Discrepancies, monitoring and the full system

0:00Welcome, outcomes and key terms

Play from 0:00 नवंबर का पहला हफ़्ता है। अक्टूबर के लिए आपके partner का invoice कहता है बारह हज़ार चार सौ डॉलर। Ad Manager कहता है दस हज़ार पाँच सौ चालीस। ये illustrative नंबर हैं।

Play from 0:17 Finance जानना चाहता है कि सही कौन सा है, और शुक्रवार तक।

Play from 0:26 और एक दूसरा, शांत सा सवाल भी है। अगर अक्टूबर में कुछ टूटा था, तो आपको अभी जाकर क्यों पता चल रहा है?

Play from 0:31 ये module दोनों का जवाब देता है। Module आठ में आपका स्वागत है, RediAds Academy की Header Bidding Masterclass का आख़िरी module: discrepancies, monitoring और पूरा system।

Play from 0:36 इस module के आख़िर तक आप चार चीज़ें कर पाएँगे।

Play from 0:40 समझाना कि एक ही impressions गिनने वाली दो reports आपस में मेल क्यों नहीं खातीं।

Play from 0:45 उन्हें एक worksheet से line-by-line reconcile करना, जब तक बस एक छोटा सा बिना वजह वाला हिस्सा न बचे।

Play from 0:52 Prebid के events से चार rates monitor करना, ऐसे alerts के साथ जिन्हें आप अपनी site के हिसाब से tune करें।

Play from 0:59 और एक weekly ops checklist चलाना, जो page से invoice तक पूरे system को healthy रखे।

Play from 1:07 पहले आठ terms।

Play from 1:08 Discrepancy, एक ही चीज़ गिनने वाले दो systems के बीच का फ़र्क है। Counting point वो ठीक पल है जब कोई system एक impression record करता है। Reconciliation worksheet एक फ़र्क को एक-एक वजह करके समझाती है। Net और gross: partner की fee के बाद का revenue, या उससे पहले का।

Play from 1:27 IVT मतलब invalid traffic: bots और दूसरी non-human activity। Render rate, जीतने वाले Prebid ads का वो हिस्सा है जो सच में दिखता है। Analytics adapter, Prebid का एक module है जो auction events को एक reporting tool तक भेजता है। और baseline, आपकी अपनी site पर किसी rate की normal range है।

Play from 1:49 Module एक से छह ने auction बनाया। Module सात ने आपको एक page view debug करना सिखाया।

Play from 1:57 ये Module आठ है, आख़िरी वाला। हम एक page view से zoom out करके लाखों पर जाते हैं, और फिर आठों modules को एक system के रूप में जोड़ते हैं।

2:06Why reports disagree

Play from 2:07 Chapter एक। कुछ भी reconcile करने से पहले आपको जानना होगा कि दो ईमानदार systems के नंबर अलग क्यों आते हैं।

Play from 2:16 ये रहा हमारा example। Illustrative नंबर।

Play from 2:19 आपका partner अक्टूबर के लिए बारह हज़ार चार सौ डॉलर report करता है। Ad Manager उसी partner के line items के लिए दस हज़ार पाँच सौ चालीस दिखाता है।

Play from 2:30 यानी एक हज़ार आठ सौ साठ डॉलर का फ़र्क, या पंद्रह प्रतिशत।

Play from 2:35 कोई गुस्से वाला email भेजे, उससे पहले ये याद रखिए। एक ही चीज़ गिनने वाले दो systems कभी बिलकुल match नहीं करेंगे। असली सवाल ये है कि क्या आप फ़र्क को समझा सकते हैं।

Play from 2:48 सबसे बड़ी वजह ये है कि हर system अलग पल पर गिनता है।

Play from 2:51 पहले एक bid जीतती है। कुछ partners यहीं से गिनते हैं, एक win notice से। Ad Manager impression तब गिनता है जब creative render होना शुरू होता है। बहुत से partners तब गिनते हैं जब उनका अपना pixel fire होता है, creative load होने के बाद। और viewable impression तभी गिना जाता है जब ad का काफ़ी हिस्सा काफ़ी देर तक screen पर रहे।

Play from 3:05 हर step पर थोड़ा सा छूटता है। Readers चले जाते हैं, scripts fail होती हैं, slots scroll होकर निकल जाते हैं।

Play from 3:20 इस पर नंबर लगाते हैं। एक हज़ार जीतने वाली bids को counting points से होकर follow कीजिए। Illustrative नंबर।

Play from 3:27 एक हज़ार win notices।

Play from 3:29 नौ सौ पचहत्तर Ad Manager impressions। पच्चीस readers चले गए, या slot की request कभी हुई ही नहीं।

Play from 3:36 नौ सौ साठ partner pixels। पंद्रह creatives शुरू हुए, लेकिन कभी पूरे load नहीं हुए।

Play from 3:42 छह सौ चालीस viewable impressions।

Play from 3:44 उन्हीं हज़ार जीतों के लिए चार ईमानदार नंबर। आपको कौन सा दिखेगा, ये इस पर निर्भर है कि आप कौन सी report खोलते हैं।

Play from 3:54 तो कितना फ़र्क normal है? कोई official standard नहीं है, और जो भी हर site के लिए एक नंबर बताता है, वो अंदाज़ा लगा रहा है।

