“我知道我的廣告費(fèi)浪費(fèi)了一半,問題是我不知道浪費(fèi)掉的是哪一半”,約翰·沃納梅克提出的這個(gè)問題困擾了廣告業(yè)整整一個(gè)世紀(jì)。秒針系統(tǒng)在今年3月發(fā)布的《2020中國異常流量報(bào)告》說明了問題。報(bào)告顯示2020年全網(wǎng)廣告異常流量占比達(dá)到28.1%。據(jù)此推算,這給中國廣告主帶來的損失高達(dá)305億元人民幣。一個(gè)更值得警惕的訊號(hào)是,異常流量這一頑疾看起來還沒有任何將會(huì)快速緩解的跡象。

　　當(dāng)“尋回廣告浪費(fèi)的一半”看似無解時(shí),歸因的重要性就日漸顯著。廣告歸因的重要性體現(xiàn)在理解、預(yù)測(cè)和控制周圍環(huán)境上。理論上,只有篩選出貢獻(xiàn)較低的投放渠道,企業(yè)才有可能尋回浪費(fèi)的一半。所以,歸因的作用是幫助廣告主識(shí)別和預(yù)測(cè)渠道價(jià)值,并指導(dǎo)企業(yè)將低效渠道的廣告預(yù)算調(diào)撥至那些更高效的推廣渠道中。在數(shù)字媒體環(huán)境下,歸因就像是一個(gè)類似導(dǎo)彈攔截系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程。導(dǎo)彈攔截系統(tǒng)不斷根據(jù)跟蹤數(shù)據(jù)調(diào)整飛行軌跡實(shí)現(xiàn)目標(biāo)攔截,而廣告主也基于歸因數(shù)據(jù)不斷調(diào)整投放策略,最終讓自己實(shí)現(xiàn)廣告投放效益最大化的根本目標(biāo)。

　　快速成熟的歸因猛進(jìn)史

　　縱覽廣告歸因的發(fā)展軌跡,它經(jīng)歷了從無到有、從淺到深的演進(jìn)過程。

　　譬如幾年前,廣告主討論的話題還是抵制無效流量;但眼下,他們對(duì)轉(zhuǎn)化率不高的低效流量的容忍度也越來越低。從關(guān)注廣告是否按合約如期展示、甄別假量作弊到識(shí)別流量的轉(zhuǎn)化效率,趨向深化的企業(yè)視角也讓廣告歸因愈益成熟。成熟的表征之一是歸因模型的多元化,也就是在將轉(zhuǎn)化的功勞歸屬于不同渠道時(shí)出現(xiàn)了各種思路。其中最直接也最易于理解的模型是Last Click(末次點(diǎn)擊歸因)模型,它將轉(zhuǎn)化的功勞全部歸屬于最后一次互動(dòng)渠道;與之相反的是First Click(首次點(diǎn)擊歸因)模型,它的含義是將功勞全部歸屬于一定周期內(nèi)的首個(gè)互動(dòng)渠道。兩種歸因模型都是單渠道歸因,前者看重渠道的直接引流效果,后者側(cè)重于商品的首次曝光。除了單渠道歸因之外,一些多渠道歸因方案也紛紛出現(xiàn):平均歸因選擇將轉(zhuǎn)化均勻地分配給時(shí)間周期內(nèi)所有觸達(dá)用戶的渠道,時(shí)間衰減歸因的邏輯是越靠近轉(zhuǎn)化末端的渠道在歸因時(shí)將獲得更高的權(quán)重,離散歸因則基于數(shù)據(jù)變化對(duì)渠道貢獻(xiàn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。一般來說,應(yīng)用下載、線索收集等短鏈條的效果廣告比較適合單渠道歸因,而多渠道歸因更適用于那些需要反復(fù)觸達(dá)、用戶決策鏈條偏長(zhǎng)的商品廣告或者品牌廣告。

