每家公司都繞不開的一個(gè)命題是——用戶從哪來?伴隨互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的發(fā)展,以效果廣告獲取用戶的方式越來越成為企業(yè)高效獲客和營收增長的手段。如何更好地進(jìn)行廣告投放,成為一個(gè)值得探討的話題。

　　本文聚焦數(shù)字營銷中的投放運(yùn)營,洞察新語境下品牌數(shù)字營銷的機(jī)遇與挑戰(zhàn),伴隨著新技術(shù)能力的發(fā)展,品牌該如何提升拓客能力和效率?在進(jìn)行全渠道投放時(shí),該如何搭建有效的指標(biāo)監(jiān)測體系,賦能營銷效果提升。

　　關(guān)注神策數(shù)據(jù)公眾號(hào),了解神策在 30+ 細(xì)分領(lǐng)域的更多數(shù)字化實(shí)踐。

　　一、數(shù)字化營銷的新趨勢(shì)與新能力

　　過去的2021 年可謂數(shù)據(jù)隱私元年,隨著數(shù)據(jù)安全監(jiān)管升級(jí),數(shù)字化營銷面臨新挑戰(zhàn)。

　　在國內(nèi),2021 年工信部出臺(tái)《個(gè)人信息保護(hù)法》,這一法案的頒布對(duì)國內(nèi)的營銷和廣告生態(tài)帶來一些影響。放眼全球視野,移動(dòng)終端巨頭蘋果更新 iOS 隱私協(xié)議,隨著 iOS14.5 發(fā)布而全面落地的 ATT 隱私政策也是蘋果面對(duì)用戶隱私保護(hù)的一張大牌,這意味著 iOS 系統(tǒng)的追蹤溯源與觸達(dá)將更具挑戰(zhàn)。針對(duì)以上挑戰(zhàn),如何完成營銷突圍?我們提供三大方向供參考。

　　​(1) 基于全域用戶關(guān)聯(lián)的歸因分析

　　基于穩(wěn)固的ID-Mapping能力,合規(guī)獲取多域、多渠道、多業(yè)務(wù)場景的用戶 ID 拉通,同時(shí)通過實(shí)現(xiàn)不同角度的歸因分析,賦能精益化獲客。

　　(2) TA 模型訓(xùn)練與觸媒偏好判斷

　　對(duì)于已經(jīng)歸因好的設(shè)備和模型,如何更好地訓(xùn)練與發(fā)揮數(shù)據(jù)效應(yīng)?比如深度挖掘品牌受眾的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值,訓(xùn)練高價(jià)值潛客的人群算法模型;比如挖掘潛客的觸媒偏好,識(shí)別“高價(jià)值潛客集中度高”的媒體進(jìn)行投放,提升投放效率。

　　(3) 新流量渠道的商業(yè)化潛力與投放管理

　　擁抱新隱私架構(gòu)下涌現(xiàn)出的新流量渠道及商業(yè)化玩法,幫助品牌開啟后 IDFA 時(shí)代的數(shù)字營銷下半場。面對(duì)這些挑戰(zhàn),如何釋放數(shù)據(jù)價(jià)值,實(shí)現(xiàn)高效拓客?圍繞著數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)賦能三個(gè)維度,最終要做好三件事情:用戶洞察、公域獲客、私域運(yùn)營。

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　　二、數(shù)字化能力升級(jí),賦能全渠道精細(xì)化拓客

　　公域獲客、渠道效率判斷及長效營銷的前提 —— 廣告?zhèn)鹊娜�域用戶關(guān)聯(lián)

　　廣告投放是一筆生意賬,多少錢帶來多少用戶需要算得清清楚楚,如果投產(chǎn)比過低,則代表效果廣告投放鏈路中存在問題。那么把營銷費(fèi)用核對(duì)正確的前提是,進(jìn)行多渠道、全鏈路的歸因分析。

