某知名汽車品牌的品牌部最近犯了難。

他們想要在抖音上做投放，但手頭卻有A、B兩套素材，A素材是長視頻，B素材是短視頻，依據過往在其他平臺的投放數(shù)據，A素材無論是點擊率還是互動率都要略勝一籌。但到了抖音，他們并不希望基于這種經驗而草率做出決定，于是把難題拋給了巨量引擎營銷科學團隊。

實際上，像這樣的難題，每天都會出現(xiàn)在營銷科學團隊的眼前，常見的還包括：

?品牌投放，到底要不要背負GMV或ROI增長的任務？

?如果答案是肯定的，那品牌價值該如何度量？短期和長期又應關注哪些指標？

?如何科學分配預算，才能實現(xiàn)營銷效果最大化？

?除了投后評估，在投前、投中還有沒有什么工具，能夠協(xié)同甚至前置優(yōu)化投放效果？

這些問題提出的背后，本質反映的是觸點分散、流量成本高企的營銷環(huán)境里，營銷人的不安和深層渴望。他們不再滿足于看到一次傳播事件所產生的“粗顆?！毙Ч?，而是希望從長線視角衡量品牌價值，并能用定量而非定性的手法去證實“營銷與增長”之間確有因果關系。

解決這個難題并不容易，需同時滿足兩大條件：一，建立有認知統(tǒng)一的“品牌力”模型，且模型里每一個“零部件”都可做數(shù)據化的拆解、量化；二，配備有相應的工具、產品，能及時發(fā)現(xiàn)模型里的問題并第一時間里優(yōu)化解決，這樣才能“對癥下藥”，加速品牌資產沉淀。

過去的幾年里，巨量引擎營銷科學團隊一直圍繞著這個目標在探索前進，隨著巨量云圖 “SCI品牌力模型2.0”的發(fā)布和與之配套的6大工具產品的齊亮相，他們也向行業(yè)交付了第一份具有高應用度的答卷。

SCI品牌力模型是巨量引擎營銷科學推出的品牌健康度追蹤模型，它是從品牌規(guī)模（Scale），品牌效率（Conversion）和品牌形象（Image）三個維度，來持續(xù)評估和追蹤品牌的健康度，而配套推出的預算分配、AB實驗、增效優(yōu)化等工具，則致力于幫助品牌在發(fā)現(xiàn)問題后解決問題，實現(xiàn)“品牌塑造+心智影響+效果轉化”三位一體的規(guī)?；鲩L。

*SCI品牌力模型聚焦企業(yè)的長效經營訴求，從品牌規(guī)模（也就是種草規(guī)模）、品牌效率（含人群流量效率和內容轉化效率兩部分）和品牌形象三個維度，幫助企業(yè)量化品牌價值，實現(xiàn)增長復利

度量技術的百年躍遷：從“營銷度量”到“增長度量”

現(xiàn)代廣告發(fā)展的百年歷史里，一直有一把 “達摩克利斯劍”橫亙在廣告主和數(shù)字媒體、營銷平臺間，它讓廣告主在是否加大營銷投放預算時左右搖擺，也讓數(shù)字媒體、營銷平臺等在說服和論證營銷效果的路上變得艱難。

它，就是廣告效果如何科學度量的難題。也因此，成為了營銷人百年里都在試圖終結的難題。

最早的廣告效果度量來源于十九世紀二十年代的美國。為了清晰地判斷哪一支廣告的轉化效果更好，美國人霍普金斯開創(chuàng)性地發(fā)明了一種廣告，即在報紙同一版面、同一位置，刊登A、B兩條廣告語，然后基于廣告下方不同試用裝申領情況，來判斷用戶的喜愛程度。這可看作為AB廣告實驗的雛形。

在此后的幾十年里，問卷調研成為了傳統(tǒng)廣告時代，營銷人進行廣告效果度量最為核心的手段。但調研結果的真實性、準確性也受到多個變量的影響，比如：抽樣方式、圈選的樣本量、問卷本身的設計等，此外，調研往往發(fā)生在投放結束后，無法對投放起到實時優(yōu)化指導，也無法剔除其他因素（如組合營銷活動、區(qū)域促銷政策等）對于投放所產生的影響。

直到二十世紀九十年代，互聯(lián)網廣告的誕生，才讓度量技術有了“質”的飛躍。

蓬勃發(fā)展的互聯(lián)網，讓用戶的每一種表達，如：點擊、瀏覽、互動、下載、支付等，都可被記錄和留檔，這也意味著：用戶看廣告后的行為可被追蹤了。而隨著全行業(yè)數(shù)字化營銷能力的日新月異，以及廣告媒介、廣告流量、廣告形式走向復雜，圍繞著品牌廣告的效果度量指標，也逐漸豐富起來。

在互聯(lián)網發(fā)展早期，品牌廣告的核心度量指標還聚焦在“量”上，較為常用的是：曝光量、點擊率、廣告可視度等。但這些粗淺的指標并不是廣告主想要的，他們更在意廣告是否對目標用戶（TA）是否產生了積極影響，于是，衍生出了TA濃度、TGI、TA reach、TA N+Reach等新的度量指標。