不同歸因模型示例比較

　　不同歸因方案往往有著不同的適配對(duì)象:重視引流效果的企業(yè)傾向于末次點(diǎn)擊歸因,看重品牌知名度的廣告主會(huì)選擇首次點(diǎn)擊歸因,強(qiáng)調(diào)用戶關(guān)系管理的企業(yè)可能會(huì)使用平均歸因,而那些投放大、數(shù)據(jù)多且有建模分析能力的廣告主較有條件采用離散歸因的方案。某種程度上,歸因思路本身就是廣告主策略的另一種表達(dá),不同的歸因方案必然導(dǎo)向相異的投放策略。當(dāng)然,企業(yè)在制定歸因方案時(shí)除了考量自身需求,更應(yīng)該關(guān)注流量大盤的變動(dòng),唯有企業(yè)小環(huán)境與行業(yè)大環(huán)境聯(lián)動(dòng)才能形成最優(yōu)策略。

不同歸因模型對(duì)比分析

　　早在今年1月,QuestMobile發(fā)布的報(bào)告就指出國內(nèi)移動(dòng)流量已進(jìn)入存量時(shí)代。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示2020年月均MAU的同比增速已經(jīng)降至1.7%的較低水平,人均使用時(shí)長(zhǎng)和人均打開APP數(shù)量的增速也分別僅有4.9%和2.8%,后續(xù)增長(zhǎng)發(fā)力、流量趨近飽和的態(tài)勢(shì)一覽無遺。游戲和應(yīng)用類廣告主對(duì)這個(gè)問題的感知尤為明顯,“買量難”,“買量貴”的抱怨在這些行業(yè)不絕于耳。移動(dòng)應(yīng)用廣告主的激增使得優(yōu)質(zhì)流量相較之下變得稀缺,以游戲?yàn)槔?DataEye的《2020移動(dòng)游戲全年買量報(bào)告》顯示,游戲行業(yè)2020年素材投放量同比增長(zhǎng)96.55%,月均買量游戲數(shù)接近6000款,這種僧多粥少的格局將更考驗(yàn)開發(fā)者的歸因能力。

　　存量時(shí)代的到來意味著企業(yè)的增長(zhǎng)壓力陡增,這種大背景的變化促使他們需要在歸因模型的選擇上更加謹(jǐn)慎。為了保障每分錢都花在刀刃上,理智的移動(dòng)應(yīng)用廣告主應(yīng)該堅(jiān)持正確的歸因方向:將注意力更多集中于后鏈路的真實(shí)點(diǎn)擊和轉(zhuǎn)化行為上,而不是過度追捧不確定性極強(qiáng)的前鏈路曝光。

　　重重挑戰(zhàn)下,如何合理歸因?

　　雖然歸因在廣告投放中的重要性與日俱增,但廣告主眼下在歸因上也面臨著巨大挑戰(zhàn):

　　首先,隨著數(shù)據(jù)隱私和安全保護(hù)愈發(fā)得到重視,不少被廣泛用于歸因的個(gè)人廣告識(shí)別符逐漸失效或禁用。

　　其次,掌握大量數(shù)據(jù)的超級(jí)平臺(tái)(super platforms)逐漸構(gòu)筑各自的數(shù)據(jù)圍墻。數(shù)據(jù)孤島的存在增加了流轉(zhuǎn)難度,廣告主需要適應(yīng)透明和開放程度不高的數(shù)據(jù)環(huán)境,而這也增加了開發(fā)者高效歸因的難度。

　　最后,歸因數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑也在悄然變化。比如2020年底開始,部分信息流平臺(tái)將點(diǎn)擊歸因更換為有效觸點(diǎn)歸因。根據(jù)其披露的規(guī)則,新的有效觸點(diǎn)歸因納入兩部分行為:原本的點(diǎn)擊、部分廣告的3秒視頻播放、部分廣告的10~20秒視頻播放,這無疑意味著統(tǒng)計(jì)口徑的放寬。

