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将投放花在刀刃上?你需要重新思考Last Click

   时间:2021-07-06 17:47:03 来源:互联网编辑:星辉 发表评论无障碍通道
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“我知道我的广告费浪费了一半,问题是我不知道浪费掉的是哪一半”,约翰·沃纳梅克提出的这个问题困扰了广告业整整一个世纪。秒针系统在今年3月发布的《2020中国异常流量报告》说明了问题。报告显示2020年全网广告异常流量占比达到28.1%。据此推算,这给中国广告主带来的损失高达305亿元人民币。一个更值得警惕的讯号是,异常流量这一顽疾看起来还没有任何将会快速缓解的迹象。

当“寻回广告浪费的一半”看似无解时,归因的重要性就日渐显著。广告归因的重要性体现在理解、预测和控制周围环境上。理论上,只有筛选出贡献较低的投放渠道,企业才有可能寻回浪费的一半。所以,归因的作用是帮助广告主识别和预测渠道价值,并指导企业将低效渠道的广告预算调拨至那些更高效的推广渠道中。在数字媒体环境下,归因就像是一个类似导弹拦截系统的动态过程。导弹拦截系统不断根据跟踪数据调整飞行轨迹实现目标拦截,而广告主也基于归因数据不断调整投放策略,最终让自己实现广告投放效益最大化的根本目标。

快速成熟的归因猛进史

纵览广告归因的发展轨迹,它经历了从无到有、从浅到深的演进过程。

譬如几年前,广告主讨论的话题还是抵制无效流量;但眼下,他们对转化率不高的低效流量的容忍度也越来越低。从关注广告是否按合约如期展示、甄别假量作弊到识别流量的转化效率,趋向深化的企业视角也让广告归因愈益成熟。成熟的表征之一是归因模型的多元化,也就是在将转化的功劳归属于不同渠道时出现了各种思路。其中最直接也最易于理解的模型是Last Click(末次点击归因)模型,它将转化的功劳全部归属于最后一次互动渠道;与之相反的是First Click(首次点击归因)模型,它的含义是将功劳全部归属于一定周期内的首个互动渠道。两种归因模型都是单渠道归因,前者看重渠道的直接引流效果,后者侧重于商品的首次曝光。除了单渠道归因之外,一些多渠道归因方案也纷纷出现:平均归因选择将转化均匀地分配给时间周期内所有触达用户的渠道,时间衰减归因的逻辑是越靠近转化末端的渠道在归因时将获得更高的权重,离散归因则基于数据变化对渠道贡献进行动态调整。一般来说,应用下载、线索收集等短链条的效果广告比较适合单渠道归因,而多渠道归因更适用于那些需要反复触达、用户决策链条偏长的商品广告或者品牌广告。

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不同归因模型示例比较

不同归因方案往往有着不同的适配对象:重视引流效果的企业倾向于末次点击归因,看重品牌知名度的广告主会选择首次点击归因,强调用户关系管理的企业可能会使用平均归因,而那些投放大、数据多且有建模分析能力的广告主较有条件采用离散归因的方案。某种程度上,归因思路本身就是广告主策略的另一种表达,不同的归因方案必然导向相异的投放策略。当然,企业在制定归因方案时除了考量自身需求,更应该关注流量大盘的变动,唯有企业小环境与行业大环境联动才能形成最优策略。

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不同归因模型对比分析

早在今年1月,QuestMobile发布的报告就指出国内移动流量已进入存量时代。监测数据显示2020年月均MAU的同比增速已经降至1.7%的较低水平,人均使用时长和人均打开APP数量的增速也分别仅有4.9%和2.8%,后续增长发力、流量趋近饱和的态势一览无遗。游戏和应用类广告主对这个问题的感知尤为明显,“买量难”,“买量贵”的抱怨在这些行业不绝于耳。移动应用广告主的激增使得优质流量相较之下变得稀缺,以游戏为例,DataEye的《2020移动游戏全年买量报告》显示,游戏行业2020年素材投放量同比增长96.55%,月均买量游戏数接近6000款,这种僧多粥少的格局将更考验开发者的归因能力。

存量时代的到来意味着企业的增长压力陡增,这种大背景的变化促使他们需要在归因模型的选择上更加谨慎。为了保障每分钱都花在刀刃上,理智的移动应用广告主应该坚持正确的归因方向:将注意力更多集中于后链路的真实点击和转化行为上,而不是过度追捧不确定性极强的前链路曝光。

重重挑战下,如何合理归因?

