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Facebook的廣告效果真的那么好么?

企業動態
最近兩年來,移動廣告的產品創新有兩個明星:一個是以Facebook為代表的原生廣告,另一個是激勵視頻廣告。這兩種產品都在服務效果廣告,特別是按照CPI(Cost per install)結算的應用下載廣告時表現上佳,因此日進斗金。

最近兩年來,移動廣告的產品創新有兩個明星:一個是以Facebook為代表的原生廣告,另一個是激勵視頻廣告。這兩種產品都在服務效果廣告,特別是按照CPI(Cost per install)結算的應用下載廣告時表現上佳,因此日進斗金。(Facebook的品牌廣告部分容我們以后再表。)

太陽底下沒有新鮮事,嚴謹的碼農應該養成個好習慣:在看到出奇好的效果時,一定要獨立思考一下,根本原因是什么呢?這決不是扯兩句“大數據、人工智能”就可以糊弄過去的。我也認真研究和思考了這件事,把一些有趣的發現寫出來與大家共享。

本文的內容邏輯稍顯復雜,不過相信認真讀完以后,你對廣告產品的核心邏輯理解會有質的飛躍,所以請耐心讀下去。

首先,我們來給不太熟悉的讀者說說什么叫做效果廣告的歸因(attribution)。如下圖所示,用戶在廣告位上看到廣告后,如果有興趣就會點擊廣告,到達廣告的落地頁(此處為Apple Store的應用詳情頁);用戶進一步下載該應用后,就完成了一個“轉化”。那么如何將這個過程串連起來,確定某個轉化來自于哪一次廣告投放呢?這個“歸因”的原理是這樣的:當點擊產生時,除了跳轉到落地頁,同時向歸因的監測方(一般情況下為第三方產品)發送一個點擊鏈接,同時將用戶的ID作為參數一并發送過去;當轉化發生時,同樣發送一個帶用戶ID的轉化鏈接;歸因監測方將兩個過程中的用戶ID作匹配,就可以知道某個轉化是哪個渠道帶來的了。

效果廣告的歸因(attribution)

那么如果在百度、QQ、一點資訊等不同的媒體上都發生了同一個廣告的點擊,并且最終產生了下載,應如何判決轉化歸哪個廣告渠道呢?最通用的辦法,是“最終點擊有效(Last click counts)“的規則。如下圖所示,用戶前后點擊了A-D四個來源的廣告,但直到點擊了“直接來源”這個渠道的廣告后,才發生了轉化行為。于是乎,轉化的功勞都記在了“直接來源”之上,而前面的所有渠道都成了竹籃打水一場空。

最終點擊有效(Last click counts)

這是個工程中粗略的近似規則,很容易找到一堆槽點:

  1. 為什么只有最后一次點擊才有功勞呢,以前的點擊難道就不起作用么?這顯然并不合理,于是有很多人希望找到更合理的歸因模型,比如說所有渠道按一定比例分攤收益。
  2. 歸因周期應該怎么定呢?顯然,歸因周期越長,對廣告渠道越有利;歸因周期越短,則對廣告主越有利。到底是一天?三天?還是二十八天?嚴謹的廣告從業者,基本上是靠拍腦袋解決這一問題的。
  3. 不論什么樣的歸因模型,最嚴重的問題是非廣告渠道的影響被忽略了。可是,非廣告渠道帶來的效果卻比廣告渠道大得多。這就好比二戰勝利了,中美俄還沒發話,韓國、菲律賓、埃塞俄比亞、盧森堡先坐在一起討論到底誰才是戰勝法西斯的頭號功臣。

有規則就有漏洞,有漏洞就有人利用漏洞。合理或不合理地利用歸因規則上的漏洞,某種程度上決定了廣告量化效果的好壞。

簡單粗暴的利用方式,就是我們在“互聯網廣告作弊十八般武藝(下)”一文中提到的下載歸因作弊方式:在本文第一張圖所示的歸因邏輯里,如果媒體多個心眼兒,管他用戶點沒點廣告,干脆都用程序向歸因監測方發送一個鏈接,告訴他“張三點廣告啦!”,那么接下來幾天如果湊巧張三下載了廣告主的App,那這個功勞就記到媒體頭上了!如果向所有的用戶都發一遍,那么App Store里那些自然下載就都歸了你了。

