korelacja staje się bardzo silna, a błąd gwałtownie spada.
Jaka jest obserwowana dokładność w najlepszym przypadku?
Błąd wynosi ~2%, co oznacza, że dane panelowe Bird'a mogą być do 98% dokładne w porównaniu do rzeczywistego umiejscowienia w skrzynce odbiorczej.
Dlaczego najlepsze ESP pokazują lepszą korelację?
Prawdopodobnie z powodu surowszych standardów zgodności, co prowadzi do bardziej stabilnych wzorców dostarczania i mniejszej zmienności w zachowaniu dostarczalności.
Czy dokładność jest wystarczająca do diagnozowania problemów z dostarczalnością?
Absolutnie—wskaźniki błędów poniżej 5–10% zapewniają więcej niż wystarczającą precyzję, aby zauważyć anomalie i trendy dotyczące dostarczalności.
Dlaczego dane panelowe są nadal potrzebne, jeśli jeden dostawca skrzynki pocztowej oferuje prawdę ostateczną?
Ponieważ główni dostawcy skrzynek pocztowych (Google, Microsoft itp.) nie zapewniają raportowania umiejscowienia wiadomości w skrzynce odbiorczej — dane panelowe wypełniają tę lukę w widoczności.
Co dowodzi analiza na temat ogólnego modelu panelowego Birda?
Że jest statystycznie wiarygodne w szerokim zakresie dziedzin i zachowań wysyłkowych, nawet przy małych wielkościach próbek.
Jaki jest praktyczny rezultat dla nadawców?
Mogą zaufać danym panelowym Bird’a, aby pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących dostarczalności, szczególnie w ekosystemach, gdzie nie istnieją żadne inne dane na temat umiejscowienia w skrzynce odbiorczej.
