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100多年前，約翰?沃納梅克那句著名的天問：“我知道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。”說得就是在傳統(tǒng)廣告時代，效果的不可統(tǒng)計。與它相比，互聯(lián)網(wǎng)廣告的一個重要屬性，就是效果的可衡量性。那么，怎么衡量呢？那就是數(shù)據(jù)分析。
在此之前，我們還要先解決這些問題：
如何獲得這些效果數(shù)據(jù)？
怎么保證這些數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的？
在互聯(lián)網(wǎng)時代，我們借助技術(shù)來解決這些難題！在程序化廣告中，廣告投放中的數(shù)據(jù)監(jiān)測和歸因分析對于轉(zhuǎn)化效果跟蹤至關(guān)重要，在信息流廣告中，廣告主通過自研能力或者利用第三方的監(jiān)測工具，來進(jìn)行廣告鏈路數(shù)據(jù)的收集、匹配歸因和效果統(tǒng)計。
目前比較常見的轉(zhuǎn)化歸因邏輯有最后一次點擊歸因（lastclick）、首次點擊歸因（firstclick）等，通過監(jiān)測用戶對廣告的進(jìn)行數(shù)據(jù)反饋的各個節(jié)點，按一定的邏輯規(guī)則去匹配用戶轉(zhuǎn)化行為的歸屬渠道/廣告計劃。
最后一次點擊歸因（last-click attribution）：最后一次點擊歸因模型將全部轉(zhuǎn)化信用歸給用戶最后一次點擊的廣告。這是最傳統(tǒng)的歸因模型，簡單易懂，但可能會忽視用戶轉(zhuǎn)化路徑中的其他接觸點。
首次點擊歸因（first-click attribution）：與最后一次點擊相對，首次點擊歸因模型將全部轉(zhuǎn)化信用歸給用戶首次點擊的廣告。這種模型有助于評估哪些廣告最有效地引起了用戶的興趣。
線性歸因（linear attribution）：線性歸因模型將轉(zhuǎn)化信用平均分配給用戶在轉(zhuǎn)化路徑中的所有接觸點。這種模型認(rèn)為每一次接觸都同樣重要。
時間衰減歸因（time-decay attribution）：時間衰減歸因模型給接近轉(zhuǎn)化時刻的接觸點更多的信用，離轉(zhuǎn)化時刻較遠(yuǎn)的接觸點則信用較少。這種模型假設(shè)用戶越接近購買決策時，廣告的影響越大。
數(shù)據(jù)驅(qū)動歸因（data-driven attribution）：數(shù)據(jù)驅(qū)動歸因模型使用算法和歷史數(shù)據(jù)來確定每個接觸點對轉(zhuǎn)化的實際貢獻(xiàn)。這種模型能夠更精確地反映真實世界中的用戶行為和轉(zhuǎn)化動因。
通過歸因的方式，將轉(zhuǎn)化匹配到具體的廣告投放觸點，就可以評估出廣告訂單的投放效果以及不同標(biāo)簽人群的轉(zhuǎn)化效果情況，從而對廣告投放定向和出價模型進(jìn)行優(yōu)化。目前主流的效果廣告投放平臺都支持按ocpx（optimized cost per experience）的方式進(jìn)行投放。
ocpx中的“x”為特定的、預(yù)定義的目標(biāo)行為或轉(zhuǎn)化事件，例如如app安裝、注冊、付費等行為。與cpc、cpm等出價模式不同，ocpx通過算法來對轉(zhuǎn)化目標(biāo)的成本進(jìn)行優(yōu)化，因此需要依賴于準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)追蹤和歸因分析。
最近幾年互聯(lián)網(wǎng)廣告投放瞬息萬變，競爭市場激烈，優(yōu)化買量成本，獲取流量紅利也變得愈發(fā)困難。不管你在甲方還是乙方，是產(chǎn)品運營還是一線的優(yōu)化師，都應(yīng)該重視廣告效果監(jiān)測。只有精準(zhǔn)監(jiān)測廣告投放數(shù)據(jù)，才能有效評估廣告投放的效果，進(jìn)而用數(shù)據(jù)去指導(dǎo)優(yōu)化。
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