先上個某游戲的部分廣告投放數(shù)據(jù),投放時間是5.1-5.3,共三天(摘抄自某廠優(yōu)化師面試題):
優(yōu)化師日常看的最多的就是這些廣告投放數(shù)據(jù)了,有下載類(或其它業(yè)務數(shù)據(jù)有滯后性的)廣告投放經驗的優(yōu)化師可能對上面的數(shù)據(jù)見怪不怪,但是有些優(yōu)化師看到這個表格可能會說,這里面的數(shù)據(jù)好像有點異常:為什么5.4-5.6沒投廣告也沒消耗,卻有曝光、下載、激活、注冊數(shù)據(jù)?文章分成三部分內容:
- 轉化延遲計算(會模擬計算上面表格數(shù)據(jù))
我是在2011年,剛入廣告行業(yè)的時候聽到“歸因分析”這個詞的,當時我們還是廣告行業(yè)新人。某天老板出去參加廣告行業(yè)大會,回來之后很興奮地跟我們說他學到了一個詞,叫“歸因分析”,然后給我們布置任務說,每個人回去調研一下歸因分析是什么……——是的,我們也是從這樣的萌新學習期過來的,那時的廣告行業(yè)大會,只能作為一個行業(yè)新人在臺下遙望臺上演講的嘉賓,邊聽邊學。當時我們對歸因這個詞還是挺陌生的,只是百度了解了個大概所以然……第二次聽到這個詞,是在2015年跟某監(jiān)測公司好友在咖啡店的時候,她問起,你們這個DSP系統(tǒng)有做歸因分析嗎?當時我對歸因分析勉強算是懂一點,但是沒有太多相關實戰(zhàn)項目。雖然都是第三方身份,但她面對的是品牌廣告主多一些……——那時候確實因為我們業(yè)務所接觸行業(yè)和客戶的原因,對歸因分析這個并沒有很注重,只是部分品牌客戶需要這么個報表來綜合分析各渠道對廣告轉化(訪問網站、購買等)帶來的價值,我們做了個歸因報表??赡芤驗槠放茝V告的效果評估不像游戲 、電商等效果廣告那么直接……2015-2018年間,整個行業(yè)充斥著“歸因作弊”,尤其是游戲廣告行業(yè),就是那種把曝光設備號當作點擊設備號回傳給廣告主,搶歸因轉化的一種手段。有些更夸張的是甚至不需要真實廣告投放,只需要把手頭有的設備號當點擊設備回傳,不需要花任何廣告費用就可以獲得CPA結算,名副其實的白嫖。——歸因作弊的CPA結算的來源是搶占了其它平臺的轉化數(shù)或者自然量,不僅欺騙的是廣告主的廣告費用,還可能讓其它平臺消耗了廣告費用卻得不到CPA結算而造成損失。當年還有家公司發(fā)報告曝光了幾家歸因作弊公司,不過里面曝光的也只是小蝦小蟹而已。歸因分析(Attribution Analysis)是指在特定時間周期內,用戶旅程中所經歷的不同營銷渠道的不同接觸點對達成轉化目標的貢獻價值評估。特定時間周期一般稱為歸因時間窗口、歸因回溯窗口,比如從用戶點擊的時間點開始,設定一個回溯窗口時間,只有在該時間周期內發(fā)生的注冊才會被計入轉化歸因。歸因時間窗口一般是12小時、24小時、3天、7天。
接觸點又簡稱為觸點(Touch point或Contact point),包括曝光、點擊、注冊及其他互動等。去年年底,巨量引擎針對抖音的oCPM投放方式,將點擊監(jiān)測鏈接升級為有效觸點監(jiān)測鏈接,這里面的觸點在原來的“點擊”歸因觸點基礎上增加“3秒播放”歸因觸點。最直接的影響就是轉化數(shù)據(jù)會呈幾倍至幾十倍的增長,如果投放量大的廣告主就需要對服務器進行擴容才行了……
聊聊跟歸因分析掛鉤的兩個詞:歸因模型和歸因轉化延遲。先來說個場景:
我上午看公眾號文章的時候,看到底部有個X游戲的廣告,我大概喵了一眼,關閉公眾號文章了。
中午刷抖音時候,又刷到個X游戲的視頻廣告,好像還挺有意思的,因為上午我也有看到這個廣告,所以有印象,也覺得挺好奇的,于是點擊視頻后去下載游戲了。
游戲文件有點大,我就點開優(yōu)酷看視頻去了(看完視頻完全忘記下載游戲這回事了)……
第二天中午,閑得無聊,想起昨天下載的游戲,于是我打開了下載的APP,注冊了個賬號,玩了盤游戲!
