Acurácia dos Dados do Painel Autorizado de Aves
Pássaro
21 de ago. de 2021
1 min read
Principais Conclusões
O Painel de E-mails Autorizados do Bird tem historicamente sido difícil de validar devido à falta de dados de colocação em caixa de entrada com "verdadeiro fundamento" dos provedores de caixas de entrada.
Um importante provedor de caixa de entrada agora licencia dados de colocação em caixa, permitindo comparação direta entre mais de 20.000 domínios de envio.
A análise mostra uma precisão extremamente alta entre as estimativas de taxa de caixa de entrada do painel do Bird e a verdadeira taxa de caixa de entrada.
A precisão melhora à medida que mais painelistas distintos recebem o fluxo de e-mails - é forte mesmo em sinais baixos, excelente em volumes mais altos.
RMSE (erro médio quadrático) é usado para medir a diferença entre as previsões do painel e as taxas de caixa de entrada com verdadeiro fundamento.
Remetentes que usam os principais ESPs mostram uma correlação materialmente melhor - provavelmente devido a práticas de conformidade mais rígidas e um recebimento mais consistente.
Com apenas 10 painelistas diários, as taxas de erro permanecem abaixo de 10%.
Com 50+ painelistas, o erro cai significativamente e se torna muito preciso.
A taxa de erro se aproxima rapidamente de ~2% à medida que o tamanho do painel cresce - indicando ~98% de precisão na previsão de colocação na caixa de entrada.
Esse nível de precisão é excelente para diagnosticar problemas de entregabilidade em todo o fluxo de e-mails de um remetente.
Os dados do painel continuam sendo críticos porque os principais provedores como Google e Microsoft não fornecem métricas de colocação na caixa de entrada.
Com a correlação comprovada, os remetentes podem confiar com confiança nos dados do painel do Bird para entender a colocação na caixa onde não existe verdadeiro fundamento.
Destaques de Perguntas e Respostas
Qual problema foi historicamente difícil de resolver em relação à entrega na caixa de entrada?
Não havia uma "verdade fundamental" confiável para validar quão precisamente um painel com permissão previa a colocação na caixa de entrada em larga escala.
O que mudou que possibilitou a medição adequada?
Um grande provedor de caixas de entrada começou a licenciar dados reais de colocação na caixa de entrada, permitindo que a Bird comparasse suas previsões de painel com os resultados reais.
Qual era o tamanho do conjunto de dados da análise?
Mais de 20.000 domínios de envio — variando de pequenos remetentes a grandes remetentes empresariais.
Qual métrica foi usada para avaliar a precisão?
RMSE (raiz do erro quadrático médio), uma forma padrão de medir a divergência entre valores previstos e reais.
Quão precisa é a painel com um número muito pequeno de painelistas diários?
Mesmo com apenas 10 painelistas distintos, as taxas de erro permanecem abaixo de 10%, o que já é forte para diagnósticos de entregabilidade.
O que acontece quando mais painelistas veem o fluxo de emails?
A precisão aumenta rapidamente—com mais de 50 painelistas, a correlação se torna extremamente forte e o erro cai drasticamente.
Qual é a melhor precisão observada?
O erro se aproxima de ~2%, o que significa que os dados do painel do Bird podem ser até 98% precisos em comparação com a entrega real na caixa de entrada.
Por que os principais ESPs mostram uma melhor correlação?
Provavelmente devido a padrões de conformidade mais rigorosos, que levam a padrões de entrega de e-mail mais estáveis e menos variação no comportamento de entregabilidade.
A precisão é suficiente para diagnosticar problemas de entregabilidade?
Absolutamente—taxas de erro abaixo de 5–10% oferecem mais do que precisão suficiente para identificar anomalias e tendências de entrega.
Por que os dados de painel ainda são necessários se um provedor de caixa de entrada oferece a verdade fundamental?
Porque os principais provedores de caixa de entrada (Google, Microsoft, etc.) não fornecem relatórios de colocação na caixa de entrada—dados de painel preenchem essa lacuna de visibilidade.
O que a análise prova sobre o modelo de painel de Bird, no geral?
Que seja estatisticamente confiável em uma ampla gama de domínios e comportamentos de envio, mesmo com tamanhos de amostra baixos.
Qual é o resultado prático para os remetentes?
Eles podem confiar nos dados do painel da Bird para orientar as decisões de entregabilidade, especialmente em ecossistemas onde não existem outros dados de colocação de caixa de entrada.
