что такое ex trafficking
существительное ↓
глагол ↓
прилагательное ↓
Мои примеры
Словосочетания
Примеры
Take a left at the traffic light. 
Поверните налево на светофоре.
I was delayed by the traffic.
Я опоздал из-за того, что попал в пробку.
The traffic noise kept me awake.
Шум уличного движения не давал мне уснуть.
I have been held up in traffic.
Я застрял в (дорожной) пробке.
There was heavy traffic on the roads.
На дорогах было интенсивное движение.
I beat the traffic.
Мне удалось проскочить без пробок.
The street was jammed with traffic.
Улица была загружена транспортом.
There wasn’t much traffic on the roads.
Машин на дорогах было не так уж много.
Sorry we’re late. We got stuck in a traffic jam.
Извините за опоздание. Мы застряли в пробке.
The police officer was directing traffic.
Полицейский регулировал движение транспорта.
I was caught up in the busy traffic again.
Я снова попал в пробку.
An accident was blocking traffic.
Движению машин мешала авария.
Traffic was a nightmare.
Пробки были просто кошмар.
Traffic is lighter before 8 a.m.
До восьми утра уличное движение слабее.
A five-car pileup slowed traffic.
Пять столкнувшихся автомобилей замедлили движение.
The city’s biggest headache is traffic.
Самой большой головной болью города является автомобильное движение (загруженность дорог).
Traffic was finally thinning.
Машин на дороге наконец-то стало меньше.
The traffic moved at a creep.
Череда машин в пробке еле-еле ползла.
Yield to traffic on the left.
Уступите дорогу транспортным средствам слева от вас.
The car nosed out into traffic.
Машина осторожно продвигалась вперёд в движущемся потоке.
The traffic was crawling along.
Машины еле ползли по дороге.
The rush hour traffic is murder.
Ездить на машине в часы пик — это самоубийство!
Some yahoo cut me off in traffic.
Какая-то скотина подрезала меня на дороге.
Traffic slowed to a walking pace.
Темп движения машин замедлился до скорости пешехода.
Rush hour traffic is such a pain!
Пробки в час пик – это такое мучение!
Police diverted traffic to a side street.
Полиция направила автомобильный поток на соседнюю улицу.
The cars idled in traffic.
Автомобили простаивали в пробке.
The traffic was horrendous.
Пробки были ужасные.
We got caught in heavy traffic.
Мы попали в сильную пробку.
We inched along in heavy traffic.
Мы медленно двигались в плотном автомобильном потоке.
Примеры, ожидающие перевода
They trafficked with us for gold
The traffic had slowed to a crawl.
Traffic was stalled on the overpass.
Что такое EX-стратегия и как она влияет на прибыль?
Почему работодателям стоит обращать больше внимания на удовлетворенность сотрудников, чтобы улучшить опыт своих клиентов?
Долгое время клиентский опыт (Customer experience, CX) был отправной точкой того, как компании разрабатывали продукты, продумывали маркетинговые стратегии и строили корпоративную культуру. Но с развитием управленческих практик стало очевидно, что прислушиваться только к своим клиентам – важно, но недостаточно. Успешные компании остро ощущают: опыт клиентов напрямую зависит от удовлетворенности сотрудников. Почему для роста компаниям важно пристально посмотреть «внутрь», на свой коллектив?
Почему важно управлять удовлетворенностью сотрудников?
McKinsey определяет удовлетворенность сотрудников (Employee experience, EX) как индивидуальный опыт, генерируемый компанией и побуждающий коллектив достигать поставленных целей, повышать производительность (личную и бизнеса). Проще говоря, это опыт, вдохновляющий сотрудников не только на эффективную занятость, но и на дополнительную вовлеченность и креативность. Опыт, который хочется повторить и дольше оставаться в компании. А также поделиться им, а значит, рекомендовать компанию как работодателя.
Можно выделить две причины, которые «драйвят» активное развитие этого направления. Первая – высокая конкуренция на рынке и новые приоритеты сотрудников. Люди меняются. Так миллениалы, а на них будет приходиться 75% работающего населения уже к 2025 году, при поиске работы обращают пристальное внимание на ее смысл и ценности, которые транслирует компания, а также на гибкость и автономность. Поколение Z идет еще дальше: оно не приемлет авторитарного стиля руководства, и ищет для себя «работодателя-друга». Компании видят эти процессы, и борясь за лучшие кадры, понимают, что конкуренция на рынке труда – вопрос не только денег.