但分析這些指標，局限也肉眼可見。比如，度量的仍只是一次營銷活動的效果，無法做到全鏈路數(shù)據追蹤，也無法排除組合營銷活動對效果產生的影響；又比如，度量的結論仍是偏傳播層面的，若要評估此次傳播是否對用戶心智甚至最終轉化產生了影響，還需要配套其他營銷手段方可進行。

由上不難看出：品牌廣告度量技術要實現(xiàn)二次躍升，還必須滿足四個關鍵詞：大數(shù)據、全鏈路、扎實的技術能力和持續(xù)的投入。

于這個層面，巨量引擎下出了“先手棋”。一來，截至2021年6月，抖音的日活躍用戶數(shù)已經突破6億，而巨量引擎生態(tài)的全線產品月活躍用戶數(shù)達到了19億，海量的數(shù)據，突破了傳統(tǒng)調研樣本量過小的限制；二來，抖音電商的發(fā)展，也讓巨量引擎逐漸完善了從種草、投放到線上留資、下單的一體化布局。

豐富的數(shù)據類型和全鏈路數(shù)據處理能力，有助于幫助品牌科學歸因，在流動的數(shù)據里看清楚哪些是相關關系，哪些是因果關系，這樣才能更客觀地審視“營銷與增長”的關系，做到精準優(yōu)化。

這也是巨量引擎營銷科學發(fā)布SCI品牌力模型的“底氣”。

再看模型，你會發(fā)現(xiàn)，它聚焦全量增長，能夠從認知、種草、行動不同的營銷階段，對品牌力和品牌健康度進行持續(xù)度量，服務的是企業(yè)的長效經營訴求；而與之配套的工具，則是從中短線營銷活動視角，賦予了模型以“應用”的翅膀，讓品牌能夠在發(fā)現(xiàn)不足后及時矯正問題，以實現(xiàn)對營銷每一環(huán)節(jié)的循環(huán)校驗和優(yōu)化。

具體來說，6大工具包括投前的預算分配、AB實驗工具，投中的增效優(yōu)化工具，和投后結案工具與效果驗證（BLS+CLS）工具，它們貫穿于一次營銷活動的始終，讓品牌營銷告別經驗主義，在大數(shù)據的照拂下，獲得確定且理性的增長。

6大工具：從前到后，像素級優(yōu)化營銷每一環(huán)

在開展一次營銷活動前，我們通常會遇到來自廣告主的兩大靈魂拷問：

• 預算是有限的，營銷資源卻是豐富的，怎樣才能科學地進行預算分配？

• 在內容為商業(yè)母體的平臺，什么才算是“對的內容”？又如何找到并觸達給“對的人”？

解決這兩個難題，過往多憑借經驗。這些經驗建立在營銷人操盤的案例上，也建立在標桿品牌的學習上，但整體而言，仍是主觀且武斷的。而巨量引擎預算分配工具的上線，則能幫助廣告主解決這個難題，一方面，它是建立在品牌歷史投放數(shù)據和行業(yè)優(yōu)秀數(shù)據基礎上的投放模型，另一方面，它能夠基于品牌所處的差異化營銷階段（如預熱期、種草期、轉化期），來設置差異評估指標，進而在數(shù)據指導下，獲得新的預算模型。

聽起來是不是有些“玄乎”？分享個案例：

某手機品牌在新機發(fā)布活動期間投放了包括品牌廣告、競價廣告和達人廣告在內的多種廣告，希望以達人資源為核心，判斷多觸點投放場景下，如何科學地配比其他營銷資源。

通過科學實驗發(fā)現(xiàn)：達人廣告輔以競價廣告可帶來轉化率2~4倍提升，而品牌廣告的投放則能讓效果表現(xiàn)更堅挺?？紤]到競價廣告的助推效果明顯，預算分配工具建議：品牌可持續(xù)增加達人和競價廣告的預算，但對于品牌廣告的投入則可與之前持平。

預算分配好后，就到了內容測試的環(huán)節(jié)了。在多數(shù)營銷人的心里，都潛藏著一個樸素但不簡單的愿望，那就是“讓廣告在對的時間用對的形式出現(xiàn)在對的人面前”，那么，究竟什么才是對的內容、形式和人？AB實驗工具了解下。

AB實驗并非什么新鮮概念，在傳統(tǒng)廣告時代就已大行其道，它的工作原理很簡單，即在相同的營銷環(huán)境里，通過隔離實驗對象來評估營銷效果優(yōu)劣。

打個比方，街角的奶茶店開業(yè)了，店主分別設計了A、B兩版廣告，兩版廣告對應店里的兩款飲品，并在兩個路口進行派發(fā)，然后基于顧客到店消費情況，來判斷哪支廣告引流效果更好？哪個產品應該視為主推品出現(xiàn)在店鋪的燈箱上？

