Трекинг пиксель что это
Макс Довольный | 18.02.2021 18.02.2021 Оставить комментарий для Tracking Pixel vs Postback URL: Что лучше для отслеживания конверсий?
Те, кто не первый день работают с продвижением офферов и предложений, знают, что отслеживание и оптимизация всегда имеют решающее значение для успеха. Здесь нет обходных путей. По этой причине сегодня мы решили детально рассмотреть что лучше для отслеживания конверсий: Tracking Pixel vs Postback URL?
Для некоторых партнерских сетей доступен еще третий метод: интеграция API. Но самые результативные все же — Pixel и Postback URL.
Знание всех плюсов и минусов каждого варианта поможет вам выбрать наиболее подходящий метод именно для ваших целей.
Conversion Tracking Pixel
Пиксель отслеживания — это метод, который позволяет пользователям отслеживать посещения веб-страниц, показы объявлений, конверсии и другие виды онлайн-активности.
Пиксель отслеживания — это HTML-фрагмент кода, который можно разместить на целевой странице или странице предложения для отслеживания действий посетителей.
ВАМ МОЖЕТ БЫТЬ ИНТЕРЕСНО:
Пиксель Яндекс.Дзен — подробно о работе и настройке
Пиксель ВКонтакте: что это такое и как создать?
Как установить и настроить пиксель в ТикТок?
Чтобы использовать пиксель для отслеживания конверсий ваших офферов, вам необходимо сперва разместить пиксель отслеживания на странице подтверждения офформления оффера или же на странице благодарности. Т.е. и в том, и в другом случае на страницах, которые видит пользователь, совершая конверсию на вашем лендинге.
Когда пользователь посещает эту страницу, ваш трекер отмечает совершенную конверсию для конкретного объявления и кампании именно благодаря HTML-фрагменту кода или пикселю отслеживания.
Мы можем разместить и позже прочитать cookie с уникальным значением клик ID, который идентифицирует пользователя в воронке кампании. Этот файл cookie помещается в браузер пользователя при показе объявления.
ВАМ МОЖЕТ БЫТЬ ИНТЕРЕСНО:
Как установить пиксель, работая с Tilda, WordPress, Wix и Bitrix ?
Подробно о работе с пикселем от Facebook
Отслеживание ваших офферов с помощью пикселя очень просто и не требует сложной технической смекалки. Это просто размещение фрагмента кода на странице сразу после преобразования.
Плюсы:
- Пиксель отслеживания конверсий — это окончательное решение, когда у вас не так много технических ресурсов и у вас есть “страница благодарности” (т.е. вы не покупаете медиа от имени какой-либо третьей стороны);
- Пиксель прост и быстр в реализации и в использовании, поэтому нет необходимости быть техническим экспертом – вы можете начать отслеживать прямо сейчас;
- Речь идет о том, чтобы просто скопировать пиксель из трекера и вставить его в код последней страницы, которую пользователь видит после того, как конверсия произошла. Все очень просто.
Минусы:
- Иногда пиксели могут не срабатывать. Одной из причин на то может быть очистка пользователем кэша между щелчком по ссылке на целевой странице и фактической конверсией. В этом случае конверсия просто не будет отслеживаться.
- Также, Apple внедрила Интеллектуальную защиту отслеживания 2.0 в Safari, которая не позволяет веб-сайтам отслеживать действия пользователей без их разрешения. Прямо сейчас веб-сайт может запросить разрешение отслеживания, но пользователь должен специально зарегистрироваться. Даже если пользователь самостоятельно соглашается на отслеживание в Safari, по истечению 30 дней все данные и файлы cookie будут безвозвратно удалены. В целом, отслеживание пикселей — довольно сложный процесс при работе с Safari.
- Помимо этого, Google объявила, что их веб-браузер Chrome перестанет поддерживать сторонние файлы cookie с 2022 года. Безусловно, это также вызовет проблемы с отслеживанием пикселей.