Вторая причина, которую усугубила пандемия – выгорание. Коронавирус запустил целую цепочку новых «бизнес-вызовов»: удаленная работа, неопределенность, невозможность личного общения – все это приводит к серьезному стрессу. Сотрудники не справляются, начинают выгорать, а эффективность работы падает. Глядя исключительно «на цифры», не контролируя эмоциональное состояние коллектива, руководитель рискует получить ворох заявлений на увольнение или неожиданное, практически беспричинное, падение показателей бизнеса.
Инвестиции в благополучие коллектива, причем не только финансовые, могут помочь решить эти проблемы. Так, например, Adobe вкладывает значительные средства в программы обратной связи с сотрудниками в реальном времени. Это помогает поддержать их вовлеченность, предоставить доступ к технологиям, упростить работу и даже создать офисные места таким образом, чтобы учесть разные стили и предпочтения сотрудников.
Подобных примеров становится все больше. Например, в России телекоммуникационный оператор Tele2 использует интернет-среду для улучшения опыта сотрудников, развития их компетенций в соответствии с миссией компании, а также уделяет больше внимания улучшению цифровых навыков команды.
Бизнес как мозаика человеческого опыта
Время показало важную для бизнеса истину: каждый сотрудник в компании влияет на то, будет ли доволен клиент. И это касается не только отделов продаж или поддержки, имеющих прямой контакт с клиентом. Важен абсолютно каждый сотрудник: финансист, юрист, айтишник. Ведь чем больше креативности, вовлеченности и эмпатии способны «отдать» сотрудники, чем больше нестандартных решений они предлагают, тем выше потенциал компании превзойти ожидания своих клиентов, удержать текущих и привлечь новых.
Исследования показывают, что удовлетворенность клиентов напрямую зависит от того, как чувствуют себя люди в коллективе. Исследование MIT выявило, что у компаний-лидеров в области клиентского опыта в 1,5 раза больше вовлеченных сотрудников, чем у отстающих. Это абсолютно прямая связь: чем лучше чувствуют себя сотрудники, тем более релевантный опыт они создают для заказчика бизнеса.
Поэтому правильные инвестиции в EX возвращаются в компанию в «реальных деньгах». Так EX непосредственно влияет на сохранение сотрудника в компании, а значит и на снижение расходов на подбор и онбординг новых людей. По данным IBM, довольные работой сотрудники уходят из компании в 2 раза реже, чем те, которые оценивают свой уровень удовлетворенности как низкий. Помимо этого, у счастливых сотрудников растет результативность, вовлеченность, а производительность труда на 23% выше, чем у их «несчастных» коллег.
Вложения в персонал дают видимые результаты – работодатели, которые больше остальных инвестировали в повышение квалификации сотрудников, попадают в список самых инновационных компаний Fast Company в 28 раз чаще, чем отстающие. Добавьте к этому факт, что лидеры EX в 2,1 раза чаще появляются в списке Forbes самых инновационных компаний мира, а их прибыль в 4 раза выше – и становится ясно, что между EX, инновациями и прибылью есть прямая корреляция.
Все это говорит о том, что бизнесы, сосредоточенные на опыте сотрудников в долгосрочной перспективе, а не только на их вовлеченности здесь и сейчас, получают значительную отдачу. И наоборот, компании теряют деньги, когда вновь нанятые сотрудники уходят из-за бюрократии, запутанных процедур, отсутствия реальных полномочий.
Как создать EX-стратегию?
Вот пять шагов, которые помогут сформировать эффективную стратегию по повышению удовлетворенности сотрудников.
Шаг 1. Выясните потребности ваших сотрудников и их проблемы
Чтобы это сделать, важно иметь возможность доверительного диалога с командой. Для этого многие компании активно внедряют различные опросы, спрашивая сотрудников о самых разных аспектах рабочего процесса. Здесь могут помочь технологические решения, специальные программы и системы поведенческой HR-аналитики на базе искусственного интеллекта. В Syssoft внедрены короткие еженедельные опросы в системе Yva, которые позволяют сотруднику оценить свое состояние, дать анонимную обратную связь коллегам. Эти данные помогают нам понять, как на самом деле чувствуют себя люди, чтобы вовремя помочь им. Мы также можем определить, какие качества необходимо развивать и выяснить, чего не хватает команде для комфортной и эффективной работы.
