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數(shù)字媒體廣告高速發(fā)展的50年里，關(guān)于營銷效果的量化評估，一直是困擾營銷人的世界級難題。尤其是在媒體碎片化、粉塵化的今天，用戶在多媒體、多平臺、多設(shè)備上活躍，讓單一媒體的效果歸因變得更加復(fù)雜。

通常來說，廣告主會用以下3種方式來評估廣告投放效果，而這3種衡量方式，本身也對品牌自有數(shù)據(jù)能力和數(shù)據(jù)開放性提出了不同程度的要求。

早期，品牌們衡量廣告效果的形式往往較為“感性”，多是借力外部數(shù)據(jù)來評估廣告投放效果，如：廣告投前、投后的店鋪訪問量、各平臺搜索指數(shù)、商品在投放周期內(nèi)的售賣變化等。這種測量方式顆粒感很粗，產(chǎn)品在其他平臺的投放、近期的促銷、打折力度，以及用戶季節(jié)性需求程度，都會引發(fā)數(shù)值的波動。

隨著廣告技術(shù)走向成熟，通過cookies、Device ID來定位、定向、追蹤用戶在線行為并進行效果評估，成為廣告技術(shù)平臺的通用選擇。但這種測量方式，往往只關(guān)注“互動用戶數(shù)據(jù)”（多以“點擊”為主），容易陷入到“高看”或“低估”廣告價值的窠臼。

所謂“高看”，指的是在廣告發(fā)生互動的人群中，本身也存在對廣告脫敏、或缺乏真實需求的用戶，他們即便是點擊了廣告，也不會為此買單；而“低估”廣告效果，則是指即便有些廣告沒有被點擊，依然對用戶產(chǎn)生潛移默化的影響，并能助推他們在其他渠道上完成轉(zhuǎn)化。但問題來了，當(dāng)下無論是Cookies-based，還是last-click等廣告測量方法，都無法追蹤用戶在其他渠道上的轉(zhuǎn)化情況。因此，也就不能客觀、全面地評估廣告所產(chǎn)生的價值。

當(dāng)然，還有一種情況，那就是通過競價勝出的廣告，本身就是曝光給了“對”的人群。這部分人中，就存在有品牌的忠實用戶，即便不投廣告給他們，也存在“自然轉(zhuǎn)化”的可能。所以面向這部分人群投放廣告，看似是精準(zhǔn)的、有意向的，但實際上：廣告預(yù)算是被浪費了。

相比于前兩種評估方式，我們接下來要講到的第三種測量方法，顯得科學(xué)了很多。那便是，如若廣告主搭建了自有DMP（數(shù)據(jù)管理平臺），則可以通過mapping的方式，來對比評估一次廣告投放后的互動用戶設(shè)備號：是否存在于DMP中？是否在后續(xù)節(jié)點里有新的轉(zhuǎn)化？如果重合度更高，或轉(zhuǎn)化更高，會認(rèn)為此次廣告觸達的精準(zhǔn)度和有效性更好。

但這種衡量方式也存在問題。一來，所評估用戶并非品牌增量用戶；二來，因過分重視對于“老”用戶數(shù)值研究，會弱化對新用戶的意向評估，從而低估投放平臺在拉新、促活、轉(zhuǎn)化上的實際價值。

在卡思看來，以上三種效果衡量方式，本質(zhì)上的問題，都是沒能找到廣告投放與轉(zhuǎn)化之間的因果關(guān)系，而只是相關(guān)關(guān)系，也就是說：沒有幫助廣告主找到“那些真正被廣告影響到的有效人群”。

為尋找到“最優(yōu)解”，巨量引擎提出了“增效度量”方法?！霸鲂Ф攘俊敝傅氖峭ㄟ^“隨機對照實驗”的方式，來計算某次廣告投放帶來的效果增量，對比“投廣告”與“沒有投廣告”的收益差異，最終算出真正因為廣告帶來的生意增量。

增效度量，讓廣告效果可被“量化”

聽起來是不是很玄乎？在正式介紹“增效度量”方法前，我們不妨來做個簡單的比喻：

顯然，這個測量方式最大的優(yōu)勢是：在收成結(jié)果里，除去了自然環(huán)境帶來的收成部分，能夠更準(zhǔn)確地反應(yīng)“施肥”所帶來的增量收成效果。

如若將其應(yīng)用到廣告投放里，則是“增效度量”的方法，即：在廣告效果的評估過程里，去掉了自然轉(zhuǎn)化（不受廣告影響也可發(fā)生）的用戶部分，能夠“更準(zhǔn)確地”還原一次廣告所帶來的真實效果。

具體步驟上，我們可拆解為三步：

廣告投放前：巨量引擎的分流實驗系統(tǒng)會將投放人群隨機地分為測試組（TEST）和控制組（HOLDOUT），以確保投放前兩個組別在轉(zhuǎn)化上并沒有明顯差異；

