【Google 行销课】半小时读懂互联网广告新生态

这个产业链还有一个不能忽略的部分,那就是“消费”广告的人,即受众(audience)。受众都是有特点的,被分成一类一类相近的人群(persona或segmentation)。20多岁,刚刚从大城市毕业的女大学生有很多相近之处,销售护肤产品的企业会把她们作为同一类人群,并且认为她们是自己的目标受众(target audience),因为这一类人对美丽容貌的追求是显著的,且开始有消费能力。对企业而言,将广告传播到潜在的消费者那里去是最基本的目标。
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这当然是简单到不能再简单的理解。不过,到了现实世界,事情变得复杂,为了把广告这个看似“简单”的事情做好,人们发现其实不是一个部门就能干好的。举个例子,广告做成什么样子会吸引人呢?这涉及到创意——图形及文案,复杂的还得有动画、有拍摄。世界上的媒体这么多,投放到哪些媒体上才能“打击”到目标受众呢?这又涉及到对营销推广渠道及受众的分析和选择。广告做出之后,目标受众的大多数人并不会立即购买,而是会去进一步了解企业生产的商品,这又需要有一个承载更多信息的平台接纳、满足他们的探索欲,并尽全力说服他们购买商品。企业还发现,为了影响到目标受众,真正要做的事情还不仅仅只是广告本身,广告不过是推广形式的一种,还有很多其他在不同环境下同样有效的方式,例如公共关系营销(PR)、病毒营销(社会化营销)等等,每一种也都需要特别专业的知识和经验。
这样,整个营销推广世界一下子变得空前复杂起来,上面的每一个领域都有数量庞大的服务商提供专业的细分服务。而互联网的出现,则更加剧了这种复杂度。
互联网的海量网站和信息是它的价值之源,但也为传播广告带来了空前麻烦。与在电视上投放广告不同,互联网上的用户更加碎片化(fragmented),浏览网站或使用apps是十分碎片化的,浏览时间同样碎片化,要打击更多的目标受众,很多时候不得不跟数量极为庞大的网站或apps分别谈判。这实际上非常不现实,于是广告主倾向于购买大型网站上的广告位,而难以触及那些虽然流量不大,但质量不错的中小网站。
但是,凡是有供给(中小网站的广告位)有需求(广告主同样希望扩大广告的覆盖广度)就一定有市场。市场出现了,那些有广告位却“不受人待见”的中小网站们明白单打独斗是没有生意的,但联合起来则不同。多个中小网站作为一个整体共同面对广告主,不仅省了广告主跟各个网站分别谈判的麻烦,也为广告主增加了价值。这是一个顶不错的主意,不过,中小网站们(很多站长其实就是个人)怎样联合,谁来与广告主谈判,如何定价等等都是非常麻烦的——没人牵头的话,根本就不具备操作性嘛。不过,办法总比问题多,一种被称为Ad Network(广告网络)的事物应运而生,它既像是一个行业协会,又像是一个中小publishers(网站和apps其实都是publishers)的中介(agency),它帮助建立publishers联合的标准和联合的方法,它代表这些publishers与广告主谈判,它同样与广告主谈价格,提供双方都能接受的定价。愿意进入Ad Network的publisher,签一个协议服从规则就好了,不愿意的,不勉强。如果广告主有广告需求,会发给Ad Network,然后Ad Network会把这个广告散布到各个适合发布这个广告的众多publishers上去。广告主付费之后,相当部分的费用被分配给publisher,Ad Network则自己留存一部分作为自己的“辛苦费”。在Ad Network内所做的广告,与在某一个大型网站上直接谈判而签订的广告合同不同,前者更适用于按照展示量(impression)或者点击量(click)来进行收费,即CPM或者CPC的收费方式,而后者在中国,则基本是按照时间(按天数即CPD)来收费的。Ad Network的出现广受欢迎,乃至于一些大型网站也会加入Ad Network,原因在于它们总有一些无法完全销售出去的边边角角的长尾广告位,现在终于有了变现的渠道了。adnetwork
