廣告投放媒介選擇策略方法研究

王濤

有句名言：“我知道我的廣告費至少浪費了一半以上，但我不知道究竟浪費在哪里？”說的是廣告投放由于不當而造成巨大浪費的問題。廣告投放如何將錢用在“刀刃”上，使企業的每一分錢都發揮效用呢？

隨著中國互聯網網民人數的持續擴張與互聯網技術的快速發展，網絡廣告行業的業務急劇擴張的同時，面臨著應對技術創新、行業競爭加劇、媒介資源多樣化等方面的挑戰。大多數廣告公司在過去數年的業務活動中積累了大量廣告投放監測數據、廣告點擊所產生的媒體運營數據、網絡廣告行業的第三方咨詢報告以及通過Cookie留存的用戶數據等。本文講基于網絡游戲的廣告投放而產生的曝光、點擊、注冊、使用與消費等網民操作行為數據以及周邊其他數據源進行分析的方法闡述，獲得服務于營銷決策的數據分析結論，優化廣告公司的作業流程，提升業務質量。

關鍵詞：媒體行業；廣告投放策略；數據分析

廣告投放是互聯網服務提供商盈利的一種重要模式，如何抓住消費者需求，投遞合適的廣告并轉化為商業價值是吸引廣告商的重要手段。而從消費者角度，對于廣告感到反感乃至無法忍受與對于互聯網服務的依賴構成了一對矛盾。為了能夠使服務商、消費者和廣告商達到共贏，本文針對搜索引擎的用戶數據和其旗下的視頻網站服務，借助用戶搜索記錄分析用戶偏好，深度挖掘和實時感知用戶潛在需求，實施精準廣告投放，旨在挖掘消費者需求與廣告商品之間有機關聯，搭建和諧的溝通渠道。對目標用戶進行精準的廣告投放，不僅能給廣告商帶來更大利益，而且對用戶減少了騷擾，更能增加用戶的粘性，在提供視頻服務的同時進行消費推薦。

目前大多數廣告公司都擁有自己的媒介資源，在獲得廣告預算后由經驗豐富的業務專員挑選合適的媒介資源制作預算表，并制定詳細的排期表。在選擇媒介資源的過程中，經手人的業務經驗以及老客戶以往的廣告投放傾向和投放效果是主要的選擇依據，其間所利用的最重要的數據支持表為各媒介資源的曝光率、點擊率、轉化率等定期更新的廣告效果監測表。但是隨著媒介資源類型和欄目的不斷豐富，以個人經驗和手工篩選為主的作業流程開始面臨挑戰。其中容易出現的問題包括：經驗豐富的廣告投放業務人員稀缺，手工篩選媒介資源的工作量過大，過于依賴點擊率等少數指標，多項效果表現指標沒有得到綜合應用等。

本文將從優化自身的媒介資源采購行為，借助數據分析結果，客觀評價手頭的媒介資源等方面，為未來的媒介資源采購制定策略。

一、 優化媒介資源選擇過程

媒介資源選擇是指在廣告投放前進行的媒體及廣告位的選擇和投放金額預分配。比如在游戲廣告的投放中，因為游戲的類型不同，投放周期的不同，投放目標就不同，適合投放的媒體就不同，因此在不同的媒體和廣告位上投放，效果就千差萬別，進而投放廣告位的選擇就影響到本次廣告投放的成敗。因此，媒體廣告投放前就必須進行媒介資源選擇。

研究人員可利用廣告公司CRM中所留存的歷史數據，依照廣告代理公司評價媒介資源的指標與品類，進行多維度的綜合計算，得到評價媒介資源的綜合評分指標體系，并將綜合評分的算法與指標嵌入軟件中，以期達到業務人員輸入廣告預算、游戲分類、媒介組合數量、點擊率或轉化率要求等目標效果數據時，能夠在預算分配表中自動生成媒介資源推薦列表的效果。

同時，為了提升媒介資源采購決策的效率，也可以創建一套智能化展現平臺，以動態儀表盤的形式展現媒介資源的廣告投放效果，減少Excel的手工操作錯誤，優化廣告資源管理流程。

利用數據挖掘技術，計算廣告預算分配的最優組合方案。

CRISP-DM （cross-industry standard process for data mining），即跨行業數據挖掘標準流程，描述了數據挖掘的生命周期，是迄今為止最流行的數據挖掘流程