Play from 4:01 इसकी बजाय अपना ख़ुद का नापिए। हर partner के साथ फ़र्क हर महीने track कीजिए, कम से कम तीन महीने तक।

Play from 4:08 जो फ़र्क महीने-दर-महीने स्थिर रहता है, वो एक जानी हुई चीज़ है। यहाँ Partner A का impression gap दो से चार प्रतिशत के बीच रहता है। Illustrative।

Play from 4:19 जो फ़र्क अचानक हिलता है, वही signal है, चाहे वो अभी भी छोटा हो।

Play from 4:23 और अपना contract check कीजिए। बहुत से partner agreements उस report का नाम लिखते हैं जिससे payment तय होता है, और वो किसी भी अंदाज़े वाले rule से ज़्यादा मायने रखता है।

Play from 4:34 कुछ फ़र्क खोए हुए impressions हैं ही नहीं। वो वही पैसा है, बस अलग तरह से गिना गया।

Play from 4:40 Time zones। अगर आपका partner UTC में report करता है और आपका Ad Manager network India time पर चलता है, तो हर दिन और हर महीना अलग घंटे पर कटता है।

Play from 4:51 Currency। एक system रोज़ के rate पर convert करता है, दूसरा महीने के rate पर, या किसी बिलकुल अलग currency में।

Play from 5:00 Net और gross। Partner का dashboard उसकी fee से पहले का spend दिखा सकता है। Prebid bids आमतौर पर net होती हैं, और हर bid response में एक netRevenue flag होता है जो यही बताता है।

Play from 5:13 और price buckets। Ad Manager, Prebid revenue का अंदाज़ा line item के rate से लगाता है, जो नीचे round किया हुआ bucket है, असली bid नहीं।

Play from 5:24 दूसरे फ़र्क असली impressions हैं, जो एक system ने देखे और दूसरे ने नहीं।

Play from 5:28 Invalid traffic। हर system अपने rules से bots filter करता है, तो एक तरफ़ वो impressions हट जाते हैं जो दूसरी तरफ़ रखे गए।

Play from 5:36 Late renders। Creative load होने से पहले reader चला जाता है, तो एक pixel fire होता है और दूसरा नहीं।

Play from 5:41 Ad blockers। ये partner का pixel block कर सकते हैं, या ad server call, लेकिन हमेशा दोनों नहीं।

Play from 5:47 और lazy loading। अगर auctions reader से बहुत आगे चलते हैं, तो ऐसे slot के लिए जीत log हो सकती है जो कभी render ही नहीं होता।

Play from 5:55 ये फ़र्क को किसी भी दिशा में धकेल सकते हैं। दिशा ही आपका पहला सुराग है।

Play from 6:01 फ़र्क की दिशा, खोज को तुरंत छोटा कर देती है।

Play from 6:05 अगर partner का नंबर ज़्यादा है, तो पहले उन वजहों को देखिए जिनसे वो ज़्यादा गिनते हैं: पहले वाला counting point, gross figures, वो invalid traffic जो Ad Manager ने हटा दिया, और Ad Manager की नीचे round की हुई bucket prices।

Play from 6:21 अगर Ad Manager का नंबर ज़्यादा है, तो उन वजहों को देखिए जिनसे partner कम गिनता है: बाद वाला counting point, जैसे load पर pixel, उनकी तरफ़ ज़्यादा सख़्त invalid traffic filtering, या उनके pixel का block होना।

Play from 6:35 हमारे example में partner ज़्यादा है, तो worksheet fees, buckets और time zones से शुरू होती है।

Play from 6:42 किसी के spreadsheet खोलने से पहले ही हम तीन गलतियाँ देखते हैं।

Play from 6:47 हर फ़र्क को इस बात का सबूत मानना कि कोई धोखा कर रहा है। इसका ज़्यादातर हिस्सा counting points और accounting है।

Play from 6:54 Partner के gross dashboard की तुलना Ad Manager के net अंदाज़े से करना, और फ़र्क को "गायब पैसा" कहना।

Play from 7:02 और हर partner के लिए एक ही standard threshold रखना। एक partner के साथ आपका normal, दूसरे के साथ के normal से बहुत अलग हो सकता है।

7:12The reconciliation worksheet

Play from 7:13 Chapter दो। ये रहा फ़र्क को बंद करने का एक दोहराने लायक तरीका, एक बार में एक वजह, हर नंबर लिखकर।

Play from 7:22 एक भी नंबर की तुलना करने से पहले चार चीज़ें मिलाइए।

Play from 7:25 Date range: वही शुरुआत और वही अंत, दिन तक। Time zone: दोनों reports एक ही में। Currency: वही currency, उसी तरह convert की हुई। और metric: impressions के सामने impressions, net के सामने net।

Play from 7:42 UTC में report करने वाला partner और India time पर चलने वाला network, महीने के हर सिरे पर साढ़े पाँच घंटे से अलग होते हैं। एक busy आख़िरी शाम को सिर्फ़ इसी से सैकड़ों डॉलर एक महीने से दूसरे में खिसक सकते हैं।