对于Ad Network,有一件事情是极为重要的,不仅仅它需要获得更多的publishers的认可和加入,同样还需要让广告主觉得在它的网络上所花的钱是值得的,而且,它自己还要能获利,这使如何进行广告的定价变得极度重要。本质上,Ad Network是一个计算精密的数学模型。但Ad Network再计算的再精密,publishers可能心里都会有微词,毕竟定价权不掌握在自己手中。而且随着一些牛X的Ad Network越来越大,publishers的话语权越来越小。本来Ad Network只是一个中介而已,结果中介控制了整个市场,占了更大头的好处,却没让publishers吃到大鱼大肉。另一方面,广告主则可能抱怨,Ad Network提供的广告位大多只是长尾流量,并不是那么好,自己花了钱,但是获得的流量却不精准,获得的audience不够target。
不仅如此,市场上往往不止一个Ad Network,有的Ad Network有部分质量不错的publishers,却卖不出去,因为它手上的广告主跟这些publishers不够匹配,于是它把这些publishers的广告位又以更低的价格卖个另外一个Ad Network,而下一个Ad Network又可能把它们转卖给第三个Ad Network。这个市场开始变得乱哄哄,广告主和媒体(publishers)之间开始夹杂了数量太多的各种“中介”。广告主犯愁了,本来一个Ad Network的世界其实挺简单,但现在遍地都是,良莠不齐,该选择哪一个?媒体们也犯愁了,不同Ad Network的价值各不一样,广告格式的规范也不一样,定价不同,背后的广告主质量也不同,又该如何取舍?
既然有问题,那么就一定有解决问题的市场。又一个事物应运而生,它的名字是Ad Exchange,中文叫广告交换平台。好家伙,这个东西一出现,就让人们糊涂的颠三倒四。现在很多人其实并不懂得Ad Network和Ad Exchange的区别,但实际上它们是完全不同的东西。
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与Ad Network联合publishers不同,Ad Exchange不仅仅联合publishers,它同样把Ad Network联合起来,这些拥有广告位的,被统一用“供应方”(supply side)一词来指代。Ad Exchange为这些供应方提供了一个用于展示自己的资产(即广告位)的界面,大家自己往上登就好了。广告主一看,这样挺好,以前要跟很多Ad Network打交道,现在只要跟一个Ad Exchange打交道就好了,而且需要什么位置,我自己可以选择。不过,除了广告主自己,广告主的广告业务代理人也是这个Ad Exchange的需求方,甚至,大家可能没有想到,Ad Network自己也同样可能是Ad Exchange的需求方。这不难理解,因为Ad Network为了丰富自己的“库存”(inventory,即广告位),在自己不具备某一类publishers的时候,在Ad Exchange上购买一些也是完全有可能的。这些需求方,被统一用demand side一词来指代。Ad Exchange也为需求方提供了统一的界面,让它们能够查看其上的广告位情况,并且能够根据自己的需要任意选择这些广告位。
不过,如果仅仅只是做这些事情,Ad Exchange的能量其实是非常有限的。Ad Exchange比Ad Network先进的地方在于它的定价机制。Ad Network上,对于供需双方而言,其实都没有对广告位的定价权,而是由Ad Network这个“中央政府”定价的“计划经济”;而Ad Exchange,则是一个真正意义上按照供需关系来运转的“市场经济”。什么意思呢?原来,Ad Exchange为每一个商品(商品这里暂时指广告位)提供了“价高者得”的机制。对于每一个广告位,如果同时有多个广告主想买,由Ad Network根据自己认为最合理的方式来分配归于哪个广告主,而在Ad Exchange上则是价高者得——为这个广告位出价最高的广告主获得了在这个广告位显示广告的机会。定价权现在转让给了供需双方,给了市场。
你会发现,Ad Network更像是行业协会,而Ad Exchange则更像是Nasdaq,广告位就是股票,股民就是广告主。哪些广告位更有价值,就会被广告主追逐的更多,它的价格也就会更高,这跟股票的价格机制是极为相似的。

