广告监测平台一用数据说话详解广告监

　　广告监测可以跟踪广告投放的真实效果，根据广告数据，从而有针对性地优化营销策略。想要获得精确、有参考性的广告数据，首先要对广告检测有相当的了解，不然又是钱打了水漂。笔者在本文系统地给出了相关概念的解读，希望能提供参考。
　　一、什么是广告监测？
　　19世纪，美国前邮政部长、美国百货商店之父，约翰华纳梅克曾经提出广告界的哥特巴赫猜想：我在广告上的投资有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半；
　　另一位菲利普科特勒先生也提到：促销费用的大部分都打了水漂，仅有110的促销活动能得到高于5的响应率，而这个可怜的数字还在逐年递减。
　　然而，随着数字化时代的到来，线上广告的急速增长下，一切正在拨云见天。你花了一大笔预算去做广告推广，带来的效果如何？如何根据每次广告投放的数据，去调整优化营销策略？这些都已经可以被量化，而如何量化就需要靠广告监测来完成的。
　　二、为什么要对广告进行数据监测？
　　虽然广告数据在今天已经可以被量化了，但是今天的数字广告依然会面对同样的问题：仍然会有大量的虚假数据产生。有了金钱的诱惑，网络广告渠道商通过大量的虚假点击与激活，来骗取广告主，无形间增加了广告主的成本。
　　因此，广告监测有一下几个主要的目的：
　　监测和衡量广告投放效果；通过反作弊手段，识别出各个渠道的虚假数据；为市场人员提供数据支撑，精细化运营，优化投放广告素材。
　　三、为什么要选择第三方广告监测公司？1。监测广告投放结果
　　针对投放的广告结果，进行客观公正的第三方监测，是对企业的投放广告效果的有效方法。
　　监测广告投放的媒介是否有效，投放的时间是否正确，广告出现的频率，广告是否完整等等；又或者针对竞争对手发布的渠道，投放效果频次等出具一系列数据报告。
　　针对广告结果形成策略方案，进行客观的分析和建议，通过结果比对，哪些时间、哪些媒介更适用于受众群体，哪些广告的发布能得到良好的市场反馈这些第三方广告监测公司都能切实帮助企业做出下一步计划的判断。
　　2。防止数据造假
　　渠道刷量主要是为了赚取广告主的钱，在投放期间你根据常规数据几乎发现不了一点该渠道刷量的嫌疑。然而一旦结算或者停止投放之后，来自该渠道的收入，留存立马跌成翔，辛辛苦苦拿到的钱就这样被无良渠道给骗了。
　　3。精准投放，规避盲目跟从
　　针对第三方提供报告以及跟踪结果，有效制定出适合企业的宣传方案，使广告可以有效进入受众群体，最大化发挥效应，帮助企业销售，避免与同行的盲目竞争，合理进行广告预算与投放安排。
　　总而言之，答案只有一个：保证数据的真实有效。
　　营销千万条，效果第一条，投放不谨慎，复盘两行泪。
　　四、广告监测到底监测什么数据？
　　广告监测一般分为三种：
　　曝光监测：也称为展示监测，通常是渠道商通过数据回传给广告主。点击监测：监测点击的数量，可以由广告主自己收集数据，也可以由渠道商通过数据回传给广告主。应用内监测：指APP内行为事件的监测，比如基础的PV、UV、APP激活注册登录等，用户的次日留存、7日留存、30日留存、付费率、ARPU值等。
　　这些数据一般是通过应用内集成第三方监测公司提供的SDK来收集，不用的应用提供的接口会不同。
　　五、广告监测涉及哪些参与者？
　　广告监测一般涉及以下参与者：
　　流程：
　　广告主向广告商投放广告，用户点击看到广告后，广告渠道商上传数据到广告监测平台；用户下载并启动APP，完成一系列操作后，APP会通过相应的接口上传用户数据到广告监测平台；通过一定的方式归因后，该用户的相关数据就和渠道商关联。
　　六、如何归因渠道？
