廣告監(jiān)測可以跟蹤廣告投放的真實效果，根據(jù)廣告數(shù)據(jù)，從而有針對性地優(yōu)化營銷策略。想要獲得精確、有參考性的廣告數(shù)據(jù)，首先要對廣告檢測有相當(dāng)?shù)牧私猓蝗挥质清X打了水漂。筆者在本文系統(tǒng)地給出了相關(guān)概念的解讀，希望能提供參考。

一、什么是廣告監(jiān)測？

19世紀(jì)，美國前郵政部長、美國百貨商店之父，約翰·華納梅克曾經(jīng)提出廣告界的哥特巴赫猜想：“?我在廣告上的投資有一半是無用的，但問題是我不知道是哪一半”；

另一位菲利普·科特勒先生也提到：“促銷費用的大部分都打了水漂，僅有1/10的促銷活動能得到高于5%的響應(yīng)率，而這個可憐的數(shù)字還在逐年遞減”。

然而，隨著數(shù)字化時代的到來，線上廣告的急速增長下，一切正在撥云見天。你花了一大筆預(yù)算去做廣告推廣，帶來的效果如何？如何根據(jù)每次廣告投放的數(shù)據(jù)，去調(diào)整優(yōu)化營銷策略？這些都已經(jīng)可以被量化，而如何量化就需要靠廣告監(jiān)測來完成的。

二、為什么要對廣告進行數(shù)據(jù)監(jiān)測？

雖然廣告數(shù)據(jù)在今天已經(jīng)可以被量化了，但是今天的數(shù)字廣告依然會面對同樣的問題：仍然會有大量的虛假數(shù)據(jù)產(chǎn)生。有了金錢的誘惑，網(wǎng)絡(luò)廣告渠道商通過大量的虛假點擊與激活，來騙取廣告主，無形間增加了廣告主的成本。

因此，廣告監(jiān)測有一下幾個主要的目的:

1. 監(jiān)測和衡量廣告投放效果；
2. 通過反作弊手段，識別出各個渠道的虛假數(shù)據(jù)；
3. 為市場人員提供數(shù)據(jù)支撐，精細(xì)化運營，優(yōu)化投放廣告素材。

三、為什么要選擇第三方廣告監(jiān)測公司？

1. 監(jiān)測廣告投放結(jié)果

針對投放的廣告結(jié)果，進行客觀公正的第三方監(jiān)測，是對企業(yè)的投放廣告效果的有效方法。

監(jiān)測廣告投放的媒介是否有效，投放的時間是否正確，廣告出現(xiàn)的頻率，廣告是否完整等等；又或者針對競爭對手發(fā)布的渠道，投放效果頻次等出具一系列數(shù)據(jù)報告。

針對廣告結(jié)果形成策略方案，進行客觀的分析和建議，通過結(jié)果比對，哪些時間、哪些媒介更適用于受眾群體，哪些廣告的發(fā)布能得到良好的市場反饋——這些第三方廣告監(jiān)測公司都能切實幫助企業(yè)做出下一步計劃的判斷。

2. 防止數(shù)據(jù)造假

渠道刷量主要是為了賺取廣告主的錢，在投放期間你根據(jù)常規(guī)數(shù)據(jù)幾乎發(fā)現(xiàn)不了一點該渠道刷量的嫌疑。然而一旦結(jié)算或者停止投放之后，來自該渠道的收入，留存立馬跌成翔，辛辛苦苦拿到的錢就這樣被無良渠道給騙了。

3. 精準(zhǔn)投放，規(guī)避盲目跟從

針對第三方提供報告以及跟蹤結(jié)果，有效制定出適合企業(yè)的宣傳方案，使廣告可以有效進入受眾群體，最大化發(fā)揮效應(yīng)，幫助企業(yè)銷售，避免與同行的盲目競爭，合理進行廣告預(yù)算與投放安排。

總而言之，答案只有一個：保證數(shù)據(jù)的真實有效。

營銷千萬條，效果第一條，投放不謹(jǐn)慎，復(fù)盤兩行淚。

四、廣告監(jiān)測到底監(jiān)測什么數(shù)據(jù)？

廣告監(jiān)測一般分為三種：

1. 曝光監(jiān)測：也稱為“展示監(jiān)測”，通常是渠道商通過數(shù)據(jù)回傳給廣告主。
2. 點擊監(jiān)測：監(jiān)測點擊的數(shù)量，可以由廣告主自己收集數(shù)據(jù)，也可以由渠道商通過數(shù)據(jù)回傳給廣告主。
3. 應(yīng)用內(nèi)監(jiān)測：指APP內(nèi)行為/事件的監(jiān)測，比如基礎(chǔ)的PV、UV、APP激活/注冊/登錄等，用戶的次日留存、7日留存、30日留存、付費率、ARPU值等。

這些數(shù)據(jù)一般是通過應(yīng)用內(nèi)集成第三方監(jiān)測公司提供的SDK來收集，不用的應(yīng)用提供的接口會不同。

五、廣告監(jiān)測涉及哪些參與者？

廣告監(jiān)測一般涉及以下參與者：

流程：

1. 廣告主向廣告商投放廣告，用戶點擊看到廣告后，廣告渠道商上傳數(shù)據(jù)到廣告監(jiān)測平臺；
2. 用戶下載并啟動APP，完成一系列操作后，APP會通過相應(yīng)的接口上傳用戶數(shù)據(jù)到廣告監(jiān)測平臺；
3. 通過一定的方式歸因后，該用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)就和渠道商關(guān)聯(lián)。