Play from 7:51 ये step छोड़िए, तो उसके बाद की हर तुलना बस noise है।

Play from 8:01 फिर पैसे से पहले impressions की तुलना कीजिए। Illustrative नंबर।

Play from 8:05 Partner ने अड़सठ लाख नब्बे हज़ार impressions गिने। Ad Manager ने सड़सठ लाख गिने।

Play from 8:11 यानी impressions में तीन प्रतिशत से कम का फ़र्क, जबकि revenue में पंद्रह प्रतिशत का।

Play from 8:16 तो इस फ़र्क का ज़्यादातर हिस्सा गिनती का नहीं है। ये pricing और accounting है। अगर impressions भी बुरी तरह mismatch होते, तो आप गिनती से शुरू करते।

Play from 8:26 ये रही worksheet। हर वजह की एक row।

Play from 8:29 सबसे ऊपर partner के figure से शुरू कीजिए। नीचे की हर row एक समझाया हुआ फ़र्क हटाती है, उसकी amount, उसके सबूत और check करने वाले के नाम के साथ।

Play from 8:39 एक running total दिखाता है कि हर row के बाद आप कहाँ हैं।

Play from 8:42 और आख़िरी row ही असल में मायने रखती है: बाकी सब के बाद भी क्या बिना वजह के बचा है।

Play from 8:48 पहले accounting वाली rows। Illustrative नंबर।

Play from 8:51 Net और gross। Partner का figure gross था। आठ प्रतिशत fee के साथ, वो नौ सौ बानवे डॉलर है। Running total: ग्यारह हज़ार चार सौ आठ।

Play from 9:02 Time zone। Partner के महीने को India time के हिसाब से दोबारा काटने पर दो सौ दस डॉलर सितंबर और नवंबर में चले जाते हैं। Running total: ग्यारह हज़ार एक सौ अट्ठानवे।

Play from 9:14 Currency। दोनों reports एक ही rate पर डॉलर में हैं, तो ये row शून्य है। फिर भी इसे लिखिए। शून्य वाली row अगले इंसान को बताती है कि आपने check किया था।

Play from 9:25 अब गिनती वाली rows।

Play from 9:27 Bucket rounding। Ad Manager हर Prebid impression की value उसके bucket पर लगाता है, जो असली bid से नीचे round किया गया है। वो तीन सौ दस डॉलर है। Running total: दस हज़ार आठ सौ अट्ठासी।

Play from 9:41 Invalid traffic। Ad Manager ने वो impressions filter किए जो partner ने रखे। वो एक सौ चालीस डॉलर है। Running total: दस हज़ार सात सौ अड़तालीस।

Play from 9:50 Lost renders। वो जीतें जो partner ने गिनीं लेकिन कभी render नहीं हुईं, इसलिए Ad Manager ने उन्हें कभी नहीं गिना। एक सौ पचास डॉलर। Running total: दस हज़ार पाँच सौ अट्ठानवे।

Play from 10:05 उस आख़िरी running total की तुलना Ad Manager के दस हज़ार पाँच सौ चालीस से कीजिए।

Play from 10:11 अट्ठावन डॉलर बिना वजह के बचे। यानी लगभग आधा प्रतिशत।

Play from 10:16 शुरुआती फ़र्क का सत्तानवे प्रतिशत अब समझाया जा चुका है, हर row पर सबूत के साथ।

Play from 10:21 ये "पंद्रह प्रतिशत गायब है" से बिलकुल अलग बातचीत है। और ये बातचीत आप finance के साथ शुक्रवार तक कर सकते हैं।

Play from 10:30 ये रही slides वाली worksheet, live। सबसे ऊपर partner का figure: gross, और UTC में। सबसे नीचे Ad Manager का, India time पर। फ़र्क अठारह सौ साठ डॉलर का है।

Play from 10:42 पहली row: gross से net। माइनस नौ सौ बानवे। Running total को बदलते देखिए।

Play from 10:48 Time zone, माइनस दो सौ दस। और currency: शून्य। फिर भी इसकी row बनती है, क्योंकि कोई न कोई पूछेगा।

Play from 10:55 फिर गिनती वाली rows: bucket rounding, invalid traffic और lost renders।

Play from 10:59 अट्ठावन डॉलर बिना वजह के। बातचीत इसी नंबर पर होनी चाहिए।

Play from 11:06 लेकिन एक row को और ध्यान से देखना बनता है। Lost renders। Daily view पर चलिए: अक्टूबर के हर दिन के partner और Ad Manager impressions।

Play from 11:13 फ़र्क के हिसाब से sort कीजिए। ज़्यादातर दिन एक या दो प्रतिशत पर हैं। और फिर आता है बुधवार, चौदह तारीख़, चालीस पर। उस दिन का change log कहता है कि एक नया sticky footer live हुआ था। अब lost renders वाली row के पास एक वजह है, और उसे ठीक करने वाला कोई।

Play from 11:31 इसीलिए आप slice करते हैं। महीने का total सब कुछ छिपा देता है। Illustrative नंबर।

Play from 11:37 दिन के हिसाब से, अक्टूबर का ज़्यादातर हिस्सा एक से दो प्रतिशत का छोटा, स्थिर impression gap दिखाता है।

Play from 11:45 बुधवार, चौदह तारीख़ चालीस दिखाता है।

Play from 11:48 अब आपके पास एक ऐसा सवाल है जिसका जवाब दिया जा सकता है: उस दिन क्या बदला? कोई release, कोई नया ad unit, किसी partner का outage?

