2022年企业广告投放策略建议书

2022年企业广告投放策略建议书1、永远解不开的结与颠覆性方法如果我们总结2021年品牌广告主眼里的关键词,私域、CDP、DTC、直播、个保法、数据资产、数字化转型,大概率是必须提及的,但每一年总有一些老语汇依然会被反复谈及。例如,广告效果的监测与衡量,作为数字营销的底层问题,虽然并非新事物,但由于其难度所在,一直在优化与升级的路上。尤其是对于品牌广告的投放,各类衡量广告价值的指标层出不穷,但好像都不太能让人满意。最初,故事没有那么复杂,广告大部分都是CPT投放的合约广告,广告主对"量”进行度量,由此出现impression、click这样的衡量方式。但广告形式和广告流量变得复杂之后,仅仅衡量"量”是不够的,需要增加对"质"的衡量。再加上数字广告越来越程序化（这意味着广告将更贴近受众的需求进行投放）,于是,出现了ROI、TA（目标人群）浓度、TA的N+reach等新的衡量方式。但这些指标的出现,并不能真正解决问题。广告效果的衡量本质上不可能有放之四海皆准的通用指标。而且,广告效果衡量往往都是以结果论的,例如:追求效果的广告主,当然会用ROI来衡量效果,但过于追求结果,会忽视达成效果所需要经过的过程。而品牌广告主,曾经也非常喜欢用TA浓度来衡量投放结果,但消费者被广告所影响的程度,却根本不可能从简单的TA浓度来了解。甚至有些方式本身就是不够科学的。比如TA浓度,如果一次campaign的TA浓度高于另一次,一定能够说明这次campaign的效果更好吗（甚至TA浓度本身到底准确性如何都很难说得清）？再加上,《个人信息保护法》出台之后,衡量广告价值变得更难了。方法一直不尽如人意,而外部环境又发生了颠覆性的改变,因此,衡量广告效果的方式,也应该发生根本性的变化。在找到这些根本性变化的方法之前,我们需要先同意几个重要的理念（当然,不同意这几个理念,这篇文章也没有读下去的必要）：过程和结果同样重要,甚至很多时候,过程比结果更重要:广告投放的效果诉求是多样化的,这些多样化的诉求无法用统ー方式去衡量;广告效果的衡量需要具有科学性,逻辑上要成立,方法上要严谨。从这三个理念出发,我们看看今天的广告投放效果应该怎么衡量。2、到底什么算广告投放的效果?对于不同的广告主而言,什么オ算广告的效果,肯定是不同的。哪怕都投同一种广告,对于什么オ算效果,定义和衡量方式也可能是不同的。总体而言,广告的效果基本上分为以下类型:.以转化为最终效果来衡量广告,同时追踪转化过程。最终效果的衡量往往用ROI或者转化率（当流量价格比较稳定时）,转化过程往往需要将后链路数据匹配前链路数据,实现广告全链路归因后才能体现。.广告覆盖的人群数量,以及其中多少人真正被企业的品牌所影响,即增强了认知、好感甚至购买意愿。这些共同构成了企业的品牌资产价值。这是目前最困难的领域。常用的方法是,追踪同一人群一段时间（通常是相当长的一段时间）的行为变化,尤其是与投放品牌相关的互动行为的变化来推测其品牌人群资产的变化。显而易见的是,这样的方法势必需要足够大的人群场、内容场作为支撑,能做到这ー点的,基本上只能是大型互联网媒体平台提供的工具。.从行业角度看,企业的品牌力在消费者心智中的整体提升。洞悉品牌カ在行业角度的比重,突破常规舆情法或者问卷法的诸多弊端,更及时精确地追踪更广范畴人群的心智变化,来判断人群是否在广告投放后,对广告主品牌具有更多的偏好,或者曾经属于其他品牌的消费者转变为广告主品牌消费者（从对其他品牌拥有更多认知、好感、意愿,转变为对广告主品牌有更多的认知、好感和意愿）。这就对媒体平台提出了更高的要求:缜密的行业及品牌理解カ及对于人群的品牌独占行为的把握。.对品牌和效果的综合提升。如果ー个广告主说,想追求“品效协同”,我们不能简单认为这是不理性的。广告投放本身提供了“品效协同”的可能性。最常用的方法是,在投放品牌广告的同时追加效果广告,利用不同广告形式,按照一定的节奏（pacing）进行组合投放。但,组合方法的不同,一定会左右广告主所追求的品效协同效果。而在各种组合中找到投放效果的最优解,广告主自己或者广告主聘用的第三方都无法完全实现,因为广告主不可能穷尽所有的投放方式,也就无法确定当前的组合方式一定是最有效的。在这种情况下,唯有媒体平台,在拥有海量的投放数据的基础上,才能对广告主当前的投放组合的效果做对比性的衡量（与其他各种潜在组合方式进行对比）,然后给出当前组合与自有组合或其他组合方式之间的效果差异。显然,这个解只有媒体平台才能提供,而媒体平台如果提供相关工具,便能对广告主衡量组合广告投放的效果,产生极大的价值。3、广告投放四类效果的新衡量方式那么,对于上述四种广告投放效果的衡量需求,我们有什么创新解法呢?今天我们以腾讯广告RACE曝光归因模型为例（以下简称RACE模型）,来聊聊行业在衡量广告效果上的努力与成效。第一类:衡量转化以及转化过程的归因如同前面所讲,如果只是衡量ROI,对广告投放的效果衡量就只有一个标准:好和坏。效果不好的广告投放,我们通常能做的事情,是停止投放。但如同我在我的大课堂所讲述的,效果不好的广告投放,或许仍然隐藏着很大的机会ーー或许只是在归因上（这个广告很可能为别的广告或者流量渠道做了助攻）,或是在人群的匹配上出现了一些问题,但并不能就立即认为这个广告存在严重问题。举ー个案例,某食品品牌旗下有两个主推小食,分别是牛肉和鸡肉,做了一波投放,用同样的资源触达目标受众,牛肉小食的产品线转化远低于鸡肉线。怎么办?传统的单ー转化衡量方式下,尽管是以转化为导向,但肯定相当粗暴,容易产出一刀切的优化方式。终端ROI高,希望起量;ROI不达标,如果做ー些优化还不行的话,会停掉或者更换到效果好的鸡肉线广告进行投放。但显然我们需要用有效的广告衡量来判断,既然牛肉线的效果不好,那么到底问题出在哪里?过去,这样的判断很难实

现,但现在的工具（如下图所示,来自RACE模型的衡量方式）则可以很好地帮助广告主洞察到相关情况。«<メ转化率牛肉比鸥肉任47%人群・台度02%«＜年轻御宅族＞»優里正鋒本 工，负漳本«<メ转化率牛肉比鸥肉任47%人群・台度02%«＜年轻御宅族＞»優里正鋒本 工，负漳本ニエ,下単转化对历史同类投.z世代宅家 煲剧70=254%仁23470=509＜«西式留学党〉＞＞沿海地区高消留学小/=278「0=6087G/=5J5利用RACE模型,结合后链路的人群数据,我们可以有“打开黑箱”般