不難看出，AB廣告實驗的結論是否接近“真實”，需同時滿足三個要素：一，參與實驗的樣本量足夠大；二，人群相似度足夠高；三，實驗組與組之間完全隔離。

以上要求，對于有著海量豐富數(shù)據的巨量引擎平臺，顯然不是難題，在此基礎上，巨量引擎的AB實驗工具還支持3天為單位出具實驗結果，并允許廣告主自行設置變量，來找到“人與內容““內容與出價”“內容與轉化”間的最優(yōu)的組合方式。

如果說，投前的“預算分配”和“AB實驗”，分別是從戰(zhàn)略和戰(zhàn)術上，前置性地優(yōu)化了營銷活動效果，那么，“增效優(yōu)化”工具則是在投放中期為效果增益。

可能你會在此疑惑，競價廣告本身標榜的不就是精準投放嗎，還有必要再去做“增效優(yōu)化”嗎？答案是肯定的。

眾所周知，當我們在做競價投放時，機器智能會傾向于將廣告推送給“易被廣告轉化”的人群，但這些人群中，往往存在兩類，一類是“不看廣告也能自然轉化的人群”，另一類是 “看廣告才轉化的人”，而“增效優(yōu)化”會把更多的投放預算花在后者身上，以此來抓取到更多增量轉化人群，通過破圈來實現(xiàn)ROI和GMV的提升。

很顯然，相比于常規(guī)的競價投放，輔以增效優(yōu)化的競價投放，能在相同的預算規(guī)模下，帶來更高的ROI和更多的跑量。某頭部女裝品牌直播間就成為了增效優(yōu)化工具的受益者，通過實驗對比，發(fā)現(xiàn)：增效優(yōu)化后的直播間，整體ROI提升了8.34%，全局GMV則提升了1個百分點。

當投前、投中的優(yōu)化工作都做好了，投后的難題便接踵而至，常見為二：一結案難，二效果驗證難。

結案的難題，通常在 “效果”和“效率”兩端。于效果端，我們常見的結案，多是對于播放、點贊、評論數(shù)據的簡單羅列，并不能從淺到深地查看跨媒體資源參與下的營銷價值全貌；而于效率上，結案也多發(fā)生在營銷完成后的一周以后，并不能及時輔導后續(xù)投放優(yōu)化。巨量引擎推出的“投后結案”工具有效的解決了這兩個問題。

它不僅支持廣告主自主勾選廣告資源，并以2小時為單位出具結案報告，也能夠從淺到深，圍繞著“觸達-吸引-問詢-轉化”的營銷漏斗，來細致拆解投放過程中存在的問題，并找到自身和TOP商家間的差距，逐一優(yōu)化。

以某食品飲料商家的案例為例，在結案復盤中發(fā)現(xiàn)：Z世代是該品牌在抖音的核心人群，這些人群對于科技、游戲、二次元內容興趣度高過美食內容，且比起單純投放達人，輔以2次以內競價廣告投放的組合投放模式，會帶來更高的點擊和轉化。這些寶貴的結論也成為了品牌后續(xù)投放的重要依據。

到了這個時候，你或許以為，一次營銷投放的全過程已經結束了，其實并不然，為了幫助廣告主找到“營銷與增長”間的確定性關系，巨量引擎還在“增效度量”的基礎上推出了BLS（品牌增效度量）和CLS（轉化增效度量）兩大工具。

有關于“增效度量”，卡思曾在前序的文章里系統(tǒng)地闡述過。簡單地說，增效度量就是通過科學的A/B分流能力，去除掉“不受廣告影響也依然能轉化”的人群，從而精準地還原一次廣告所帶來的真實效果。

而BLS和CLS兩大工具的不同之處在于度量結果的論證手法和面向的核心客群上，前者需要輔以問卷調查來獲知用戶看到廣告后的認知轉變，偏向于服務品牌客戶；而后者則依賴于客戶回傳的最終轉化數(shù)據（如下載、支付等），多面向于效果客戶。

而文首提到的汽車品牌，則在“AB實驗+BLS”兩大工具的支持下，解決了心中疑云。

實現(xiàn)方法如下：設置A、B兩個對照組，A廣告組只能看到短視頻廣告，而B廣告組只能看到長視頻廣告，并在投放結束后輔以問卷調研，調研結果發(fā)現(xiàn)：不同長短的素材帶來的點擊率差異不大，但短視頻廣告觸達過的人群，無論是對品牌的喜愛度、推薦度，還是購買意愿上優(yōu)于長視頻，也因此成為了品牌后期投放的核心內容形態(tài)。

由上不難看出，SCI品牌力模型與6大工具產品之間，是相輔相成，相互助力的關系。

在SCI品牌力模型2.0和6大營銷工具的支持下，品牌不僅能及時發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，還能從紛繁復雜地消費觸點里，找到最能夠幫助品牌實現(xiàn)增長的人群、媒介、創(chuàng)意、渠道，做好營銷的精細化管理及費效管控，帶領品牌走出暗坑密布的營銷叢林，從主打“營銷度量”的流量型增長階段，進入到聚焦“增長度量”的品牌型增長階段。