Play from 11:57 यही split ad unit और bidder के हिसाब से दोहराइए, जब तक फ़र्क किसी एक चीज़ की तरफ़ इशारा न करे। यहाँ वो mobile पर sticky footer की तरफ़ इशारा करता है।

Play from 12:08 अगर worksheet के बाद भी कोई फ़र्क बिना वजह के बचा है, तो partner को शामिल कीजिए। अच्छे ticket का जवाब भी अच्छा और जल्दी आता है।

Play from 12:17 आपने जो date range और time zone इस्तेमाल किया। आपके नंबर और उनके, आमने-सामने, ad unit और दिन के हिसाब से। प्रभावित ad units, एक sample page URL के साथ। और सबूत: Network tab से save की गई HAR file, console output, या auction IDs।

Play from 12:34 कोई भी partner, RediAds भी, ऐसे ticket पर पहले ही दिन काम कर सकता है, क्योंकि उनकी support team problem को तुरंत reproduce कर सकती है।

Play from 12:43 लहजा neutral रखिए। आप data share कर रहे हैं और उनका data माँग रहे हैं। मकसद एक ऐसी explanation है जिसे दोनों teams मानें।

Play from 12:52 Reconciliation में हम तीन गलतियाँ देखते हैं।

Play from 12:54 Impressions से पहले revenue reconcile करना। आप एक हफ़्ता accounting पर लगा देते हैं, जबकि असली problem एक slot है जिसने render होना बंद कर दिया।

Play from 13:03 Rows को इसलिए छोड़ देना कि वो छोटी हैं। दस छोटी बिना वजह वाली rows मिलकर एक बड़ी बहस बन जाती हैं।

Play from 13:10 और साल में एक बार reconcile करना। पिछले महीने के नंबर समझाना आसान है। पिछले मार्च के नहीं।

Play from 13:18 रुकिए और जवाब दीजिए।

Play from 13:24 महीने के partner और Ad Manager impressions दो प्रतिशत के अंदर match करते हैं। Revenue में बारह प्रतिशत का फ़र्क है। आप पहले कहाँ देखेंगे?

Play from 13:29 Pricing और accounting में: net और gross, currency conversion, time-zone cut-off और Ad Manager का bucket पर आधारित revenue अंदाज़ा। Impressions का match होना बताता है कि गिनती मुख्य problem नहीं है।

13:45Monitoring with analytics

Play from 13:45 Chapter तीन। महीने में एक बार reconcile करने से problems हफ़्तों देर से मिलती हैं। Monitoring उन्हें एक दिन में ढूँढ लेती है।

Play from 13:55 एक analytics adapter से शुरू कीजिए।

Play from 13:57 Prebid हर auction के लिए events निकालता है: requests, bids, no-bids, timeouts, wins और renders।

Play from 14:05 Analytics adapter इन events को सुनता है। एक adapter आप pbjs dot enableAnalytics से on करते हैं।

Play from 14:13 ये उन्हें एक reporting tool तक भेजता है, ताकि आपको हर page view पर क्या हुआ वो दिखे, सिर्फ़ आपका नहीं।

Play from 14:19 बहुत सी analytics companies adapters देती हैं। एक generic adapter भी है, जो events आपके चुने हुए address पर भेजता है, या आपके अपने handler function को, अगर आप अपनी reports ख़ुद बनाना चाहें।

Play from 14:31 ये रहा एक page view से dashboard तक का रास्ता।

Play from 14:34 Page पर Prebid events निकालता है। Adapter उन्हें batch करके एक collection endpoint पर भेजता है। एक data store उन्हें रखता है, हर row पर bidder, ad unit, page template, device और समय के साथ। और dashboard उन्हें गिनता है, जिस भी तरह आप group करना चाहें।

Play from 14:51 ये extra fields, dashboard से ज़्यादा मायने रखते हैं। हर event पर ad unit और device के बिना आप slice नहीं कर सकते, और आपको हमेशा बस पूरी site का average ही दिखेगा। या ये सब खुद मत बनाइए: RediAds के real-time analytics हर ad unit के लिए auction performance, latency, fill rate और revenue दिखाते हैं।

Play from 15:14 इन events से चार rates पर नज़र रखिए।

Play from 15:17 Bid rate: bids भाग bid requests। ये demand है।

Play from 15:21 Timeout rate: late जवाब भाग bid requests। ये latency है।

Play from 15:26 Win rate: Ad Manager में Prebid की जीतें भाग bids। ये pricing है।

Play from 15:31 Render rate: सफल renders भाग render attempts, यानी हर Prebid win पर एक attempt। ये rendering है।

Play from 15:41 हर एक को bidder के हिसाब से और ad unit के हिसाब से देखिए। पूरी site का average शांत दिख सकता है, जबकि एक slot पर एक bidder ने काम करना पूरी तरह बंद कर दिया हो।

