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洞察力>营销业绩

不寻常的感觉。让测量在程序化广告购买中发挥作用

7分钟阅读|Chris Louie,产品领导力副总裁|2014年10月

广告业总是被最新的趋势所吞噬。这并不奇怪,因为营销人员和他们的代理公司每天都在努力创造这些趋势。但最近几个月,广告业没有什么比程序化购买产生更多的嗡嗡声。通过将规则应用于技术驱动的自动购买,更有效地购买广告库存,让营销人员垂涎欲滴。据报道,一些世界上最大的广告商计划在明年将其多达75%的数字支出转向程序化购买,他们正在把钱放在他们的嘴边。

在所有的欢呼声中,一个重要的问题出现了:如何衡量程序化购买的品牌广告的有效性。这对直接反应广告来说是相当直接的--多年来采用的基于活动的衡量标准(如点击量、浏览量)仍然适用,而且程序化平台和交易台在将其无缝整合到营销人员的工作流程方面做得非常好。但品牌广告则更为复杂,因为传统的效果衡量标准(活动范围--谁看到了广告,共鸣--他们如何有效参与,以及反应--他们做了什么反应)需要更多的人工参与建立和解释结果--所有这些都会抵消程序化购买首先提供的效率。

对于从事程序化购买的品牌广告商来说,让算法来完成工作,并转向更定期、更被动地检查效果的措施,这种诱惑是非常强烈的。毕竟,如果平台和交易平台的算法能让营销人员在购买决策中接触到正确的受众,那么购买后的测量又有多重要呢?打个比方,如果你得到了第100万辆自动驾驶汽车,而之前的汽车都没有发生过事故,你真的会一直盯着后视镜来评估它在送你到目的地时的工作情况吗?

对营销人员来说,这是一个诱人的想法,因为程序化购买在等式的两边都提供了效率--你提高了媒体购买的效率,而且你不必在事后确认或不确认其效果上投入那么多。但这是有缺陷的想法,会危及营销人员活动的成功。在程序化购买环境中,以品牌核心目标为重点的合理、独立的测量比在非程序化环境中更重要。

这是真的,有几个原因。

首先,即使人们同意先进的受众识别使购买后测量的覆盖率元素有些重复,由于上述原因,程序化购买对确认活动的 "共鸣 "和 "反应 "方面没有任何作用。这就是品牌广告和直接反应广告之间的区别,也是真正的关键所在。那些接触到广告的人是否记得它?即使他们记得广告本身,他们还记得广告的信息吗?它是否影响他们以不同的方式思考广告中的产品或品牌?他们最终是否更有可能购买?他们很可能符合该产品的市场特征,但他们是否在曝光后购买了该产品?忽视共鸣和反应的问题,就像在瓶子里发送一个(虚拟)信息。也许你正在把它投向你的目标收件人的方向,但你没有办法知道你的信息实际上有什么效果。

其次,关于程序化购买在实现覆盖目标方面的高效性的说法是否一致可靠,目前还不清楚。由于其早期的承诺,程序化购买,就像之前许多热门的广告趋势一样,吸引了大量的参与者,从技术公司、代理商、广告网络到寻求优势的出版商。这是一个不可避免的问题,因为你创建程序化模式不仅仅是为了用算法引导广告,而是为了建立规模。当你这样做时,你不可避免地牺牲了一定程度的准确性。那么,对在线活动评级结果的分析(OCR是交易后,按人口组别对活动受众进行的飞行测量)显示,一些程序化购买的库存产生的期望受众交付率低于行业规范,这并不令人惊讶。在这种情况下,测量就成了决定该模型是否足够准确,你为其付出的代价是否值得的标尺。

第三,通常有一个复杂的公司链参与到广告库存和受众数据的汇总中。这使得营销人员和其他人员难以识别薄弱环节,以提高程序化购买的性能。我们已经看到许多平台和交易平台使用OCR来运行诊断程序,评估他们不同的提供商和供应商--发现他们因此而采取行动来优化性能。事实证明,测量是改善程序化购买的一个关键因素,而不是与之无关的东西。

第四,程序化购买的自动化性质使得透明度和问责制至关重要。在经典电影《办公室空间》中,一帮懒人通过编写一段代码,从Initech处理的每笔交易中以数字方式抽走一分钱,"赚 "到了一笔小钱--这只有在计算机世界中才可能发生。有许多关于这一程序在现实世界中被应用的传言。虽然没有得到证实,但当涉及到基于规则的自动化系统时,这个想法确实唤起了两件重要的事情:第一,如果不加以检查,算法协议中任何 "不正常 "的东西通常会重复出现,小问题很快就会变成大问题;第二,总有一些玩家被激励去玩弄这个系统,而技术复杂性是他们的盟友。网络广告验证的先驱Integral Ad Science的分析表明,今天,在行业层面上,程序化购买领域的欺诈和可看性比传统购买领域更差(尽管不同供应商的表现确实有很大差异)。

由于所有这些原因,独立的第三方受众测量对于由程序化购买驱动的活动和传统的那种活动同样重要。

在程序化购买环境中,测量会意味着什么?显然,程序化购买是一个与传统广告购买完全不同的过程。因此,简单地将传统的测量过程导入程序化购买是不会成功的。我们需要的是适合这个新流程的工作流程的测量。

然而,除此之外,在方案环境中,可操作的测量必须。

要比一开始用于程序化购买的建模更准确、更稳定。所有的测量系统都有一定的误差。因此,为了使测量对营销人员有用,它必须是比交易前程序化方案中提供的信息更可靠的信息来源。

要足够快,以便在活动过程中采取行动。仅仅从测量中得出活动后的结论是不够的。飞行中的报告和可操作性对于活动的投资回报率(ROI)来说是最重要的。这意味着,如果营销人员想要采取行动并看到其干预的结果,那么在开始报告活动绩效方面的准备时间要最短,此后还要持续报告。

要有足够的颗粒度,以确定要采取行动的具体领域。仅仅在最广泛的层面上报告一个活动的表现是不够的。这样的报告可能会导致媒体买家和卖家之间进行有用的绩效讨论,但它不会为正在进行的活动带来收益。 需要有显示不同受众、位置和创意的 "突破 "的报告,以使营销人员能够确定什么是有效的和无效的。

解决营销人员试图实现的基本目标。对于品牌广告来说,有助于评估营销投资回报率的措施,即活动的覆盖面、共鸣和反应,必须像其他情况一样,成为程序化的所有测量工作的核心。

要容易访问。有一个时髦的用户界面,允许手动审查测量报告是不够的。为了使测量能够在整个活动中扩展,并将结果反馈给个别活动进行优化,一个可靠和强大的API是必不可少的。

要独立和不偏不倚。如上所述,程序化的自动化性质意味着博弈系统是一个持续的问题。毫无疑问,绝大多数参与者的行为都是光明正大的。确保所有人都这样做的唯一方法是通过独立的第三方测量。

测量的目的是加强营销工作,而不是阻碍它们。可靠的测量将使程序化参与者能够评估他们目前的投入和模式,并允许他们建立更好的模式,从而改善作为任何程序化战略核心的基本资产。测量也将帮助行业评估程序化模式的有效性--这些模式现在开始关注推动品牌参与以及直接响应--在品牌参与方面。(它实际上导致了较低的品牌参与度的可能性是目前与优质视频内容 "走向程序化 "相关的较高水平库存的一个重要障碍)。最终,可靠的测量可以帮助程序化购买实现其全部潜力,从而帮助那些追求程序化购买的人建立重大优势。