互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)正在走進(jìn)大數(shù)據(jù)時代，廣告主和廣告代理商的重心逐漸從大眾媒體管理轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)化受眾購買上。如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建一個基于消費者轉(zhuǎn)化漏斗的歸因模型，對不同的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道效果進(jìn)行全面地考察和評價，從而指導(dǎo)廣告資源分配的最優(yōu)化，將是未來熱點。

根據(jù)艾瑞的最新調(diào)查顯示，2013年，中國互聯(lián)網(wǎng)廣告市場規(guī)模達(dá)到1100億元，同比增長46.1% 。隨著中國互聯(lián)網(wǎng)廣告市場的快速擴(kuò)大和廣告渠道的日益豐富，消費者通過不同廣告渠道所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也在急速增長。中國的互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)正在逐步走進(jìn)一個前所未有的大數(shù)據(jù)時代。

在這種時代背景之下，互聯(lián)網(wǎng)廣告的生態(tài)圈也在不斷地調(diào)整、進(jìn)化。廣告交易方式已經(jīng)從傳統(tǒng)的按時段付費逐漸轉(zhuǎn)向按點擊收費和按單次展示收費，而廣告主和廣告代理商的重心也逐漸從大眾媒體管理轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)化受眾購買上了。為順應(yīng)大數(shù)據(jù)的潮流，互聯(lián)網(wǎng)廣告商必須用最先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析方法來武裝自己。每一天，都會有更多的新技術(shù)、新模型、新應(yīng)用誕生。在它們中間，歸因模型將會是整個廣告業(yè)的一個熱點。

渠道歸因：衡量多渠道廣告的有效性

小A這兩天正在考慮要購買一輛新車。有一天，他在優(yōu)酷視頻網(wǎng)站上看電視劇時，突然看到了一款車的廣告，覺得這款車還不錯。然后小A通過百度搜索引擎搜索了這款車，查看了它的廣告介紹。之后，他登陸了這款車的互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)，打算了解其他消費者對于這款車的評論。正當(dāng)看評論的時候，小A被一個電話打斷了。再次回到電腦前，小A已經(jīng)忘記這款車了，他開始瀏覽新浪微博，這時，他 “偶然地” 再次看到了這款車的展示廣告，這又喚起他了解這款車的記憶。于是小A再次利用百度搜索了這款車，鏈接進(jìn)入了官網(wǎng)，并聯(lián)系了當(dāng)?shù)氐?S店預(yù)約試駕，試駕后購買了這款車。

上例中這種廣告的重復(fù)性展示，在市場營銷學(xué)的領(lǐng)域，我們稱之為“單純曝光效應(yīng)”。消費者如果多次看到某種商品，便會對其產(chǎn)生興趣，甚至產(chǎn)生購買欲望。在上例中，小A的整條購買路徑（見圖1）上的所有廣告渠道都對他的購買行為產(chǎn)生了一定貢獻(xiàn)。然而傳統(tǒng)的廣告效果計量模型會將這次購買全部歸因給小A接觸到的最后一個廣告渠道，也就是百度搜索引擎，這種歸因的方式被稱為“最后一次點擊”。很顯然，這種基于“最后一次點擊”的模型會忽略互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道中的“協(xié)同作用”，從而導(dǎo)致媒體貢獻(xiàn)度/效果歸因的不準(zhǔn)確。

圖1. 基于消費者購買路徑的多渠道歸因

與傳統(tǒng)媒體廣告渠道的獨立性不同，互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道的高度交互性和協(xié)同性意味著廣告主必須整體地評估它們。由于消費者很有可能在進(jìn)行一次轉(zhuǎn)化之前接觸過多個廣告渠道的廣告，因此孤立地去衡量任何一個渠道的貢獻(xiàn)度都會導(dǎo)致結(jié)果的偏誤?；ヂ?lián)網(wǎng)廣告渠道的這種特性催生出了新技術(shù)和分析方法，去解決廣告渠道的效果衡量問題，這就是渠道歸因模型。

歸因模型可以回答一系列和渠道廣告效果有關(guān)的問題：消費者在達(dá)成最終購買之前會接觸幾個渠道？哪些渠道在提升消費者品牌認(rèn)知方面起到最好的作用？哪些渠道在引導(dǎo)消費者最終購買方面更有效？應(yīng)該向哪些渠道傾斜廣告資源？

歸因模型利用了消費者的全網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)建模和分析技術(shù)構(gòu)建了消費者從瀏覽到最終購買的整條轉(zhuǎn)化路徑，從而能夠準(zhǔn)確地衡量轉(zhuǎn)化路徑上每個接觸點上廣告渠道的貢獻(xiàn)度。因此，歸因模型可以很好地衡量出不同互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道之間的協(xié)同作用?；诙帱c歸因模型的分析結(jié)果能夠指導(dǎo)客戶有效地進(jìn)行多渠道管理，并通過最優(yōu)化廣告預(yù)算分配實現(xiàn)投資回報率最大化。

