百都网络小编 发布于 年月日 评论() 阅读()
“我的广告费用有一半浪费了，只是不知道是哪一半。”
零售大亨john wanamaker几十年前的一句话，道出了广告效果衡量的难度。
的确，广告作为经济运行中的重要环节，如何衡量广告的效果一直是业界关注的焦点、热点和难点。
在深入讨论这个话题之前，我们先梳理一下广告效果度量是如何变化的。
一.由来已久的广告效果衡量
Modern 广告兴起于美国，兴盛较早。2000年，著名的美国人广告克劳德·霍普金斯出版了广告领域非常重要的一本书——《科学广告》，系统阐述了他对效应广告的观点。
这个广告效果派发明了一系列先进的广告投放方式，如优惠券、免费样品、邮寄目录、测试营销等。
比如，为了比较两个广告字帖的效果，他会把两个字帖同时印在同一份报纸的同一版面上，但留下不同的免费样品邮寄地址，然后统计两个字帖分别收到了多少免费样品的请求，这几乎是广告圈子对效果的早期准确衡量。
霍普金斯尖锐地批评了当时的另一个学派广告——艺术学派。他说:
“有些广告人放弃了他们的职责。他们忘了自己是推销员，把自己当成了演员。他们开始追求掌声，而不是销量。”
他的思想对后来著名的大卫·奥格威产生了重要影响。奥格威在《一个广告人的自白》中说过一句名言——“我们做广告是为了卖产品，否则我们不会做广告。”
在他看来，一个广告到底能不能产生销量，才是衡量一个好坏的标准——“一个广告和另一个广告的区别，是用销售力量的规模来衡量的，两者的区别可以是:”
从某种意义上说，奥美的所作所为就是那个时代的“效应广告”。
所以和很多人的认知不同，传统广告并不是一个完全依靠创意、天才和灵感的领域。反而这个领域的佼佼者早就关注广告效应的测量了。
当然，当时的广告效应仍然只是事后衡量，与广告的成本没有直接关系。广告效应和广告消费真正的直接关联，要等到大互联网时代。
二、互联网时代广告效应测量
互联网的诞生对于广告来说，无疑是一场技术革命。它改变了广告的计费规则，重新定义了广告的精度，为广告效果的测量带来了质的飞跃。
首先，互联网给广告带来的第一个改变就是按效果付费。为什么传统广告做不到这一点？[/K19/]原因是虽然传统的广告也讲究广告效应，但当时的广告效应比较模糊，实践中很难量化。
互联网的意义在于将广告投放的全过程数字化，使得广告投放的每一个环节都可以量化，而这种精确计量的直接结果就是按效果付费。
于是，CPC这种早期的按效果付费的收费方式诞生了——用户只按点击付费，不按点击收费。
请注意，除了按效果付费的方法之外，还有一种全新的广告结算模式-竞价。
实际上，按效果付费和竞价是孪生兄弟，一起出现。这背后的深层原因是，按效果付费本质上与广告媒体利益冲突。
举个例子，一个广告主持人为一次点击付费一美元，相当于一次点击一美元，但是如果他给了一个不好的素材，那么点击率就很差。
那么为了达到这个点击，广告平台需要给无限的流量才能达到目的。如果不按竞价购买，那么广告拥有者就没有动力去优化广告创意。
随着互联网的进一步发展，按效果付费中“效果”的内涵逐渐丰富。既然点击可以叫效果，那有没有可能安装，激活，付费？
答案是肯定的，前提是广告 master能拿到这些数据。上面这些深层次的效果数据，有的靠平台本身，有的靠广告师傅反馈。总之，互联网广告可以一直走到转化链的末端。
有了这些数据，广告平台能做的很重要的一点就是优化效果。
效果优化是互联网广告的本质和核心技术，即如果平台知道某个用户转化了某个广告，可以根据双方的特征进行模拟估算，下次将相同的广告内容匹配到相同特征的人，这样就可以达到广告的精准。
三。效果广告的闭环数据是怎么打通的？
刚才说的互联网广告平台做的基础工作就是CTR估算，也就是点击率估算，因为这是可以通过数据平台本身的点击来获得的。
虽然点击很重要，但是对于广告主机来说，点击不是目的，而是手段。广告主机其实很关心后续的转化环节，但是广告平台没有后续的转化环节就无法进行相应的优化。
所以随着effect 广告的发展，迫切需要在广告平台和广告主机之间建立一个数据反馈的闭环。
那么怎么做？
脸书做了更早的尝试，它首先引入了一个名为“像素”的隐藏点功能。
当时广告的登陆页面主要以h的形式呈现，脸书的像素是一个空白像素，是一段统计报表代码。广告主机有必要将这个“像素”放在广告登陆页面的相应位置，这样当用户访问广告的登陆页面时，在不同区域点击脸书就可以得到这个深度。
这是一个实现起来相对简单的方案。广告毕竟登陆页的交互行为属于转化领域的浅层转化行为。如果要统计电商的App下载、激活、支付、收款、付款、回购等更深层次的行为，“像素”就不行了。
所以广告平台干脆开发了一个专门的API接口，通常叫做“回调”接口，专门用来返回转换后的数据，转换的类型变得非常丰富。
比如上面说的下载、安装、激活、支付、收藏电商、购物车、支付、线下到货、试用、订购等。都可以通过这个统一的接口返回。
