MillwardBrown：网络广告的价值

网络广告近十几年快速发展导致网络广告影响测量也越来越复杂，尤其是想要让网络广告物尽其用。广告多样的测量指标主要分布在两个领域：广告传播和品牌/销量效果。这些都围绕着广告投资回报率的测量。

        非真人流量(NHT)

非真人流量是由bots产生的，会导致广告流量欺诈，扭曲测量。

        经验：广告商

对美国数百个网络广告的分析发现NHT水平差异很大，但是失之毫厘谬以千里。

75%的NHT展现量是由21%的广告产生的。适当的检测能减少广告支出浪费。

•         NHT小于5%的广告占79%，产生的NHT展现量占总体的25%；
•         NHT在5%到20%的广告占14%，产生的NHT展现量占总体的45%；
•         NHT大于20%的广告占7%，产生的NHT展现量占总体的30%。

        经验：发布商

有很多优秀的发布商能够传递几乎不包含NHT的库存，认识到这一点很重要。排名前50%的网站的NHT不足1%。只有最后15%的发布商的NHT是个大问题。有效的测量让优秀的发布商展示自己的价值。

        验证（可见展现次数）

即使减少NHT问题，有些展现也不是被人看到的，因为广告在网页打开时就展现，但是人们可能并没有滚动到广告的位置。

        经验

最近comScore的调查显示大部分美国展示广告根本没被消费者看到（54%），值得注意的是一些是由于用户的行为而不是发布商的错误。下图显示出现在视野中的广告比例。如果库存不是直接从发布商处购买指数下降至45%。在国际市场，这个指标变化很大，取决于多重因素，不仅仅是广告是否是程序化购买的。

        包括NHT的可视性

测量NHT和可视性使用不同的方法，通常被认为是两个问题，事实上二者交织在一起。

        经验

在交付最终可视性数量之前，需要透明化使用哪种过滤器。下图强调了是否使用NHT过滤器展现量有多大差距。

        受众

受众定位越广泛，定位率越高，因为这不需要过于复杂的定位技术。根据定位率制定广告目标的时候，了解定位率取决于粒度是很重要的。

值得注意的是和行为数据相关的人口统计属性有些薄弱，在考虑网络和其他媒介合作以及准确地配置文件数据以确保跨媒体广告效果的时候这方面尤其重要。

        包括受众的验证

如果两个要素不是通过统一标签测量的，那么对所有人的可视性预期就都是一样的。

        经验

统一标签能直接测量验证展现量，这能决定每个人口统计属性群体的可视性比例，因此获得更好的投资回报率。下图是美国消费性包装品广告商的调查情况。

平均可视性比率在51%左右，意味着女性定位效果低于平均值，而这将被多重定位广告策略高估。相似的，大部分男性群体超过平均可视性比率，则将被低估。

        人类毛评点（即收视率）

收视率或展现量都是不包括非人流量和不可视广告的。在评价网络广告和其他媒体广告收视率的时候这个问题尤其困扰网络广告。

        经验

使用适当的过滤器过滤非人展现量能保证指标更有用，人类毛评点让网络广告可以和其他媒体广告进行比较。

        跨媒介接触受众

成功评价网络广告的价值能改善对网络媒介的了解，尤其是在多媒介广告策略中。了解每个平台接触受众的重叠部分和独有部分，识别每个平台接触目标受众的规模和效果在评价过程中至关重要。

        经验

使用Millward Brown和Kantar Worldpanel的消费结构模型能给广告活动建模，从而了解各媒介是如何独立工作以及合作的。下图是Kantar Worldpanel数据显示一个广告接触受众如何评估的。

        网络广告的价值：品牌/销售效果和投资回报率

全面的广告传播指标提高了网络广告的效果，量化效果指标分成两类：态度影响和销量影响。这两者都需要使用测试、控制或建模方法来检测网络广告是否改变了消费者的态度甚至行为。

        品牌影响

购买意图只是众多广告商评估广告效果的态度指标之一，是否有助提高品牌知名度、受欢迎程度。品牌态度很重要，但是在整个广告项目中比较每个平台的效果能提高广告支出分配的效率。

