计算广告(十七)

news2024/10/5 21:14:08

多渠道组合路径效率评价

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分析背景:

电商归因分析通常以 last_click 为基准,将成交转化归功于用户完成转化前的最近一个广告系列。然而,在此之前,用户所经历的其他触点,如搜索广告、banner 曝光、社交广告、信息流等对转化的贡献及其贡献方式如何?各营销渠道是如何共同发挥作用来实现销售和转化的?广告主希望能精准评估每个渠道的效能,对每个渠道在营销中所扮演的角色有清楚的洞察,并能制定针对渠道投入的优化方案,甚至进行渠道组合的营销方案制定。

Banner 曝光(Banner Exposure)是指在网站、应用或其他在线平台上展示的一种广告形式。Banner 广告通常是图像或动画,它们位于页面的顶部、底部或侧边栏,用于吸引用户注意并引导用户点击。曝光是指广告被展示给用户的次数,即广告被看到的次数。当用户浏览网页或使用应用时,Banner 广告就会出现在用户视野范围内,这就被认为是一次曝光。通常,广告主会根据曝光次数和点击次数来评估广告效果。

基本概念:触点路径模型是客户旅程分析(Customer Journey Analytics)中的关键模型,它描绘了消费者接触渠道触点的种类、顺序和频次。触点路径模型的核心算法在于路径的定义与划分,分析不同人群在不同触点路径下的转化效率差异性。

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用户的路径格式为:{ 用户,触达序列 = 触点 1: 频次 > 触点 2: 频次 >... 触点 n: 频次 }。根据触点是否包含频次,形成两种路径:

包含频次的路径:例如,展示广告:1>付费点击:1,表示“先被展示广告触达1次,再被付费点击触达1次”。

忽略频次的路径:例如,展示广告>付费点击,表示“先被展示广告触达,再被付费点击触达(两者均可能被多次触达)”。

客户在购物过程中与广告互动的顺序。

包含频次的路径:这种路径记录了每个触点的互动次数。例如,展示广告:1>付费点击:1 表示用户先看到了展示广告一次,然后点击了付费广告一次。这种路径描述了用户与每个广告互动的具体次数。

忽略频次的路径:这种路径只关注触点的顺序,而不记录具体的互动次数。例如,展示广告>付费点击 表示用户先看到了展示广告,然后点击了付费广告。这种路径没有提到用户与这些广告互动的次数,只关注他们的顺序。

简而言之,包含频次的路径关注用户与广告互动的次数和顺序,而忽略频次的路径只关注用户与广告互动的顺序。

路径划分方式:一个用户的转化路径如下: A->B->C->转化1->D->E->转化2 我们将其拆分成两个路径,每个路径都包含转化前的所有触点:

  1. >B->C->转化1

A->B->C->D->E->转化2

通过定义和划分触点路径,我们可以得到不同细分下的触点路径的触达人数、转化量和转化率等数据。通过路径模型,我们可以回答以下问题:

渠道之间如何合作,各自扮演了怎样的角色?

最佳的序列化投放方式是什么?

触点组合模型

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触点组合模型是一种简化的路径模型,它忽略了顺序的概念。组合模型的抽象格式如下:“渠道i + 渠道j +...+ 渠道n”,其中“+”表示渠道组合,与顺序无关。也就是说,“渠道i + 渠道j”与“渠道j + 渠道i”相等。组合模型可以用来分析包含或不包含频次的路径。它能大大简化路径,解决路径模型可能过于稀疏的问题,得出更通用的结论,同时在营销操作上也更便捷。

利用触点组合模型,我们可以回答以下问题:

相较于单个渠道,渠道组合是否提升了转化效率?

哪种渠道组合和频次能获得更优的目标转化效果?

解决方案

渠道角色

在营销分析中,渠道通常扮演三种角色:1. 首次触达 2. 中间促进 3. 最后转化。不同策略和人群下,营销渠道可能承担不同的角色。了解某个人群是否适合采用渠道组合的方式进行沟通,以及每个渠道在组合中更擅长哪种角色,有助于在制定渠道策略时明确起点渠道和终点渠道。

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通过分析渠道角色,我们可以:

在未知渠道合作中,探索渠道承担的角色:是辅助转化的助攻员还是最后转化的得分手?

在已知合作策略中,验证角色贡献是否合理:转化中各渠道的首次触达、中间促进、最后转化的角色分配是否符合营销策略预期?