Play from 15:51 ये रहा एक slot पर एक bidder, एक दिन के लिए। Illustrative नंबर।

Play from 15:55 दो लाख bid requests। एक लाख तीस हज़ार bids: यानी पैंसठ प्रतिशत bid rate।

Play from 16:01 नौ हज़ार late जवाब: यानी साढ़े चार प्रतिशत timeout rate।

Play from 16:06 Ad Manager में छब्बीस हज़ार Prebid जीतें: यानी बीस प्रतिशत win rate।

Play from 16:11 और पच्चीस हज़ार सफल renders: यानी लगभग छियानवे प्रतिशत render rate।

Play from 16:18 अपने आप में इनमें से कोई भी नंबर अच्छा या बुरा नहीं है। ये तब काम के बनते हैं जब आप इनकी तुलना उसी bidder के पिछले हफ़्ते के नंबरों से करते हैं।

Play from 16:27 इन rates पर भरोसा करने से पहले दो checks।

Play from 16:30 Sampling। बहुत से adapters आपको sessions का सिर्फ़ एक हिस्सा collect करने देते हैं। Generic adapter में एक sampling option है, जैसे sessions का दसवाँ हिस्सा। Rates के लिए ये ठीक है, लेकिन Ad Manager से totals की तुलना करने से पहले गुणा कीजिए।

Play from 16:47 Coverage। जो pages adapter के बिना Prebid load करते हैं, या apps और AMP pages जो अलग set-up इस्तेमाल करते हैं, वो यहाँ दिखते ही नहीं।

Play from 16:56 एक आसान sanity check: उसी दिन के लिए adapter की Prebid जीतों की तुलना अपने Prebid line items के Ad Manager impressions से कीजिए। अगर दोनों बहुत दूर हैं, तो rates पर भरोसा करने से पहले measurement ठीक कीजिए।

Play from 17:10 Monitoring dashboard का हर नंबर ऐसे ही किसी page पर एक event से शुरू होता है।

Play from 17:19 यहाँ generic analytics adapter on है, एक ऐसे handler के साथ जो हर event को भेजने की बजाय print करता है। Reporting tool को ठीक यही stream मिलती है: हर event की एक line।

Play from 17:28 अब इस page view के लिए इन्हें गिनते हैं। चार bid requests, हर bidder की एक। तीन bids। एक no-bid। एक Prebid जीत, और एक सफल render। इसे दस लाख page views से गुणा कीजिए, और आपके पास पिछली slide वाले rates हैं।

Play from 17:43 अब वही page, एक टूटे हुए creative के साथ। ये Prebid से ऐसी ad ID माँगता है जो है ही नहीं। Slot blank है। फिर से गिनिए। इस बार कोई render success नहीं, और एक render failure।

Play from 17:55 और failure अपनी वजह साथ लेकर आता है: cannotFindAd। ये Module सात वाला blank-ad case है। आपके analytics में ये एक ad unit पर गिरते render rate की तरह दिखता है, किसी creative बदलाव के अगली सुबह।

Play from 18:09 Monitoring में हम तीन गलतियाँ देखते हैं।

Play from 18:12 सिर्फ़ revenue देखना। Revenue बहुत सी वजहों से हिलता है, seasons और advertisers भी। Rates बताते हैं कि कौन सी layer हिली।

Play from 18:20 सिर्फ़ पूरी site के averages देखना। हर rate को bidder और ad unit के हिसाब से तोड़िए।

Play from 18:27 और measurement को ख़ुद कभी check न करना। जो adapter आपके एक तिहाई pages miss करता है, वो आपको पूरे भरोसे के साथ गलत rates देता है।

18:37Alerts for your own site

Play from 18:38 Chapter चार। Dashboard पर rates तभी मदद करते हैं जब कोई उन्हें देखे। Alerts पक्का करते हैं कि कोई देखे।

Play from 18:48 किसी fixed नंबर पर alert मत लगाइए। बदलाव पर alert लगाइए। Illustrative data।

Play from 18:53 ये रहा एक bidder का चार हफ़्ते का timeout rate, लगभग आठ प्रतिशत पर स्थिर। यही उसका normal है।

Play from 19:00 फिर रातों-रात वो उछलकर पच्चीस प्रतिशत हो जाता है।

Play from 19:04 जो alert तब fire होता है जब कोई rate अपनी baseline से बहुत दूर चला जाए, वो इसे पहले ही दिन पकड़ लेता है, invoice पर नहीं।

Play from 19:12 तो baseline क्या है? ये एक ad unit पर, एक bidder के, एक rate की normal range है।

Play from 19:18 लगभग चार हफ़्ते का history इस्तेमाल कीजिए, ताकि एक बुरा दिन normal तय न करे।

Play from 19:23 एक जैसी चीज़ों की तुलना कीजिए: weekdays से weekdays, सुबह से सुबह। रविवार रात का traffic, सोमवार सुबह से अलग दिखता है।

Play from 19:31 बीच की value और आम range store कीजिए। Alert बस एक सवाल पूछता है: क्या आज उस range से बाहर है?

