怎樣監控和評估網絡營銷

和傳統媒體相比，網絡營銷的優美之處就在于效果的評估可以更全面、及時和精準。在中國互聯網的特定環境里，應該怎樣去采集和分析數據，合理評價一個網絡營銷Campaign 的效果呢？

一般而言，我們關注三個數據——印象Impression、點擊Click、轉化Conversion。

首先是Impression—— 印象。理論上，Impression 代表你的廣告展現在受眾面前的次數，這個數字常常由三個渠道得來——媒體或者廣告代理自己告訴你；媒體或者廣告公司請第三方公司告訴你；你把廣告材料給第三方平臺，僅僅把讀取代碼給媒體，最后第三方平臺給你報告。

第一種方法并不能完全值得信賴，媒體數據往往含有水分，大門戶可能稍好，中小型門戶的數據幾乎完全可以無視；第二種數據看上去比較公正，但也未必可靠；第三種，數據也未必精準( 不過比線下廣告還是要好一些)，首先你的廣告被讀取了一次不代表它被看到了一次( 例如它在第二屏，而讀者沒有翻頁)，其次，你的廣告被讀取了一次，并不代表它真的出現在了你希望出現的位置( 如果要作弊的話，完全可以用程序自動讀取你的廣告)。

所以說，在中國互聯網，Impression 這個數據可參考性不高( 當然，如果你的目的是單純的品牌宣傳，大網站和第三方提供的數據還是可以放到最終報告里去的)，不用太當真，真實效果還得看Click 和Conversion。

Click 是什么？理論上指的是多少人點擊了你的廣告。一般的監控方法是：安裝Web Analytics 服務( 例如Omniture WebsideStory，免費的Google Analytics， 或者自己開發一個)，然后給自己的landing page 的網址編碼，編碼后再給媒體，媒體每次有點擊過來都會被分別記錄下來。舉例來說，我要宣傳www.MarsOpinion.com( 我的博客，下文中都會以它為例子)， 在新浪和QQ 都買了廣告，那么，我會讓新浪的廣告鏈接到http://www.ma rsopinio n.com/index.php?CMP=SinaBanner， 而QQ 的廣告鏈接到http://www.ma rsopinio n.com/index.php?CMP=QQTextLink，這樣后臺程序就會自動根據CMP 參數的不同，將進入的流量分別計算到新浪和QQ 兩個Campaign上。

但實際上，問題會更復雜，基本上國內互聯網的點擊作弊是非常普遍的事情。點擊不僅僅可以完全造假( 程序自動點擊，或者人肉點擊)，而且可以更隱蔽地“造真”( 用垃圾流量替代——比如你買的是汽車頻道，但是實際上你的廣告同時出現在了成人頻道)。就以前的經驗而言，假點擊甚至可以超過真實點擊數十倍之多。

道高一尺，魔高一丈，要想把“真實的流量”過濾出來實在是難于登天。所以可以換一個角度考慮問題：我不要過濾“真實的流量”，我要過濾出“有價值的流量”。什么是有價值

呢？消費者表達出的興趣越濃厚，就越有價值。對電子商務網站來說，一個客戶進來之后連續看了30 幾個產品頁面，當然就比另一個來了就走的客戶有價值(不管他是真是假)；對一個營銷活動的landing page 來說，看過了活動規則頁面的流量就比只來過landing page 的有價值?？偟膩碚f，瀏覽的深度和時間越長，代表受眾對你的內容越感興趣，這個流量越有價值。

從這個思路出發，就可以做出更有效的過濾：

* 只計算瀏覽深度大于N 的Click， 比如N=1，有1000 個IP 點擊了我在新浪的廣告，他們都來到了http://www.marsopinion.com/index.php?CMP=SinaBanner，其中30 個人另外再點擊到了我某篇文章頁面，其他970個人馬上離開了，那么系統就只記錄30；如果從QQ 那邊有200 個IP 過來，但是有40個人點擊了下一個頁面，那么我會認為QQ 的效果比新浪要好。

* 只計算瀏覽時間大于T 的Click。

* 只計算到達過特定頁面( 非Conversion頁面) 的Click，例如電子商務網站可以把廣告都鏈接到自己的promotion landing page，但是規定只有當流量瀏覽過具體產品頁面時才算數。

這樣過濾出“有價值的流量”，得到的數據比較真實，參考價值比單純的點擊數Click要更高。如果要更進一步去定義“有價值”的話，一般就是直接看Conversion了。

轉化，對于不同的Campaign 來說，轉化的定義也會不一樣?？赡苁亲粤四愕木W站會員，下載你的軟件，或者是輸入郵件地址訂閱你的Newsletter——總的來說，就是完成了特定的行為。對于電子商務公司來說，這個特定行為往往是注冊成為用戶，或者下定單。在監控方面，“完成特定的行為”往往被表達成“到達了特定的頁面”。比如下完訂單之后，會彈出一個“謝謝您的訂單……”之類的頁面，當這個頁面每被調用一次，就代表一個特定的行為完成了。而監控的實現，往往也是通過這個被監控頁面的代碼來抓取數據而得到的。

