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IDFA以及即將到來的GAID的流失,大大削減了廣告主衡量買量效果的能力,廣告主將買到的用戶歸因到花費上也變得越來越難,伴隨著預算花不出去、錢沒花對地方、用戶信息基本流失等問題不可避免的存在,衡量花費效果的能力已成為實現(xiàn)增長的關鍵。今天我們將展開聊聊“衡量增量”和“買量增長”這兩件事。

廣告主需要建立的基本能力,有哪些?

把預算花在買增量上
以下這張圖展示的是自然量和廣告帶來的增量,在兩部分量重合的部分其實是“無論看不看廣告,都能轉化的用戶”,所以我們廣告要知道,這部分的用戶是不需要我們花錢來觸達的,我們的預算應該用在右側藍色真正的增量。


增量測試
這張圖是一組廣告組測試對比結果,右側是定期用增量測試的結果來校準歸因和MMM模型,左側并沒有這個操作。從展示的結果上來看,右側campaignB中MMP/ads manager里顯示表現(xiàn)更差,但實際買到的增量確實更多些。


熟練應用MMM模型
MMM是一種營銷組合模型(Marketing Mix Modelling),更是一種隱私友好、高效且靈活的跨渠道測量分析工具,具備以下功能:

聚合數(shù)據(jù)分析;
跨渠道預算規(guī)劃;
適用度高,可根據(jù)業(yè)務需求客制;
產(chǎn)品不斷迭代分析周期大幅縮短;
可校準以提升準確性,并與其他衡量方法集成;

搭建增長“黃金三角”
所謂的黃金三角分別是lift/增量測試,即衡量廣告的真實值,用于定期校準歸因和MMM模型;營銷組合模型(MMM),即用于指導跨渠道的預算分配;rule-based歸因模型(MMP),即用于指導UA在單一渠道的日常投放工作。“黃金三角”缺一不可,各有存在的價值。


數(shù)字廣告的重要組成部分——隱私保護強化技術

Meta攜手業(yè)內(nèi)的優(yōu)質合作伙伴正投入多年時間來構建解決方案,合作制定包含相關技術和方法的行業(yè)標準,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

端側機器學習
從歷史數(shù)據(jù)中找到有用的模式來進行測試,并能確保用戶的個人數(shù)據(jù)留在他們自己的設備上,不用向外傳輸。

差分隱私技術
降低任何個人的身份識別的風險

數(shù)據(jù)匯總/K-匿名
確保結果中至少包含去除身份識別信息的最少數(shù)據(jù)點(此處稱為“K”)

從今天開始規(guī)劃你的“黃金三角”增長方


短期先采用能夠適應變化的測量技術,MMM和轉化提升測試(conversion lift),到了中長期就要采用客制化分析,從lift/增量測試到營銷組合模型(MMM)和rule-based歸因模型。

《全新數(shù)據(jù)衡量邏輯
隱私時代的數(shù)據(jù)渠道效果衡量方法論》
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