如何衡量和分配广告渠道？

【面试题】

用户在抖音中第一次看到58App的广告，两天后在百度信息流后再一次看到58App的广告，用户点击了广告转到OPPO应用商店进行下载，又过了四天用户第一次打开58App开始查看招聘信息。

问题：

1.如何衡量渠道投放的价值？

2.如何在抖音、百度、OPPO应用商店三个渠道之间分配这个价值？

【分析思路】

1. 理解业务情景

用户通过3个渠道接触到58App相关信息，分别是抖音广告、百度信息流和OPPO应用商店。

所以，我们首先需要理清楚这3个渠道的投放形式，以便进一步分析。

（1）抖音广告

抖音目前主流的广告形式有三种：开屏广告、信息流广告，以及和大V内容合作。

（抖音主流广告形式，图片截自抖音app）

开屏广告：打开App时看到的广告，一般展示5秒，以图片或视频的形式展现，费用比较高，不属于常见广告形式。

信息流广告：夹杂在抖音推荐视频中，点击广告内容可跳转至品牌相关页面，是抖音常见的广告形式。

大V内容合作：借助网红流量带货，如多个美妆品牌和大V李佳琦进行过内容合作，将传播内容融合在其抖音视频中。

用户从抖音看到58App广告。抖音渠道作为目前活跃用户量极高的App，主要承担了品牌曝光的作用。

（2）百度信息流

百度信息流主要展示形式包括：百度首页推荐展示、信息流资讯展示和贴吧信息流等。

（百度首页推荐展示，图片来自百度推广官网，下同）

（百度APP信息流资讯）

（百度贴吧信息流）

百度是目前主流搜索引擎，用户通过点击58App的信息流广告进入下载页面，百度信息流广告主要承担内容推广和点击入口的作用。

（3）OPPO应用商店

OPPO应用商店的主要广告形式包括：应用分发和搜索推广。

（OPPO商店应用分发，图片来自OPPO推广官网，下同）

（OPPO商店搜索推广）

应用分发：展示位置优势，通过在热门列表、安装有礼列表和装机必备等列表展示APP助力用户下载。

搜索推广：提高APP搜索排名，提高关键词的相关搜索排名，以促进App曝光量和下载量的提升。

用户最终通过OPPO应用商店下载了58App，应用商店承担了最后下载转化的作用。

由于该用户是通过百度信息流广告直接跳转到App下载页，因此应用分发和搜索推广本身对下载行为没有影响。但作为App的推广渠道之一，我们后续分析还是会融合其本身推广方式展开。

业务场景总结：

2. 理解业务问题

（1）如何衡量渠道投放的价值？

抖音、百度信息流和OPPO应用商店承担了不同的推广作用，从品牌曝光到下载转换呈现漏斗形态。要用到漏斗分析方法。

需要分析漏斗每个环节的相关业务指标，计算指标并与自身计划/行业平均水平/竞品平均水平对比分析，最后分析总体渠道的投放价值。

（2）如何在渠道之间分配价值？

这属于归因分析问题。归因分析即溯源哪个投放渠道对最终转化的影响力大，各渠道的贡献力占比如何。

【具体分析过程】

1. 漏斗分析：如何衡量投放渠道价值？

漏斗各环节的指标不一样，因此我们需要分类讨论。

（1）抖音

抖音渠道主要通过投放信息流广告、大V合作等形式增加58App曝光量，为最后的用户转化作铺垫。

因此在这个环节：我们希望重点提高广告覆盖的人群数量，同时主要覆盖58App的目标用户人群。

对于品牌广告而言，用户对广告的内容和效果认可也是重点因素，这方面需要通过用户点赞/评论/转发/进入话题页等数据分析。最后，结合投放费用考察成本情况。

因此其中涉及的业务指标包括：

用户到达率（reach）：一般指看到广告1次以上的独立用户数量；

（备注：独立用户数量一般指UV，相同设备的客户端只计算一次）

曝光量（impression）：考察用户观看广告的完整性，如设置2s为标准，也就是计算有多少用户观看广告2秒以上。

目标用户占比（TA%，TargetAudience%）：如果58同城定义的目标群体为18-35岁人群，那么TA%就是计算观看广告的用户中，18-35岁人群数量在总数量中的比例。