回到前面那個新浪和QQ 廣告的例子，點擊新浪廣告的網民都會來到http://www.marsopinion.com/index.php?CMP=SinaBanner這個頁面， 而點擊QQ 廣告的網民都會來到http://www.ma rsopinio n.com/index.php?CMP=QQTextLink 其實是同一個頁面，最后帶來的監控參數不同，這時，監控代碼會在用戶的Session( 可以理解為在用戶機器上寫了一個小文件，記錄用戶當前狀態，用戶關閉瀏覽器這個小文件就沒了) 里記錄下具體的參數值，對于新浪來的Click，就會記錄一個“CMP=SinaBanner”在那里，而當這個顧客看了無數產品，最終下定單買東西之后，會彈出上文中提到的那個“謝謝”頁面，這個頁面里也含有監控代碼，它做的事情是：

* 檢查你的Session，看里面有沒有CMP這個參數的值( 注：你當然可以不用CMP 這個名字，例如Google Analytics 好像用的就是utm_campaign)。

* 如果有， 則把這個訂單歸功于那個CMP 參數所代表的Campaign上——例如看到CMP=SinaBanner，就在后臺的SinaBanner這個Campaign 的Order 數上加一，另外再把當前訂單的金額抓取出來，加在SinaBanner這個Campaign 的Revenue 一項上。

這樣，廣告對于你最終目標的促進就能夠被量化考評，例如最后發現新浪帶來了50個訂單，1000 元銷售，而QQ 帶來了20 個訂單，800 元銷售的話，就可以知道新浪促銷效果更好?？墒?，如果客戶不是馬上下單呢？如果他看到了QQ上的廣告，點擊來到我的網站，看上了一款相機——但是，他等到第二天再直接打開瀏覽器輸入我的網址www.MarsOpinion.com( 后面沒有任何參數)，然后直接下單呢？

一般用Cookie 解決， 通俗點說Cookie就是你的監控系統留在來訪者機器上的小文件，里面記錄著各類你想記錄的信息，下次他再來的時候，系統會檢查文件，這樣也就可以把這個人認出來。

還是用上次那個例子，如張三點擊了新浪廣告，來到了http://www.marsopinion.com/index.php?CMP=SinaBanner 這個頁面，而李四點擊QQ 廣告來到http://www.marsopinion.com/index.php?CMP=QQTextLink，這時監控代碼會在張三的機器上寫一個小文件，里面寫“CMP=SinnaBanner”，李四的機器上也留一個，里面寫“CMP=QQTextLink”。張三和李四看到網站，逛了一逛之后各自回家。過了幾天，張三忽然想起自己要買個數碼相機送人，想起來上次好像在www.MarsOpinion.com上看到過這個產品，于是重新打開網站，搜索數碼相機，選了一個2000 元的，然后付錢結帳——來到了“謝謝”頁面。

這個頁面上的監控代碼開始檢查張三的機器里有沒有自己以前留的Cookie，發現有，打開一看里面寫的是“CMP=SinaBanner”，于是把這筆帳算到SinaBanner 上， 給這個Campaign 加上一個Order 和2000 元的Revenue。

所有點擊過廣告的張三李四，在結賬之后都會照此辦理被系統檢查之前是否點擊過廣告，點擊過哪個廣告，然后把他們的訂單算作相對應的那個Marketing Campaign 頭上。定期一比，發現SinaBanner 帶來了200 個訂單，

1 萬元的銷售，QQTextlink 帶來了1000 個訂單，

2 萬元的銷售，就可以量化地考評哪個渠道更有效了。

可是，如果消費者點過不止一個廣告呢？一般的做法是：不管。你先點了QQ 的廣告，我就在你機器里留個文件寫著QQ，然后你點了新浪廣告，我就在那個文件里寫Sina，把“QQ”兩個字覆蓋掉——最后導致轉化的那個Campaign 得到所有的功勞( 注：事實上，這種程度的監控對于絕大部分公司來說已經足夠了)，而這樣也并不十分合理。

所以，最好是能夠將用戶在某一段時間( 一般是30 天) 點擊過的Campaign 全部記錄在顧客機器里，等他下單的時候，系統把Cookie 里面留的信息全部抓取出來，比如對于我們例子里的用戶，抓到的信息就會是* 2 0 0 8 / 0 9 / 0 9 9 : 0 0 A M ：C M P =YahooBanner

* 2 0 0 8 / 0 9/ 0 9 11: 3 0 A M ：C M P =SmarterComparison* 2 0 0 8 / 0 9 / 1 4 9 : 0 0 P M ：C M P =BaiduKeywords

根據這些信息，怎樣來將最后的銷售( 假設是9000 元的一個訂單) 功勞分給不同的Campaign 呢？方法很多，對于不同網站來說，可以自己設計適合自己的方法，這里提供最

簡單的幾種，拋磚引玉：

1. 定義一個Activated Sales，表示某個Campaign 激發消費者訪問購物的效果，根據這個定義，YahooBanner 這個Campaign 的Activated Sales將增加9000元，算作它的功勞。