Postback Tracking
Позже, когда происходит конвертация, партнерская сеть передает это значение обратно в трекер. После чего, вы увидите конверсию в своих отчетах. Получив значение click ID, трекер может распознать точное посещение и связать конверсию с нужной кампанией.
ВАМ МОЖЕТ БЫТЬ ИНТЕРЕСНО:
PostBack в Telegram из любой ПП за 10 минут
Настройка Postback для CPA
Плюсы:
- Использование S2S postback URL-адресов более безопасный надежный метод подсчета конверсий, поэтому рекомендуется использовать именно его всякий раз, когда это возможно.
- S2S postback URL адреса обеспечивают точное отслеживание и точный сбор статистики. Этот метод отслеживания не зависит от файлов cookie. Поэтому он работает, даже если посетитель заблокировал сбор данных cookie в своем веб-браузере. Именно поэтому он считается одним из самых надежных методов отслеживания.
Минусы:
- Отслеживание Postback должно поддерживаться вашей партнерской сетью.
- Со многими трекерами вам придется настроить соответствующие параметры и токены отслеживания, чтобы точно передавать информацию. У некоторых же есть готовые шаблоны.
Да, мы не зря в самом начале упомянули API. Есть и третий метод отслеживания конверсий, основанный на интеграции API рекламного трекера с партнерской сетью.
Это самый надежный метод отслеживания конверсий, потому как он происходит на backend’е обеих платформ. Когда происходит конверсия, инфраструктура партнерской сети пингует рекламный трекер со всей необходимой информацией.
Однако, поскольку этот метод требует намного большей работы по разработке с обеих сторон, он не очень распространен в партнерском маркетинге.
Плюсы:
- Самый надежный метод прохождения конверсии, надежный и безопасный. Для работы ему не нужны файлы cookie.
- Этот метод из разряда “установить и забыть”. Как только вы выполните интеграцию, вам не нужно будет ничего настраивать. Конверсии будут передаваться вместе с дополнительной информацией, такой как выплата.
Минусы:
- Он редко используется, так как требует больших усилий для его реализации.
Что в итоге выбрать?
После нашего материала, мы считаем, у вас появилось достаточно хорошее представление о двух основных методах отслеживания и как они работают. А также примерно представляете чем является третий метод отслеживания, используемый очень редко.
Отслеживание имеет действительно фундаментальное значение. Без любого из трех методов не обойтись, если вы хотите добиться успеха в партнерском маркетинге. Поэтому стоит заранее убедиться, что вы делаете все правильно и не упускаете зря конверсии.
В случае оставшихся вопросов не забудь подписаться:
Больше годноты на канале — Довольный Арбитражник
Обсудить и задать вопросы в чате — Арбитраж трафика | Довольный
Макс Довольный | 23.08.2020 23.08.2020 Оставить комментарий для Как установить и настроить пиксель в ТикТок?
На сегодняшний день ТикТок бьет все рекорды популярности. Динамика роста данной социальной сети более чем впечатляющая. Некоторые рассматривают эту платформу как источник монетизации аудитории, а кто-то использует TikTok для продвижения своего бизнеса или арбитража трафика. Именно поэтому сегодня мы решили разобрать как же настроить пиксель в ТикТок?
Что такое пиксель ТикТок?
Пиксель ТикТок (или Pixel TikTok) — это фрагмент кода, устанавливаемый на ваш ресурс, позволяющий отслеживать события на сайте и собирать пользовательские аудитории ремаркетинга.
Создание и установка пикселя ТикТок
Первым и несколько очевидным является то, что для взаимодействия с пикселем ТикТок необходимо зарегистрироваться на платформе TikTok Ads.
Создать пиксель можно во вкладке «Библиотека» — «Событие», выбрав Website Pixel — Manage.
Важное примечание: В TikTok Ads имеется русскоязычная версия сервиса, однако использовать ее не советуем.
Само создание пикселя состоит из трех максимально простых шагов. Первым делом, в открывшемся окне даем название пикселя (Pixel name) и выбираем способ установки (Install Type).
