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文档简介
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
统一方式去衡量;
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,什么才算广告的效果,肯定是不同
的。
哪怕都投同一种广告,对于什么才算效果,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:
1.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。
2.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,能做到这一点的,基本上只能是大型互联网媒
体平台提供的工具。
3.从行业角度看,企业的品牌力在消费者心智中的整体提升。
洞悉品牌力在行业角度的比重,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
力及对于人群的品牌独占行为的把握。
4.对品牌和效果的综合提升。
如果一个广告主说,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一一或许只是在归因上(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。
举一个案例,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?
传统的单一转化衡量方式下,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,如果做一些优化还不行的话,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。
复盘上波
牛肉负群本二二,
牛肉比鸡肉低41%
«<年轻御宅族>»<«西式留学党>>>
人群星台度
z世代宅家煲剧沿海地区高消留学下单转化对
TO=254TG,=234TGI=5O3TGI=218TGI=6O8TGI=515历史同类投,
利用RACE模型,结合后链路的人群数据,我们可以有“打开
黑箱〃般的发现:两
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