Шаг 2. Вовлеките в процесс лидеров и выработайте общее видение ситуации
Данные говорят о том, что во время кризиса руководители играют важнейшую роль во внутренних коммуникациях. Авторы ежегодного отчета Edelman Trust Barometer отмечают: 92% опрошенных сотрудников считают, что лидер их компании должен высказываться на острые социально-значимые темы, такие как влияние автоматизации на рабочие места, этичное применение технологий, неравенство доходов и так далее.
Команда хочет чувствовать поддержку своих лидеров, ведь именно они лучше всех понимают, какое влияние кризис оказывает на организацию. Пригласите топ-менеджеров к диалогу с сотрудниками. Пусть в формате онлайн-диалога они расскажут команде о миссии и пути компании «прямо сейчас». Большинство сотрудников говорят, что они были бы более продуктивными, если бы имели более четкое представление о том, как ситуацию здесь и сейчас видит их компания. Во время такой коммуникации лидерам нужно быть эмпатичными и поддерживающими.
Шаг 3. Сделайте руководителей среднего звена ключевым элементом EX
Задача руководителя отдела – объяснить команде, в чем заключаются цели бизнеса. Именно он должен убедиться, что все члены команды согласны с видением компании и понимают, как их работа связана со стратегией компании. С ростом дистанционной работы роль руководителей департаментов становится еще более важной, так как связь и взаимодействие с сотрудниками становится сложнее, когда они доступны только онлайн. Поэтому работодателям необходимо дать возможность менеджерам лучше поддерживать свои команды, например, обучая руководителей выстраивать эмпатичные и уважительные отношения с подчиненными.
Шаг 4. Постоянно делитесь новостями
Держите своих сотрудников в курсе всех перемен и событий компании. Делать это можно разными способами: новостными e-mail-рассылками, еженедельными дайджестами «о самом главном», выпусками корпоративных изданий или просто апдейтами в рабочих чатах. Отдельное внимание уделяйте успехам и победам сотрудников – мотивируйте руководителей департаментов делиться историями маленьких или больших побед с остальными членами коллектива.
Шаг 5. Дайте сотрудникам больше свободы
Поощряйте сотрудников к тому, чтобы делиться своими идеями и руководить их реализацией. Таким образом, вы сможете сделать их работу более значимой и полезной, а это обязательно поднимет моральный дух и улучшит удовлетворенность от работы. Рассмотрите возможность реализации общекорпоративной инициативы, в которой сможет принять участие вся команда.
Забота об опыте сотрудников – это не просто мода. Это становится частью более сложной концепции «бизнеса опыта» (Business of experience, BX), когда компания концентрирует свое внимание на опыте каждой из заинтересованных сторон: клиентов, сотрудников, партнеров и общества. Это еще более всесторонний подход. Недавнее исследование Accenture показало, что прибыльность компаний, ориентированных на BX, в 6,5 раз выше тех, кто заботится только о клиентах, игнорируя остальные заинтересованные стороны. Однако переходить к стадии «бизнеса опыта» стоит постепенно, и забота о сотрудниках – первый шаг на этом пути.
Проверяем качество popunder-трафа: слив с TrafficStars, TrafficJunky, Clickadu, ExoClick и др.
Привет, с вами Adspect — облачная платформа для клоакинга и фильтрации ботов в веб-трафике, теперь со встроенным CPA-трекером. Мы продолжаем серию публикаций о тестировании качества трафика в попандер-сетях на наличие в них явного технического кликфрода.
Присоединяйся к тематическому чату по push-увдомлениям, clickunder и popunder-трафику. В закрепе — готовые мануалы и инструкции по сливу, в чате — живое общение и ответы на ваши вопросы. Welcome!
Кликфрод (click fraud) — это накрутка кликов по рекламе при помощи программ-ботов, которые бывают самыми разными как в плане технической реализации, так и по сложности обнаружения. Здесь мы оцениваем качество трафика только по низкоуровневым машинным признакам, не уделяя особого внимания конвертабельности трафика.
На этот раз мы проверили адалт-сети: Traffic Stars и Traffic Junky, а также коснулись Clickadu, ExoClick и некоторых других. Наша система устроена по тому же принципу, что и привычные всем трекеры. Трафик проходит по потокам — аналогам рекламных кампаний, которые проверяют каждый клик в реальном времени и отправляют посетителя на одну из двух ссылкок в зависимости от того, сочла его система целевым или неблагонадежным (модератором или ботом). Типовая настройка тестового потока в нашей системе приведена на скриншоте ниже:
Мы не включали никакие фильтры, специфические для задачи клоаки, чтобы максимально объективно оценить трафик именно на предмет ботовости. В этом нам в первую очередь помогает технология анализа браузерных отпечатков (т.н. JS-фингерпринтов). Сразу обозначим, что наша система относит к ботам трафик с IP-диапазонов, принадлежащих хостингам и colo-датацентрам — потому что в 99% случаев это и есть боты, а в оставшемся 1% — посетители с прокси или VPN, особенно в таких их рассадниках, как M247 и iomart.