　　基于廣告業(yè)務(wù)視角下的整個(gè)鏈路,主要由媒體、數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)處理三個(gè)環(huán)節(jié)組成。

　　首先在媒體側(cè),媒體會(huì)提供用戶點(diǎn)擊廣告時(shí)下發(fā)的設(shè)備信息,由廣告主的數(shù)據(jù)接收層接受上報(bào)的設(shè)備號(hào);用戶側(cè)使用 App 時(shí),在用戶同意授權(quán)的前提下,通過合規(guī) SDK 收集到相關(guān)設(shè)備號(hào)信息,如果兩個(gè)設(shè)備號(hào)完成匹配,就認(rèn)為是某次廣告點(diǎn)擊帶來了一次有效的轉(zhuǎn)化,即激活;與此同時(shí),通過廣告而進(jìn)入到私域的產(chǎn)品時(shí),將會(huì)為該設(shè)備用戶分配一個(gè)唯一的 UID。

　　神策強(qiáng)大的 ID-Mapping 技術(shù)能力,能夠幫助企業(yè)打破公域媒介數(shù)據(jù)和私域用戶行為數(shù)據(jù)的壁壘,完成媒體廣告二方數(shù)據(jù)與落地頁、App 等一方用戶行為的統(tǒng)一串聯(lián),支持全鏈路轉(zhuǎn)化效果分析。

　　另一方面,神策數(shù)據(jù)建立了自歸因、Specific ID 匹配、用戶/設(shè)備 ID 匹配、IP+ 輔助條件匹配等廣告歸因模型,配合多重歸因校驗(yàn)規(guī)則,實(shí)現(xiàn)不同轉(zhuǎn)化層級(jí)的廣告受眾分析,精細(xì)化還原高價(jià)值受眾畫像;同時(shí),深鏈路的用戶轉(zhuǎn)化行為可以通過靈活的深度回傳能力賦能廣告媒體進(jìn)行oCPX 投放,驅(qū)動(dòng)全域高效拓客策略,優(yōu)化獲客成本。

　　在廣告投放中,涉及到實(shí)際用戶行為時(shí),可能存在用戶在不同媒體平臺(tái)進(jìn)行訪問的行為,比如用戶B會(huì)在抖音擊廣告后,同時(shí)又通過其他方式訪問了官網(wǎng)的落地頁并下載激活A(yù)PP。這個(gè)時(shí)候就需要通過歸因能力識(shí)別出訪問落地頁的用戶與在抖音點(diǎn)擊廣告的用戶是同一個(gè)設(shè)備實(shí)體并進(jìn)行正確歸因。如果同時(shí)用戶B又在快手看到了廣告并產(chǎn)生點(diǎn)擊行為,那么通過神策ID-Mapping跨域用戶識(shí)別的能力,我們可以清晰的得知該設(shè)備的歸因于后鏈路訪問行為。

　　雖然已經(jīng)存在很多用戶匹配的手段和方法,但實(shí)際的業(yè)務(wù)場景中很難做到百分百匹配。比如在線下渠道(公交、地鐵及樓宇廣告)投放廣告時(shí),如何更準(zhǔn)確地歸因到某一班地鐵或是某個(gè)小區(qū)電梯廣告,面臨不小的挑戰(zhàn)。對(duì)于這類情況,可以通過模糊歸因提升匹配的準(zhǔn)確度,比如通過解析 IP 字段或操作系統(tǒng)版本號(hào)等更多公用參數(shù),提升模糊匹配的準(zhǔn)確率。完成以上匹配后,再進(jìn)行跨域用戶識(shí)別,洞察不同用戶的特征。

　　識(shí)別潛客高集中度媒體,優(yōu)化頻控策略

　　用戶的行為千變?nèi)f化,我們無法得知同一個(gè)用戶在不同媒體側(cè)的行為,以及被不同媒體打上了哪些標(biāo)簽,所以也無法避免同一個(gè)用戶在不同平臺(tái)看到同一個(gè)廣告的情況。