有人會說,哪兒那么巧,點過了以后張三真的會下載這個應用?其實這個方法主要應用于那些自然下載量比較大的廣告主,假設你接到微信、Uber這種單子,閉著眼亂劫也能夠日進斗金。對廣告主而言,效果和后續ROI都不錯,只不過自然下載的量莫名其妙下降了。正所謂大餅卷手指頭——自個兒吃自個兒。

這種明搶的方式吃相有點難看,大廠們當然要有更加紳士的做法。我們先來學習一下Facebook是怎么做的。我們從第三方歸因監測工具看進去,了解下Facebook制訂的廣告歸因邏輯:

Facebook制訂的廣告歸因邏輯

按照前文的邏輯,轉化總要跟點擊對得上才有效(對應于上圖里click-attribution那個條),可是在Facebook的一畝三分地兒,廣告展示了不管點不點都得算!大家注意上圖里“view-through attribution”那個條。記得生理衛生老師講過,懷孩子的前提,總得經過一個愛情動作片的過程,現在怎么變成了我看了你一眼,以后生的孩子就得算是你的呢?很顯然,這是個并不合理的條款,不過迫于Facebook的流量霸主地位,大家也只好接受。

在Facebook的廣告中,View-through Attribution的占比高么?不同的廣告主數據不太一樣,少的10%左右,高的則超過50%。就因為規則上的這一點調整,憑空多出來一倍的轉化,你說效果能不好么?當然,可以通過將View-through Attribution的歸因周期縮短來降低影響,不過大多數客戶恐怕也不明就里,按缺省配置投放就是了。

一般的廣告平臺沒有Facebook的話語權,憑空推出一個“view attibution”恐怕沒人接受。要繼續做文章,就要把轉化過程搞得復雜一些,以便能夠在歸因上占些便宜,這里就要說到激勵視頻這種形式里的玄機了。

激勵視頻是近年來移動廣告蓬勃發展的一種新形式,代表公司有Applovin、Vungle、Adcolony、UnityAds等。與視頻廣告服務于品牌的直覺不同,激勵視頻恰恰是在效果廣告領域表現出眾。多事的我們,當然要抱著羨慕嫉妒的陰暗心理一探究竟了。激勵視頻廣告的轉化過程比一般展示廣告要復雜,見下圖:

激勵視頻廣告的轉化過程比一般展示廣告要復

一般來說,激勵視頻廣告有游戲場景的帶入,比方說在上面的例子里

  1. 農場游戲里的交易站會有一個電影導演跳出來,說他拍了一部片子,你看完了可以給一個金幣的獎勵;
  2. 當你打開片子看時,會發現這是一個15-30s的廣告片,而且不能跳過;
  3. 廣告片看完了,提供視頻廣告的廣告平臺就會以server to server的方式向監測方發送點擊鏈接,注意,這時候并沒有用戶主動的點擊;
  4. 回到游戲里,獲得一個金幣的獎勵。

看到這里大家應該明白了吧,為什么在廣告看完的時候就發送點擊鏈接了呢?用戶看完了視頻,并不意味著就有興趣下載啊!即使用戶并沒有自發點擊,由于點擊鏈接已經發送了,后面幾天里如果碰巧到Apple Store下載了這個應用,也就歸了廣告平臺的業績了。

當然,就事論事,Facebook和Applovin的這兩種做法,并非完全不合理:看過廣告以后對下載是有些幫助的,特別是視頻這種信息豐富的廣告形式。但是,規則本身沒有絕對的對錯,重要的是公平。要是每人都是看誰一眼就懷孕,比拼眼神兒的話,也算得公平;現在你小子看別人懷孕,其他人非得努力耕耘一番不可,這天下的孩子還不都是你的了?

好了,事兒就講到這里。如前文所說,我們的目的不是為了黑Facebook或其他某家公司,而是把產品本質的問題與困惑擺出來討論。實際上從在線廣告產生以來,如何設計一個公認的、合理的歸因規則,一直是市場上懸而未決的謎題。因此,頗為無奈的是,某家媒體或某個廣告平臺的效果好壞,與其說以來算法與數據,更多時候是依賴于它們在歸因鏈條上的卡位。就拿搜索引擎來說,也不過是由于靠近用戶決策終點,歸因上大占便宜。

所以,要提升您的廣告產品效果,除了“云計算、大數據、人工智能”這些形式主義的詞兒,您是不是有了新的思路,覺得豁然開朗呢?

【本文轉自計算廣告微信公眾號:Comp_Ad,已取得授權】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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