*圖片來源于某信息流投放平臺(tái)后臺(tái)截圖

　　放寬口徑在某種程度上是合理的,畢竟部分廣告觀看行為確實(shí)在客觀上推動(dòng)了應(yīng)用下載。但同時(shí),將兩種事實(shí)上截然不同的行為放在同一個(gè)統(tǒng)計(jì)口徑下歸因,既增加了科學(xué)歸因的難度,也可能存在誤導(dǎo)開發(fā)者將自然轉(zhuǎn)化錯(cuò)誤歸因到平臺(tái)的可能性。歸因的價(jià)值在于協(xié)助廣告主找回浪費(fèi)的一半廣告費(fèi),而統(tǒng)計(jì)口徑的變化有可能恰好與廣告主的目標(biāo)背道而馳。從這樣一個(gè)小的案例中不難發(fā)現(xiàn),企業(yè)當(dāng)前尤其需要小心謹(jǐn)慎地權(quán)衡各種歸因方案的利弊,避免迷失在愈發(fā)復(fù)雜的歸因生態(tài)中。

點(diǎn)擊歸因更換為有效觸點(diǎn)歸因的鏈路變化

　　在增量紅利豐沛、流量成本較低的時(shí)候,企業(yè)自然有更大的空間去探索乃至創(chuàng)新各種歸因模型,畢竟試錯(cuò)成本較低;而現(xiàn)今,快速增長(zhǎng)的時(shí)代一去不復(fù)返,處于存量時(shí)代的開發(fā)者就需要調(diào)整身姿,秉持更為謹(jǐn)慎的姿態(tài)減少浪費(fèi),盡力讓自己投出去的每分錢都能獲得回報(bào)。所以,要尋回“浪費(fèi)的一半”就需要堅(jiān)守這樣的理念:向鏈路后端要結(jié)果,而非鏈路前端。如果具體到歸因模型的選擇上,開發(fā)者要想在復(fù)雜且充滿挑戰(zhàn)的歸因工作中突圍,更便捷的做法就是采用靠近末端的Last Click模式、而非側(cè)重前端的First Click。

　　為什么建議開發(fā)者傾向于使用Last click模式?它的重要性眼下主要體現(xiàn)在以下兩點(diǎn):

　　第一,在用戶決策鏈條上,越靠近鏈條末端的行為越具有價(jià)值。因?yàn)榭拷┒艘馕吨脩舾疃鹊木砣牒透鞔_的表意,尤其考慮到應(yīng)用類下載廣告的決策鏈路普遍偏短,相對(duì)線性且不復(fù)雜的鏈條使得末端行為的價(jià)值更加凸顯。在這一背景下,Last click歸因能夠篩選出那些更具歸因價(jià)值的行為,使得歸因工作有的放矢;

　　第二,在全鏈作弊識(shí)別上,越靠近末端的節(jié)點(diǎn)投放風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)更小。一方面,用戶在末端節(jié)點(diǎn)的卷入程度更高,要模擬出高仿真的作弊行為需要支付更高的成本;另一方面,末端節(jié)點(diǎn)的作弊行為不僅容易識(shí)別、而且極易排查出異常原因。比如對(duì)應(yīng)用類廣告來說,靠近鏈條末端的作弊行為必然會(huì)導(dǎo)致下載完成率、安裝率、激活率和留存等數(shù)據(jù)的異常,通過這些異常數(shù)值較容易鎖定非正常因素。

　　總的來說,如果從降本增效的視角去審視,不難發(fā)現(xiàn)Last click歸因能以更低的成本幫助開發(fā)者換回更高的價(jià)值,是開發(fā)者在存量時(shí)代和不確定性環(huán)境下更理想的歸因方案。

　　重視后鏈路,降本提效科學(xué)增長(zhǎng)

　　對(duì)于應(yīng)用下載場(chǎng)景來說,應(yīng)用商店可以被視為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的天然轉(zhuǎn)化場(chǎng)景,其重要性類似于電商之于商品。一般來說,開發(fā)者需要高度重視應(yīng)用商店內(nèi)的相關(guān)商業(yè)推廣資源并進(jìn)行穩(wěn)定投放。站在所有手機(jī)廠商的整體視角來看,他們都需要加大歸因能力的建設(shè)和推廣,以確保自身渠道的貢獻(xiàn)得到合理評(píng)估。

