互联网广告营销监测和分析总结
【导言】品牌广告主，是一类实力超群的企业，在他们的市场营销策略上，直接进行品牌营销（branding）是非常重要的内容，而互联网的出现，引入了新的理论和实践，为这种营销注入了活力。这一系列的文章，是近几年我在品牌互联网营销效果监测和分析实践中的总结。本文是系列第一篇，即互联网广告营销的监测和分析。
【正文】
虽然任何企业都是以实现销售为目的的，但随着企业越来越大，品牌能力越来越强，品牌本身（而不是产品本身）的营销就可能独立出来，成为企业市场营销的一个重要组成部分。另一方面，Internet与生俱来的传播性能，为企业品牌的推广和传播创造了无与伦比的绝佳环境。因此，很快，很多大型企业建立了围绕branding的digital marketing（数字营销）部门。这个部门运用多种互联网营销方式，只为实现一个目的--把品牌快速深入地切入消费者和用户，通过建立品牌的认知（awareness）、偏好（preferences）以及忠诚（loyalty），来促进品牌背后商品的销售。
这是一个充满创新、激情、压力和焦虑的部门，运用和管理各种Internet营销方式去推广品牌是这个部门每日要做的功课，这些营销方式中，使用最多，当然也是花钱最多的，就是互联网广告。 品牌广告主的互联网广告
品牌广告主所采用的互联网广告五花八门，琳琅满目，几乎囊括了当今世界上所有的广告形式。例如， 普通显示广告（banner）：
文字链（Text link）：
Omnicom Media Group甚至把文字链广告放在了搜索引擎的主页上（"影响明天的是谁"），轰动一时。
RichMedia Banner（富媒体广告），一种可以让访问者跟广告内容进行互动的广告（例如下面花旗银行的广告，鼠标放在不同位置，会有不同的文字出现）
RoadBlock（路障广告，或称拦路广告，一种占满网站某一个页面所有或者大部分广告位的广告）
Video/TVC （视频或贴片广告）：
不过，值得注意的是，品牌广告主很少用关键词广告，当然，这也很容易理解。
这些不同的广告形式经常被综合应用在一次广告营销战役（campaign）中，构成一个蔚为壮观、铺天盖地的景象。而铺天盖地的背后，广告主动辄在一次campaign中花费数十万甚至数百万美元也不过稀疏平常，因而通过一个看似单纯的营销活动养活了产业链中的多个关键环节，包括： 媒体（publisher）：广告的载体，也是受众（audience）光临的地方，即我们日常访问的哪些网站。
广告网络联盟（Ad Network）：小的网站因为力量单薄，访问量小，难以获得广告主的青睐，但是广告网络联盟可以把很多小的网站的广告位置聚集在一起，这样就可以和大的publisher相匹敌。
媒介代理（Agency）：理论上，Publisher和Ad Network实际上并不会直接跟广告主发生买卖关系，而是要外包给一个媒介代理，以降低成本并增加专业性。
广告投放和监测技术提供商（Vendor）：广告的效果如何，Agency需要评估并提供给广告主，有的时候，广告的存储和投放也需要专业的第三方来完成，因此这个产业链中又出现了专业的广告投放和检测技术提供商。
当然，在这个环节中，还存在一些其他的节点，这里就不再罗嗦。
现在，我们把目光集中在绿色的那个Agency内，它的工作一方面是负责选择Publisher和Ad Network，制定广告计划，另一方面则是评估正在执行的以及执行之后的广告投放campaign的效果。
Agency对于Internet广告营销效果的评估，很多情况下是根据广告主的需求进行的。或者换句话说，广告主要什么，Agency就尽量满足什么。因此，根据广告主对于Internet广告营销效果的认识程度，评估也就分为一个高中低等。但是，这里并不是说低级别或者中级别就没有高等评估好，其实只要能够满足业务需要就好，高等评估放在一些简单的业务上也是浪费资源。不过总体来看，我很少看到一次广告campaign是只做低等评估就能解决问题的。
那么，这些评估是用什么方法进行，具体又是怎样实现的呢？大家接着看。 低级评估做些什么
最低等的评估是不评估。只要看见广告正常在publisher的网站上出现了就行。这是原始社会阶段，现在已经很少了。
目前，最普遍的情况是，广告主需要知道自己的广告被点击了多少次，即广告的click数量是多少；而广告显示了多少次，即impression的数量，则不是那么关心。所以，甚至有很多国际大牌的Agency，都不提供给广告主通过第三方监测的广告impression数量，或是直接由publisher自己来提供--这就如同报社自报发行量，可信度是较低的。
低级评估被普遍接受的原因，在于品牌广告主在投放广告时即是按照时间来计费，即CPD (Cost Per Day)，而不是按照欧美更常用的CPM (Cost Per 1000 Impressions) 付费的。
不过，有些跨国企业的品牌广告主，因为总部 (Headquater) 需要第三方监测广告impression的关系，在国内也开始利用第三方vendor来监测广告的impression。一旦他们这么做了，他们也开始研究评价广告有效性 (effectiveness)和性价比 (efficiency)的一些基本的度量： Effectiveness: CTR = click / impression *100%;