　　任何用戶在同一個(gè)時(shí)段對(duì)于某品牌的廣告曝光都會(huì)有經(jīng)歷從認(rèn)知-接受-熟悉-轉(zhuǎn)化的過程,但沒有用戶喜歡鋪天蓋地的廣告轟炸,所以如何找到潛在客戶在不同媒體之間的重合度,變得很重要。

　　比如,實(shí)際廣告投放中,如果對(duì)曝光數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測,能夠辨識(shí)不同設(shè)備號(hào)在多個(gè)媒體重復(fù)曝光的情況。

　　假設(shè)有這樣一群用戶,已經(jīng)在巨量引擎、百度信息流和廣點(diǎn)通三個(gè)渠道重復(fù)曝光 5 次,那么數(shù)字 5 對(duì)于一個(gè)用戶來說,究竟意味著什么?

　　如果抽取某個(gè)百萬曝光的campaign中的點(diǎn)擊率分析,假設(shè)發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)同一個(gè)系列的廣告接受程度在 5-6 次時(shí),CTR 是最高的,曝光超過 6 次之后,CTR 明顯下滑,那么如果靈活的調(diào)整針對(duì)該部分用戶的競價(jià)策略就顯得尤為重要。

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　　媒體重合度分析——科學(xué)優(yōu)化流量競價(jià)策略

　　既然已經(jīng)通過數(shù)據(jù)分析得到 CTR 會(huì)下滑的現(xiàn)狀,那么接下來要做的事是盡最大可能想辦法將這批用戶進(jìn)行轉(zhuǎn)化。

　　這時(shí)通過對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的掌握,比如哪個(gè)渠道適合做首次曝光,哪些渠道適合做業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化,就可以把適合做曝光的渠道定義為本次投放的引流渠道,把適合做轉(zhuǎn)化的渠道定義為轉(zhuǎn)化渠道,再基于媒體不同的受眾制定不同的轉(zhuǎn)化策略。

　　同時(shí),我們可以將已經(jīng)轉(zhuǎn)化用戶的一些特征行為,比如所在城市、業(yè)務(wù)動(dòng)作等通過 API 接口的形式回傳給媒體,由廣告媒體幫我們找到更合適轉(zhuǎn)化的受眾人群。

　　沉淀品牌資產(chǎn)——正負(fù)向人群模型訓(xùn)練

　　那么如何找到更合適的受眾人群呢?可以借用模型訓(xùn)練能力,幫助廣告系統(tǒng)更好識(shí)別受眾群體。

　　假設(shè)某款產(chǎn)品有一百萬注冊(cè)用戶,其中有 5000 個(gè)非常忠實(shí)的鐵桿用戶,在產(chǎn)品粘性和付費(fèi)能力上表現(xiàn)突出。除了高留存率和高付費(fèi)力兩個(gè)指標(biāo)外,這群鐵桿用戶在設(shè)備機(jī)型、渠道來源、城市省份等維度上,是否還具備共性特征?

　　這時(shí)候可以通過算法進(jìn)行相關(guān)模型訓(xùn)練,在一百萬注冊(cè)用戶中找到非常接近上面 5000 名鐵桿粉絲特征的群體,還可以通過數(shù)據(jù)維度的調(diào)整增加或減少人群規(guī)模。計(jì)算出來的用戶越少,意味著受眾相對(duì)越準(zhǔn)確,數(shù)量越多則代表用戶畫像越寬泛。

　　之后再將我們認(rèn)為適合的受眾群體上傳到媒體海量的用戶庫中,由媒體進(jìn)行第二次模型匹配,即常說的 lookalike,確保能夠在公域潛客池子中找到對(duì)產(chǎn)品更感興趣且更適合的用戶群體。