六、如何歸因渠道？

如何判斷用戶是該渠道帶來的，這就涉及到怎么歸因渠道量。所謂歸因指的是，確定移動應(yīng)用安裝或安裝后事件是該渠道帶來的效果，歸因準(zhǔn)確對于優(yōu)化用戶獲取和渠道的選擇至關(guān)重要。

目前常見的App激活歸因方式有設(shè)備號歸因、渠道號歸因、IP+UA歸因等。

1.?設(shè)備號歸因(精準(zhǔn)匹配)

設(shè)備號歸因主要應(yīng)用于第三方App中推廣，應(yīng)用場景以信息流廣告為主。

大多數(shù)情況下，第三方App都可以獲取到用戶移動終端的設(shè)備號，如iOS系統(tǒng)下設(shè)備的IDFA、Android設(shè)備的 IMEI和Android ID。因此在信息流等廣告中，第三方平臺反饋給廣告主的點擊數(shù)據(jù)通常會包含用戶的設(shè)備號信息。

當(dāng)用戶下載App完成激活后，可以將獲取到的設(shè)備號與第三方廣告平臺反饋的設(shè)備號進行匹配進行歸因，來評估投放效果。

這種方式的歸因相對比較精準(zhǔn)。但需要說明的是，為了得到更準(zhǔn)確的分析結(jié)論，我們會同時使用多種歸因方式，通常來說設(shè)備號歸因的優(yōu)先級較高。

這就帶來一個問題，通過其他形式推廣帶來的激活很可能會首先與設(shè)備號歸因的方式匹配。比如用戶點擊了信息流廣告之后并沒有產(chǎn)生下載App的愿望，而在之后點擊了HTML5廣告并促使其完成了最終下載激活A(yù)pp的行為。

按照行業(yè)通用的Last Click（最后一次點擊）的計算方式，實際應(yīng)該歸因在HTML5廣告下。但HTML5的渠道又無法獲取用戶的設(shè)備號信息，所以這次行為很可能就會被歸因在優(yōu)先級較高的信息流形式下，導(dǎo)致誤差的產(chǎn)生。

2.?渠道號歸因(精準(zhǔn)匹配)

“渠道號”指寫入Android安裝包的渠道標(biāo)識。一般會將渠道號提前寫入APK安裝包里，然后分發(fā)給不同渠道，渠道號會伴隨安裝包的整個使用周期。

用戶激活A(yù)pp后，可以從安裝包獲取到渠道號標(biāo)識信息進行匹配，所以理論上也是相對準(zhǔn)確的歸因。但這種方式會出現(xiàn)被手機應(yīng)用廠商攔截的情況，也容易被不良的渠道方拿來進行數(shù)據(jù)作弊，從而無法有效評估真實的線上推廣效果。

3. IP+UA歸因(模糊匹配)

IP+UA是指通過將用戶點擊廣告時的IP、User-Agent（簡稱UA，用來提取用戶的操作系統(tǒng)、版本號、手機型號等信息），信息與激活時的IP、UA進行關(guān)聯(lián)匹配實現(xiàn)歸因分析，一般來說使用短鏈來收集這兩個信息，不需要和渠道進行對接。

IP+UA歸因主要應(yīng)用在Web站內(nèi)導(dǎo)流、SEM推廣和一些無法通過設(shè)備號及渠道號歸因的廣告投放場景下使用。如HTML5廣告、WAP廣告等。所以IP+UA雖然也是一種主要的歸因方式，但本質(zhì)上是一種模糊匹配的歸因。

因為這種方式無法直接獲取用戶客戶端的設(shè)備號等精準(zhǔn)信息，并且用戶的IP、UA兩個參數(shù)容易隨環(huán)境變動和重復(fù)，因此使用的優(yōu)先級也較低。

比如在辦公環(huán)境網(wǎng)絡(luò)下，多個用戶使用同一個IP，或者多個激活A(yù)pp的用戶使用的手機品牌和型號完全相同等情況下，很難實現(xiàn)精準(zhǔn)歸因。

更糟糕的是用戶點擊廣告的IP與激活時的IP很有可能是不一致的，比如用戶在Wi-Fi環(huán)境下點擊并下載了App，但是在4G環(huán)境下進行了激活；由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的改變，IP地址也會隨之改變。再如，同一個網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下IP相同，A用戶點擊了廣告但未下載；B用戶沒看到廣告，但通過應(yīng)用市場直接下載App激活了，并且這兩個用戶的手機品牌和型號完全相同，也就是UA一致。這些情況下IP+UA的歸因方式都是完全無效的。

由于IP+UA存在的這些問題導(dǎo)致這種方式的使用優(yōu)先級較低，但又會導(dǎo)致上文提到的HTML5廣告推廣會被匹配到信息流廣告渠道中。

#專欄作家#

lennon，微信公眾號：張論（ID：woshipm123），人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。關(guān)注新零售電商、供應(yīng)鏈金融的產(chǎn)品經(jīng)理，擅長產(chǎn)品設(shè)計與需求分析。

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