抖音有效互动率：有效互动率= 有过58抖音广告互动行为（点赞/评论/转发等）的独立用户数/观看广告的总独立用户数。

单个观看用户成本：抖音总投放费用/广告观看总人数。

其中核心指标为用户到达率和单个观看用户成本。

计算这些指标，再与58投放的其他渠道数据/行业数据/竞品同等类型广告数据对比分析。

由于面试题问如何衡量渠道价值，因此我们主要回答衡量所运用的指标和如何对比分析即可。

（2）百度信息流

百度信息流主要通过投放首页/搜索页/贴吧等信息流广告，展示58同城相关内容，并吸引用户点击跳转到下载页面。

因此在此环节，我们希望用户不止是看到广告，更重要是点击广告。同时信息流广告直接导流到App下载页面，因此和用户转化、用户下载关联紧密，需要考虑转化率、用户下载成本等问题。

其中涉及的业务指标包括：

展示量：广告曝光，58App相关信息的展示次数。

点击量、点击率CTR：点击量指点击广告的独立用户数量；点击率CTR（Click-Through-Rate）= 点击量/广告展示量，用来衡量58广告对用户的吸引力和广告效率。

用户下载量、单个下载成本CPD：信息流广告直接跳转至app下载页面，因此可以计算有多少用户是通过该广告下载了58app（即该渠道用户下载量）；同时关注下载成本（Cost per Download），单个下载成本=（同一期间内）该渠道投放总费用/通过该渠道下载的总用户量。

其中核心指标为点击率CTR和单个下载成本。

计算这些指标，再与58投放的其他渠道数据/行业数据/竞品同等类型广告数据对比分析。

（3）OPPO应用商店

OPPO应用商店是用户下载58App的最后一道关卡，实现最终用户转换。

因此，对于从百度信息流广告等渠道引流而来的用户，我们需要重点考察有多少比例用户通过应用商店下载了App。

而对于应用市场推广本身引入的用户（包括应用分发和搜索推广），则需要考察推广成本问题。

其中涉及的主要业务指标包括：

（其他渠道引流）用户下载量、用户下载率：通过其他渠道引流而来并成功下载app的用户数量；以及下载用户数量/引流来的总用户数量。

（应用市场推广）用户下载量、单个用户下载成本CPD：应用市场推广获得的用户下载量，以及单个用户下载成本（=同一时期内应用市场推广总费用/推广获得的总下载量）。

其中，核心指标是单个用户下载成本。

计算这些指标，再与58投放的其他渠道数据/行业数据/竞品同等类型广告数据对比分析。

（4）总体渠道

对于总体渠道而言，广告投放的最终意义都是赚取收益。尽管部分渠道是重点增加品牌曝光和影响力，但最终目的还是希望曝光量能影响更多用户下载和使用，并产生正向收益。

也就是广告主希望投放所带来的收益要高于投放付出的成本，且投资回报率（ROI）越高，代表投放价值越高。

投资回报率（ROI）= （渠道带来用户产生的总收益- 渠道投入的总费用）/渠道投入的总费用。

ROI<1表示投放负收益，渠道投放属于亏损状态；ROI>1表示广告投放带来了正向收益。

（5）结论

衡量抖音、百度信息流和OPPO应用商店的渠道价值，需要将各渠道广告的业务指标横向对比分析，同时参照行业均值/竞品均值评价广告在该渠道的性价比。

综合渠道而言，方法是考察广告的投资回报率情况，并与行业水平对比。

2. 归因分析：如何在渠道间分配价值？

抖音、百度信息流和OPPO三个渠道承担的推广作用不同。

针对题目中的个体用户来说，他通过抖音了解58App的相关信息，两天后百度信息流广告成为该用户的点击入口，进入OPPO应用商店并实现了最终下载。

仅就这名用户来看，百度信息流广告承担了重点引流作用，而近期前观看的抖音广告很可能对他有一定的影响力。

OPPO应用商店只是最终下载界面，确保用户没有在下载途中流失。（假设用户通过应用市场推广下载了App，则情况不太相同）

因此对于这名用户而言，三个渠道的贡献价值大致为：抖音（30%）、百度信息流（50%）、OPPO应用商店（20%）。

该业务面试题问如何在渠道间分配价值，面试官是在注重考察应聘者对价值分配的理解和思路。

因此我们将问题范围扩大化——针对这三个渠道引入的所有用户流量，如何在渠道间分配价值。

用户的下载决定比较复杂，会受到各个相关场景下品牌影响力、渠道内容和产品感受度的影响。

归因分析的用途恰巧在于分析：什么原因促成了用户的最终转化，然后制定相应的推广组合策略。

因此我们首先需要清晰有哪些归因分析模型，然后确定哪种模型适合题目中的实际情况。最后运用选择的模型进行价值分配。

（1）归因分析模型选择

归因分析模型包括以下几种，我们依次介绍然后选择合适的方法。

首次互动归因：

用户产生互动行为（包含观看、点击、下载等）的第一个广告渠道被归为影响用户转化的渠道。放在案例中，用户首先受到抖音广告的影响，因此价值几乎都分配到抖音广告作用。这种方法比较适合新品牌打开市场时候的归因评估，对于58显然不适用。