　　基于實(shí)時(shí) API 對(duì)接能力,提升獲客效率

　　接下來介紹最近在廣告業(yè)務(wù)中很熱門的一項(xiàng)能力——RTA。

　　RTA,即 Real-Time API,通過媒體提供的實(shí)時(shí) API 接口,能迅速完成程序化競價(jià),達(dá)到更加精細(xì)化的競價(jià)策略,滿足動(dòng)態(tài)調(diào)整的需求。

　　常見的 RTA 業(yè)務(wù)場景有競價(jià)頻控,在不同的階段采用不同的競價(jià)策略以及基于個(gè)性化的指標(biāo)完成競價(jià)策略與素材的調(diào)整,比如基于 ROI 自動(dòng)進(jìn)行預(yù)算和出價(jià)調(diào)整,以及自動(dòng)計(jì)算素材在不同時(shí)段的跑量效果,調(diào)整前端素材的展現(xiàn)等。

　　以實(shí)際場景為例,假設(shè)廣告主是一個(gè)吸塵器自有品牌,在自身 App 中發(fā)現(xiàn)有這樣一個(gè)頻繁進(jìn)行某些業(yè)務(wù)動(dòng)作的用戶,比如瀏覽詳情頁、把某款吸塵器加入到購物車、點(diǎn)擊降價(jià)提醒、和客服完成對(duì)話等,通過這些行為可以判斷其是一個(gè)非常接近成交的高意向用戶,但近幾日該用戶并沒有完成訂單支付。

　　這時(shí) RTA 會(huì)基于用戶自身特征,比如是否高價(jià)值等,來判斷是否符合某個(gè)競價(jià)策略的觸發(fā)條件,如果符合的話,則面向該用戶的出價(jià)策略和文案素材策略也會(huì)隨之匹配。于是,這個(gè)用戶可能會(huì)在某個(gè)短視頻平臺(tái)刷到一個(gè)前幾天非常心儀的吸塵器產(chǎn)品,伴隨著產(chǎn)品精美的素材宣傳,該用戶最終完成了一次有效轉(zhuǎn)化。

　　RTA 的動(dòng)作都是基于程序自動(dòng)化運(yùn)行,包括人群定義和篩選、廣告平臺(tái)受眾定向、出價(jià)策略、素材策略等,而廣告主更多要做的是及時(shí)基于相關(guān)數(shù)據(jù)調(diào)整 RTA 策略。

　　ASA —— AppStore 廣告生態(tài)的新變革

　　ASA 即 Apple Search Ads,蘋果應(yīng)用商店搜索廣告。廣告主投放后,其 App 會(huì)出現(xiàn)在 iPhone 和 iPad 的 App Store 搜索結(jié)果的第一位,以此高效獲得用戶。2021 年 7 月,ASA 在中國大陸地區(qū)正式可用。

　　面對(duì) ASA 及其他多種并行投放渠道融合的復(fù)雜場景,如何做好正確歸因成為眾多嘗鮮廣告主關(guān)心的話題。

　　通常,廣告主在 iOS 端投放推廣 App 時(shí),最終都會(huì)跳轉(zhuǎn)到 App Store 這一步,而此前蘋果公司并沒有提供用戶在 App Store 側(cè)的數(shù)據(jù)給開發(fā)者。這樣,廣告主投放后沒有辦法準(zhǔn)確地追蹤每一個(gè)用戶在整個(gè)廣告投放鏈路中的完整軌跡,也就沒有辦法準(zhǔn)確地衡量該渠道的具體推廣效果。

　　現(xiàn)在,神策數(shù)據(jù)通過對(duì)接 ASA 渠道,可以在用戶點(diǎn)擊蘋果應(yīng)用商店搜索廣告后,接入 App Store 的歸因數(shù)據(jù),幫助廣告主追蹤每一個(gè)用戶在整個(gè)廣告投放鏈路中的軌跡。

