首页  思维导图  详情

广告数字化|Key与BDS

2023-12-06 22:53:10   0  举报





AI智能生成

为你推荐

查看更多



广告数字化转型的各阶段

商业

流程

数字化

自动化

作者其他创作

大纲/内容

广告数字化出品：炒饭商学院药画师：Key洁莹

敏感内容已隐藏，如有疑问请微信@Key2good 感谢你的支持与指教。

说明

Advertising Media/Media Insight

广告媒介/媒体洞察

Performance Advertising

效果广告

Brand Advertising

品牌广告

Advertising Measurement

广告监测

Advertising Verification

广告流量验证

3rd Party Data

第三方数据

2nd Party Data

第二方数据

基础

DMP Serving

1st Party CDP

第一方数据 CDP

Data Integration

数据整合

Data Management

数据治理

Data Unification

数据打通

Advertising Campaign Management

广告活动管理数字化系统

Realtime Data Postback

数据对接/实时回传

AD Performance Analysis

广告效果评估

Programmatic Advertising

程序化投放

Realtime TA Optimization

人群定向实时优化

进阶

Advertising ROI

广告投资回报 ROI

Intelligent Planning

排期智能生成

O2O Data Integration

线上线下数据打通

Intelligent Budget Allocation

智能预算分配

Omnichannel Budget Allocation

全域智能预算分配

Brand and Performance Synergy and Allocation

品效协同与分配

Digital Brand Strategy

Brand as Media

品牌即媒介

数字化品牌战略

领先

外部

路径图

广告数字化的基本路径

在数字广告投放过程中，先要确保广告可以被监测，广告主才能按真实流量和效果进行结算（如按 CPM 展示量、CPC 点击量、CPL 商机线索量等结算），以及能基于数据对广告的流量品质和效果进行验证。

基础阶段以“数字化的媒介投放与监测”为目标。

这是因为目前中国的数字广告生态环境复杂，存在着大量流量造假、无效流量等现象，需要独立于广告主和媒体的监测方完成流量反作弊工作，构建互信的媒介生态，保障广告投放的真实性。

基础阶段，可以作为关键结果进行衡量的标准有：数字广告占整体广告费用的比例、数字广告流量中的可监测流量比例、数字广告监测中数据回传比例、数字广告流量中真实流量的占比，以及广告投放中可以进行效果验证的费用或流量的比例。

目标：数字化的媒介投放与监测

广告投放的基础是对媒介/介/媒体的历史受众表现、商业化程度、媒介资源调性、媒体资源类型等进行追踪分析，因此洞察是广告投放过程中不可缺少的环节，无论是效果广告还是品牌广告，都需要进行广告媒介/媒体洞察。

指以“点击、跳转、注册、下载、留资、购买”等效果行为做为目标的广告投放，一般以 CPA 类交易模式进行。在以效果为基础的广告系统中，广告主只需要为可衡量的结果付费。

指以品牌建设，例如提升品牌认知、品牌形象为目标的广告投放，品牌广告的特征是不会以即时直接的转化行为做为广告投放的目标，一般以 CPM、CPD 模式交易。

一般指在广告投放流程中，通过独立于广告主、媒体的第三方，验证所购买的广告流量是否真实投放，通过添加代码等技术手段对数字广告进行监测，统计数字广告的流量、人数、人群等特征的过程。

通过技术手段和数据能力，验证数字媒体广告投放是否有效、是否展示在正确的环境中、是否能被用户看见的过程，通常包括广告反作弊、品牌安全验证、广告可见性验证等。通过这一步骤，可确保广告的真实性。

第三方数据，指从外部来源购买，而非该数据原始采集器获得的数据，如广告投放、广告监测等来源渠道与其收集的用户数据关系不大。行业提供的，可用于分析的“大“数据，通常是由数据分析公司或者平台方企业公布的数据。例如，某个区域的人口情况、消费者行为特征，奶茶店的数量、住宅办公的情况等。

第二方数据，指可以直接向拥有数据的公司合法购买的数据，例如社媒平台的用户活跃度数据就是一种第二方数据。

第二方数据有时会在充分授权与合规的情况下在可信的合作伙伴之间共享，如果对双方业务都有利，这些合作伙伴会达成协议，分享对受众的见解。

例如，如果软件公司与代理合作伙伴合作转售其产品，则软件公司可能与代理共享其第一方数据，代理合作伙伴会将其用作第二方数据，以锁定和吸引新客户。

第二方数据类似于第一方数据，但它来自于企业自己受众之外的来源。

它可以包括来自许多相同来源的数据，如:活动网站、手机应用程序使用、社交媒体、客户调查。

第二方数据是企业自己没有收集的第一方数据，即数据是二手的。

广告数字化的基础阶段

在对数字广告进行监测时，要注意不断提升数据回传和留存的比例，并将多方(第一方/第二方/第三方)数据打通，构建完整的数据能力闭环。

同时，在整个路径中，流程在线化的比例需要不断提升，流程在线化比例越高，效率越高。

广告数字化的进阶阶段以实现“数据积累与流程自动化”为目标，基础阶段的数字投放与监测，为数据资产的累积提供了条件。

进阶阶段，可以作为关键结果衡量的标准有:数据资产的数量、数据资产的质量指标，程序化投放能力，数据资产的跨平台打通比例、广告投放关键流程的在线化比例。

目标：数据积累与流程自动化

DMP（Data Management Platform）属于一个中央的数据管理平台，可以收集、管理、分析线上和线下用户数据，还可以与 DSP（广告需求方）、ADX（广告交易平台）等平台进行数据对接，让广告主可以使用用户数据，来使广告计划、定向等一系列广告投放活动决策更加明智，更多、更精准地使广告到达目标受众，从而使投放的费用获得更好的投资回报。

