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德勤:无效流量近三成,数字化广告投放效能提升之道(中篇)| 观点与方案

佚名 来自:网络 2019-03-12

德勤:无效流量近三成,数字化广告投放效能提升之道(中篇)

上篇中提到了在当下数字化广告投放中,由于无效流量等因素导致广告投放结果不够透明,而且广告实际投放结果与预期往往也存在着一定的差异,如何进一步提升数字化广告的投放质量和效率成为了广告主的重点课题。今天大家就来先容一下如何有效利用数字化广告投放过程中产生的流量数据,通过数据分析识别其中的无效流量,并通过触达分析、受众人群分析、媒体渠道归因分析等洞察分析评估历次数字广告投放的质量及各周期营销效果,从而帮助广告主有针对性的提高广告投放与数字营销效能。

数字化广告投放中,流量的转化过程往往包括如下几个状态:曝光:广告得到展现;点击:广告得到用户点击;到达:用户点击广告到达目标页面;二跳:用户到达目标页面后,再点击某一链接或按钮进入深层页面;转化:用户完成任务目标,如注册、购买。各类状态涉及到几种不同的结算形式,包括CPM(按照展示量计费)、CPC(按照点击量计费)、CPA(按照转化量计费)、CPS(按照销售额计费) 等。而针对每种结算形式的特点,往往存在着一定数量的通过程序或人工的方式进行伪造的无效流量,例如针对CPM、CPC结算形式通过刷曝光、点击等指标数据形成的无效流量,针对CPA结算形式通过刷下载、留存等方式形成的无效流量,针对CPS结算形式通过刷订单的方式形成的无效流量。


流量转化路径


因此,为了能够准确的评估数字广告投放的质量和效率,首先需要去除流量转化过程中产生的这些无效流量。根据中国广告协会的标准,数字化广告投放中的无效流量被分为一般无效流量(GIVT)以及复杂无效流量(SIVT)两类,其中一般无效流量主要包括那些机器人或爬虫等方式伪装的流量数据,这类无效流量通过应用黑名单过滤以及关键属性筛选等常规方式便能进行排除;而复杂无效流量主要包括那些内容盗用、伪造、虚假展示,劫持设备以及设备中的会话等方式产生的流量数据,这部分无效流量需要通过进一步综合分析,多方合作甚至人工干预等方法才能有效识别。德勤提供的数字广告评估咨询及优化解决方案基于不断更新的无效流量黑名单以及过滤规则,通过数据分析的方式,识别那些行为可疑的流量,例如某些已知异常的IP段,异常的设备,异常的地点,异常的时间,异常的行为等等。此外,大家还将提供定制化异常流量筛选过滤规则,准确高效的识别潜在的无效流量。


无效流量识别


无效流量识别,只是广告投放效能提升的基础工作,对广告主来说,媒介组合优化、内容渠道优化和目标人群优化,才能真正深入全面的提升广告投放与营销效能。因此,在无效流量过滤的基础上,大家关键要通过ID Mapping、统一身份识别、标签体系、人群管理等大数据技术,打破各媒体、渠道信息孤岛,形成以消费者为核心的全营销链路的数据采集、管理与分析洞察,从而引导广告投放与营销优化。德勤的数字广告评估咨询及优化解决方案涵盖渠道、媒体、创意、人群等多种维度组合优化,基于曝光、点击、到达、二跳以及转化等全营销链路,可结合媒体、渠道、人群、趋势等不同指标进行交叉综合分析,洞悉不同维度下广告触达情况、流量质量、目标受众、转化情况的变化以及趋势发展。通过这些分析和评估,保留效率质量较高的投放组合,优化效率质量较低的投放组合,为广告主提供媒介组合优化策略、受众人群优化策略以及投入产出优化策略,帮助广告主真正实现数字营销效能提升。


示例:媒体效率综合评估


德勤的数字广告评估咨询及优化解决方案能够为广告主提供数字广告投放质量及效率的全面诊断并提供有针对性的优化策略,该方案具有如下特点:

  • 覆盖面广:除了一般媒体覆盖领域,还提供电商类阵地、APP、微信、小程序等渠道的广告流量数据监测和分析;

  • 透明可控:可视化监测、分析任务管理界面,能够根据需求进行自定义,历史监测、分析任务有迹可循,不存在后台黑盒操作;

  • 数据沉淀:过程数据统一维护,通过有效的手段实现数据资产沉淀,形成自主可控的第一手数据,便于后续利用与效果比对;

  • 深入洞察:自定义、可视化分析中心,能够灵活介入历史数据、第三方数据,形成更为全面深入的业务洞察。
     

工欲善其事必先利其器,在下篇中大家将重点先容本方案中广告数据管理平台的核心功能,并对具体应用场景进行解读,看看如何通过有效的工具实现分析效率的提升。

注:
数据来源:Bot Baseline 2016-2017 Full Report


 

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