事實上，中國的一些廣告中介服務(wù)商已經(jīng)開始開發(fā)和采用歸因模型了。

例如，愛點擊互動（i-clickinteractive）公司為客戶提供基于多渠道協(xié)同作用的歸因分析報告，讓客戶對眾多互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道的貢獻(xiàn)度一目了然，并且為客戶提供可實踐的渠道管理建議方案，方便客戶對渠道資源分配進(jìn)行調(diào)控。

轉(zhuǎn)化漏斗：捕捉消費者的全網(wǎng)行為

歸因模型在將消費者的最終購買轉(zhuǎn)化歸因給不同的廣告渠道上顯然是有效的。然而，在一個多渠道的環(huán)境中，僅僅從購買層面去考察互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道的貢獻(xiàn)度并不足以完整地刻畫不同廣告渠道的表現(xiàn)。

著名的“AIDA”模型（見圖2）是廣告模型中第一個從消費者認(rèn)知（Attention） 、興趣（Interest） 、欲望（Desire）和行動（Action）四個角度全面定義和考察消費者行為的一個模型?！癆IDA”模型發(fā)現(xiàn)消費者的購買過程包含了從初步認(rèn)知、信息積累、建立偏好到最終購買四個階段。在每一個階段，消費者的行為都具有獨特的特征。因此，對于互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道效果的完整測量也要考慮到消費者在不同階段的行為差異。

事實上，消費者對互聯(lián)網(wǎng)廣告的反應(yīng)過程與傳統(tǒng)營銷領(lǐng)域的模型十分吻合。首先，廣告的展示建立起了消費者對于商品的認(rèn)知。接著，消費者對某條廣告產(chǎn)生了興趣并點擊了它。之后，廣告將消費者帶到廣告主的網(wǎng)站上，消費者瀏覽了一些商品之后產(chǎn)生了購物欲望，于是注冊了網(wǎng)站會員，并添加到購物車中。最后，消費者做出了購買的行動。消費者這一系列的行動構(gòu)建了一條完整的轉(zhuǎn)化路徑：展示à點擊à注冊/添加購物車à購買，來自于業(yè)界的營銷人員將其稱之為“消費者轉(zhuǎn)化漏斗”。

圖2. AIDA模型

不同的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道在消費者轉(zhuǎn)化漏斗的不同層級上表現(xiàn)是否一致呢？這個問題實際上可以拆解成兩個方面：一方面，不同的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道在消費者轉(zhuǎn)化漏斗的同一層面上是否表現(xiàn)一致？另一方面，同一廣告渠道在消費者轉(zhuǎn)化漏斗的不同層面是否表現(xiàn)一致？根據(jù)我們的研究結(jié)果，答案都是否定的。

事實上，付費搜索廣告渠道在消費者轉(zhuǎn)化漏斗的前幾層（特別是點擊層）更加有效，能夠吸引更多的點擊和流量，將消費者帶到廣告主的網(wǎng)站上；而實時競價廣告渠道在消費者轉(zhuǎn)化漏斗的底層（購物車和購買層）更加有效，能夠為廣告主提供更多的訂單和更高的營業(yè)額。

我們還發(fā)現(xiàn)展示廣告聯(lián)盟渠道對其他兩個渠道有顯著的輔助作用，并且這種輔助作用在不同的消費者轉(zhuǎn)化漏斗層級上表現(xiàn)出不同的模式。例如，展示廣告聯(lián)盟對付費競價搜索在點擊層表現(xiàn)出直接的輔助作用，而在購買層表現(xiàn)出間接的輔助作用。這些結(jié)果都顯示出，想要全面地評價不同互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道的整體貢獻(xiàn)度，不僅需要利用歸因模型對渠道之間的協(xié)同作用進(jìn)行考量，同時還要結(jié)合消費者轉(zhuǎn)化漏斗的角度去考慮。

另外，不同的廣告主可能會采取不同的廣告策略。一些廣告主秉持著利潤最大化的策略，希望提升廣告投放的投資回報率（ROI）；另一些廣告主則以提升品牌形象和品牌知名度為其廣告策略，重點關(guān)注如何能吸引更多的消費者點擊廣告、瀏覽產(chǎn)品或者在網(wǎng)站上注冊，成為潛在用戶。也就是說，不同的廣告主對消費者轉(zhuǎn)化漏斗的不同層面采取的優(yōu)化策略和目標(biāo)不同，他們關(guān)注的廣告渠道也應(yīng)該不同，向不同渠道投放的廣告資源也應(yīng)該有所側(cè)重。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用：實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)廣告的精準(zhǔn)投放