之所以許多數據分析人員使用CRISP-DM，因為他們需要的是一種可重復使用的分析方法。然而，如何在日常工作中使用CRISP-DM方法時，仍存在一些問題。排名前四的4個問題分別是對業務需求缺乏認知，盲目的返工，盲目的部署和無法形成迭代。數據挖掘可以使CRISP-DM流程的價值最大化，并確保模型分析的有效性。

完整的CRISP-DM數據挖掘流程有六個階段，下面介紹每個階段所要完成的任務。

1、業務理解階段（Business Understanding）：集中在理解項目目標和從業務的角度理解需求，定義數據挖掘問題和完成目標的初步計劃；

2. 數據理解階段（Data Understanding）：從初始的數據收集開始，通過一些活動的處理，目的是熟悉數據，發現數據的內部屬性，或是探測引起興趣的子集去形成隱含信息的假設；

3. 數據準備階段（Data Preparation）：數據準備階段包括從未處理的數據中構造最終數據集的所有活動。這些數據將是建模階段的輸入值，任務包括屬性的選擇、數據表、記錄的抽取，以及將數據轉換為模型工具所需的格式和清洗數據；

4. 建模階段（Modeling）：在數據理解階段，我們已經對自己手中掌握了哪些數據、數據數量和質量、彌補數據缺陷的方法以及未來可能用到的建模方法有了較全面的認識。由于這種認知是通過瀏覽數據源，以及截取部分樣本數據的方式獲得的，因此還停留在感性認識層面。

在數據準備階段，我們要在建模之前，交出合格的數據大表或數據集。為了生成合格的數據大表或數據集，我們首先應甄選變量，把建模所需要的變量及數據歸攏到一起。

可以選擇和應用不同的模型技術，模型參數被調整到最佳的數值。有些技術在數據格式上有特殊要求，因此需要經常跳回到數據準備階段；

5. 評估階段（Evaluation）：經過建模階段后，已建立了一個高質量的決策模型，但在開始最后部署模型之前，重要的事情是徹底地評估模型，檢查構造模型的步驟，確保模型可以完成業務目標。這個階段的關鍵目的是確定是否有重要業務問題沒有被充分的考慮，評估模型是否有達到最初設定的目標；endprint

6. 部署階段（Deploying）：根據用戶需求，實現一個重復的、復雜的數據挖掘過程。

二、 廣告投放效果的投入產出分析

廣告投放基于用戶的上網數據，采用多維度定向技術和智能優化算法，進行精準分析匹配，讓真正的用戶看到所需要的廣告。廣告以文字、圖片、視頻等多媒體形式，主動的展現在滿足當下瀏覽需求用戶的PC端、移動端指定位置，以及SMart-TV開機界面。

廣告代理公司在執行廣告主的預算分配表和媒介排期計劃的同時，通常在廣告投放的中期，由廣告投放業務專員與數據分析專員協作，使用植入廣告內的監測代碼，以及媒介資源端的運營數據來觀察廣告投放的效果，在投放效果不理想的情況下，靈活調整手頭的媒介資源，以期達到預設的投放效果。

目前大多數廣告公司的廣告投放效果投入產出分析，主要由技術中心的IT人員與業務部門的業務人員合作，采用從監測系統中導出Excel表單的方式來完成。在此過程中，作業流程多，數據保密性差，手工調整或重新制作表格的工作量大，同時，業務人員在閱讀及對比Excel表單中的大量數據時，容易出現遺漏或忽略某些重要趨勢。比如，在某兩組單元格中的數據出現重大差異時，可以通過肉眼識別，然而，在多組數據進行對比時，在不能自動實現顏色預警或符號識別的情況下，可能遺漏某些數據差異，同時，如果不能自動生成圖表，某些重要趨勢可能分散于多組數據之中而被忽略了。

進行廣告投放效果的投入產出分析，主要的數據分析工作在于對比計劃數字與實際執行的數字，這個工作如果借助軟件來完成，將規避上述風險，在規范作業流程、提升數據保密性、減少手工錯誤、加快反饋速度以及發現未知趨勢等方面有所優化。

對于廣告效果評估的理解，通常我們是從兩個方面結合展開的：

第一個方面是廣告的發布方，也就是根據廣告發布方的原始意圖，我們來評價該意圖與發布方的營銷戰略的匹配程度，進而研究這種意圖如果能夠實現所帶來的營銷效果；

第二個方面是廣告接收方對廣告效果的感知，通常這一部分需要對消費者進行各類特殊環境的心理測試，用以回歸消費者接觸廣告過程中的深度心理狀態，進而研究廣告發布方的意圖是否能夠得以實現，同時也需要研究消費者在目前心理感知條件下廣告的真實作用。