移动品牌效果指标显示移动广告的效果，平板和智能手机广告分布在不同的漏斗阶段效果更好。

        经验

移动广告的多个品牌指标显示其效果更好，这主要是因为：

•         广告不混乱
•         接近购买点
•         移动设备的个性化
•         移动媒体相对新颖

移动设备越来越吸引消费者的关注，移动设备屏幕尺寸越来越大，移动广告效果越来越明显，虽然移动广告仍处于高涨的初级阶段，测量的需要也将随之增加。

        经验（视频）

Millward Brown数据显示视频广告能够有效推动购买意图，进一步分析显示流视频广告更有效。

视听动画广告更有效，这是显而易见，但是视频广告往往会增加CPM（前次展示的成本），因此营销人员在视频广告和展示广告上分配支出时，必须权衡成本以实现营销目标。

        经验（跨媒体营销）

Millward Brown 跨媒体数据显示电视在提高品牌知名度方面效果更好；而网络广告在更低漏斗动机方面效果更好，如购买意图。

        销量影响

虽然品牌态度和消费者购买行为息息相关，但是许多情况下，品牌希望广告能够更直接地推动消费。

        经验

不同产业和不同商品类目的广告效果会有天壤之别，能够测量网络广告推动消费对很多品牌来说都是很有价值的洞察。销量相关的指标让广告商能了解哪个领域能在未来带来利益。

下图数据显示Kantar Worldpanel的消费结构建模能了解广告活动对实体店消费的影响，以及细分消费者以了解广告对哪部分人产生最大影响。

        跨媒体广告对销售影响

了解网络广告在推动销量中的作用只是营销的一部分，广告商还必须了解其他媒体广告的效果，以及这些广告合作的效果。

        经验

Kantar Worldpanel可以细分某个媒介或多个媒介广告消费者。通过这种建模，品牌能了解多个媒介上的广告对消费者的影响比单一平台效果要好。

        整合

销售效果测量被视作网络广告测量的圣杯，还能进一步说明每个展现的成本，来决定投资回报率，由此发现网络广告的价值。

在一个调查中，Millward Brown发现了广告收看时间长一些能提高知名度和购买意图。

品牌指标能显示出最终销售影响，将可视性应用于优化广告时间以及观察广告对销售投资回报率影响时，也显示出相似趋势。

ConAgra Foods测量了自己的一个网络广告的销售影响和投资回报率，说明品牌使用可视性的效果好于过去。

在最初的分析中，优化后每次展示销量增加74%。由于验证成本，CPM更高了。但是每1美元广告支出产生的销量还是增长了39%。广告验证后，投资回报率有显著增长。

        结论

“消费结构模式分析对了解网络广告投资回报率至关重要，对在互联网络和传统媒体之间进行高效的媒体投资也是很重要的”– PAOLA TOSCANO

        策略和洞察管理

随着网络市场变得越来越复杂，测量接踵而至。网络广告支出增长也带来了新的问题，如欺诈和可视性，使得计算“清洁的”展现量成了一个挑战。使用多个单点解决方案测量使得数据很难统一，也影响了数据的精确性。这已经不是什么新闻了。

不过也有好消息，网络广告测量最近几年取得长足进展，计算优质展现量也更容易、更准确。针对广告传播和品牌/销售效果测量的综合解决方案让品牌从网络广告中获得更大成功。

早期采用者已经优化了广告传播，品牌/销售效果和投资回报率比过去更高。发布商重新配置网站提供更优质库存，提高可视性，减少非人流量，这些让广告合作者看到更好的结果，也能提高库存CPM。更干净、更友好的网站浏览体验也有利于用户，他们的在线时间将更长、网络广告支出也就越多。

网络广告的测量越来越全面，这使网络广告传播越来越好，对品牌/销量影响也越来越大。因为网络是最混乱的媒介，所以营销人员不断面临挑战。但是，测量的越多，我们就越能了解网络广告的价值。

        一个跨媒介的世界

评估网络广告的能力不断提高，无论是广告传播还是品牌/销售影响。消费者媒体使用的改变推动营销人员必须着眼整个媒介视图，特别是电视和网络的重叠部分。

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