　　通過 ASA 的歸因,我們可以做到之前 ASO 優(yōu)化無法想象的數(shù)據(jù)粒度。原來可能無法知道 ASO 的投放效果,而現(xiàn)在我們可以知道不同熱度的關(guān)鍵詞、在某一個(gè)時(shí)間周期內(nèi)花費(fèi)多少錢,能帶來多少有效的 App 激活及后續(xù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù),從而能夠?qū)�激活成本、轉(zhuǎn)化率、ROI 等指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。

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　　多維度標(biāo)簽組合,持續(xù)關(guān)注 A/B 測試的獲客雙效

　　其實(shí)廣告媒體已經(jīng)基于海量用戶數(shù)據(jù)搭建了一套受眾標(biāo)簽體系應(yīng)用于媒體DMP當(dāng)中,在業(yè)務(wù)投放中可以合理運(yùn)用媒體給受眾打上的標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)照測試,也能有效降低獲客成本。

　　比如在第一個(gè)階段,可以用自己的行業(yè)標(biāo)簽匹配某一個(gè)行為興趣標(biāo)簽,比如工具類的廣告主,就可以用工具 + 游戲、工具 + 金融等標(biāo)簽組合進(jìn)行成本測試,然后選擇成本最低的幾組標(biāo)簽進(jìn)行下一輪標(biāo)簽測試。

　　之后可以把階段一測試中優(yōu)質(zhì)的組合再與其他標(biāo)簽進(jìn)行組合測試,再選出優(yōu)質(zhì)的標(biāo)簽組合,比如工具 + 教育 + 咨詢,再將該標(biāo)簽組合跑出的定向人群在不同的資源位上進(jìn)行測試,就能看出不同標(biāo)簽組合在不同資源位上的獲客成本究竟如何。

　　三、完善全渠道效果指標(biāo)監(jiān)測

　　在廣告投放的業(yè)務(wù)中,我們應(yīng)該關(guān)注哪些量化指標(biāo)來判斷投放效果呢?

　　在整個(gè)廣告營銷鏈路中,從一條廣告曝光在用戶面前,到用戶點(diǎn)擊廣告,再到后續(xù)產(chǎn)生了一系列激活、加入購物車、支付等行為中,在不同業(yè)務(wù)階段都有對(duì)應(yīng)的指標(biāo)進(jìn)行業(yè)務(wù)監(jiān)測。

　　比如,在廣告曝光和點(diǎn)擊的階段,更多關(guān)注的是想方設(shè)法把自己的廣告讓更多潛在用戶看到,并且文案和素材是否足夠有趣,能夠讓用戶產(chǎn)生興趣愿意點(diǎn)擊,這時(shí)候可以通過「曝光量」和「點(diǎn)擊率」等前端指標(biāo)判斷第一階段是否做的足夠好,而廣告媒體的人群定向、時(shí)間定向、素材策略等都會(huì)影響前端指標(biāo)的波動(dòng)和走勢(shì)。

　　當(dāng)用戶下載和激活 App 后,更多需要在產(chǎn)品內(nèi)尋找業(yè)務(wù)觸點(diǎn)指標(biāo)來判斷一個(gè)渠道是否可以滿足用戶的需求。最常見的指標(biāo)有不同渠道的激活和注冊(cè),以及后續(xù)一系列的轉(zhuǎn)化指標(biāo),比如電商的加購,比如線下行業(yè)(如地產(chǎn))的留資數(shù)據(jù)等。

　　在轉(zhuǎn)化上,還要關(guān)注站內(nèi)行為指標(biāo),比如用戶來到 App 后,對(duì)哪種類型的 SKU 更感興趣,新客戶及老客戶的轉(zhuǎn)化究竟哪個(gè)更好等。

　　當(dāng)然,指標(biāo)體系并不是萬能的,因?yàn)檫�會(huì)存在一些黑盒指標(biāo)的存在,會(huì)影響前后端指標(biāo)的判斷。什么是黑盒指標(biāo)?簡單來說指的是某些并不受廣告主控制的指標(biāo),且不太能規(guī)律掌握這些指標(biāo)變化的趨勢(shì)。