也就是說，廣告效果評估需要通過兩方面因素的結合來綜合評價廣告發布方的投放效果，鑒于廣告本身的高度復雜性，我們無法假設廣告發布方的原始意圖就是正確的，也就是說，研究廣告發布方的戰略意圖本身也是廣告效果評估的一個要點，但從另一個方面說，即便廣告發布方的投放意圖可能是錯誤的，但最終的效果卻未必是一個失敗，因為在投放過程當中以及接收方感知過程當中，所有的一切都有可能發生改變，因此研究這樣一個過程就更需要從兩個不同的角度分別入手。

三、 個性化定制報表

廣告主非常關心自己廣告預算的執行情況和所投放廣告的效果，廣告代理公司通常的做法是撰寫投放總結報告，基礎內容涵蓋本品本次廣告投放的效果數據、本品歷史投放的效果數據等，除了上述基礎內容，還可能放入競爭品牌的相關數據和來自市場研究公司的媒介資源排名情況、用戶媒介接觸習慣、本次廣告的創意元素分析等內容。報告形式多數采用PPT，數據內容通常采集自不同渠道，最后按照廣告主及其競爭品牌或者游戲品類為主線，將內容組織在一起。

隨著網絡廣告行業市場競爭的加劇，廣告主對其廣告代理業務的服務水平要求漸高，尤其體現在對業務反饋的準確性、及時性和專業性要求上。

為客戶提供定制化的智能報表，實現自動更新，同時利用同一廣告主的歷史數據，進行長期追蹤與分析，為客戶提供媒體選擇優化、廣告位優化、創意優化和用戶轉化優化的建議等，是廣告代理公司保持自己的行業競爭優勢的重要手段，同時還能獲得增值服務認可甚至收益。

商業智能軟件系統能夠從其他IT系統中自動讀取數據，實現權限管理，實現在線的靈活查詢和統計分析，同時，以傻瓜化操作的形式呈現給客戶，它是未來所有企業實現數據分享的主流技術。

人們常說，數據是新世界的貨幣，而 Web 則是新世界交易的外匯局。作為消費者，我們正在在數據中漫游；處處都是數據，從食品標簽，到世界衛生組織組織的報告。其結果是，信息設計師在從數據流中呈現數據時愈發凸現窘境。

獲得信息的最佳方式之一是，通過視覺化方式，快速抓住要點信息。另外，通過視覺化呈現數據，也揭示了令人驚奇的模式和觀察結果，是不可能通過簡單統計就能顯而易見看到的模式和結論。正如作家、記者和信息設計師 David McCandless 在 TED 上說道：“通過視覺化，我們把信息變成了一道可用眼睛來探索的風景線，一種信息地圖。當你在迷失在信息中時，信息地圖非常實用。”

目前有很多可視化的工具，如Tableau、Qlik、Echart、PowerBI、D3.js、JavaScript InfoVis Toolkit等，不同的產品都有其不同的特定，可以根據情況選擇合適的工具。

四、 推出行業研究報告

比如網絡游戲的廣告代理工作，伴隨著大量對互聯網網民的游戲使用行為的觀察，網民們的游戲使用行為背后可能隱含諸多影響游戲推廣的因素，比如游戲類型、游戲題材、游戲模式、圖形和畫面風格等，也可能在廣告的采納行為上，同樣受到廣告創意因素的影響。

大多數廣告公司都會有廣告投放監測的數據，而且為市場上相當數量的網絡游戲廠家提供過多次服務，因此，同樣積攢了許多關于游戲分類、游戲題材等廣告產品指標的經驗和許多廣告誘因、文案等廣告創意指標的經驗。這部分經驗和數據資源的使用，非常有利與廣告公司擬以產品指標為品類，推出行業研究報告，計算同類產品的基準，進而為廣告主分析其產品優劣提供參考依據。

游戲產品本身的產品特點對網絡廣告的投放效果存在客觀影響，要開展這樣的研究，必須對游戲產品的分類有清晰的界定。同樣，如果希望了解廣告創意是如何影響廣告投放效果的，也必須對廣告創意有清晰的內容分類，并且借鑒實驗控制的研究思路，獲得多項效果對比數據，方能實現有一定科學性的研究分析。

目前已經有少數廣告代理公司在廣告資源管理、廣告投放控制、廣告效果分析等作業流程中，搭建了高效的互聯網廣告管理支持平臺，并且與搜索關鍵詞營銷工具、消費者研究工具等多種業務整合，為廣告主推出了定制化的數據分析服務，并且正在朝提供行業分析報告的方向努力。

參考文獻：

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