虽然归因在广告投放中的重要性与日俱增,但广告主眼下在归因上也面临着巨大挑战:

首先,随着数据隐私和安全保护愈发得到重视,不少被广泛用于归因的个人广告识别符逐渐失效或禁用。

其次,掌握大量数据的超级平台(super platforms)逐渐构筑各自的数据围墙。数据孤岛的存在增加了流转难度,广告主需要适应透明和开放程度不高的数据环境,而这也增加了开发者高效归因的难度。

最后,归因数据的统计口径也在悄然变化。比如2020年底开始,部分信息流平台将点击归因更换为有效触点归因。根据其披露的规则,新的有效触点归因纳入两部分行为:原本的点击、部分广告的3秒视频播放、部分广告的10~20秒视频播放,这无疑意味着统计口径的放宽。

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*图片来源于某信息流投放平台后台截图

放宽口径在某种程度上是合理的,毕竟部分广告观看行为确实在客观上推动了应用下载。但同时,将两种事实上截然不同的行为放在同一个统计口径下归因,既增加了科学归因的难度,也可能存在误导开发者将自然转化错误归因到平台的可能性。归因的价值在于协助广告主找回浪费的一半广告费,而统计口径的变化有可能恰好与广告主的目标背道而驰。从这样一个小的案例中不难发现,企业当前尤其需要小心谨慎地权衡各种归因方案的利弊,避免迷失在愈发复杂的归因生态中。

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点击归因更换为有效触点归因的链路变化

在增量红利丰沛、流量成本较低的时候,企业自然有更大的空间去探索乃至创新各种归因模型,毕竟试错成本较低;而现今,快速增长的时代一去不复返,处于存量时代的开发者就需要调整身姿,秉持更为谨慎的姿态减少浪费,尽力让自己投出去的每分钱都能获得回报。所以,要寻回“浪费的一半”就需要坚守这样的理念:向链路后端要结果,而非链路前端。如果具体到归因模型的选择上,开发者要想在复杂且充满挑战的归因工作中突围,更便捷的做法就是采用靠近末端的Last Click模式、而非侧重前端的First Click。

为什么建议开发者倾向于使用Last click模式?它的重要性眼下主要体现在以下两点:

第一,在用户决策链条上,越靠近链条末端的行为越具有价值。因为靠近末端意味着用户更深度的卷入和更明确的表意,尤其考虑到应用类下载广告的决策链路普遍偏短,相对线性且不复杂的链条使得末端行为的价值更加凸显。在这一背景下,Last click归因能够筛选出那些更具归因价值的行为,使得归因工作有的放矢;

第二,在全链作弊识别上,越靠近末端的节点投放风险相对更小。一方面,用户在末端节点的卷入程度更高,要模拟出高仿真的作弊行为需要支付更高的成本;另一方面,末端节点的作弊行为不仅容易识别、而且极易排查出异常原因。比如对应用类广告来说,靠近链条末端的作弊行为必然会导致下载完成率、安装率、激活率和留存等数据的异常,通过这些异常数值较容易锁定非正常因素。

总的来说,如果从降本增效的视角去审视,不难发现Last click归因能以更低的成本帮助开发者换回更高的价值,是开发者在存量时代和不确定性环境下更理想的归因方案。

重视后链路,降本提效科学增长

对于应用下载场景来说,应用商店可以被视为移动互联网应用的天然转化场景,其重要性类似于电商之于商品。一般来说,开发者需要高度重视应用商店内的相关商业推广资源并进行稳定投放。站在所有手机厂商的整体视角来看,他们都需要加大归因能力的建设和推广,以确保自身渠道的贡献得到合理评估。

从全球范围来看,Google Play早期就使用了Install Referral帮助开发者进行归因,2020年起升级为Play Install Referrer API,其核心的归因逻辑是用户APP安装后,首次打开时APP就会主动通过应用商店的API去查询获取渠道信息。更进一步,开发者也可以根据具体情况选择使用Firebase或者Google Play跟踪移动应用的转化情况。从国内范围看,几大手机厂商在应用商店推广场景下已经在不同程度上向开发者开放了归因功能。作为高效承载下载转化行为的应用分发平台,应用商店展现出的高度开放态度对开发者进行有效广告归因意义重大。

截至目前,笔者了解到国内手机厂商中,华为应用市场已经向不少开发者开放了归因功能的测试。其推出的归因方案包括两种:智能分包以及监测链接。智能分包采用非物理分包的方式,开发者可以针对不同推广任务创建不同的渠道包。监测链接采用服务端对接模式,开发者可根据内部的归因逻辑选择性填写曝光、点击、下载、安装监测链接。

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*图片来源于华为应用市场商业推广后台截图

不难看出,华为应用市场的归因逻辑直接落在了下载甚至安装行为,相比于信息流场景的曝光、视频播放等触达行为给开发者带来的价值不言而喻。根据开发者反馈,从用户行为上看,华为应用市场的后链路行为和转化数据普遍更好。在提供科学归因产品的同时,华为应用市场在流量场景上还具有一些天然优势,比如其能够触达的用户量级有较大优势,规模优势能够确保开发者对用户的广泛覆盖。

如前所述,在应用商店下载的场景下,开发者应该优先选择Last Click归因模型,避免低效曝光对科学归因的干扰,对末端场景的转化贡献给予应有的尊重,对产生高价值行为的渠道赋予足够的权重。毋庸讳言的是,在面对纷繁复杂的归因生态时,广告主当前极易迷失在不同维度的数据和模型之间找不出头绪。但越是面对快速膨胀的不确定性,就越需要通过拷问本质锚定确定性。沿循着这样的思路思考广告的本质,答案无他,那就是全力实现广告投放效益的最大化。对于开发者来说,效果广告投放带来的回报必然从后链路的点击、安装、注册激活等行为而来;所以,在归因方案的选择上,开发者也理应采用Last Click归因模式来指导投放。唯有如此,才能确保宝贵的投放费用每一笔都花在刀刃上。(文章转载自36氪)

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