每家公司都繞不開(kāi)的一個(gè)命題是——用戶從哪來(lái)？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(lái)越成為企業(yè)高效獲客和營(yíng)收增長(zhǎng)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(yíng)銷中的投放運(yùn)營(yíng)，洞察新語(yǔ)境下品牌數(shù)字營(yíng)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(cè)體系，賦能營(yíng)銷效果提升。

一、數(shù)字化營(yíng)銷的新趨勢(shì)與新能力

過(guò)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(yíng)銷面臨新挑戰(zhàn)。

在國(guó)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(guó)內(nèi)的營(yíng)銷和廣告生態(tài)帶來(lái)一些影響。放眼全球視野，移動(dòng)終端巨頭蘋(píng)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(píng)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(yíng)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(chǎng)景的用戶 ID 拉通，同時(shí)通過(guò)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(kāi)啟后 IDFA 時(shí)代的數(shù)字營(yíng)銷下半場(chǎng)。

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(yíng)。

二、數(shù)字化能力升級(jí)，提升全渠道拓客能力

公域獲客、渠道效率判斷及長(zhǎng)效營(yíng)銷的前提 —— 廣告?zhèn)鹊娜蛴脩絷P(guān)聯(lián)

廣告投放是一筆生意賬，多少錢(qián)帶來(lái)多少用戶需要算得清清楚楚，如果投產(chǎn)比過(guò)低，則代表效果廣告投放鏈路中存在問(wèn)題。那么把營(yíng)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(guò)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(lái)了一次有效的轉(zhuǎn)化，即激活；與此同時(shí)，通過(guò)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(yè)、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，還原高價(jià)值受眾畫(huà)像；同時(shí)，深鏈路的用戶轉(zhuǎn)化行為可以通過(guò)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)高效拓客，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(wèn)的行為，比如用戶 B 在抖音點(diǎn)擊廣告后，同時(shí)又通過(guò)其他方式訪問(wèn)了官網(wǎng)的落地頁(yè)并下載激活 App。這個(gè)時(shí)候就需要通過(guò)歸因能力識(shí)別出訪問(wèn)落地頁(yè)的用戶與在抖音點(diǎn)擊廣告的用戶是否為同一個(gè)設(shè)備實(shí)體。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(guò)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)備歸因于后鏈路的訪問(wèn)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(chǎng)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(guò)模糊歸因提升匹配的準(zhǔn)確度，比如通過(guò)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(wú)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(wú)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(guò)程，但沒(méi)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(cè)，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(lái)說(shuō)，究竟意味著什么？

如果抽取某個(gè)百萬(wàn)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(guò) 6 次之后，CTR 明顯下滑，那么靈活地調(diào)整針對(duì)這部分用戶的競(jìng)價(jià)策略就顯得尤為重要。

媒體重合度分析——科學(xué)優(yōu)化流量競(jìng)價(jià)策略

既然已經(jīng)通過(guò)數(shù)據(jù)分析得到 CTR 會(huì)下滑的現(xiàn)狀，那么接下來(lái)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(guò)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(guò) 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(wàn)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(lái)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(guò)算法進(jìn)行相關(guān)模型訓(xùn)練，在一百萬(wàn)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(guò)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(lái)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(huà)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(kù)中，由媒體進(jìn)行第二次模型匹配，即常說(shuō)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(lái)介紹最近在廣告業(yè)務(wù)中很熱門(mén)的一項(xiàng)能力——RTA。

RTA，即 Real-Time API，通過(guò)媒體提供的實(shí)時(shí) API 接口，能迅速完成程序化競(jìng)價(jià)，達(dá)到更優(yōu)的競(jìng)價(jià)策略，滿足動(dòng)態(tài)調(diào)整的需求。

常見(jiàn)的 RTA 業(yè)務(wù)場(chǎng)景有競(jìng)價(jià)頻控，在不同的階段采用不同的競(jìng)價(jià)策略以及基于個(gè)性化的指標(biāo)完成競(jìng)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(chǎng)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(yè)、把某款吸塵器加入到購(gòu)物車、點(diǎn)擊降價(jià)提醒、和客服完成對(duì)話等，通過(guò)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(méi)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(lái)判斷是否符合某個(gè)競(jìng)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 —— App Store 廣告生態(tài)的新變革

ASA 即 Apple Search Ads，蘋(píng)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(guó)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(chǎng)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(píng)果公司并沒(méi)有提供用戶在 App Store 側(cè)的數(shù)據(jù)給開(kāi)發(fā)者。這樣，廣告主投放后沒(méi)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(méi)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(guò)對(duì)接 ASA 渠道，可以在用戶點(diǎn)擊蘋(píng)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(guò) ASA 的歸因，我們可以做到之前 ASO 優(yōu)化無(wú)法想象的數(shù)據(jù)粒度。原來(lái)可能無(wú)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(qián)，能帶來(lái)多少有效的 App 激活及后續(xù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，從而能夠?qū)せ畛杀尽⑥D(zhuǎn)化率、ROI 等指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。

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