Play from 19:38 और planned बदलावों के बाद baselines refresh कीजिए, जैसे नया bidder या नया timeout। वरना आप अपने ही सुधारों पर alert करेंगे।

Play from 19:48 ये रहे चार alerts जो हम एक illustrative news site के लिए लगा सकते हैं। ये adapt करने के लिए examples हैं, rules नहीं। आपके नंबर आपकी अपनी baselines से आने चाहिए।

Play from 19:59 Timeout rate: किसी bidder का rate उसकी चार हफ़्ते की बीच वाली value से दोगुने से ज़्यादा है, लगातार दो घंटे तक।

Play from 20:07 Render rate: किसी ad unit का rate पिछले चार हफ़्तों की उसकी सबसे कम daily value से नीचे गिर जाता है, पूरे एक दिन के लिए।

Play from 20:15 Zero delivery: जिस slot पर Prebid line items आमतौर पर हर घंटे सैकड़ों impressions serve करते हैं, वहाँ एक घंटे तक एक भी नहीं।

Play from 20:25 Partner gap: किसी एक partner के साथ weekly impression gap अपने आम level से तीन points से ज़्यादा हिल जाता है।

Play from 20:33 उनमें से पहले alert को काम करते देखते हैं। Illustrative नंबर।

Play from 20:38 Mobile article pages पर Bidder B के timeout rate की चार हफ़्ते की बीच वाली value आठ प्रतिशत है, आमतौर पर छह से ग्यारह के बीच।

Play from 20:47 तो alert तब fire होता है जब ये दो घंटे तक सोलह प्रतिशत से ऊपर रहे।

Play from 20:52 बाईस तारीख़ को रात दो बजे ये उछलकर पच्चीस हो जाता है। चार बजे alert fire होता है, और on-call owner को dashboard का link मिल जाता है।

Play from 21:01 Routine का step एक पहले ही हो चुका है: एक bidder, mobile, दो बजे से। Team के ज़्यादातर लोगों के जागने से पहले ही वो partner को सबूत भेज देते हैं।

Play from 21:12 नए alerts शुरू में हमेशा शोर करते हैं।

Play from 21:15 उन्हें दो हफ़्ते चुपचाप चलाइए। हर वो बार log कीजिए जब वो fire होते।

Play from 21:20 हर एक के लिए पूछिए: क्या किसी इंसान को action लेने की ज़रूरत होती? अगर नहीं, तो range चौड़ी कीजिए या window लंबी कीजिए।

Play from 21:28 फिर उन्हें on कीजिए। जो alert हर दिन "भेड़िया आया" चिल्लाता है, उसे उस दिन भी नज़रअंदाज़ किया जाएगा जिस दिन वो सच में मायने रखता है।

Play from 21:38 Alert उतना ही अच्छा है जितना उसके बाद होने वाला काम।

Play from 21:42 हर alert का एक owner होता है: एक नाम वाला इंसान या rota, कोई shared inbox नहीं।

Play from 21:48 ये उस bidder और ad unit के dashboard से link होता है, सिर्फ़ एक नंबर नहीं।

Play from 21:53 और ये runbook से link होता है: Module सात वाला छह steps का routine। On-call इंसान step एक से शुरू करता है, और scope पहले से alert ने भर दिया होता है।

Play from 22:05 Alerts में हम तीन गलतियाँ देखते हैं।

Play from 22:07 बहुत ज़्यादा alerts। अगर हर दिन दस fire होते हैं, तो लोग सारे पढ़ना बंद कर देते हैं।

Play from 22:12 हर bidder के लिए एक ही threshold। एक partner के लिए जो timeout rate normal है, वो दूसरे के लिए problem है।

Play from 22:18 और बिना owner के alerts। सब उन्हें देखते हैं, और सब मान लेते हैं कि कोई और उस पर लगा है।

22:25The weekly ops checklist

Play from 22:25 Chapter पाँच। Alerts अचानक टूटने वाली चीज़ें पकड़ते हैं। एक छोटा weekly check धीरे-धीरे होने वाले बहाव को पकड़ता है।

Play from 22:35 आठ items, लगभग बीस मिनट, हर हफ़्ते। पहले चार आपकी reports से आते हैं।

Play from 22:41 एक: हफ़्ते के partner और Ad Manager impressions, हर partner के लिए। क्या हर फ़र्क अपनी आम range के अंदर है?

Play from 22:48 दो: हर bidder का timeout rate। क्या कोई धीरे-धीरे ऊपर जा रहा है?

Play from 22:52 तीन: हर ad unit का render rate। क्या कोई गिर रहा है?

Play from 22:56 चार: शून्य impressions वाले Prebid line items। जो bucket कभी serve नहीं होता, वो अक्सर ऐसा bucket होता है जो match ही नहीं कर सकता।

Play from 23:06 बाकी चार page से और उसके आस-पास की files से आते हैं।

Play from 23:10 पाँच: अपने top तीन templates pbjs_debug के साथ load कीजिए, desktop और mobile पर, और routine के steps दो से चार चलाइए।

Play from 23:19 छह: ads.txt check कीजिए। हर active partner सही तरह listed है, और हटाए गए partners गायब हैं।

Play from 23:27 सात: check कीजिए कि Prebid में क्या बदला। कोई नया version, नया module, नया bidder।

Play from 23:33 आठ: हफ़्ते का हर site बदलाव log कीजिए, ताकि अगले महीने की worksheet के लिए सबूत तैयार रहें।

