以前,游戲公司依賴歸因分析來繪制用戶體驗歷程,確定推動成效的因素。歸因分析曾是他們衡量數字廣告成效時的首選方法,原因很簡單,因為它的效果好。?


      但在新的數字環境下,單靠歸因分析已經不足以滿足需求。由于信號缺失,單獨使用任何一種成效衡量方法都無法全面衡量營銷活動的成效。這倒逼著數字廣告行業采用新的成效衡量方案,即一種同時涵蓋成效衡量 3 個維度的綜合方案:歸因分析、實驗和建模。三個系統互為補充,協同發揮作用,共同作為成效衡量的數據來源。?



      如果成效衡量策略并非以提升業務成效為根本目標,公司便會將營銷資金浪費在可自然獲取的玩家身上。


      所以今天,為幫助各位廣告主重新制定成效衡量策略,四海給大家分享一份來自 Facebook 官方的成效衡量指南白皮書順應時代變遷? 提升廣告表現


      該報告包括各種重要信息,通過借助全方位的成效衡量策略,公司可以更清楚地了解客戶體驗歷程,制定出更加明智、更有效率的營銷決策。讓廣告主找到更明智的方法,在接下來的在 Facebook 營銷上,廣告表現更上一層樓!




      01

      采用全方位成效衡量:?

      歸因分析、實驗和建模如何協同發揮作用



      歸因分析

      • 對廣告主來說仍有價值

      • 允許近乎實時地了解廣告成效

      • 可快速提供指導(這是其他工具無法做到的)

      • 非增效衡量


      實驗

      • 因果衡量的黃金標準,需設置測試組和對照組

      • 可用工具包括轉化提升測試、隱私保密提升調研、劃區域提升實驗等

      • 增效衡量仍應是決策過程的關鍵


      建模

      • 游戲廣告成效衡量的新選擇

      • 有望有效解決日益嚴峻的問題

      • 非個人層級數據/數據總是經過匯總

      • 通過建模得出的基準成效衡量增量成效



      每種成效衡量方法都有各自的獨特優勢



      實際應用情況


      歸因分析、實驗和建模,所有這三種方法都有自己的用武之地。關鍵在于明確每種方法適用于哪些情形以及它們可以如何互為補充。探索設備層級確定性移動端歸因分析的替代方案,力求獲得更全面的分析。?

      1、歸因分析可為確定測試重點和定義受眾隊列提供參考:您可以提出假設,然后通過實驗進行驗證。歸因分析的結果可用于定義受眾隊列,供通過建模預測未來的 KPI(如pLTV和 pROAS)時使用。?


      2、實驗可用于驗證歸因分析的結果,還可用于校正模型,確保與基準真相一致。


      3、營銷組合模型基于以往的實驗來預測增效,可幫助填補歸因分析未覆蓋的缺口,例如選擇拒絕追蹤的用戶的數據、跨發行商、自歸因網絡 (SAN) 等。MMM 也可通過實驗進行校正。


      善用每種成效衡量方法的優勢可幫助您調整營銷策略,有效推動業務增長。各方法得出的結果在某些方面可能會有出入,但如果結合使用,廣告主將能夠獲得更全面的成效分析數據,進而據此做出營銷決策。這些成效衡量方法和解決方案將協同發揮作用,幫助廣告主做出最明智的預算、策略和戰術決策。


      以上是Facebook官方的成效衡量指南白皮書《順應時代變遷? 提升廣告表現》的部分內容,更多精彩干貨、案例分析請查看完整版的白皮書。


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