2. 定義一個Converted Sales，表示某個Campaign 促進消費者直接轉化(Conversion)的能力，根據這個定義，BaiduKeywords 這個Campaign 的Converted Sales 將增加9000 元，算作它的功勞。

3. 定義一個Normal Sales， 表示這個Campaign 在消費者整個購物決策過程中有沒有起到作用，根據這個定義，YahooBanner、BaiduKeywords 和SmareterComparison 三個Campaign 各分到3000 元。

后來將Report 分開， 便能更全面地考評不同的Campaign 到底有沒有效果，起到了哪方面的效果，避免上文中吃大餅的同學的錯誤。另外，在了解了不同Campaign 在消費者決策過程中的具體作用之后，也能對業務起到更細致的指導：比如最近網站瘋狂打折轉化率高，可能你會想把經費偏向于那些Activated Sales 高的Campaign 以吸引多人來看；或者比如你的網站已經做到“地球人都知道”，可能你會想把錢多花一些在Converted Sales 高的Campaign上……總之，這樣考評之后，信息更全面，也更細致，能夠對決策起到更大的幫助。

這樣是不是夠了呢？( 注：對于一般網絡營銷而言，其實已經足夠了)

不論是哪種Sales，是不是數字大就一定比數字小更好呢？

是不是比較數字大小，就能夠合理有效地優化營銷渠道和方法呢？

如果要更進一步細化，還有哪幾個方向呢？

第一個可以考慮的是——把新老客戶帶來的銷量( 或者訂單量) 加以不同的權值。如果一個客戶，已經來過www.MarsOpinion.com 注冊成為你的會員，留下郵箱提過問題，或者訂閱過newsletter——總之已經知道你了，他這次購買真的是因為看到廣告么，還是因為他本來就要來買東西？

但是至少我們知道，他“不看廣告也會來買”的概率要大于那些點擊廣告剛剛注冊并買東西的新用戶，所以可以考慮在新老用戶的轉化上，加上不同的權值。例如在老用戶的銷售額上乘以50%( 假設你認為他有50%的概率是本來就要買東西) 再進行比較。這樣的話，假如QQ 帶來的10000 元銷售額，全是老用戶，新浪廣告帶來8000 元銷售，全是新用戶，就可以得到10000*50%<8000，就可以知道新浪廣告比較有效。

如果不區分新老客戶進行考評的話，銷售數據往往會讓你對營銷渠道的效果產生錯誤的估計：因為轉化一個新客戶，比讓老客戶再次來購物要困難很多，所以那些已有很多老客戶的( 常常也就是合作時間較長那些)網站、論壇往往會給你帶來數倍于其他網站的轉化率，光比較數據的話，很容易把所有新進行嘗試( 老客戶較少) 的網站統統優化沒了，從而削弱營銷在“獲取新用戶”上的作用。

第二個可以考慮的是——在后臺系統里，將銷售轉化為相應的利潤。為什么呢？因為你最終目的是盈利，而銷售額未必能正確反映獲利能力。舉例來說，QQ 給你帶來了10個新客戶，每人買了一臺一萬元的特價筆記本，每臺你賺了1000 元，一共賺了10000 元；新浪給你帶來了10 個新客戶，每人買了一臺一萬元的XX 限量珍藏筆記本，每臺你賺了1000 元，一共賺了10000 元。哪個渠道對你更有效呢？

第三個可以考慮的就是——追蹤長期效果。有些Campaign 帶來的客戶來買了一次就走了；另一些呢，可能則成為了你的忠實客戶，之后一直在你這里買東西，哪種比較重要呢？舉例來說，你在網購折扣論壇做廣告，很可能轉化率就比在新浪做廣告轉化率高，因為網購折扣論壇的參與者大多已經是成熟網民并且已經有網購經驗，而新浪的讀者卻未必，所以很可能得出結論說購物論壇廣告效果更好。

可是，因為購物論壇的消費者都比較熟練和精明，他們知道的替代網站較多，對其他網站打折促銷也更關注，所以很可能在你促銷期結束就再也不來了；而新浪的讀者，因為對網購沒有那么熟悉，你可能成為了他們所信任的為數不多的幾個商家之一，他們以后一直會在這里購物。新浪廣告可能帶來的直接銷售不多，但是帶來的客戶終身價值要高很多——如果你不監控長期效果，是發現不了的。

所以，可以考慮在客戶下單時，看看這個客戶第一次注冊購物時是被什么廣告帶來的，給那個Campaign 的功勞簿上記上一筆。綜上所述，通過監控“有意義的流量”和“轉化”能夠更真實有效地考評網絡營銷的實際效果。量化的效果考評可以極大地方便營銷方法、渠道的優化，逐漸讓你獲得更好的投資回報率。但是，最后也要再重申一下，網絡營銷效果評估并不是越細越好，過分細化反而會讓數據模糊，難以指導決策——而且，細化監控往往意味著監控系統開發難度成倍地增加。量力而為，適度就好。

作者：任鑫，數年前在上海進入電子商務領域，在電子商務營銷、網絡營銷、互聯網數據分析以及互聯網營銷應用方面有深入的研究和實踐經驗，目前在美國加州負責Newegg.com 的精準營銷。