Play from 23:41 Item छह को और ध्यान से देखना बनता है, क्योंकि ये बिलकुल demand की problem जैसा दिख सकता है।

Play from 23:47 आपकी ads.txt की हर line में एक advertising system का domain होता है, उस system के साथ आपकी account ID, और ये कि रिश्ता DIRECT है या RESELLER। एक optional चौथा field, system को एक certification authority के साथ पहचानता है।

Play from 24:04 हर exchange एक sellers.json file publish करता है, जिसमें वो seller accounts listed होते हैं जिन्हें वो represent करता है। Buyers दोनों files को साथ इस्तेमाल करके check करते हैं कि आपकी inventory बेचने की इजाज़त किसे है।

Play from 24:19 अगर किसी partner की line गायब है या उसमें गलत account ID है, तो बहुत से buyers उसके ज़रिए bid नहीं करेंगे। आपके debug tools में ये no-bid जैसा दिखता है।

Play from 24:28 तो जब website migration के बाद किसी partner का bid rate गिरे, तो उन्हें call करने से पहले ads.txt check कीजिए।

Play from 24:36 Checklist के दो items, एक page पर, दो मिनट से कम में।

Play from 24:46 पहले, page। इस slot पर चार bidders configured हैं। लेकिन getNoBids दिखाता है कि openx ने फिर से ख़ाली जवाब दिया। अपने आप में ये कमज़ोर demand जैसा लगता है। उन्हें email करने से पहले file check कीजिए।

Play from 24:55 Site की ads.txt सीधे console से fetch कीजिए। ये रहीं उसकी lines: हर एक पर एक domain, एक account ID, और DIRECT या RESELLER।

Play from 25:05 अब code की एक line: हमारे bidders के कौन से domains इस file से गायब हैं? OpenX। ये line पिछले महीने के migration में खो गई थी। जो buyers ads.txt check करते हैं, वो इसके ज़रिए नहीं खरीदेंगे, और page पर ये बिलकुल no-bid जैसा दिखता है।

Play from 25:19 ये file हमारी demo site का एक sample है, इसलिए इसमें account IDs बनावटी हैं। अपनी site पर इसकी तुलना अपने contracts वाले partners की list से कीजिए, सिर्फ़ एक page के bidders से नहीं।

Play from 25:34 महीने में एक बार चार बड़े काम जोड़िए।

Play from 25:36 हर partner के लिए reconciliation worksheet चलाइए, जब तक सबूत ताज़ा हैं।

Play from 25:41 अपनी baselines refresh कीजिए, और देखिए कि कौन से alerts fire हुए और क्यों।

Play from 25:47 Module दो वाला timeout test दोबारा चलाइए, ख़ासकर mobile पर।

Play from 25:51 और Module सात वाला price bucket audit दोबारा चलाइए। आपकी granularity जो भी value बना सकती है, उसके लिए एक matching line item होना चाहिए।

Play from 26:01 आपके पास जो सबसे सस्ता monitoring tool कभी होगा, वो है change log। Illustrative entries।

Play from 26:08 चौदह अक्टूबर: mobile article pages पर नया sticky footer release हुआ।

Play from 26:13 बीस अक्टूबर: mobile पर Prebid timeout एक हज़ार से बढ़ाकर बारह सौ milliseconds किया गया।

Play from 26:20 सत्ताईस अक्टूबर: एक डॉलर से ढाई डॉलर के बीच के Prebid line items दोबारा बनाए गए।

Play from 26:26 यहाँ की हर तारीख़ वो सवाल है जो अगले महीने कोई पूछेगा। Log हो, तो जवाब कुछ seconds में मिल जाता है।

Play from 26:35 Routine checks में हम तीन गलतियाँ देखते हैं।

Play from 26:37 Checklist तभी करना जब कुछ पहले से गलत दिख रहा हो। इसकी असली value है बहाव को किसी के notice करने से पहले पकड़ना।

Play from 26:46 Migration के दौरान ads.txt update करना, और उन partners को भूल जाना जो पिछले backup के बाद जुड़े थे।

Play from 26:54 और change log को किसी एक इंसान के दिमाग में रखना। जब वो छुट्टी पर होते हैं, तो history भी उनके साथ चली जाती है।

27:02The full system

Play from 27:03 आख़िरी chapter। चलिए एक कदम पीछे हटकर देखते हैं कि आठों modules में आपने जो कुछ सीखा, वो एक system के रूप में कैसा दिखता है।

Play from 27:13 Module एक में आपने देखा कि header bidding कैसे काम करता है: एक unified auction, step-by-step, असली prices के साथ।

Play from 27:21 Module दो में आपने Prebid.js wrapper को खोलकर देखा: timeouts, lean builds, Core Web Vitals और consent।

Play from 27:28 Module तीन में आपने auction का एक हिस्सा Prebid Server पर ले जाकर देखा, और ये कि hybrid auctions क्या बदलते हैं।

Play from 27:35 और Module चार में आपने production में Prebid Server चलाना देखा: cache, stored requests, AMP और apps।

Play from 27:44 Module पाँच में आपने header bidding के लिए Ad Manager set up किया: key-values, price granularity और line items।