Efficiency: CPM, CPC (Cost Per Click)
总体上低级评估只能够告诉广告主的是广告是否在被正常投放，以及大概有多少人对广告产生了反应，但不能带来更多的有价值的见解(insight)。 中级评估做些什么
中级评估已经很少有国内的广告主关注，但是当几十万美元被花出去之后，不关注这部分实在是罪过。中级评估包括： 媒体广告的有效性（effectiveness）和性价比（efficiency）
在广告campaign结束后，比较不同媒体有效性和性价比是中级评估必做的功课。例如，我们会把广告的CTR、CPM和CPC按照不同的publisher进行细分，来评价哪家publisher的广告更能打动它的受众（CTR高），或是更便宜（CPM和CPC更低）。
但是，在后面高级评估部分我们会知道这种方法理论上美好，实际上的作用已经很小。 广告格式、所在位置以及不同创意的efficiency和effectiveness
同样，研究广告的格式（例如它是normal banner中的leadership，还是skyscraper，还是rectangle等）的CTR、CPM和CPC，有助于发现哪种格式更有效；或是以同样的度量细分广告所在的位置--媒体网站的首页还是内页，或是相关频道页等，以及第一屏还是第二屏等，有助于研究应该把广告放在什么位置；或是研究广告不同的创意形式--到底是黑猫还是白猫，更能够让访问者产生兴趣。
在具体的研究过程中，control（控制组）是非常重要的，即确保在进行对比时，其他变量为常量，只保留对比对象为变量。例如，在药品实验中，确保A、B对照组的小白鼠都是一个品种、且生的是一种病，而其中一组用药，以测试药品是否有效果，否则拿小白鼠和小白兔做对比，就不能说明用药的小白兔病好了，小白鼠都死了一定是药品起到了作用。
同样，如果我要研究某个广告创意的有效性，我就应该保证不同创意的广告所用的格式是一样的（都用leadership），且所在的位置也基本一样，如都是主要门户网站的第一屏首页。
Control，是我们进行互联网营销分析最基本的方法之一。可惜我眼见的很多分析，都直接任意比较而不顾control，
广告格式、所在位置以及不同创意的有效性和性价比研究比某个媒体整体的有效性和性价比研究复杂的多，但更有意义，因为更细分才能获得更多有价值的见解。 广告显示给受众的频次(frequency)和频次分布(frequency distribution)
广告显示的次数少了，受众可能没有留下什么印象，显示多了，又浪费宝贵的金钱，因此分析广告显示给受众的频次和频次分布很重要。
impression frequency = impression / unique impression; 其中unique impression又被称为reach；
click frequency = click / unique click;
而frequency distribution则如下图所示，反映了不同频次的impression对应的受众（实际上是cookie）的比例：
媒体(publisher)受众重叠度(overlap)
所谓重叠度，是指两个或多个网站互相存在完全相同的受众占各自全部受众的比例。由于一次campaign需要投放相当数量的不同网站，因此研究不同网站之间受众的重叠度是重要的，这能够帮助选择媒体（网站）的决策。例如，我们不用数据也能够猜测到www.751com.cn和www.zhoogoo.cn的受众有相当程度的重合度，因此当广告主的预算拮据，或者对投放精确性有较高要求的时候，重合度能够为广告投放策略提供非常好的依据。
在广告主进行campaign之前，很多第三方vendor提供各网站之间的重叠度数据以供参考，例如DoubleClick Ad Planner，如下图所示，是与IT168.com受众重叠度较高的网站，其中数字越大，重叠度越高。
而在campaign结束后，很多第三方互联网广告监测vendor也能够提供基于本次campaign的更准确的媒体受众重叠度。例如DoubleClick有Cross-Site Corrected Reach Report来说明一个campaign中不同媒体之间的受众重合关系，如下图所示：
从表中可以看到，对于某一次campaign而言，PCPop和ZOL，PC Online和ZOL都有比较高的受众重叠率，而MSN China和IT168则重叠较少。
除了DoubleClick外，国内有一家叫做AdMaster的公司，提供与DoubleClick一样甚至更多功能和更强大数据组织的报告，不是托，我真的很喜欢他们的技术和后台数据报告系统。 高级评估做些什么
很高兴我的客户已经部分做到了高级评估的档次，才让我和team能够从中学习。高级评估想要解决的问题是：了解媒体广告的真正价值、了解受众被广告影响的情况、受众本身的属性、广告营销和线下销售的联系。
值得一提的是，这些问题并不是所有都得到了很好的解决，但是每一个领域都已经出现了非常专业的第三方服务提供商。 Post-click分析
Post-click分析是我的最爱，就是指广告受众在点击了广告之后，又做了一些什么。为什么要分析这个？原因在于互联网广告本身是单一文度和缺乏互动性的，我们很难仅仅通过广告的impression和click数据了解受众的真正想法。