那么，在基于消費者轉(zhuǎn)化漏斗的歸因分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在哪些方面呢？事實上，從數(shù)據(jù)收集，到數(shù)據(jù)存儲，到建立模型再到實證分析都要依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐。

首先，要建立完整的消費者轉(zhuǎn)化路徑，我們就需要收集消費者的全網(wǎng)行為數(shù)據(jù)。要收集和存儲這么大規(guī)模的數(shù)據(jù)需要利用到大數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、大數(shù)據(jù)爬取技術(shù)以及面向大數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)（例如Hadoop）。

其次，消費者在互聯(lián)網(wǎng)上的行為數(shù)據(jù)是雜亂的、碎片化的和非結(jié)構(gòu)性的。如何能夠采集消費者的行為數(shù)據(jù)，并將它們整合到一起進(jìn)行分析，搭建出完整的歸因模型來評價不同的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道？這正是大數(shù)據(jù)技術(shù)所擅長的。

最后，傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析軟件通常無法處理如此規(guī)模巨大的消費者互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，因此，面向大數(shù)據(jù)的分析和建模需要利用到基于數(shù)據(jù)庫內(nèi)的分析軟件（例如Alpine Miner）。

大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)在中國方興未艾，包括大數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用在內(nèi)的一系列初創(chuàng)公司在迅速發(fā)展。這些在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域由先進(jìn)技術(shù)驅(qū)動的公司正在為中國的商業(yè)、媒體和公共事業(yè)帶來巨大的變革。

例如，百分點科技公司從2013年開始全面進(jìn)入大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用領(lǐng)域，為廣告主及廣告代理的消費者人群購買及互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放提供數(shù)據(jù)支持。百分點擁有一個海量消費者標(biāo)簽倉庫，基于對4.5億消費者在超過1,000家電商和媒體網(wǎng)站上的行為整合，輔以先進(jìn)的算法模型，構(gòu)建了一個包括消費者人口屬性、內(nèi)容偏好、購買偏好等超過200萬個標(biāo)簽維度的標(biāo)簽庫。這一標(biāo)簽倉庫使得百分點能夠了解用戶購物及媒體瀏覽的相關(guān)偏好。

通過分析消費者的全網(wǎng)行為，不僅能夠分析消費者的購買意愿和品牌偏好，還能夠?qū)οM者的媒體接觸點及媒體渠道偏好做出判斷，這就支撐了廣告主和廣告代理對互聯(lián)網(wǎng)廣告投放及多渠道管理的需求，便于廣告主從投放前到投放中再到投放后對不同互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道的效果進(jìn)行評估，提升渠道投放有效性。

對目標(biāo)消費者全網(wǎng)行為及興趣偏好的理解，可以更加明確地為廣告主提供包括人群篩選、用戶價值預(yù)估、動態(tài)廣告展示等一系列核心投放策略，并結(jié)合數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)和運(yùn)營優(yōu)化技術(shù)，對廣告投放效果進(jìn)行全流程的評估，從消費者接觸廣告到最后轉(zhuǎn)化成忠實用戶的轉(zhuǎn)化漏斗各層去衡量不同廣告渠道的有效性（見圖3）。

此基礎(chǔ)上，如果結(jié)合建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的歸因模型，將消費者在互聯(lián)網(wǎng)上各渠道各觸點的行為進(jìn)行打通，協(xié)助廣告主對廣告渠道在消費者轉(zhuǎn)化漏斗不同層面的貢獻(xiàn)度進(jìn)行歸因分析，就可以找到消費者的興趣偏好和消費轉(zhuǎn)化的真正動因，從而對廣告主的未來廣告投放提供一系列可執(zhí)行的優(yōu)化建議。

圖3. 百分點大數(shù)據(jù)管理平臺（DMP）對消費者轉(zhuǎn)化漏斗各層的分析

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順應(yīng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展潮流，互聯(lián)網(wǎng)廣告商必須用最先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析方法來打造自身在互聯(lián)網(wǎng)營銷時代的核心競爭力，從而能夠更為準(zhǔn)確地分析消費者的全網(wǎng)行為，構(gòu)建消費者的興趣圖譜，預(yù)測消費者的人口屬性、興趣愛好和購買傾向，并準(zhǔn)確地衡量投放的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道效果，更好指導(dǎo)和優(yōu)化未來的廣告投放策略。

在數(shù)據(jù)逐漸成為真正有價值資產(chǎn)的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)時代，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建一個基于消費者轉(zhuǎn)化漏斗的歸因模型，對不同的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道效果進(jìn)行全面地考察和評價，從而指導(dǎo)未來廣告資源重新分配戰(zhàn)略，將會是整個廣告行業(yè)亟待解決的一個重要問題。

本文作者：

蘇萌 百分點創(chuàng)始人/董事長

杜曉夢 百分點數(shù)據(jù)分析部經(jīng)理

該文章出自《北大商業(yè)評論》