廣告投放中：測試組（TEST）和控制組（HOLDOUT）都會參與廣告競價。但不同的是，當(dāng)測試組（TEST）廣告在競爭中勝出時，廣告會成功曝光出去；但控制組（HOLDOUT）的廣告即便競價成功，系統(tǒng)也會在廣告露出前將其屏蔽，讓“原本可以看到廣告”的用戶看不到這則廣告。再次強調(diào)下：控制組里的用戶是看不到廣告的；

廣告投放后：通過測試組（TEST）和控制組（HOLDOUT）用戶的轉(zhuǎn)化情況，來計算廣告投放的增量效果。如上圖，處于控制組（HOLDOUT）里的用戶，即便沒有看到廣告，也有6個自然轉(zhuǎn)化用戶，而測試組（TEST）里的用戶，除了自然轉(zhuǎn)化的外，還新增了6個廣告轉(zhuǎn)化來的用戶。

也就是說，若將增效“量化”，這次廣告實驗帶來了6個新增用戶。

 增效度量：讓廣告評估趨近“真實”

從目前來看，國內(nèi)外還沒有度量數(shù)字廣告效果的通用標(biāo)準(zhǔn)，而我們也不能完全通過實驗來“量化”廣告效果，但「增效度量」是目前幾乎最接近廣告真實效果的度量解決方案之一。

一、增效度量更為符合廣告主的度量視角，Lift通過計算Test組和Holdout組的轉(zhuǎn)化增量，能夠幫助廣告主更為清晰地判斷“投廣告”和“不投放廣告”的價值差異；

二、增效度量可以在不同人群、創(chuàng)意、樣式之間做比較評估，也可適用于不同平臺間的效果評估，能幫助廣告主更合理地認(rèn)知不同平臺的營銷效果，從而優(yōu)化預(yù)算分配，甄選出最有價值的媒體組合投放；

三、通過對“增量區(qū)間最大的用戶”的統(tǒng)計、分析，能夠幫助品牌更快地找到“最容易被廣告觸達、影響”到的人群的畫像，從而優(yōu)化廣告投放人群、創(chuàng)意，讓“對的廣告”，在“對的人”面前充分曝光。同時，也可以動態(tài)調(diào)整出價，以優(yōu)化投放ROI。

繼續(xù)以前文所提到的“蘋果園”為例。

簡言之：增效度量的價值不只在于能精準(zhǔn)判斷“一次廣告的投后效果”，也能指導(dǎo)品牌后續(xù)的投放優(yōu)化，包括：創(chuàng)意優(yōu)化、策略優(yōu)化、以及組合投放優(yōu)化等，以此帶來品牌營銷效果的加成提升。

再見了！效果難以被度量的數(shù)媒廣告時代

如何總結(jié)“增效度量”價值的獨特性？

卡思認(rèn)為：在于在廣告投放前，預(yù)先設(shè)置了一個真實有效的隨機“對照組”。

可能你會疑惑：這與此前品牌在投放時，多會在未觸達廣告的人群里，圈選出一些相似人群作為“對照”，有什么本質(zhì)差異？

集中體現(xiàn)為三點：一、對照組樣本量：“增效度量”對照組人群樣本多是百萬級甚至是千萬級的，與傳統(tǒng)抽樣調(diào)查幾百到幾千的樣本量有很大的不同；二、對照組（人群）有效性：均是實驗系統(tǒng)隨機抽取的具有潛在轉(zhuǎn)化價值的人群，而不是人為圈出的“相似人群”；三、實驗結(jié)果的可信度：測試實驗發(fā)生在真實的互聯(lián)網(wǎng)廣告場景中，而非搭建“理想實驗花園”，因此，實驗結(jié)果可信度更高。

如果說“增效度量”只是提供了廣告效果衡量的“術(shù)”，那么，我們還缺少更為普適的“道”，來多維度、綜合評估廣告所帶來的差異價值。在測量方法上，針對短視頻廣告的價值板塊，巨量引擎給出了相應(yīng)策略，打造行業(yè)首個品牌全方位增效度量體系。

據(jù)了解，巨量引擎將在12月29日的“引擎大會2021”營銷科學(xué)分會場，發(fā)布《短視頻營銷價值白皮書》，分別從品牌力和轉(zhuǎn)化力提升兩大維度，將短視頻與其他媒體價值進行橫向?qū)Ρ?，為廣告主發(fā)掘新的營銷機會點。

增效度量的“術(shù)”與科學(xué)評估媒體價值的“道”雙管齊下，品牌告別效果難度量的數(shù)媒時代，以更透明、科學(xué)、高效的投放，激發(fā)增長新可能。