Установить пиксель на ваш сайт можно двумя способами:
- вручную (Manually install pixel code)
- Google Tag Manager (Install pixel code by 3rd party tool)
АВТОМАТИЧЕСКИЙ ТИП УСТАНОВКИ
При выборе автоматического пути установки пикселя вам потребуется доступ к вашей учетной записи Google, что, конечно же, очевидно.
Указав аккаунт, контейнер и рабочую область диспетчера тегов Google и нажав Next в Google Tag Manager в автоматическом порядке будет создан тег ( тип: Пользовательский HTML) с кодом пикселя TikTok.
РУЧНОЙ ТИП УСТАНОВКИ
При выборе самостоятельной установки вам будет предоставлен код, визуально на первый взгляд идентичный, например, коду пикселя Facebook. Его вы также можете установить на все необходимые страницы вашего ресурса.
В заключительном третьем шаге установки пикселя ТикТок на свой ресурс предлагается определить отслеживаемые события (Create tracking event). Этот шаг допустимо пропустить и настроить его позже.
Советуем отложить настройку отслеживаемых событий, особенно в первые разы настройки пикселя ТикТок, и воспользоваться расширением TikTok Pixel Helper для Google Chrome. Расширение поможет вам проверить правильно ли установлен пиксель и будет ли он корректно работать.
В TikTok Pixel Helper заложены дополнительные уведомления:
- Если событие инициировано, будут отображены правила события. Если событие не установлено или не запущено, оно ничего не показывает;
- При установке пикселя в неправильном месте или не установлен вовсе, вам будет предложено изменить установку пикселя
- Установив пиксель более одного раза расширение предложит установить код пикселя только один раз
- Если пиксель пытается загрузить, а время ожидания истекло, вам будет предложено установить его в верхней части страницы
Что ж, на этом шаге все создание и установка пикселя на ресурс закончена, а сам пиксель ТикТок готов к работе. Даже если вы не заинтересованы в данный момент в получении и анализе статистики, а также не заинтересованы в данный вопрос в рекламе в социальной сети, установить пиксель ТикТок на свой ресурс все-таки советуем. Статистика может потребоваться позже, и, согласитесь, хорошо, когда она уже будет.
Не забывайте подписаться на канал и вступить в чат:
Больше годноты на канале — Довольный Арбитражник
Обсудить и задать вопросы в чате — Арбитраж трафика | Довольный
Киберпреступники взяли на вооружение инструмент маркетологов и используют его для сбора информации.
4 сентября 2020
Когда злоумышленники пытаются провернуть атаку типа Business E-mail Compromise (BEC), они, как правило, проводят кропотливую подготовительную работу. Ведь для того, чтобы в переписке выдать себя за лицо, имеющее право санкционировать перевод денег или пересылку конфиденциальных материалов, им нужно как можно лучше замаскировать свое письмо под легитимное. И тут важна каждая мелочь.
Недавно нам в руки попался интересный образец письма, которое послали с целью завязать переписку с сотрудником компании.
Текст достаточно стандартный для писем такого рода. Злоумышленники дают понять, что отправитель на встрече, а следовательно, недоступен по другим каналам связи (чтобы у получателя не возникло соблазна проверить, действительно ли он переписывается с тем, чье имя стоит в подписи). Судя по тому, что злоумышленники не пытались скрыть отправку письма с адреса на публичном сервисе, они либо знали, что человек, под которого они маскируются, пользуется этим сервисом, либо предполагали, что в компании вообще нормально использовать стороннюю почту для деловой переписки. Но наше внимание привлекло другое — надпись Sent from my iPhone.
Казалось бы, это стандартная надпись, возникающая при отправке письма через дефолтное почтовое приложение Mail под iOS. Вот только, судя по содержимому технических заголовков, это письмо было отправлено через веб-интерфейс из браузера Mozilla. Зачем же злоумышленники пытались имитировать отправку письма с телефона Apple? Возможно, такая автоподпись была проставлена «для солидности». Но это не самый удачный трюк. Если письмо имитирует послание от коллеги (а чаще всего BEC — это именно попытка выдать себя за сослуживца), то велика вероятность, что получатель знает, какой аппарат использует человек, якобы отправивший послание. Поэтому, скорее всего, преступники точно знали, что они делают.