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随着技术的发展,Ad Exchange也变得越来越灵活,功能越来越强。过去,股票的交易不是实时的,因为受技术的限制,往往要T+1或者T+2什么的(就是推迟一天两天)才能完成交易,那个时候可能价格什么的又变了。但是,今天的股票交易,很多已经可以T+0。同样,Ad Exchange一开始应该也不是很实时的,但随着技术的基本,对于广告位的竞价,现在已经完全可以实时进行了。这种实时进行的广告位竞价,被称为Real Time Bidding,简称为RTB,即“实时竞价”。 实时竞价一般是按照CPM或者CPC出价的,关于这两个名词,我们后面会详细解释,这里简单说就是按照广告被展现在受众面前的次数出价,或是按照广告被点击的次数出价。如果我和你同时看好一个广告位,我愿意为它出价3美元每个点击,而你出价3.1美元每个点击,那么你就拥有了这个广告位。实时竞价的好处太大了,人们能够合理分配自己的预算,而且花了钱之后可以立即根据效果的好坏和竞争情况随时调整自己的出价,整个广告的选择和投放都变得很可控。
这样看来Ad Exchange真的已经很完美了。但凡事都是两面的,好的一面必然会带来不好的一面。功能强大的Ad Exchange是一个专业的实时的股票交易所,不过,可不是每一个人都是专业的股票经纪人!
更何况,Ad Exchange也不是就一个玩家,世界上有好几个Ad Exchange,中国也有几个。
广告主现在又犯难了,Ad Exchange和RTB,看起来真是牛逼大发了,但是用起来不仅界面繁琐,而且如何出价可是一个巨大的学问,更何况还有多个Ad Exchange同时在世。更可怕的是,我该如何判断一个广告位背后是否有我需要的目标受众(target audience)呢?更更可怕的是,各个Ad Exchange中的广告位储量那可是天文数字,我一个一个找,一个一个出价,累死不说,时间也全部耽误了。
旧愁虽解,新愁却来。
别慌,有问题就必然有解决问题的市场。一个叫做DSP(Demand Side Platform,即需求方平台)的事物又应运而生(互联网广告行业真是各种大小运啊),它看起来就是帮助广告主们玩转Ad Exchange的中介(agency),实际也差不多就是这样。DSP同时把主流的Ad Exchange的系统都与自己驳接,然后提供给广告主们一个统一的更加简单的操作界面(肯定比Ad Exchange提供的界面要简单些),不过更重要的是,DSP把Ad Exchange中的广告位的展示方式做了一个巨大的改变。在Ad Exchange中,广告位可就是广告位,但在DSP中,广告位这个概念被移除或是被淡化了,而target audience的概念则被提出来。

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什么意思呢?原来,每一个广告位背后,都是一部分受众(audience),广告主买广告位的目的,实际上就是看中了这个广告位背后的这群受众。既然广告主的目的明确,而又不能自己搞定这些受众对应的全部广告位,那我DSP来帮忙呗。怎么帮,很简单,你广告主在DSP的操作界面中,告诉我你需要哪些人群,愿意出多少钱获得这些人群,我来帮你在Ad Exchange中操作不就完了。因此,对于广告主而言,广告购买形式发生了翻天覆地的变化。过去,是购买广告位,现在有了Ad Exchange和DSP,是直接购买目标受众。
于是,DSP就成了一边连接Ad Exchange,另外一边服务于广告主的中介,就好像一群炒股散户的代理人,帮他们打理手中的资金,利用自己的专业知识选择股票,让这些散户的获利最大化。中国的DSP厂商数量据说已经超过了50个,很多Ad Network转型也做DSP生意,比如前面讲到的易传媒、好耶,而其他的DSP也如雨后春笋,例如品友互动、Yoyi、MediaV、晶赞等等,国外还有Criteo,Turn等等等。这个市场很快极度繁忙繁荣。
DSP绝对是一个技术活,而且必须要通过强大的受众数据和数学能力,帮助广告主实时决策,合理花钱,让广告主的广告花费用在刀刃上。要搞定这些,单靠人力可不行,而必须有受众的非常准确的兴趣信息数据,而且还必须依靠一套强大的算法来进行广告位的竞价,这种方法就是现在炙手可热的“程序化购买”的方法之一。也就是说,程序化购买依赖于两个重要事情:其一,需要受众数据,准确的,海量的;其二,强大的自动化算法,保证最合理的竞价。
DSP自己有可能有受众数据,但有很多其实没有,或者有,也不够全面,不够准确。那怎么办呢?又一个市场上的专业提供者出现了,被称为DMP,即Data Management Platform,数据管理平台。数据管理平台,简单讲,它们手中握有受众数据,并且能够让DSP驳接到他们这里,利用它们所有的数据。
所有有细分需求的地方,就立即有细分的供应。
同样的原因,供应方(publishers和Ad Networks)也有了一个被称为SSP的东西帮助它们打点各个Ad Exchange的关系,并提供使用体验更一致更集成的广告位库存管理环境。SSP,即Supply Side Platform(供应方平台)的简称。但中国事实上几乎没有真正意义上的SSP,各家媒体实际上直接绕过了SSP跟Ad Exchange直接连接,原因较为复杂,这篇文章就暂时按下不表。
上面基本上说明了现在的互联网广告的产业链的大概的样子。你会问,这个跟我做互联网营销推广的分析与优化有何关系呢?嗯,的确,给大家一个大图景的目的,是为了描绘这个图景中间更加细微的东西。例如,一个问题是,DMP如何拥有受众的数据,即它们如何可以知道某个广告位背后的受众究竟是什么样的人呢?
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简单讲,DMP为了获取受众的数据,它必须至少做几件事情:其一,它需要为所有的受众每一个做一个标记,这个标记在目前的技术条件下,主要是通过一种叫做cookie的事物完成的。而在更新的技术条件下,可能又有能够比cookie更多(甚至更好)的东西。这些我们都在后面会讲到。其二,它还需要能够实现跨域追踪。什么是域?这是我们要在这一节就清楚了解的东西。
搞清楚域,最好不要去翻互联网原理,那里的解释都有些不食人间烟火。简单讲,所谓的域,就是指一个网站的范围,通常一个网站只有一个一级域名,因此域和一级域名常常没有区别。跨域,就是多个网站,或者多个一级域名。跨域追踪,就是能够追踪同一个用户在多个网站(多个一级域名)上的行为。
跨域又分为两类,一种叫做跨主域,即跨越了多个不同的一级域名;另外一种叫做跨子域,即跨越了多个不同的二级域名。
跨主域,大部分时候被我们简单称为跨域,而跨子域则没有简称,必须要声明是跨子域。
跨域追踪又分为广义的跨域追踪和狭义的跨域追踪。如果是广义的,那么就是指,一个组织或者一种解决方案能够跨越不同所有人的网站追踪用户的行为。比如,它能够追踪同一个用户在搜狐上、新浪上及优酷网上的行为。这些网站显然不属于同一个组织或个人所有。而狭义的跨域追踪,则是指虽然网站的一级域名不同,但是却属于同一个组织或个人。这种情况下的追踪,只要网站所有人同意开放权限,那么执行起来比广义的跨域追踪就要容易多了。这样一个人在互联网上的兴趣就能够全面被了解,而如果不能实现跨域追踪,只能从一两个网站了解受众,那么能够判断的依据就会太片面了。今天,DMP可以称为最为复杂的互联网营销信息系统,但也是最颠覆一切的“爆炸物质”。
讲到这里,大家应该明白了什么是广告主(advertiser)和媒体(media),明白了什么是目标受众(target audience)。大家又明白了广告主和媒体中间原来有很多广告代理商(agency),这些代理商还花样繁多,其中很重要的是广告网络(Ad Network)和广告交换平台(Ad Exchange),另外还有附着于广告交换平台的DSP和SSP。你还知道了多种互联网广告的付费方式,包括按照日期付费(CPD),按照广告展示付费(CPM)以及按照广告的点击付费(CPC),最后还有一种高级方式,RTB的方式。之后,你了解到用来定位一个受众个体的解决方案是cookie,以及其他比cookie“更牛”的方式。再之后,你学到了域和子域,以及跨域和跨子域,我们的追踪要么是在一个域(或者子域)的范围之内的,要么就得跨到一个更大的范围内——跨子域追踪或者跨域追踪。这些东西,如此基本,又如此重要,它们都深刻影响着我们对于互联网营销分析与优化的技术和方法,以至于,我在本文浮光掠影了解了这些基本概念之后,还会在后面更多文章中更进一步学习它们

【Google 行销课】了解用户的10条有效数据分析途径

从数据中获得见解,用这些见解更好的指导业务。近日Cloudmeter的CEO Mike Dickey分享了使用大数据分析用户体验、行为及需求的10条途径,让你更了解用户体验、行为及需求。

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我们正处于福雷斯特研究公司所描述的“用户时代”,这个时代中驱动业务决策的不再是公司,而是用户。基于这个原因,深度理解用户的重要性已经远胜以往,因此许多机构开始使用大数据技术来挖掘用户信息。
在这个时代,企图收获成功(甚至是求生存)的在线业务必须切实的理解顾客的体验和行为,因此海量数据的收集及挖掘能力成了这些机构的必备手段。当下,有许多机构的分析仍处于数据的收集上,组织能力的缺乏和技术的限制让这些收集来的数据失去了应有的价值。而在用户体验上也缺乏按部就班的计划,从而丧失了获取关键见解的途径。因此,这样的数据分析有很大的误导、不完整及不确定性。
收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急,下面将分享10个大数据的使用方法,可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势:

1. 将网络传输中的数据看做“金矿”并进行挖掘。你的网络中包含了大量其它公司无法从中获益的数据,收割这些数据中的价值是你真正理解用户体验的第一步。

2. 不要总是用假设去了解你的用户,并且知道他们需要什么。拥抱用户,并且切实的了解用户行为,要比去假设要好的多。保持客观,从实际数据中获得见解。

3. 尽可能的收集数据,从而减少盲点。盲点可能导致丢失关键信息,从而得到一个歪曲的用户体验观。确认你收集了一切可以影响到用户体验和行为分析的数据。

4. 对比数据的体积,我们该更看重数量。收集好数据之后,专注于重要的数据来做分析方案。

5. 迅速。用户需求优先级总是在变化的,技术需要迅速的做出分析并做调整。这样才能保证你分析出的不是过时结果,对于随时都在改变的需求,你需要迅速的收集数据并做出响应的处理。

6. 实时的业务运作。这就需求对数据的实时分析并获取见解,从而在情况发生后可以实时的做出调整,从而保证最佳的用户体验及经营结果。

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7. 分析不应该给产品系统带来风险,也就是分析永远都不应该给用户体验带来负面的影响。所以尽可能多的捕捉数据,避免盲点才能让分析出的见解不会对业务有负效应。

8. 利用好你数据的每一个字节,聚合数据可能会暗藏关键见解。这些信息片段可能会反应最有价值的见解,可以帮助持续的提升用户体验及经营效果。

9. 着眼大局。捕捉与你站点或者网络应用程序交互的所有数据,不管是来自智能手机、平板或者是电脑。丰富数据,将不同储存形式之间的数据关联起来,确信这些点都被连接了起来。在处理中关联的越早,获得的见解就越完整、精准、及时和有效。

10. 和平台无关,确保你的大数据分析能力不会受到设备的类型限制(笔记本、台式机、智能手机、平板等)。

【Google 行销课】 每个电商企业都应该分析的9种数据

哪些数据应该留意?我们咨询了一些成功的电商创业者,他们分享了他们认为最重要的数据,以及这些数据的作用:

1. 用户获取成本

如果你经营着一个电商企业,但是却不知道每天有多少用户登陆你的网站,登陆用户和完成购买用户之间的比例是多少,以及吸引用户的成本是多少,那么你在这个行业不会存活太长时间。搜索引擎优化是获取用户的一个好方法,但是仅仅做好搜索引擎优化还不够。有的时候为了吸引更多用户,你必须在金钱上有所付出,而且你必须清楚的知道哪种方法最能吸引用户。即使在你不得不拒绝用户的时候,你也要清楚的知道拒绝用户的成本。我们在TuneBash就是这样收集并分析用户数据的,在电商领域有这么一句话:“如果你不能分析数据,你就不能控制流量。”
– Joseph Ricard, TunebashInc

2. 未完成付款的订单
通过努力的工作,你将用户吸引到了你的网站上。你开始更辛苦的工作,为用户提供他们想要购买的产品。用户们点下了“现在购买”的按钮,然后被重新定向到付款页面。然后用户突然放弃了购买,到底发生了什么?通过分析未完成付款的订单,能够让你了解到用户为何最终放弃购买。前一阵,我们发现有一个用户在很短的一段时间内,放弃购买了5件产品,我们对此十分奇怪。通过调查我们发现,原来是我们的页面不接受来自加拿大的订单。因此,作为一个电商企业,未完成付款或是用户放弃购买的订单,是你应该进行追踪和分析的数据。
– Brett Farmiloe, Digital Marketing Agency

3. 谷歌分析实验
在谷歌分析(Google Analytics)中,你可以设定多个测试。你可以为多个网页设定目标。有了谷歌分析,你能够对网页做出准确的分析,而不再是凭借经验进行猜测。我强烈建议创业者使用谷歌分析这个工具。它得出的结果往往能够让你大吃一惊。
– Nicolas Gremion, Free-eBooks.com

4. 访客价值
平均每个访客为你带来多少营收?如果你知道这个确切的数字,你就能够将吸引网页流量的成本设定在一个合理的水平上。并且,你还能够通过曾家购买转换率和消费者价值来提供这个数字。
– Joe Barton, Barton Publishing

5. 终身价值
在一段时间内,每个消费者的终身价值以及他们的流量源是一个重要的数据。你能够很轻松的为一个产品设计出推广计划,并将它卖给一个消费者。但是当消费者数量众多的时候,你又将如何设计出一个优秀的市场营销计划呢?而且你还要同时顾及到新增消费者和旧有消费者,让他们对现在和未来有可能出现的产品产生兴趣。
– Rob Emrich, PaeDae

6. 流量
很显然你希望那些正在寻找你的网站的消费者能够来到你的网站购物,为你的网站增加流量。但是那些并不是在可以寻找你的用户,同样不可忽视。他们也许正在网上寻找某一种商品,而你恰好正在销售这种商品,这时你要做的就是将这部分用户吸引过来。用户流量是最能为你带来收入的因素。
– Rameet Chawla, Fueled

7. 投资回报率
很多在线企业开始在网上投放广告,但是他们却并不关注投放广告的投资回报率。通过分析在线广告的投资回报率,你可以知道哪些渠道的广告效果最好,哪些渠道效果不尽如人意,应该不再使用。另外,你还可以对多支广告的效果进行分析,以便在最好的渠道上投放效果最好的广告。
– Patrick Conley, Automation Heroes

8. 购买渠道
除了大家都在分析的CPA(每购买成本)之外,我们还会专注于分析用户的购买渠道。了解用户在哪里找到了我们,并进入购买程序。这一点十分重要。如果不能够很好的对此数据进行分析,你就无法对用户的购买转换行为进行优化和提高。
– Adam Cunningham, 87AM

9. 移动设备访问比率
如果到现在你还没有针对移动设备进行优化的网页,那你就有大麻烦了。很多公司每个月都会针对移动网页使用情况制作报告,我们惊讶的发现,在所有访问我们网站的用户中,接近20%来自智能手机和平板电脑等移动设备。因此你应该分析一下有多少用户在使用移动设备浏览你的网页,为所有移动设备创造一个优秀的浏览和购物体验。
– Andrew Saladino, Just Bath Vanities