　　比如不同廣告媒體賬戶和廣告權(quán)重,比如是否有其他競品產(chǎn)品在同時(shí)爭取同一批用戶從而導(dǎo)致成本提高,再比如不慎使用了某些低質(zhì)量的素材被用戶投訴,導(dǎo)致廣告限流等。

　　這些黑盒因素我們無法將其量化,只能說在日常的投放分析中,我們盡量控制好變量,盡量通過單一測量手段將能夠被量化的特征指標(biāo)化,通過規(guī)律和趨勢(shì)變成自身的業(yè)務(wù)方法論。

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　　完善貫穿前后鏈路的廣告效果指標(biāo)體系

　　同時(shí),我們梳理了貫穿廣告投放-平臺(tái)運(yùn)營/電商運(yùn)營-用戶運(yùn)營的廣告效果指標(biāo)體系。

　　通過廣告投放進(jìn)行拉新獲客這件事,并不是市場部門或用戶增長中某一個(gè)部門的職責(zé),而應(yīng)該拉通前后鏈路的數(shù)據(jù)整體評(píng)估,在廣告投放前鏈路除了關(guān)注廣告素材的點(diǎn)擊量之外,還要關(guān)注后鏈路用戶運(yùn)營相關(guān)指標(biāo),比如廣告素材與最終用戶行為是否匹配?產(chǎn)品過程中轉(zhuǎn)化率如何?針對(duì)新用戶的引導(dǎo)做到了什么程度?哪些渠道的沉默用戶流失最嚴(yán)重?

　　落地頁指標(biāo)監(jiān)測

　　隨著落地頁投放占比越來越高,對(duì)此也需要相關(guān)指標(biāo)監(jiān)測。落地頁指標(biāo)比較突出的是能否通過一個(gè)制作精美的落地頁承接前向的廣告文案,突出產(chǎn)品特色,使用戶產(chǎn)生轉(zhuǎn)化的欲望。

　　值得關(guān)注的指標(biāo)是跳出率和停留時(shí)長。當(dāng)用戶進(jìn)入到落地頁首頁,沒有進(jìn)行任何操作就流失,這種情況可以按照不同維度分析跳出率高的原因,比如是否是落地頁的制作不夠吸引用戶,或者與前端文案沒有進(jìn)行匹配對(duì)應(yīng),給用戶一種標(biāo)題黨的感覺等。而停留時(shí)長同樣可以從另外一個(gè)維度來反應(yīng)上述問題。除此之外,類似表單字段的填寫率也可以判斷表單落地頁設(shè)計(jì)是否復(fù)雜。

　　從分析場景來說,數(shù)據(jù)反應(yīng)的問題可以從內(nèi)容和用戶需求是否匹配、頁面布局是否合理、落地頁信息是否冗余等維度判斷一個(gè)落地頁是否合格。

　　總結(jié)來說,在整個(gè)廣告業(yè)務(wù)流中,根據(jù)來自各渠道能被統(tǒng)計(jì)到的數(shù)據(jù),將其應(yīng)用到投放端,即為常見的廣告前鏈路數(shù)據(jù)分析,比如計(jì)算 CTR、查看不同廣告的 eCPM、統(tǒng)計(jì)廣告的 CAC 和 ROI 等指標(biāo)。

　　最后,基于上面的廣告投放全景圖,神策總結(jié)提煉了廣告業(yè)務(wù)五大核心能力:廣告歸因、全域 ID-Mapping、媒體洞察、受眾洞察以及全鏈路數(shù)據(jù)追蹤打通能力,站在效果廣告業(yè)務(wù)視角中,只有將底層的歸因能力、全域數(shù)據(jù)追蹤能力與媒體受眾洞察能力相結(jié)合,才能真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)精細(xì)化投放獲客的增長目標(biāo)。

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