Но как они могли это узнать? На самом деле это не так уж и сложно. Достаточно провести предварительную разведку с использованием так называемого трекингового пикселя, он же web beacon.
Что делать с этой ценной информацией?
Разумеется, полностью защититься от трекинга сложно, да и не факт, что это имеет смысл. Но это не значит, что вам следует облегчать задачу преступникам. Поэтому мы предлагаем придерживаться следующих советов:
В частности, наши технологии для защиты от спама и фишинга работают в продуктах Kaspersky Total Security для бизнеса (в компонентах Kaspersky Security для Microsoft Exchange Servers, Kaspersky Security для Linux Mail Server, Kaspersky Secure Mail Gateway) и в Kaspersky Security для Microsoft Office 365.
Кадр из аниме "Жрица и медведь"
Задача отслеживания объектов на изображении - одна из самых горячих и востребованных областей ML. Однако уже сейчас мы имеем огромное разнообразие различных техник и инструментов. Данная статья поможет начать Ваш путь в мир компьютерного зрения!
Сперва, мы представим некоторые типы методов визуального отслеживания. После, мы объясним как классифицировать их. Мы также поговорим о фундаментальных аспектах прямого визуального отслеживания, уделяя особое внимание методам, основанным на регионах, и методам основанным на градиентах. В будущих статьях мы представим подробный математический вывод алгоритма Лукаса-Канаде с акцентом на выравнивание изображений. И наконец, мы представим, как реализовать эти методы в Python. Давайте начнем!
Классифицирование методов визуального отслеживания
Методы визуального отслеживания могут быть классифицированы по следующим основным компонентам:
Рассмотрим каждый компонент подробнее.
Представление цели
Во-первых, нам нужно выбрать, что мы отслеживаем. Этот компонент визуального отслеживания называется представление цели (target representation). Согласно Альперу Йилмазу (Alper Yilmaz) и его статье “Object tracking: A Survey”, опубликованной в 2006 году, существует несколько типичных представлений целей. Он выделил следующие представления:
Однако среди этих целевых представлений, bounding box (ограничивающая рамка) является наиболее распространенным методом. Причина в том, что bounding box легко определяет множество объектов.
Модель внешнего вида
Итак, мы рассмотрели несколько способов представить нашу цель. Теперь взглянем на то, как смоделировать внешний вид цели. Идея внешней модели заключается в том, чтобы описать целевой объект на основе доступной визуальной информации. Следовательно, подходящая модель внешнего вида - дискриминационная модель.
Гистограмма изображения
Например, на изображении ниже мы можем заметить футболиста в синей форме, бегущего по полю. Игрок представлен bounding box'ом.
Данный bounding box определит гистограмму. Обычно мы используем гистограмму на изображении в оттенках серого, но также мы можем использовать цветовую гистограмму. На изображении выше мы можем представить цветовую гистограмму прямоугольного bounding box’а. Мы можем использовать эту гистограмму, чтобы отличить целевого игрока от зеленого фона.
Теперь проиллюстрируем это на примере. Например, у нас есть гистограмма где 70% синего цвета и 30% зеленого цвета. Это означает, что когда игрок движется нам необходимо передвигать bounding box по области и найти место с самым высоким процентом синего цвета. Таким образом, найдя рамку, мы всегда будем иметь идеальное совпадение с исходной гистограммой. Таким образом, мы сможем отследить игрока.
Интенсивность изображения
Кроме того, мы можем использовать само эталонное изображение(референс) в качестве модели внешнего вида. В этом случае, целевой объект описывается как набор интенсивности пикселей. Например, если целевой объект движется, наша цель - это найти точное совпадение с эталонным изображением. Этот процесс называется template matching (сопоставлением шаблонов). Он определяет область изображения, которая соответствует ранее заданному шаблону. Однако проблема визуального отслеживания в том, что изображение может быть деформировано, перевернуто, спроецировано и т.д. Это означает, что сопоставление шаблонов не будет работать очень хорошо если изображение искажено.