Play from 27:52 Module छह में आपने creatives, floors और yield पर काम किया, ताकि आपकी bids सच में compete कर सकें।

Play from 27:59 Module सात में आपने इनमें से किसी को भी debug करने का छह steps का routine सीखा, एक बार में एक page view।

Play from 28:06 और इस module में आपने नंबरों को reconcile करना, rates को monitor करना, और पूरे system को हफ़्ते-दर-हफ़्ते healthy रखना सीखा।

Play from 28:16 ये रहा पूरा system, एक line में।

Play from 28:19 Page और Prebid.js, header auction चलाते हैं। Prebid Server उसका एक हिस्सा page से दूर चला सकता है। Ad Manager आख़िरी फ़ैसला करता है। Creative render होता है। Analytics हर step record करता है। और दो reports नतीजा गिनती हैं, हर एक अपने तरीके से।

Play from 28:37 जब कोई नंबर गलत लगे, तो इस line पर बाएँ से दाएँ चलिए।

Play from 28:41 हर step पर दो सवाल पूछिए। क्या ये हुआ? और इसे किसने गिना?

Play from 28:46 एक page view के लिए, Module सात का routine पहले सवाल का जवाब देता है।

Play from 28:51 लाखों page views के लिए, चार rates और worksheet दूसरे सवाल का जवाब देते हैं।

Play from 28:56 Line वही, zoom के दो levels। बस यही पूरा काम है।

Play from 29:01 अगर इस course की हर चीज़ अपनी जगह होती, तो अक्टूबर का sticky footer वाला मामला ऐसे चलता।

Play from 29:07 Mobile footer का render rate alert पंद्रह तारीख़ की सुबह fire होता है। ये monitoring है, इसी module से।

Play from 29:14 On-call owner छह steps का routine चलाता है, और पाता है कि mobile पर slot छिपा हुआ है जबकि उसका auction अब भी चल रहा है। ये Module सात है।

Play from 29:23 Fix, slot set-up और lazy-load rules में जाता है, जो आपने Module दो में देखे थे।

Play from 29:29 और अगले महीने worksheet पर lost renders वाली row लगभग शून्य है। एक problem, एक दिन में पकड़ी गई, अपनी layer पर ठीक हुई, और नंबरों में confirm हुई।

Play from 29:41 Recap से पहले, discrepancies और monitoring के बारे में तीन myths।

Play from 29:45 Myth एक: कोई भी फ़र्क मतलब कोई धोखा कर रहा है। अलग-अलग पलों पर गिनने वाले दो systems में हमेशा थोड़ा फ़र्क रहेगा।

Play from 29:53 Myth दो: शून्य discrepancy ही लक्ष्य है। ये मुमकिन ही नहीं है। एक छोटा, स्थिर, समझाया हुआ फ़र्क ही लक्ष्य है।

Play from 30:01 Myth तीन: एक standard percentage है जो सबके लिए ठीक है। ऐसा नहीं है। आपका contract और आपकी अपनी history आपका normal तय करते हैं।

Play from 30:13 चलिए Module आठ को recap करते हैं।

Play from 30:16 हर system अलग पल पर गिनता है, इसलिए छोटा फ़र्क normal है।

Play from 30:20 Dates, time zone, currency और metric मिलाइए, फिर revenue से पहले impressions की तुलना कीजिए।

Play from 30:27 Worksheet इस्तेमाल कीजिए: हर वजह की एक row, amount, सबूत और owner के साथ, जब तक एक छोटा सा हिस्सा न बचे।

Play from 30:34 दिन, ad unit और bidder के हिसाब से slice कीजिए, जब तक फ़र्क किसी एक चीज़ की तरफ़ इशारा न करे।

Play from 30:40 Bid, timeout, win और render rates पर हर bidder और ad unit के हिसाब से नज़र रखिए, उनकी अपनी baselines के मुकाबले।

Play from 30:48 और weekly checklist चलाइए, ads.txt और change log समेत।

Play from 30:54 Header Bidding Masterclass के सारे modules पूरे हो गए।

Play from 30:57 Module आठ का quiz और final assessment दीजिए, और अपना RediAds Academy certificate पाइए।

Play from 31:03 जो सीखा है उसकी practice Academy games में कीजिए, blog dot rediads dot com slash academy पर।

Play from 31:11 और अगर आप चाहते हैं कि कोई आपके set-up पर एक और नज़र डाले, तो blog dot rediads dot com slash health-check पर free monetisation health check try कीजिए।

Play from 31:23 आपने ये course एक page पर एक auction देखकर शुरू किया था। अब आप एक header bidding set-up को शुरू से आख़िर तक चला सकते हैं, tune कर सकते हैं और debug कर सकते हैं, और उसके नंबर पूरे भरोसे के साथ समझा सकते हैं।

Play from 31:37 इस हफ़्ते वो छह steps का routine और वो worksheet अपनी site पर लेकर जाइए। और अगर आप चाहते हैं कि कोई partner ये सब आपके साथ चलाए, तो यही हम RediAds में करते हैं। हमें rediads dot com पर ढूँढिए। हमारे साथ सीखने के लिए दिल से शुक्रिया।