另一方面，也是非常令我深感无奈的，因为一些互联网中的灰色（也同时很晦涩）原因，广告的impression、click，以及相应的unique数据对于很多媒体而言已经了无意义，成为可以随意打扮的小女孩，这就是我在前面所说的"分析媒体广告的有效性（effectiveness）和性价比（efficiency）实际上意义不大的原因"。而post-click分析是通过网站分析完成的，从技术上和方法论上都已经非常成熟，能够从中进行很多真正的分析。也正是因为网站分析能在其中大派用场，那些灰色的部分就能够通过数据分析而现出原形。
所以，如果一个广告主想要真正了解一次广告campaign的效果，必须要做post-click分析。我服务的客户中，有一些已经在很深入的做这个领域，我为他们感到骄傲，不愧为世界上最伟大的公司之一。
Post-click分析的内容包括：细分各个媒体的post-click表现，包括不同媒体的从click到网站visit的转化、bounce rate、访问者行为和路径差异、总体的engagement程度、不同媒体细分受众的兴趣点（热图）；有时候，我们甚至要细分到具体的广告创意、格式和所在位置等。这是非常复杂的分析，但也有不少乐趣，而且每次分析都发现大量猫腻。
DoubleClick的floodlight产品提供一些基本的post-click监测功能，但如果你想做好post-click分析，至少需要使用到Google Analytics的link tag功能，如果能用到Omniture的SiteCatalyst的Saint Tag功能那就更棒了。我的客户为了让SiteCatalyst能够跟DoubleClick整合，甚至用到了Omniture的Genesis，而且专门开发了受众行为计分系统来衡量媒体流量的细分engagement水平，走在世界的前列，令我感动。 Richmedia广告分析
Richmedia是一类能够直接进行互动的广告banner，好像一个微型的小flash网站。我们要做的，同样是利用网站分析的方法分析受众在这种广告上的互动行为。方法论和上面的post-click分析很类似。工具则是DoubleClick的Motif，当然也有一些其他专业的richmedia监测服务商，如Eyeblaster。 Video/TVC
Video/TVC广告是一类特殊的广告，因为它们是有过程的。除了Post-Click分析外，对于这类广告的研究也应该包括视频被不同媒体受众观看/互动的情况。例如下图，每条线都代表了一个媒体受众观看视频的情况。例如最下端蓝色的线条，这个媒体的受众表现不佳，因为只有55%左右的受众观看了25%的视频，而全部看完视频的受众几乎为零。
受众对广告的反应（受广告的影响）
这个领域需要做受众广告调研。所用的方法同样要做控制组（control group）和对照组（exposure group）。一般用在线弹出窗口的方法做调研，一次campaign能够收到1,000份有效问卷已属不易。但是能够直接了解受众对广告的感受，十分有价值。
专业的第三方vendor有MillwardBrown和AC Nielsen等。
另一种研究受众对广告反应的方法是IWOM，这个难度大，但效力更强大。不多说，大家可以看我的帖子：Sidney的IWOM监测与分析：理解和实践。 受众属性
到底是些什么人看了我们的广告，又对我们的广告产生了兴趣？他们是男人还是女人？年龄多大？是学生还是白领？他们还对什么事情感兴趣？这些都是受众属性（demographics）。
基本上，这个领域还没有跟特别好的vendor合作过，在国内广告主关注的也很少。不过我觉得这个领域的潜力不是一般的巨大，但需要克服的技术难度也不小。
有些朋友跟我聊，告诉我他们的解决方案能够根据访问者在网上浏览路径上的不同的网站和关键词来辨别访问者的身份和兴趣；另外一些则尝试开发更强大的内容抓取系统，来了解受众互联网浏览的内容，并进行更复杂的分析。但是，似乎这样的工具还没有席卷互联网让广告主接受。
相关的vendor有Proximic，这是一家创新企业，利用了美国的技术；另一家是BMG，是一家本土的公司。 与offline销售的关联
这个是最神秘的领域，至今我觉得仍然没有什么让我眼前一亮的解决方法。当然，还是有一些vendor在从事这个领域。对不起，我忘记了这家vendor的名字，但是他们的方法还是值得称道的。即，找一定数量（尽可能多）的消费者，然后记录他们上网的行为以及他们线下的消费行为。
不过，他们的挑战在于，样本量和代表性，以及操作的复杂性。
除了这种方法，我没有了解到其他更直接的衡量广告campaign和offiline销售的关联的。如果朋友们知道，请一定告诉我，我对这块实在太渴求了！ 总结
品牌广告主的互联网广告营销监测和分析其实究极复杂，所需要利用的方法繁杂而琐碎，不是一个容易的工作，但确实能让人学到很多东西。由于不同行业广告主之间的需求差异非常巨大，囿于篇幅，这篇文章没有探讨不同行业广告主的一些细分区别，如果朋友们感兴趣，欢迎留言继续讨论。
又是个长文，希望大家能撑着读完。也希望大家多讨论，给我建议、知识、思路和指正。我需要你们！