Мы также можем представить цель с помощью filter bank, который вычисляет результирующее изображение, используя исходные значения интенсивности пикселей. В качестве модели внешнего вида мы можем использовать поля распределения. Эти типы моделей внешнего вида также называются методами на основе регионов (Region-based methods).
Признаки изображения
Еще одним очень популярным типом модели внешнего вида являются признаки изображения. Он основан на эталонном изображении целевого объекта, где набор различимых признаков может быть вычислен для представления цели. Для извлечения признаков часто используются несколько алгоритмов обнаружения объектов. Например такие алгоритмы как SIFT, SURF, ORB, Shi-Tomasi, которые мы рассмотрели в нашей статье “Как извлечь признаки из изображения в Python” (How to extract features from the image in Python).
Разложение подпространства
В некоторых случаях, подпространства эталонного изображения используются для моделирования внешнего вида объекта. Эти более сложные модели оказались очень полезными в ситуациях, где внешний вид отслеживаемого объекта со временем изменяется. В этом контексте часто используют метод главных компонент (Principal Component Anaylysis) и подходы, основанных на словаре (dictionary-based approaches). Здесь можно разобрать эталонное изображение целевого объекта. Например, предположим, что у нас есть датасет изображений 100 человек. Мы получим среднее изображение и добавим один компонент. Этот компонент фиксирует направление куда смотрит человек - влево или вправо. Затем, мы можем использовать этот компонент для поиска людей, смотрящих вправо (Eigenface - одни из подходов по распознаванию людей на изображении).
Далее мы сосредоточимся на типах моделей внешнего вида, которые часто используются в методах отслеживания на основе региона.
Визуальное отслеживание - Введение
Визуальное отслеживание, также известное как отслеживание объектов или отслеживание в видео, представляет собой задачу оценки траектории целевого объекта в сцене с использованием визуальной информации. Визуальная информация может поступать из различных источников изображений. Мы можем использовать оптические камеры, тепловизоры, ультразвук, рентген или магнитный резонанс.
Список наиболее распространенных устройств обработки изображений:
Более того, визуальное отслеживание - очень популярная тема, потому что оно имеет применение в огромном количестве задач. Например, оно применяется в области взаимодействия человека и компьютера, робототехники, дополненной реальности, медицины и вооруженных сил.
На следующем изображении приведены примеры областей применения визуального отслеживания:
Теперь рассмотрим как мы можем классифицировать решения, доступные сегодня.
Как киберпреступник может использовать трекинговый пиксель во зло?
Представьте себе ситуацию: вы уехали в заграничную командировку, а на рабочую почту приходит письмо, которое на первый взгляд относится к вашей работе. Скорее всего, вы его откроете, но поняв, что это попытка продать что-то ненужное, закроете и удалите. А тем временем злоумышленник узнает, что:
- Судя по IP-адресу, вы находитесь в другой стране, а следовательно, личные контакты коллег с вами затруднены. Значит, письмо от вас безопаснее имитировать.
- Судя по тому, что вы открыли письмо при помощи Mail под iOS, вы используете iPhone, а значит, подпись Sent from my iPhone придаст фальшивому письму дополнительную убедительность.
- Вы прочитали письмо в 11 утра. Само по себе это не так уж и важно, но если письма такого рода будут приходить к вам периодически, то преступник сможет вычислить ваш график работы и запланировать атаку от вашего имени так, чтобы вы были максимально недоступны.
Методы отслеживания на основе региона
Отслеживание на основе региона пришло из идеи отслеживания региона или части изображения. Как мы говорили раньше, мы будем представлять целевой объект с помощью bounding box’а. Чтобы отслеживать объекты, ограниченные bounding box’ом, нам необходимо определить подходящую модель внешнего вида. В приведенном ниже примере модель внешнего вида это шаблон интенсивности изображения. Здесь у нас есть эталонное изображение целевого объекта слева и мы ищем лучшее совпадение в исходном изображении.