这时候有人会有疑问——转换后的数据背后其实是很重要的数据。企业是否愿意将这些数据发送回广告平台？其实有这样的顾虑，后面会讲典型平台对于这类情况的解决方案。
可以看出，ROI其实是广告车主最后关心的核心指标，而中间的其他转化指标才是ROI的领先指标。它们之间有很强的相关性，但这种强相关性是波动的，是变化的。
因此，当广告平台无法直接优化ROI时，需要广告车主把握和控制转化指标与ROI的关系，这是广告车主的重要痛点，也是广告平台一直努力的方向。
四。互联网广告效应测量的演进方向
今天，互联网广告效果测量将向哪个方向发展？
一个方向是——基于变换的算法优化。
对于互联网广告，效果是典型的逐级递减的转化漏斗。有的转换漏斗短，有的转换漏斗长。比如在线服务行业的工具，可能漏斗比较长。
一个典型的工具产品转化过程是-广告曝光，广告点击，应用下载，应用安装，应用激活，浏览，变现广告。
从上一个环节到下一个环节，都会有不同程度的损失。
理论上，在支持按效果竞价的今天，我们可以对上述转化事件分别进行竞价——比如，元购一次有效下载和元购一次有效激活，无论使用哪个转化事件进行竞价。
现在成熟的广告系统都可以有针对性的进行优化，即在客户可接受的范围内，将广告的内容推送给更容易转化的用户。
但是，这里有一个问题。广告平台能够优化转化事件的前提是广告车主必须将转化事件的数据发送回广告平台，因为广告平台需要这些转化数据反馈系统来识别和预估哪些用户容易转化。
但对于任何广告车主来说，试听、下单、回购等转化数据都是公司的核心数据和重要资产，所以他们对数据回报的安全性也有顾虑。
那么，如何解决这个问题？
腾讯广告的解决方案或许值得参考——首先，腾讯的广告生态非常完善，有可以购买App推广的腾讯广告和一个实现App流量的平台——“游权汇”,所以好处非常明显——
也就是不需要回传收益数据，因为优泉汇已经准确实时的了解了你的收益数据，可以为广告效果的优化提供非常有利的操作空间。
那么，腾讯到底是如何通过这个数据闭环来优化广告效果的呢？/[K19/]
答案是基于ROI预估的竞价模型，即App广告主可以设定一个浅层转化行为的转化成本和一个较低的首日变现可接受ROI(=首日变现金额/广告当日消费)。
在参考浅转化行为目标成本的基础上，系统会根据预估的广告频率和ECPM实时计算出价，尽量控制广告实现的ROI不低于广告师傅设定的预期ROI。
这样做的目的是在保证ROI的基础上提高产能。
其实这已经是腾讯广告针对这种广告效果优化的升级了。在升级之前，它采用了双标模型来估计二级保留率。背后的逻辑是次日留存和变现之间有很强的相关性，所以二次留存指数在一定意义上可以代表变现效率。
但这两者毕竟不是对等的。这样会直接过滤掉一部分停留低但付费意愿强烈的用户。这些用户其实属于App应该争取的用户。
好处显而易见:
首先广告车主不需要返还所有的收益数据，因为优量汇本身存储的是变现数据，不需要返还其他渠道的变现收益，很大程度上消除了广告车主的数据安全顾虑。
其次，系统通过预估利润实时自动调整出价，无需投手根据首日ROI进行人工调整，同时也不会误过滤留存低、付费意愿强的客户。
再次，由于数据的连续性，该方案可以有效避免广告运行一段时间后运行容量会下降的问题。
正是这些在实现ROI上的领先优势，使得腾讯广告在效果广告进入深水区后，依然为广告业主带来了足够优异的回报。
效果广告是一个“结果导向”的行业，要获得广告业主的认可，必须有一个亮眼的ROI。作为国内老牌的效果广告平台，腾讯广告一直走在广告效果测量创新的最前沿。
与竞争媒体相比，腾讯广告变现ROI更灵活，不强制要求广告主变现比例，不需要返回全媒体变现数据，使用大串行单层并发请求可以获得较好的预估。
更重要的是，针对广告车主使用变现ROI后日损痛点，腾讯广告变现ROI优化策略，兼顾整体LTV回收曲线，稳步提升LTV，保证持续回收。
以某工具行业广告老板为例，月内开始测试账户，连续运行量长达天。在数量生效、二次留存率、首日实现ROI、首日实现ROI等方面的数据均优于二次留存双标广告。首日ROI超标%，运行能力仍能持续维持。
毫无疑问，今天的广告效果估计由于系统能力的提升，已经远离传统时代。除了刚才说的基于结果的算法优化，我们对效果的定义和认知也在不断变化，比如效果是取决于一个指标还是多个指标？
如果有多个指标，哪一个是优先级？其他指标的权重是多少？应该看短期效果指标还是长期效果指标？如果看长期效果指标，如何解决算法要求的即时数据反馈问题...
这些都是互联网时代广告效果测量的实际问题，这些问题的解决还是需要我们新一代广告人在实践中不断探索和摸索。
文章来自魏，作者魏。
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作者：徐州百都网络 | 来源： | 发布于：2022-03-22 11:08:11