广告效果监测方式分析

本文主要概括广告效果监测出现的原因、指标、实现方案、广告监测现状。

一、广告效果监测出现的原因

对于广告投放效果进行监测和预估成为各类广告主的共同需求：

广告主对广告优化的需求，广告主需要通过曝光、点击、转化等数据，去优化广告的投放。 对于广告主而言，广告效果数据是一个黑盒状态；而大多数广告是按照CPM或CPC收费，数据的准确性直接决定费用。 传统的广告效果评估体系评估周期长、指标单一，无法满足广告主和广告代理公司在数据辅助决策方面的需要。

二、广告效果监测的指标

指标主要是广告主去判断广告是否有效、如何优化的依据。

主要有以下几类：

1. 流量指标

（1）曝光

某一网站的指定时间周期内，广告被展现的总次数。

问题：无法衡量用户是否真正看到了广告，比如会受到页面滚动速度等因素影响广告的可见性。

（2）独立曝光

去重，以人为中心

注：计算广告的曝光与独立曝光的比值是简单识别广告作弊的方式之一，比值过大，则认为可能存在异常流量。

（3）可见曝光

美国互动广告局：

PC端图片广告50%像素被展示且时间超过1s；PC端视频广告50%像素被展示且时间超过2s可算作可见曝光。 对于较大尺寸的广告形式，30%像素像素被展示且超过1s可算作1次可见曝光。

（4）点击

对广告是否产生兴趣。

因素：精准程度、广告创意优劣。

（5）点击率

曝光数量达到一定数量之后，点击率才相对比较稳定。

（6）独立访客

（7）页面浏览量

（8）访问量

有可能是APP的启动数量，比如有的平台，用户新打开应用可见页面操作，即为1次启动。

用户启动应用后切换至后台，若30秒内再次切换至前台，不会被记为1次新启动，若超过30秒后再次切换至前台，则会被记为1次新启动。业内大多使用30秒，用户可自定义此时间。

2. 互动指标

（1）跳失率

（2）二跳率

（3）访问深度（PV/V）

（4）个性化互动指标

3. 转化指标

（1）销售类转化指标

线下：到店数； 线上：下单及完成购买的订单数量。

（2）应用类转化指标

下载量 激活量 注册量 用户留存 用户APP内购买

三、监测实现方案：SDK/API

在监测的实现上，主要有插入SDK和API的方式。这两者在技术原理上相同，通过采集用户信息，回传到监测平台的服务器进行比对。

如：用户点击有监测的广告链接，监测平台通过监测链接采集到用户的IP/操作系统版本/设备型号等信息，并将这些信息存储起来。

若用户点击广告跳转到AppStore等下载并联网激活了APP，这个时候APP同样会收集到用户IP/操作系统版本/设备型号等信息。

点击链接时采集的信息和下载激活后采集的信息，两者进行比对匹配，监测激活等指标。

两者的区别在于：

API：通过服务器数据的回调；有C2S和S2S的方式，生成链接，回调数据信息，打通通路。 SDK：数据通路直接在广告平台APP和用户APP进行回调；缺点：技术工作量大，对广告主有一定风险;优点：但精准性实时性较好。

四、API对接的两种方式：c2s、s2s

API监测又分为C2S(Client to Server) API和S2S(Server to Server) API两种：

C2S即client to server，是指终端发出请求指令给下单代理服务器，终端获得指令并执行完成后，将完成指令发送给第三方监测代理的服务器，通过双方计数来进行准确的流量监测; S2S即server to server，是指终端发出请求指令给下单代理服务器，并将完成指令回传给下单代理服务器，下单代理服务器再将数据发送给第三方监测代理服务器。

C2S更为准确，多用于品牌广告主，但是C2S实现方式每次加监测都需要客户端发版，较为复杂。

五、点击监测方式：同步监测/异步监测

同步监测：用户点击广告后，用户先访问监测链接，跳至监测公司服务器，再跳至落地页。同步监测不支持回传IDFA等参数。一般在填写落地页链接中填写。

异步监测：点击广告后，直接跳转至落地页，媒体服务器发送监测请求给监测公司服务器。

存在问题：由于是服务器发请求，所以监测公司收集到的访问都是来自同一个IP段。如果客户是定向某一城市，那么仅通过IP判定地域就会产生地域差异较大的问题。

六、广告监测现状

国内比较主流的第三方广告媒体监测工具是AdMaster 推出的TrackMaster 和秒针推出的AdMonitor；在国际上，Google 的Double Click 应用比较广泛。

当然有些强势的媒体会拒绝第三方监测。

主要有两种类型的媒体，第一是头部的垂直媒体，主要是出于对媒体自身数据的保护，担心客户拿到数据会影响媒体的估值和流量价值。

第二类是强势的互联网平台，往往是给客户提供自己开发的监测工具。

 

本文由 @kathie 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自 Unsplash，基于CC0协议。