Теперь когда мы приняли модель внешнего вида для нашего целевого объекта, нам необходимо смоделировать его движение в сцене. Это означает, что задача отслеживания решается путем нахождения параметров модели движения. Параметры модели движения максимизируют сходство между референсом и исходным изображением целевого объекта. Например, предположим, что целевой объект перемещается в сцене только в горизонтальном и вертикальном направлениях. В этом случае, простой трансляционной модели с двумя параметрами tx и ty будет достаточно для моделирования положения эталонного изображения.
Естественно, если целевой объект движется более сложным образом, то нам необходимо настроить и использовать более сложные модели преобразования с дополнительными степенями свободы, как показано ниже:
К примеру, если мы отслеживаем обложку книги, затем мы должны использовать проекционную модель которая имеет 8 степеней свободы. С другой стороны, если целевой объект не жесткий, то нам необходимо использовать деформируемую модель. Таким образом, мы могли бы использовать B-spline (Базисный сплайн) или Thin-Plate Splines (Тонкие пластинчатые сплайны) чтобы корректно описать деформацию объекта.
Деформируемы параметрические модели:
Splines (B- Splines, TPS, Multivariate)
Triangular meshes (Треугольная сетка)
Другой аспект прямых методов в том, что часто на практике мы используем позиции целевого объекта в предыдущих кадрах для инициализации поиска его текущей позиции. Итак, учитывая вектор параметров pt-1, нашей движущейся модели в предыдущем кадре t-1, наша задача это найти новый вектор pt, которая наилучшим образом соответствует эталонному и текущему изображениям.
Функция сходства
Это подводит нас к очень интересному вопросу: Что является лучшим совпадением для референса и текущего изображения? Чтобы найти лучшее совпадение нужно найти ту часть текущего изображения которая наиболее похожа на эталонное изображение. Это означает, что мы должны выбрать функцию сходства f между эталонным и исходным изображением. Это было использовано при сопоставлении шаблонов. В следующем примере мы видим, что сходство между первыми двумя изображениями должно быть больше, чем сходство между вторыми двумя изображениями.
Чтобы вычислить схожесть между шаблоном и исходным изображением, используется несколько функций сходства. Вот несколько из них:
Sum of Absolute Differences (SAD)
Sum of Squared Differences (SSD)
Structural Similarity Index (SSIM)
Итак, мы выяснили, что для отслеживания необходимо выбрать модель внешнего вида целевого объекта, модель движения и функцию сходства, чтобы определить, насколько эталонное изображение похоже на исходное изображение в видео. Учитывая параметры pt-1 для предыдущего кадра t-1, нам нужно разработать стратегию поиска новых параметров модели pt в текущий момент времени t. Наиболее простой подход заключается в определении локальной области поиска вокруг предыдущих параметров pt-1. В приведенном ниже примере мы будем двигаться от -20 пикселей до +20 пикселей по оси x и от -20 пикселей до +20 пикселей по оси y от положения целевого объекта в предыдущем кадре (предполагается, что у нас есть только трансляция).
Если мы хотим улучшить исчерпывающий поиск в широкой окрестности предыдущего положения объекта, мы можем сократить поиск, используя наши предварительные знания о движении объекта. Например, мы можем использовать классическую систему фильтрации Калмана или более сложные фильтры, такие как фильтр частиц.
Что такое трекинговый пиксель и зачем он используется
Он представляет собой незаметную глазу картинку размером 1×1 пиксель, подгружаемую со стороннего сайта. В момент, когда почтовый клиент обращается к этой картинке, отправителю поступает информация о том, что письмо открыли, а также IP-адрес устройства получателя, время открытия письма и сведения о программе, в которой письмо было открыто. Обращали когда-нибудь внимание, что почтовый клиент предлагает кликнуть по ссылке, чтобы скачать рисунки? Многие пользователи уверены, что этот механизм нужен для экономии трафика. Но на самом деле автоматическая загрузка картинок чаще всего отключается именно из соображений конфиденциальности.