TrafficStars
Начнем с TrafficStars. Это крупная адалтная рекламная сеть, имеющая в своем инвентаре сайтов всем известный xHamster. У них также много брокерского RTB-трафика, так что по объемам ее можно по праву назвать одной из крупнейших в своем сегменте рекламного рынка. В отличие от предыдущего материала про Kadam, Dao.ad и RoyalAds, здесь мы решили немного отойти от шаблона и пролить лишь одно гео вместо трех, но «каскадом», чтобы продемонстрировать как с помощью Adspect можно быстро и с минимальными затратами найти площадки с преобладанием живого трафика и вытащить кампанию из минуса в плюс. Лили попандер US десктоп CPI.
Принцип каскадного слива следующий:
Ниже вы можете увидеть четыре потока — результаты четырех циклов этого алгоритма, со сводной статистикой по каждому:
Сначала по колонкам отчёта. GIVT (general invalid traffic, общий невалидный трафик) и SIVT (sophisticated invalid traffic, сложный невалидный трафик) — оба термина были введены американской MRC (Media Ratings Council) для категоризации «плохого» трафика по условной сложности его устройства. Мы в Adspect трактуем эти термины следующим образом:
На скрине ниже — та самая разбивка статистики по площадкам, которую мы и использовали для составления блеклиста. Приведены топ-10 площадок по объему:
Бросается в глаза нелицеприятный факт: процент хорошего трафика редко превышает 65%, и это после ручной фильтрации пабов. Вероятно, на дешевых ГЕО ситуация лучше из-за их меньшей рентабельности, но в целом вывод все равно напрашивается сам собой: в попсах TrafficStars довольно много фрода.
Трафик грязный, среди SIVT-ботов преобладает Puppeteer. Более того, после двух дней слива в плюс кампания резко ушла в минус, как будто весь трафик подменили. После общения с коллегами-арбитражниками выяснилось, что у других был точно такой же опыт, когда после пары дней «заманухи» качество трафика TrafficStars по конверту резко ухудшалось. Так что будьте осторожны. Трафика у них много, но его нужно тщательно фильтровать, а затем держать руку на пульсе и не надеяться на то, что средний CR будет стабильным даже на недельной дистанции.
В заключение приведем наш финальный блеклист площадок, с которым кампания два дня лила в плюс (помним, что это US десктоп):
733, 842, 2112, 2222, 2223, 2390, 2521, 2963, 3896, 4272, 4556, 4749, 7017, 7090, 7101, 7108, 7512, 8022, 8587, 8601, 8657, 8669, 8700, 8764, 8951, 9290, 9407, 9416, 9731, 9732, 9733, 9734, 9857, 9884, 9893, 10003, 10007, 10145, 10162, 10163, 10167, 10168, 10463, 10657, 10809, 11334.
TrafficJunky
Попандер появился в TrafficJunky совсем недавно и, очевидно, еще находится в стадии отладки, так как изредка еще можно наткнуться на баги, например при копировании кампаний. Рекламный кабинет TrafficJunky не имеет нормального таргетинга по браузерам, есть лишь варианты «все» и «все, кроме Chrome» — в этом плане он вызывает у нас ассоциации с другой крупной адалт-сеткой Traffic Factory, где нет таргетинга по Wi-Fi / 3G. Вообще, рекламный кабинет при всей его аккуратности является довольно неудобным. Чтобы посмотреть статус креативов, приходится ходить по вкладкам Ads кампаний и искать отклоненные при помощи фильтров.
