吳老師分享4|《程序化廣告實戰》分享會暨新書發布會回顧

吳俊 《程序化廣告實戰》作者

分享主題：程序化行業現狀、IAB對程序化廣告的相關規範、行業各方的利益訴求、大數據實戰常見坑及對策

接《分享摘錄1》、《分享摘錄2》、《分享摘錄3》，繼續 分享摘錄4：

如這張圖所示，在我們的《程序化廣告實戰》的書裡面也有很多專業的文章，專業的知識已給大家介紹了。在互聯網這個時代，IT技術已經不是問題，用戶無感知方式地採集數據已經不是難題，而最難的問題是作為業務方有沒有想清楚採集完這些數據怎麼更好地去融合業務及目標，怎麼更好地去運用它，這是大家比較難的問題。我剛剛講到，比如標識人或者物的方式豐富多彩：人臉識別，剛出的iPhone8已經有人臉識別的API；包括聲紋的識別、指紋、RFID、NFC、二維碼等等；像RFID和NFC，尤其RFID的技術，像馬雲前段時間推的無人零售店就用的比較多。這裡不再展開了。

還有十分顯著的趨勢，就是作為廣告主方和整個行業，大家現在也越來越重視線下層面和線下數據。為什麼呢？因為我們知道指尖運動的成本和出行的成本完全不一樣，因為線下成本比較高，而且用戶的意圖更精準。同時線下的行為有群體的特點，比如大家去4S店，很多時候是一家人，或者朋友幾個一起去4S店，或者大家去逛街，也都是一組人。而我們上網，我們有時上網看商品或者瀏覽內容大部分都是一個人。我們除了看電影，是大家幾個人坐在一起看電影，往往很多時候，互聯網很多都是個體的一些行為，互聯網是虛擬的，而線下更多的一些需求是現實的，這也是為什麼大家會更多地去關注線下的行為和數據，這也是主流的一個方向。

跟大家分享幾個數據。下面有幾個大家比較看的比較多的數據。實際上對於我們都是做數字營銷的人，經常在很多場合，很多同學問我，數字營銷怎麼樣做到它的效果，我經常講的一句話就是以終為始，就是我們不要聽這個方案，聽那個故事，誰誰誰拿到多好多好的第三方數據，多好多好的一些方案、一些故事，最重要的是要搞清楚，如果我是甲方，要知道甲方的訴求和KPI，如果幫助甲方實現效果，一定要知道他的最終核心訴求之是什麼。那麼，以終為始的情況下，要看整個廣告的轉化路徑。我們也看到整個廣告的曝光、點擊、到達，以及網站的互動行為，以及到後續的Action，如果有線下店或者4S店會到店等等後續轉化的。

跟大家分享一些大家會經常看的一些benchmark的數據：CTR的數據，PC端會弱一些，是千分之幾。移動端Banner會在1%左右，信息流會在2%到3%左右。點擊到到達的LandingRate，就打開落地頁數除以點擊數。Mobile端是20%到30%左右，PC端是50%-60%左右。點擊到Action就是點轉率CVR，一般中上水平0.8%，如果汽車行業的銷售線索到到店，一般來說1%到2%的到店率是比較高的，偏中上的表現，這是給大家分享幾個benchmark數據，當然對於特定的行業及特定的媒體表現會各有不同，可以作為一個參考。

作為KPI裡面大家經常會踩過的一些坑，第一個就是地域GAP，隨著這兩年IPV4資源的枯竭，以及4G的發展，移動互聯網的發展，會越來越嚴重。前幾年地域GAP在20%到30%，而且去年我跟一些第三方監測的同學聊過，有越來越嚴重的確實，現在有的城市GAP30%到50%，甚至有的城市地域GAP超過百分之百。

正是IPV4的資源越來越短缺，很多時候很多的IDC及寬頻，因為大家通過寬頻上網，很多時候你都是在子網裡面，你的出口IP實際上都是很多人共用一個出口IP，因為這個資源是很有限的。這個時候共用的出口IP會經常變化，很容易導致每次廣告請求、曝光、監測收到的IP都會變化。大家會問我，不是有IP庫嗎？IP組織協會嗎？但是IP組織協會不是實時的更新，是定期的大家上報那個數據，所以這個時候會導致很多時候大家會利用IP庫來分析地域，存在大量的一些GAP。在《程序化廣告實戰》書裡面，還有「程序化廣告實戰」訂閱號的一些文章里也都有詳細的內容介紹。

還有一塊就是很多的廣告投放的時候，大家很多會講TA濃度，但是今天整個TA濃度的度量體系，是基於一個小樣本庫，可能就是用幾十萬，幾百萬，肯定沒有到幾千萬的小樣本庫，去度量上億PV的廣告投放，看廣告投的男性、女性、年齡的比例，這種抽樣多少會帶來一定的誤差的。

第三塊，廣告可見性，這也是很多新的供應商炒的一些概念。按照Google曾經發布的一些數據，可測量的媒體流量中，可能PC端只有30%的流量可見。從技術上來講，互聯網廣告環境很複雜，它的廣告位的代碼有可能是多層嵌套的，這樣會導致遇到誤差。尤其在移動端，除非媒體主動配合，嵌SDK，或者用一些方式去配合，很難取到廣告的一些數據，所以這個是大家要清楚的一個問題。

第四，Mobile Web Cookie不穩定，如果不是用設備ID來做一些數據報告，而是用Web Cookie做數據分析會帶來很大的誤差。

給大家看一下MMA對於移動端監測的設備ID規範，對於Android大部分用md5加密的IMEI號，對於iOS主要用IDFA。這個不展開了，《程序化廣告實戰》書裡面第三章有專門的介紹。

這裡說到一個問題，就是不管是程序化，還是做大數據數字營銷的，移動端的媒介優化其實有一個很頭疼的問題，就是目前移動端傳輸的設備ID在很多的環節，也不一定是OK的，門戶類的一些媒體，包括視頻類的媒體，這個高速公路是通的，但是在很多媒體，不一定是開放的。第二，對於尤其移動端媒體的上下文，現在沒有開放，很多時候在ADX的廣告流量，現在每天RTB能看到80億的移動廣告流量，這些廣告流量更多傳輸的是，這個人看的是什麼APP，這個廣告出在什麼APP上，並不知道這個人在看APP的某一個頁。PC不一樣，PC基本上都是出現在某一個URL的頁上，這樣對人的一些行為分析會更精準一些。但是，對於移動端現在很少很少，很少有媒體能夠提供上下文的。這是一個很嚴肅的事實，這個事實我相信起碼還要5-10年的時間才能解決。

（分割線，下周一繼續後續內容）

（轉載請註明出處：微信訂閱號：ad_automation）

本系列文章摘自作者剛出版的新書《程序化廣告實戰》，各大電商網站（如：《程序化廣告實戰》(吳俊)【摘要 書評 試讀】- 京東圖書）均有售。

文字表現力有限，歡迎參加《10月14日「PDB一」專題【線下大課堂】》面對面為您答疑解惑講透您關心的問題。現場福利：可以為您的新書定製個性的簽名題詞。

近期活動通知（直接點擊鏈接報名參加）：

通知：10月21號大數據程序化廣告一線實戰分享會（廣州站）

通知：10月14日「PDB一」專題【北京流水課絕版】