Методы основанные на градиентах
Другой очень популярной стратегией поиска является градиентный спуск. Сначала мы выбираем функцию сходства, которая дифференцируема относительно параметров отслеживания и имеет гладкий и выпуклый ландшафт вокруг наилучшего соответствия. Затем мы можем использовать градиентные методы и найти оптимальные параметры модели трансформации (движения).
В следующем примере у нас есть случай, когда нам нужно рассчитать SSD (Sum of Squared Differences).
Предположим, что зеленый прямоугольник является эталонным изображением, и мы хотим проверить его сходство с исходным изображением (синим прямоугольником). Мы вычислим SSD, сдвинув синий прямоугольник так, чтобы он совпадал с зеленым прямоугольником, и вычтем эти два изображения. Затем возведем разницу в квадрат и просуммируем. Если мы получим небольшое число, это означает, что у нас есть похожий шаблон. Этот процесс показан на следующем рисунке.
Важно отметить, что SSD будет функцией вектора p, где p=[xy] - наш вектор. Здесь x и y - параметры трансляции, которые мы ищем. Результат вычисления показателя SSD для синего прямоугольника, для смещения плюс-минус пять пикселей вокруг оптимального места выравнивания, дает нам такую кривую. Таким образом, мы можем четко видеть выпуклую и гладкую природу SSD в этом примере.
В примере выше справа мы видим двумерную функцию с высоты птичьего полета. В центре находится минимум, а затем вокруг него располагаются большие значения. Теперь, если мы захотим нарисовать эту функцию в одномерном виде, это будет выглядеть следующим образом:
Допустим, что мы ищем вдоль направления x. Сначала мы случайным образом выберем начальную позицию для x. Допустим, x=4. Затем вычислим градиент функции SSD. Далее мы узнаем, что нам нужно двигаться к минимуму функции. Градиент подскажет нам, в каком направлении нужно двигаться в исходном изображении.
Итак, в чем же основное преимущество градиентного спуска? Представьте, что у нас есть модель преобразования с несколькими степенями свободы, например, проективная модель, которую мы используем для отслеживания платы в следующем примере.
Сначала объясним, что значит несколько степеней свободы. Допустим, у нас есть исходное изображение прямоугольника и шаблонное изображение. Обратите внимание, что в приведенном ниже примере прямоугольник на оригинальном изображении слева является спроецированной версией шаблонного изображения справа.
Однако теперь вычислить SSD будет невозможно. Одним из способов решения этой проблемы является обнаружение ключевых точек на обоих изображениях, а затем использование некоторого алгоритма сопоставления признаков, который найдет их совпадения. Однако мы также можем выполнить поиск, используя значения интенсивности изображения шаблона. Для этого мы применим трансформационное искривление. Как мы уже объясняли ранее в этой статье, мы умножим изображение на следующую матрицу перехода:
Это означает, что здесь у нас 8 степеней свободы, потому что в матрице у нас всего 8 параметров и одно число, которое фиксировано на 1. Таким образом, наш исходный прямоугольник теперь будет иметь изменение в перспективе. Это означает, что для расчета SSD, помимо нахождения параметров трансляции x и y, нам также необходимо найти другие параметры для представления вращения, масштабирования, перекоса и проекции.
Итак, основное преимущество градиентного спуска заключается в том, что при вращении, масштабировании и деформации искомого объекта нам не нужно перебирать 1000 и 1000 комбинаций, чтобы найти наилучшие параметры преобразования. С помощью градиентного спуска мы можем получить эти параметры с очень высокой точностью всего за несколько итераций. Таким образом, это значительная экономия вычислительных усилий.
В этой статье мы узнали, что методы отслеживания изображений состоят из четырех основных компонентов: модели внешнего вида, модели преобразования, меры сходства и стратегии поиска. Мы представили несколько моделей внешнего вида, а также рассказали о моделях преобразования, как жестких, так и нежестких. Кроме того, мы посмотрели, как рассчитать SSD, а также рассказали, как применить градиентный спуск - одну из наиболее распространенных стратегий поиска. В следующих статьях мы продолжим использовать эти методы.