DMP Serving 是指当企业需要针对某个人群进行精准广告投放的时候，媒体平台是通过 DMP 中的数据积累，按照客户提供的人群模型精准筛选，然后在访问者与媒体的触点上实现消费者互动。

内容与章节【用户增长数字化的进阶阶段】中的“第一方用户数据治理 CDP”一致。

在广告领域内，一方数据主要用于投放辅助，提高投放精度。

企业需要具备对接多方数据的能力，能够实时的接入、回传二方、三方数据。这对企业营销层的 IT 技术能力有很高的要求。

Realtime Data Postback

数据对接/接/实时回传

数据整合是指把在不同数据源的数据进行收集整合，是进行数据打通和数据治理的基础，这对于企业来说是至关重要、必不可少的。

数据整合不仅包括一方、二方、三方数据的整合，也包括例如品牌广告和效果广告、可监测广告和不可监测广告、数字媒介与传统媒介广告数据的整合。

数据治理是指对不同数据源的数据进行标准化的的处理，即将不同格式、不同标准的数据整理成为格式统一、标准统一、可直接应用的数据。

例如对媒体、广告形式、采买方式、投放目标、市场、时间等信息和字段的规范。

进阶阶段，有了基础阶段的累积，企业已经拥有一方、二方、三方等多种数据，但这些数据因为来源不同，互相割裂，这种割裂不但体现为标准不统一、信息不一致，也包括互相无法去重、无法整合等问题。

本阶段，企业需要具备数据打通的能力和技术。

企业拥有打通和标准化后的多方数据，就可以搭建一个数字化的广告活动管理系统/平台，在系统中，可在线进行管理广告投放执行、管理媒体流量质量、广告数据分析、广告效果评估、竞争分析、广告预算管理、排期管理、素材管理等，并且对接销售、财务等其他系统。

在真实性的基础上，对广告的效果进行评估(如：广告点击率、广告转化率等)，数字广告有多种评估方法，包括:A/B 测试、归因等，在评估数据的获取方式上，包括广告受众调研、广告 ID 匹配归因等。

广告主通过 DSP 和 Ad Exchange 数据平台进行投放

广告策略从受众匹配的角度出发

根据媒体主竞价请求提供的信息，基于广告策略和算法自动完成对每次展示机会的竞价决策，如是否出价以及出价多少，有些甚至实现了自动优化的功能，如动态创意优化，整个过程不需要人为参与

指广告主通过数字平台，从受众匹配的角度，由程序自动化完成展示类广告的采买和投放，并实时反馈投放分析的广告投放方式，程序化广告实现了数字广告的自动化，它具有以下特点：

人群定向是广告数字化重要的投放方式。

在进阶阶段，企业要具备对人群定向实时优化的能力，即可以在投放的过程中，实时的对年龄、性别、市场等条件下的目标人群定向结果进行追踪，并根据追踪结果快速调整。

以往的排期流程是人工完成，首先由广告主下发 Brief，之后代理公司根据 Brief 的要求和预算，查询媒体表现历史数据、媒体价格和库存等，完成排期制作，再由广告主审批，修改调整，最终得到广告主确认后，代理公司把排期下发给相应的媒体或投放公司，完成投放。投放中，由第三方进行监测，投放结束后，代理公司根据媒体和第三方的数据，撰写结案报告，进行效果评估，反馈给广告主。

Digitalized Planning

排期流程数字化

排期制作完成后，无需等到资源完全执行，结案报告出来后再评估效果、优化投放。

数字化广告流程中，一切数据都可在线、实时反馈，因此排期也可以实时、快速优化。排期中的资源表现，可按天甚至更短的时间，通过系统或数据报告反馈给广告主，广告主可以通过人工决策，或系统算法的决策支持，优化调整排期，并把优化策略实时通过数字化流程快速下发执行。

Realtime Planning Optimization

排期实时优化

广告数字化的进阶阶段

广告数字化的领先阶段以实现“规模化精准与决策自动化”为目标，结合 DMP 和第三方工具，根据广告的目标受众，科学的选择媒体平台和广告投放方式，并对预算进行科学合理的分配，智能化、自动化地制作排期，整个过程中可对人群和排期进行自动、实时优化，全流程地实现规模化和自动化，提升目标受众的覆盖规模和比例。

领先阶段，可作为关键结果的衡量标准包括:媒介选择的智能化程度、预算分配的智能化程度、排期制作的智能化程度等。

目标：规模化精准与决策自动化

ROI，即投资回报率，由英文 Return on Investment 缩写而来，计算公式为:广告带来的利润收入/广告花费*100%，在互联网广告中，是用于衡量广告投资收益的重要指标。

广告投资回报 ROI 区别于广告效果评估，广告效果评估一般是针对 campaign（广告活动）、媒体进行的效果评估，而广告投资回报 ROI 更多应用到与企业生意相关的指标，是营销管理及财务决策层面的评估。