歸因模型
歸因模型有幾種,不過最常用的是Last click,即末次互動歸因模型。另外還有平均分配歸因模型、時間衰減歸因模型、價值加權歸因模型或者自定義歸因模型。在效果廣告行業(yè)里面,基本都是用Last click,因為夠簡單夠直接。其它模型也不是不好,只是行業(yè)還沒有形成一個好的標準或共識。上面場景中,我是在抖音渠道產生轉化的,所以轉化數(shù)歸因到抖音渠道。如果用其它歸因模型的話,那轉化價值就不止是算到抖音上了,在我的轉化路徑里面,我也有看到過公眾號的廣告,這里面到底對我的轉化行為起了什么價值,還真不好評估。不過我們可以認為公眾號渠道在這里起到了助攻角色。我看前不久巨量引擎還推出了個全渠道助攻模型,提供了個單獨接口,廣告可以通過這個接口將其它渠道轉化數(shù)據(jù)回傳巨量引擎,系統(tǒng)不會把助攻部分的數(shù)據(jù)計為轉化,只用于幫助算法模型學習已轉化人群特征,更好地去look alike,助攻廣告模型的優(yōu)化。姑且不說各渠道對轉化的貢獻價值到底應該怎么分配,我覺得起碼用于勾勒用戶轉化路徑中經歷過的每一個渠道的歷史軌跡還是很有價值的,可以計算從觸達用戶到用戶完成轉化的時間周期、第一次接觸到用戶是幾時、用戶總共經歷過哪些營銷渠道的哪些廣告、用戶在每個廣告中的場景和停留時長、互動行為等……歸因轉化延遲
上面場景中,我的整個路徑是:曝光-點擊-下載-激活-注冊,不過我的下載是隔天才激活和注冊的。假設歸因窗口大于24小時,那我的轉化數(shù)據(jù)歸因到抖音渠道。假設歸因窗口只有12小時,那我的轉化就歸因不到抖音渠道了。從用戶正常轉化邏輯來看歸因作弊數(shù)據(jù)的話,還是有跡可循的,比如點擊轉化率遠低于行業(yè)平均值、廣告點擊到完成轉化的時間差低于正常值。當存在轉化延遲數(shù)據(jù)的時候,就可能出現(xiàn)廣告投放第一天的轉化數(shù)其實是小于實際轉化數(shù)的,之后每一天所看到的,其實都不是真實轉化數(shù),而是包含了前面廣告投放所導致的轉化延遲數(shù)據(jù)。再看回文章開頭的數(shù)據(jù)報表里面隱藏的信息:
5.4號沒花錢還產生了微量的曝光數(shù)和下載完成數(shù),是由于剛好卡在凌晨0點,有幾秒到幾分鐘的時間延遲導致的,量級不大的話,可以忽略不計。
5.5-5.6還有激活數(shù)和注冊數(shù),5.7開始沒有余量,說明廣告結束三天后就不再產生下載、激活、注冊,說明歸因窗口時間三天。
光看每天的注冊成本是在59-62,綜合來看整體的話平均成本是總花費161685.805/總注冊數(shù)3304=48.94。
注冊延遲余量涉及很多原因,會有不同因素導致每天的延遲比例并不一樣,比如有沒有出現(xiàn)工作日周末或者其它節(jié)假日,或者買量高峰爆發(fā)的影響等,這些我們都先忽略,我們用最簡單粗暴的方式模擬一下推導過程:
第①步:可以明確的是5.1的注冊數(shù)743一定是5.1的,5.6的注冊延遲數(shù)31一定是5.3的,先把這兩個數(shù)據(jù)填入對應位置。
第②步:用5.6注冊延遲數(shù)31除以5.3的下載數(shù)23085,得出第三天的注冊延遲占比(比例)0.134%。
第③步:用5.1下載數(shù)14630乘以第②步算出來的比例0.134%,得出5.1廣告消耗帶來的5.4注冊數(shù)20;用5.2下載數(shù)17975乘以第②步算出來的比例0.134%,得出5.2廣告消耗帶來的5.5注冊數(shù)24。