Ссылки
Direct Visual Tracking – Part I – Introduction to visual tracking - Video 1
Direct Visual Tracking – Part I – Introduction to visual tracking - Video 2
Tracking pixel – что это такое и как использовать трекинг пиксель для заработка в интернете: полезная информация и сервисы.
Независимо от того, как вы это называете (Tracking pixels, Retargeting pixels, Conversion pixels), этот инструмент может помочь вам увеличить продажи в CPA сетях и лучше оценить свои собственные маркетинговые усилия.
Но что такое Tracking pixel (дословно – пиксель отслеживания), как вы его устанавливаете и каковы реальные примеры его использования?
Если вы когда-либо заходили в фотошоп или любой другой простейший редактор изображений, то уже знаете, что такое обычный пиксель. Пиксели - это единица измерения размеров изображения в интернете.
Пиксель отслеживания - это изображение размером 1*1, которое отслеживает трафик, конверсии сайта, поведение пользователя и многое другое. Это позволяет получить понимание того, как пользователи взаимодействуют и реагируют на объявления, на информацию в рассылках и на сами сайты в целом.
• Тип используемой операционной системы, которая может рассказать вам больше об использовании мобильных устройств;
• Тип устройства ((Mobile, Desktop, Tablet);
• Время посещения сайта или чтения электронной почты;
• Тип используемой электронной почты: на компьютере или мобильном устройстве;
• Тип используемого клиента (почтовая программа или браузер);
• Что человек делал на сайте;
Несмотря на то, что пиксель очень мал и скрыт, выгода от его использования огромна.
Его используют все крупные сервисы:
Поэтому важно для своего сайта добавлять данные для входа через соцсети, чтобы потом что-то предлагать и продавать…
Функционально куки и пиксели похожи. Оба отслеживают поведение пользователей на разных сайтах, и оба могут использоваться для показа рекламы людям.
Файлы cookie также используются, чтобы сайт запоминал определенные пользовательские настройки, например, ваше имя пользователя в Facebook, поэтому вам не нужно вводить его каждый раз.
Разница в том, где и как информация подается и хранится. Пиксели отслеживания предназначены для отправки информации на серверы, тогда как файлы cookie сохраняются в вашем браузере. Таким образом, пиксель может следовать за пользователем на разных устройствах, а cookie - нет.
Это означает, что кто-то может посетить ваш сайт, где установлен пиксель, с десктопного устройства, и в дальнейшем вы сможете показывать ему рекламу на его мобильном устройстве и заработать в интернете на этом. Наиболее тематичную рекламу даже после того, как он покинул ваш сайт.
Кроме того, пользователи могут блокировать куки в своем браузере. Некоторые пользователи испытывают большие опасения по поводу файлов cookie и конфиденциальности, поэтому они отключают их. Tracking pixel, на данный момент, не могут быть отключены таким образом.
Если вы работаете с почтовыми рассылками, то эта информация будет полезной вам. В этих сервисах можно отследить открытие писем даже на тех браузерах, где у пользователей отключены картинки, то есть в чистом виде графический файл размером 1 пиксель не сработал бы.
И всю эту статистику вы получите автоматически – без дополнительных подтверждений со стороны пользователя. То есть просто по факту открытия.
Также смотрите в сторону Mailtrack (только для Gmail), расширение для браузеров Firefox, Opera и Chrome.
Вероятно, интересно будет и это расширение для Chrome – UglyEmail , которое указывает на письма, открытия которых отслеживаются – возле них будет отображаться иконка в виде глаза.
Большинство новых CPA сетей и партнерских программ на собственной платформе позволяют размещать отслеживающий пиксель. Для более старых партнерок вместо этого вам нужно будет использовать отслеживание SubID.
Платные сервисы для трекинга:
• Loggly – есть бесплатная версия.
• LinkTrackr – от 7 долларов в месяц.
• Clickmeter – от 29 долларов в месяц.
• ADSBRIDGE – 14 дней триальная версия. От 29 долларов в месяц.
• REDTRACK – 14 дней триальная версия. От 41 доллара в месяц.
Читайте также: