• 基于广告效果的全媒体价值评估

    by  • 2012/11/09 • 网络广告 • 2 Comments

    题目有些大,但内容会很具体。从题目中可以看到本文围绕的两个点是“基于广告效果”和“全媒体价值评估”。“基于广告效果”字面意思不难理解,但效果指标都有哪些,可以看之前的文章《互联网广告计费方式介绍》、《广告效果的衡量指标及监测工具》。“全媒体价值评估”也不能理解,其中全媒体指的是跨越搜索引擎和展示网络的不同类型媒体。

    为什么做全媒体价值评估有意义呢?

    在广告投放以及效果衡量的时候,我们经常会碰到一个场景:广告主投放了搜索广告(百度、谷歌等),同时在门户网站、垂直网站投放了展示类广告(通栏、画中画等位置的富媒体广告),在做最后的效果衡量时,发现90%的订单都是搜索引擎带过来的,而消耗投放费用最多的门户网站带来的订单最少。但等下一次广告主只选择搜索引擎投放时,将会发现订单量急剧下降。从这个场景中,我们可以看出无论对于广告主还是展示类广告的媒体来说,都需要一种价值评估的方法,来指导每次的投放或者证明自己的价值。

    在做评估体系之前,我们需要明确几点:

    1、用户看到广告到最后下单的顺序:广告播放—广告点击—到达Landing Page—浏览产品—加入购物车—前往结算—提交订单。而在实际情况中,用户可以随时在每一个位置终端访问。因此,一个用户实际的访问情况可能如下:

    日期时间媒体行为
    2009-12-3AM 9:00sinaclick—到达—浏览
    2009-12-13AM 11:20sohuclick—到达—浏览—加入购物车
    2009-12-1515:45 PMbaiduclick—到达—浏览—加入购物车—提交订单

    2、用户分忠实用户、老用户及新用户,对广告主来说,不同类型用户转化的难度不同,因此也需要对媒体带来不同用户的能力进行评估。比如如下的划分:

    类别总天数总订单数
    忠实用户>60>2
    老用户>30
    新用户

    注:总天数指的是从用户第一次到达网站到当前的天数,总订单数同理。

    一个简单的评价体系设计如下:

    1、可能的指标:

    类别激发兴趣增强印象促进购买
    忠实用户LALSLB
    老用户OAOSOB
    新用户FAFSFB

    注:激发兴趣指的是在一个投放Campaign中,用户第一次到达Landing Page的行为,此时这个媒体属于激发用户兴趣的媒体。促进购买指用户提交订单的行为,此时这个媒体属于促使用户购买的媒体。在用户第一次访问到最后购买之间用户的所有访问均为增强印象,在此期间的所有媒体均为增强印象的媒体。

    2、评价的方法:

    1)记录用户所有的访问记录以及来源媒体

    2)当用户下单后,追溯用户访问记录,给所有的媒体按照以上设计指标进行响应的计算,并更新指标的数值

    3)以订单的总额为值对指标的数值进行更新(当然也可以按照订单的原价、利润等)

    4)在一次评价中,激发情趣=订单总额;促进购买=订单总额;增强印象=订单总额/增强印象的媒体数量

    5)激发兴趣、增强印象、促进购买有不同的权重,比如100%、40%、20%

    结合上面所举例子,分析媒体效果:

    1、假设用户通过百度购买了3000元商品
    新用户购买

    2、30-60天之内的老用户产生购买时,该如何计算呢?

    假设用户有以下行为:2010/1/8 18:35 PM    163    购物6000元,则各指标数值更新为:
    老用户购买

    3、60天以上的忠实客户购买时,又如何计算?

    假设用户有以下行为:2010/3/1 15:45 PM    sina    购物600元,那么各指标值更新为:
    忠实用户购买

    以上的例子是针对一个用户的效果进行的媒体价值评估,但我们对一次Campaign中的所有效果进行如上评估后,媒体的激发兴趣、增强印象、促进购买等9个维度的指标我们都可以获得评分,相信有了这个标准后,对我们下一次投放的媒介选择有了莫大的意义。因为我们知道了哪些媒体更适合做新品推介、那些媒体更适合做品牌维持、哪些媒体适合做用户召回、哪些媒体适合做转化提升。

    注:以上的设计仅为举例。

    从广告发展的趋势来看,对不同媒体类型进行效果评估仅仅是我们评估的第一步,未来如何对不同屏幕(电脑屏、移动屏、电视屏)的媒体进行评估则是我们的终极方向。

    网络广告的发展道路漫长而有挑战性!有志的人们加油吧!!!

     



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    互联网广告产品经理,潜心于富媒体广告、展示广告、搜索广告领域,熟悉广告系统设计,孜孜不倦的追求广告精准投放技术。 欲成国柱,须勤耕田!

    2 Responses to 基于广告效果的全媒体价值评估

    1. 李靖
      2012/11/19 at 23:34

      哇!!!!!!

    2. wengweng
      2016/02/19 at 11:14

      这个归因算法很有意思,很值得深究。请教两个问题:
      1. 不是很明白对产生的销售效果,对于所有媒体渠道上S做均分,这个原则是什么?
      2. 得到了最终的指标更新值表格后,得到的是这波Campaign新老忠人群分组信息,对下一次的投放怎么做指导?

      另外,上面例子对权重的说明是不是有误,“激发兴趣、增强印象、促进购买有不同的权重,比如100%、40%、20%”
      似乎是按新老忠来分的?

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