第④步:用5.5注冊數(shù)92減去第③步算出來的5.2注冊延遲數(shù)24,得出5.3廣告消耗帶來的5.5注冊數(shù)68。
第⑤步:用第④步算出來的68除以5.3的下載數(shù)23085,得出第二天的注冊延遲占比0.294%。
第⑥步:用5.1下載數(shù)14630乘以第⑤步算出來的比例0.294%,得出5.1廣告消耗帶來的5.3注冊數(shù)43;用5.2下載數(shù)17975乘以第⑤步算出來的比例0.294%,得出5.2廣告消耗帶來的5.4注冊數(shù)53。
第⑦步:用5.4注冊數(shù)520減去第③步和第⑥步算出來的20和53,得出5.3廣告消耗帶來的5.4注冊數(shù)448。
第⑧步:用第⑦步算出來的448除以5.3的下載數(shù)23085,得出第一天的歸因延遲占比1.939%。
第⑨步:用5.1下載數(shù)14630乘以第⑧步算出來的比例1.939%,得出5.1廣告消耗帶來的5.2注冊數(shù)284;用5.2下載數(shù)17975乘以第⑧步算出來的比例1.939%,得出5.2廣告消耗帶來的5.3注冊數(shù)348。
第⑩步:用5.2注冊數(shù)859減去284,得出5.2廣告消耗帶來的當天實際轉化數(shù)575;用5.3注冊數(shù)1059減去43和348,得出5.3廣告消耗帶來的當天實際轉化數(shù)668。
最后:可以算出5.1廣告消耗帶來的總注冊數(shù)是1089,5.2是1001,5.3是1214;按總消耗除以總注冊數(shù),可以算出5.1的實際注冊成本是40.52,5.2是51.56,5.3是54.33。
這個結果不代表正確數(shù)據(jù),因為是以5.1-5.3的下載數(shù)作為基準值并且假設下載注冊率相等的基礎上計算注冊延遲比例的,需要在算出來的數(shù)據(jù)基礎上進一步反推、驗證和調整,而且還需要考慮樣本量問題。又或者換個思路,用5.1-5.3的實際注冊數(shù)作為基準值來算比例,5.1、5.2、5.3的實際注冊量分別用a、b、c表示,假定每天投放在當天、后續(xù)第一天、第二天、第三天分別是相同比例的,分別用t0、t1、t2、t3表示。它們之間的關系如下圖:
有興趣的同學可以計算,也歡迎留言交流探討。當然,實際的轉化延遲計算過程要復雜的多,預估的時候也要合理,建議參考同周期的,考慮上節(jié)假日,最好要用日志數(shù)據(jù)具體分析。巨量引擎針對這種情況也有相關指標了,用以區(qū)分這個歸因導致的轉化數(shù)據(jù)歸屬問題的計算,就不會像上面表格那樣把當天轉化數(shù)據(jù)和前面的轉化延遲數(shù)據(jù)混一起了:轉化數(shù)和轉化成本:把轉化歸到轉化行為發(fā)生時間核算轉化數(shù)和轉化成本。也就是說注冊數(shù)發(fā)生在哪天就算哪天的。轉化數(shù)(計費時間)和轉化成本(計費時間):把轉化歸到展示計費時間核算轉化數(shù)和轉化成本。也就是說注冊數(shù)是由哪天的廣告點擊帶來的,就應該歸因回那天去。
-END-
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2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
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