末次互动归因：

将价值几乎都归为用户互动的最后一个渠道（即OPPO应用商店）。这种方式忽略了抖音和百度信息流广告对用户最终下载的影响力，显然也不适用。

线性归因：

用户互动的各个渠道平分价值（即无论顺序，抖音、百度和OPPO都分配1/3的价值）。虽然三个渠道对最终用户转换都有影响力，但直接平均分配价值不太科学，影响程度肯定有强弱之分。

位置归因：

认为用户互动的第一个和最后一个渠道占据主要价值，即用户先接触抖音广告，最后通过OPPO下载，这两个渠道分配大多价值。拿题干中的案例来看，百度虽然是用户接触到的第二个渠道，但对用户转换起了关键的作用，因此不能简单把主要价值归到首尾渠道。

时间衰减归因：

一般认为越靠近用户转换的渠道，所占价值越大。即最终渠道OPPO占据主要价值，百度信息流次之，而抖音渠道价值分配最少。对于我们的案例来说，OPPO应用商店虽然承担了最后用户下载的功能，但部分用户是受到信息流广告的影响才决定下载58，把最主要价值归为应用商店也不合理。

自定义归因：

对于58的多个推广渠道而言，以上归因模式都不太适用：对于部分用户，好的品牌广告可能加深其信任感和好感度，对后续用户转化至关重要；而对于其他用户，满足其需求的信息流广告/应用市场的页面介绍对转换产生了主要价值。因此我们需要结合58广告用户进行实际分析。

自定义归因的方法有多种，如夏普利值法、马尔科夫链+移除效应法，由于我们主要展示如何在三个渠道间进行价值分配的，因此简单介绍其中一种方法（夏普利值法）。

（夏普利值定义：在各种可能的联盟次序下，参与者对联盟的边际贡献之和除以各种可能的联盟组合。夏普利值比例即代表价值分配比例。）

（2）运用夏普利值法进行渠道价值分配

对于题目中个体用户而言的价值分配，我们前面已经分析过。运用自定义模型，我们重点解释面向所有广告用户，这三个渠道的价值如何分配。

为了分析的全面性，OPPO应用市场我们不定义为所有渠道都要汇入的最终页面，而定义为与抖音、百度信息流广告平级的渠道：即用户可以直接通过接触抖音广告/接触信息流广告自行下载58App（如通过应用宝、58官网等方式）。

利用夏普利值法需要知道抖音/百度/OPPO单独投放和两两投放所产生的用户下载量。这就需要一定的实验成本，由于题目中未给定相关数据，为了方便讲解我们拟定了一些数据。后续重点关注分析思路而不是结果。

实验获得数据包括：在各自预算固定且投放时间同等的情况下，3个渠道一起投放时，获得的总用户下载量；三个渠道各单独投放获得的用户下载量；两两渠道投放，按触达顺序获得的用户下载量。

有了上面的实验数据，我们就能求得各联盟状态下的数值情况。

举例：根据上图我们已知抖音单渠道投放用户下载量40，抖音-百度用户下载量120，三渠道共同下载量200，则可以分别计算在第一条联盟下的百度数值（120-40）和OPPO数值（200-120）。

最终通过计算出抖音、百度和OPPO三渠道分别的夏普利值。

夏普利（抖音）=60.83；夏普利（百度）=77.5；夏普利（OPPO）=61.67。

备注计算过程：夏普利（抖音）=（40+40+45+70+45+125）/组合次数6=60.83；

因此在我们实验数据的情况下，抖音/百度/OPPO的价值分配比=60.83：77.5：61.67，近似为30%：40%：30%。

（3）结论

【总结】

1.如何衡量各渠道价值？

使用用漏斗分析方法厘清各渠道的投放定位和作用，然后对比分析各渠道的相应业务指标（必要时可以与行业/竞品均值对比）；同时分析总体投放渠道的投资回报率情况，与预期值/行业均值比较。

2.如何分配各渠道价值？

首先选择合适的归因分析模型，再借助夏普利法/马尔科夫链等方法确定各渠道的价值比例。

今后遇到类似的业务题，我们也需要先明确问题的指向，再展开具体分析，得出结论。

在渠道分析的相关问题中，可以使用漏斗分析、相关分析、归因分析等方法衡量渠道价值，分析各渠道的意义，制定预算比例。