Также в попандер-кампаниях TrafficJunky нет выбора платформы, предлагается лить только мобильный трафик. Мы спросили их техподдержку, как так вышло, но они не знают сами. Так что сравнить ботовые воронки в разрезе мобайл/десктоп здесь нам не судьба. Поэтому сравнивать будем срезы по сайтам, а их у TrafficJunky три: PornHub, Tube8 и XTube. Из гео взяли традиционную троицу США-Россия-Индия, а также решили добавить к ним Индонезию. Результаты — на скрине ниже:
По качеству полученного трафика у нас впечатление однозначно положительное, все цифры заметно выше средних значений по рынку попандера в целом и плавают в диапазоне от 65% до 88%. Это весьма добротные результаты для нефильтрованого трафика. Этот тест обзорный по задумке, поэтому никакой ручной фильтрацией мы не занимались, да и вообще применимость нашего каскадного метода при таком скудном разнообразии площадок минимальна. Среди них, тем не менее, явно обозначились два «гадких утенка»: ID_Tube8 Mobile (8%, где почти все — SIVT-боты и хостинговые диапазоны) и IN_XTube Mobile (48% — не катастрофа, но ниже среднего на фоне других).
А вот действительно плохо в TrafficJunky то, что попандер-трафика еще очень мало, он льется в час по чайной ложке. При тех же ставках TrafficStars налили бы нам раз в 100 больше. То, что вы видите на скрине, пришлось доить часами. Возможно, что TrafficJunky по обыкновению забирают себе львиную долю показов, а рекламодателям пока отдают лишь объедки. Либо же этот формат в принципе пока не имеет объемов в их рекламной сети. Время покажет. А пока что особого интереса попандер в TrafficJunky не представляет.
Clickadu, ExoClick, Adsterra, AdMaven, PropellerAds
В заключение приводим результаты слива попандера с нескольких сеток командой рекламной сети Clickadu. Вся проза ниже — их выводы их же словами с минимальными стилистическими правками (данные публиковались в Telegram-группе, поэтому для блога слог немного изменили). Со своей стороны мы также перепроверили данные статистики на достоверность цифр.
Ребята сделали два теста. В первом тесте был пролит трафик по таргету FR Windows с пяти рекламных сетей: Clickadu, ExoClick, Adsterra, AdMaven и PropellerAds. Сравнивали показатели качества по столбцу «Качество» в статистике Adspect и получили практически одинаковые показатели для всех сетей, что бы они ни означали:
Целью второго теста было проверить, есть ли конверсии на отфильтрованном трафике с «белых страниц», и как отличается CR по сравнению с неотфильтрованным трафиком на основном ленде. В качестве оффера в этом тесте использовались собственные пуш-подписки Clickadu, одинаковый ленд для основной и белой страницы, но с разными субаккаунтами для разделения результатов в статистике. Сперва отлили такой же трафик по таргету FR Windows, но он дал слишком мало конверсий, чтобы что-то сравнивать.
Поэтому дальше отлили IN Android с Clickadu и сравнили CR «белой» и основной страниц только для этого трафика:
Таким образом, итоговые показатели CR в подписчика на «белой» странице в 2 раза хуже, чем на основной. Но трафик все еще конвертит. Предположением ребят было, что на «белую» страницу отбирается трафик, который действительно немного хуже конвертит, но не является ботовым. Еще один вариант — вместе с действительно ботовым трафиком фильтруется также очень много настоящего трафика, который конвертит.
Что ж, со своей стороны мы это прокомментируем следующим образом. Платформа Adspect на тот момент не имела встроенного трекера для отслеживания конверсий, поэтому данными о каком-либо удельном конверте трафика мы не располагали и соответственно по этому признаку не фильтровали. Не фильтруем и сейчас, так как подобные данные в очень сложно однозначно и безошибочно интерпретировать. В подобной статистике будет слишком много неизвестных переменных, чтобы делать уверенные выводы.
Далее, Adspect действительно перестраховывается в отдельных случаях и фильтрует некоторый трафик, не будучи на 100% уверенным в его ботовости, как, например, в случае с IP-адресами диапазонов датацентров. Мы вынуждены так делать, чтобы надежно выполнять другую свою главную функцию — клоакинг. Но конкретно в случае с Clickadu дело было и не в этом, а в том, что часть хорошего трафика была отфильтрована из-за нашей системы машинного обучения VLA, которую, как обнаружилось позднее после детального анализа, со временем «перекосило» в сторону паранойи, и она срезала больше трафика, чем следовало.
Это была наша техническая недоработка, связанная с несбалансированностью входных данных для обучения нашей ML-модели (ботов в учебном трафике было больше, чем людей), которую мы с тех пор давно исправили, поэтому к полученным ребятами из Clickadu результатам можно смело накинуть по 15%.
На этом закончим на сегодня. У нас еще есть в запасе неопубликованные материалы и еще больше тестов впереди, так что следите за блогом. Всем профита!
Для наших читателей у нас продолжает действовать промо-код PROTRAFFIC на скидку 25% при подписке!