　　從全球范圍來看,Google Play早期就使用了Install Referral幫助開發(fā)者進(jìn)行歸因,2020年起升級(jí)為Play Install Referrer API,其核心的歸因邏輯是用戶APP安裝后,首次打開時(shí)APP就會(huì)主動(dòng)通過應(yīng)用商店的API去查詢獲取渠道信息。更進(jìn)一步,開發(fā)者也可以根據(jù)具體情況選擇使用Firebase或者Google Play跟蹤移動(dòng)應(yīng)用的轉(zhuǎn)化情況。從國內(nèi)范圍看,幾大手機(jī)廠商在應(yīng)用商店推廣場(chǎng)景下已經(jīng)在不同程度上向開發(fā)者開放了歸因功能。作為高效承載下載轉(zhuǎn)化行為的應(yīng)用分發(fā)平臺(tái),應(yīng)用商店展現(xiàn)出的高度開放態(tài)度對(duì)開發(fā)者進(jìn)行有效廣告歸因意義重大。

　　截至目前,筆者了解到國內(nèi)手機(jī)廠商中,華為應(yīng)用市場(chǎng)已經(jīng)向不少開發(fā)者開放了歸因功能的測(cè)試。其推出的歸因方案包括兩種:智能分包以及監(jiān)測(cè)鏈接。智能分包采用非物理分包的方式,開發(fā)者可以針對(duì)不同推廣任務(wù)創(chuàng)建不同的渠道包。監(jiān)測(cè)鏈接采用服務(wù)端對(duì)接模式,開發(fā)者可根據(jù)內(nèi)部的歸因邏輯選擇性填寫曝光、點(diǎn)擊、下載、安裝監(jiān)測(cè)鏈接。

*圖片來源于華為應(yīng)用市場(chǎng)商業(yè)推廣后臺(tái)截圖

　　不難看出,華為應(yīng)用市場(chǎng)的歸因邏輯直接落在了下載甚至安裝行為,相比于信息流場(chǎng)景的曝光、視頻播放等觸達(dá)行為給開發(fā)者帶來的價(jià)值不言而喻。根據(jù)開發(fā)者反饋,從用戶行為上看,華為應(yīng)用市場(chǎng)的后鏈路行為和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)普遍更好。在提供科學(xué)歸因產(chǎn)品的同時(shí),華為應(yīng)用市場(chǎng)在流量場(chǎng)景上還具有一些天然優(yōu)勢(shì),比如其能夠觸達(dá)的用戶量級(jí)有較大優(yōu)勢(shì),規(guī)模優(yōu)勢(shì)能夠確保開發(fā)者對(duì)用戶的廣泛覆蓋。

　　如前所述,在應(yīng)用商店下載的場(chǎng)景下,開發(fā)者應(yīng)該優(yōu)先選擇Last Click歸因模型,避免低效曝光對(duì)科學(xué)歸因的干擾,對(duì)末端場(chǎng)景的轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)給予應(yīng)有的尊重,對(duì)產(chǎn)生高價(jià)值行為的渠道賦予足夠的權(quán)重。毋庸諱言的是,在面對(duì)紛繁復(fù)雜的歸因生態(tài)時(shí),廣告主當(dāng)前極易迷失在不同維度的數(shù)據(jù)和模型之間找不出頭緒。但越是面對(duì)快速膨脹的不確定性,就越需要通過拷問本質(zhì)錨定確定性。沿循著這樣的思路思考廣告的本質(zhì),答案無他,那就是全力實(shí)現(xiàn)廣告投放效益的最大化。對(duì)于開發(fā)者來說,效果廣告投放帶來的回報(bào)必然從后鏈路的點(diǎn)擊、安裝、注冊(cè)激活等行為而來;所以,在歸因方案的選擇上,開發(fā)者也理應(yīng)采用Last Click歸因模式來指導(dǎo)投放。唯有如此,才能確保寶貴的投放費(fèi)用每一筆都花在刀刃上。(文章轉(zhuǎn)載自36氪)

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