　　如何判断用户是该渠道带来的，这就涉及到怎么归因渠道量。所谓归因指的是，确定移动应用安装或安装后事件是该渠道带来的效果，归因准确对于优化用户获取和渠道的选择至关重要。
　　目前常见的App激活归因方式有设备号归因、渠道号归因、IPUA归因等。
　　1。设备号归因（精准匹配）
　　设备号归因主要应用于第三方App中推广，应用场景以信息流广告为主。
　　大多数情况下，第三方App都可以获取到用户移动终端的设备号，如iOS系统下设备的IDFA、Android设备的IMEI和AndroidID。因此在信息流等广告中，第三方平台反馈给广告主的点击数据通常会包含用户的设备号信息。
　　当用户下载App完成激活后，可以将获取到的设备号与第三方广告平台反馈的设备号进行匹配进行归因，来评估投放效果。
　　这种方式的归因相对比较精准。但需要说明的是，为了得到更准确的分析结论，我们会同时使用多种归因方式，通常来说设备号归因的优先级较高。
　　这就带来一个问题，通过其他形式推广带来的激活很可能会首先与设备号归因的方式匹配。比如用户点击了信息流广告之后并没有产生下载App的愿望，而在之后点击了HTML5广告并促使其完成了最终下载激活App的行为。
　　按照行业通用的LastClick（最后一次点击）的计算方式，实际应该归因在HTML5广告下。但HTML5的渠道又无法获取用户的设备号信息，所以这次行为很可能就会被归因在优先级较高的信息流形式下，导致误差的产生。
　　2。渠道号归因（精准匹配）
　　渠道号指写入Android安装包的渠道标识。一般会将渠道号提前写入APK安装包里，然后分发给不同渠道，渠道号会伴随安装包的整个使用周期。
　　用户激活App后，可以从安装包获取到渠道号标识信息进行匹配，所以理论上也是相对准确的归因。但这种方式会出现被手机应用厂商拦截的情况，也容易被不良的渠道方拿来进行数据作弊，从而无法有效评估真实的线上推广效果。
　　3。IPUA归因（模糊匹配）
　　IPUA是指通过将用户点击广告时的IP、UserAgent（简称UA，用来提取用户的操作系统、版本号、手机型号等信息），信息与激活时的IP、UA进行关联匹配实现归因分析，一般来说使用短链来收集这两个信息，不需要和渠道进行对接。
　　IPUA归因主要应用在Web站内导流、SEM推广和一些无法通过设备号及渠道号归因的广告投放场景下使用。如HTML5广告、WAP广告等。所以IPUA虽然也是一种主要的归因方式，但本质上是一种模糊匹配的归因。
　　因为这种方式无法直接获取用户客户端的设备号等精准信息，并且用户的IP、UA两个参数容易随环境变动和重复，因此使用的优先级也较低。
　　比如在办公环境网络下，多个用户使用同一个IP，或者多个激活App的用户使用的手机品牌和型号完全相同等情况下，很难实现精准归因。
　　更糟糕的是用户点击广告的IP与激活时的IP很有可能是不一致的，比如用户在WiFi环境下点击并下载了App，但是在4G环境下进行了激活；由于网络环境的改变，IP地址也会随之改变。再如，同一个网络环境下IP相同，A用户点击了广告但未下载；B用户没看到广告，但通过应用市场直接下载App激活了，并且这两个用户的手机品牌和型号完全相同，也就是UA一致。这些情况下IPUA的归因方式都是完全无效的。
　　由于IPUA存在的这些问题导致这种方式的使用优先级较低，但又会导致上文提到的HTML5广告推广会被匹配到信息流广告渠道中。
　　专栏作家
　　lennon，微信公众号：张论（ID：woshipm123），人人都是产品经理专栏作家。关注新零售电商、供应链金融的产品经理，擅长产品设计与需求分析。
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