分析方法包括:

指定目标转化类型(如成交或收藏),基于转化触点路径,计算每个渠道在所有转化路径中承担的角色比例。

绘制各渠道的角色比例,同一个渠道三个角色比例和为100%,占比最高的角色为该渠道最偏重的角色类型。

了解某个渠道的角色可以帮助我们判断哪些渠道容易被最后互动模型低估,并在选择归因模型时提供参考。此外,我们还可以进一步了解该渠道在组合中前后配合的渠道是谁,配合程度如何,以及这种配合是否能提高转化效率。

例如,在实施营销策略时,我们可以通过观察不同渠道角色的分布来优化组合策略。如果发现某个渠道在首次触达和最后转化的角色中表现较好,但在中间促进环节中表现不佳,我们可以考虑将其与表现出色的中间促进渠道进行组合,以期提高整体转化效果。

总之,触点组合模型和渠道角色分析可以帮助我们更好地理解不同渠道在营销过程中的作用和优劣势,从而制定更有效的渠道策略,实现更高的转化效率。同时,这些分析方法还可以为我们在制定和优化营销策略时提供有价值的参考信息。

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解读举例:

上图是以成交为转化目标的多渠道角色分布图,可以看到:

品牌广告首次触达角色占比 78.49%,用于大规模传播品牌商品信息,获得消费者认知;

信息流推荐承担 42.12% 的最后转化角色,消费者通过它完成了购买需求,是直接促进转化的得分手;

搜索广告、展示广告、信息流广告各自承担约 30% 的中间促进角色,他们都可以为有一定认知度的消费者推送信息、增强互动。

渠道路径图

渠道路径图通过可视化方式描绘用户在实现目标转化的过程中所经过的渠道路径,可以帮助广告主了解渠道间是如何合作完成转化的,比如哪些渠道触达量大 / 转化量大,

哪些渠道为品牌广告做承接,哪些渠道为效果广告做助攻?

渠道路径图在序列化策略和渠道合作探索中均可应用:

对于已知的渠道间追加投放策略,验证 A 渠道触达的用户是否如预期被 B 渠道再次触达;

对于未知的投放策略,探索渠道间的自然合作效应。

分析方法:

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步骤:

1. 指定目标转化类型,比如成交,或者无目标转化仅看触点的流转;

2. 选择参与转化的渠道,可以单独指定起点或终点渠道重点分析,也可以限定路径层数,避免路径过于琐碎;

3. 观察渠道合作关系,上层节点到下层节点表示具有流转关系,中间的路径则表示流转的比例。

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上图为转化类型为成交的触点转化路径图。可以看到:

信息流、展示广告、搜索广告、品牌广告共同合作完成转化;

信息流作为最大的首次触达渠道,除了直接完成 9753 次转化,主要辅助了展示广告渠道的转化;

信息流作为中间促进角色时,向前主要承接了展示广告,向后主要对展示广告有助攻作用,形成了展示广告 -> 信息流,信息流 -> 展示广告的关键路径,可以进一步比较两个渠道先后顺序不同对转化效率的影响。

渠道重合度

衡量渠道在完成目标转化时的独立性与合作性。在进行组合效率分析前,大致了解渠道在完成转化和触达时的重合情况,判断是否值得多渠道分析。

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分析方法:

1. 选择目标转化类型, 可选完成成交、收藏行为的渠道重合,也可以仅看触达的渠道重合。

2. 韦恩图绘制完成目标转化的渠道重合情况,建议限定 3 个渠道以内。

3. 直观判断不同渠道的圆形大小和重合情况。若渠道 A 的圆形与其他渠道圆形重合较少,则说明此渠道相对独立,可以获取额外转化。若渠道 A 的圆形与渠道 B 的圆形有较大面积重合,则说明有相当数量的转化是由这两个渠道共同完成,有合作性,可以进一步了解两个渠道承担怎样的角色分工,如何合作完成转化。

解读举例:

从以成交为目标绘制的渠道重合韦恩图可以看出,展示广告、信息流是完成成交转化的主要渠道(展示广告 =5083,信息流 =3150),而且他们在有重合(展示广告∩信

息流 =665),说明存在一定比例的成交是由这两个渠道共同完成的,可以进一步查看他们的角色分工,评价合作效率。

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渠道组合与路径效率

整合营销的渠道策略中往往包含对触达用户的二次触达,期望通过增加频次以及渠道多样性来达到提高转化率和收益的目的。因此我们需要通过渠道组合与路径分析,找出转化量最大、转化效率最高的关键路径,也可以衡量渠道组合、路径化投放、频次变化能否、多大程度提升的营销效率,对投放策略、预算分配做出参考。渠道组合与路径效率衡量基于组合路径详情表格。详情表格给出促成目标转化的渠道路径,以及每个路径对应的总转化次数、价值, 结合付费渠道的成本、流量数据,可以衡量转化路径的目标转化率和投入回报。当转化路径忽略渠道的先后顺序,则为渠道组合。通过表格,我们可以进行多渠道效率提升分析和单渠道频次提升分析。

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组合路径详情表中设置了分析的几个关键要素,分析者灵活筛选分析目标路径:

1. 起点和终点渠道:可以仅分析从 A 渠道开始, 或者以 B 渠道结束的路径。

2. 有序和无序:有序时为路径模型 A->B,在序列化投放时参考;无序时为组合模型 A+B,在多渠道联合投放时参考。

3. 频次:渠道在路径节点上触达的频次。

4. 渠道种类:筛选路径组合中出现的渠道的种类数。

多渠道效率提升分析

衡量渠道合作在转化效率上是否起了 1+1>2 的效果。

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分析方法:在定义目标转化后,我们指定渠道A和B,并对比在AB渠道合作时,与仅使用A渠道或仅使用B渠道时的转化效率。衡量转化效率的指标可以包括目标转化率、人均转化次数、ROI等。根据是否考虑顺序和频次,我们可以采用以下几种对比方式:

忽略频次的组合:对比仅使用A渠道、仅使用B渠道,以及A+B渠道组合的情况。

忽略频次的路径:对比仅使用A渠道、仅使用B渠道,以及A->B路径和B->A路径的情况。

包含频次的组合:可以加入1次频次进行对比,即对比A1、B1、A1+B1的情况;或者考虑频次共2次的对比,即对比A2、B2、A1+B1的情况。

包含频次的路径:可以加入1次频次进行对比,即对比A1、B1、A1->B1、B1->A1的情况;或者考虑频次共2次的对比,即对比A2、B2、A1->B1、B1->A1的情况。

是否需要考虑顺序取决于渠道策略是同时投放还是有序投放。加入频次则使得对比更为严谨。然而,这样的频次对比只能进行定性判断,无法排除用户特征差异对转化的影响。因此,若要得出科学的渠道合作提升效应,需要通过因果推断模型,如AB测试、uplift模型或倾向得分匹配,对同质人群进行对比。

解读举例:假设我们要分析信息流和展示广告合作时,触达顺序是否会影响转化效率。在选择渠道顺序为有序,频次为至多两次的情况下,我们可以查看包含信息流和展示广告的成交转化路径。分析结果可以得出以下结论:

从渠道合作有效性来看,合作转化率明显高于单一渠道。无论是信息流1次、2次,还是展示广告1次、2次,转化效率都不及展示广告和信息流各1次。因此,建议采取组合投放。

从序列化方式来看,先信息流触达再展示广告触达的“信息流:1 -> 展示广告:1”方式,比先展示广告:1 -> 信息流:1的转化效率略高。因此,信息流对展示广告的助攻效果更明显,可以采取序列化方式投放。

通过这种分析方法,我们可以更好地了解在不同组合和顺序下,各渠道之间的互动效果。这有助于我们优化渠道策略,以提高整体的营销效果。

需要注意的是,这种分析方法虽然可以为我们提供一定程度的洞察,但可能受到其他因素的影响,例如用户特征差异、市场环境等。因此,在实际操作中,我们需要综合考虑多种因素和分析方法,以制定更为科学和有效的营销策略。同时,在实施策略后,我们还需持续监测和评估效果,根据实际情况及时调整策略。

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路径频次转化分析

分析两个渠道在组合或路径情况下,各渠道分别采取怎样的频次可以获得更好的转化效率,帮助预算分配。

分析方法

通过气泡图,可以用于表示两两渠道交互的最佳频次与顺序

1. 选择是组合或路径分析。

2. 指定 A, B 两个渠道, 当选择有序的路径分析时,X 轴渠道代表先出现的渠道,Y 轴代表后出现的渠道, XY 轴数值表示各渠道的频次。

3. 选择气泡大小为转化效率的指标,气泡越大,该路径频次组合下的转化效率 越高。

4. 可选颜色为触达量、触达人数、转化量等用做规模的提示和过滤。

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解读举例

在转化目标为成交时,分析“展示广告:n-> 信息流:m”的路径中,频次 n、m 的最优组合。发现气泡最大的为“展示广告:1-> 信息流:1” ,即先展示广告曝光 1 次再信息流曝光 1 次的路径方式转化效率最高。分析路径“x 渠道:m 次 ->y 渠道:n次”下,不同 m、n 频次对转化的影响

单渠道频次提升分析

单渠道频次分析是为了分析随着某个渠道触达频次的上升转化率的变化情况,评价多少频次曝光才能达到预期转化率,在怎样的频次下会出现饱和,从而制定频次控制策略。

分析方法

1. 指定转化目标和渠道。

2. 不同频次的触达人数和转化率来评价最优曝光频次,或评价是否存在曝光浪费。

3. 当转化率很快提升,到达某频次后,随着频次的增加平缓几乎不变,意味着该频次达到饱和,高于该频次很可能形成曝光浪费。

4. 检查该频次以上的曝光量是否占比很大,占比越大则浪费越多。

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使用举例

在某次投放中,品牌广告渠道按曝光频次的触达人数和成交转化率上如图及下表显示。可以看出在 4 次频次以后,成交转化率达到饱和,但 4 次以上触达人数占比12.3%,有成本优化空间。但对品牌广告营销预期整体转化率为 0.5%(假设), 可以 看出需要曝光 3 次以上才能达到这样的转化,因此需要增加对单次曝光者的重复曝光。

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