計算廣告效果測量核心問題探討

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作為一個新興領域，計算廣告正在快速發展，并大有重構廣告業態之勢。對于計算廣告，我們可以將之理解為這是一種由數據驅動、由算法生成和傳遞的廣告。隨著線上線下數據的貫通，計算廣告從線上擴展至線下，將使用該新方法、新技術的線下廣告亦收入囊中。計算廣告不僅改變了廣告在策略、內容及媒體投放環節的工作方法，而且也在極大程度上改變了廣告效果的監測技術和評估方法。在新的廣告形態下，對廣告效果的核心評估指標已然發生轉移。點擊率、轉化率成為新的關鍵指標。與此同時，新的營銷環境和消費者連接方式也對廣告效果的考評指向提出了新的要求。事實上，計算廣告效果評估已成學界和業界公認的難題，這不僅表現在不同機構給出的廣告曝光、點擊等關鍵數據出現“迷之差異”，還表現在對效果測量的內容和方法上始終都存在分歧，對測量指標的有效性和系統性亦缺乏考量。

測量什么？

在新的廣告形態、分析技術和營銷傳播環境下，計算廣告應該測量什么？從國內的行業探索來看，面對多樣化的媒介環境、廣告形態和市場環境，新型廣告監測公司也給出了不同于以往的覆蓋面相當廣泛的監測和評估范圍。以秒針系統為例，其所推出的全域營銷測量（Omni-marketingIntelligence，OMI）涵蓋了線上測量、線下測量及內容測量。此外，秒針系統還針對明星廣告代言、綜藝節目贊助等細分類目，分別推出明星CSI價值排名和SEI贊助評估指數。其他公司也有自身的特色業務領域，如尼爾森網聯、廣視-索福瑞針對傳統廣播電視和跨屏端的收視收聽率監測、針對體育賽事贊助的效果評估等。除了測量范圍，測量指標是廣告效果測量的核心內容。在算法和數據極大改變廣告生態的時代，約瑟夫•云（JosephT.Yun）等人提出，我們首先應該弄清楚，今天還有哪些效果測量指標被保留下來？它們在新的廣告環境和背景下還有價值嗎？又有哪些指標已經或正在被廢棄？[1]總體來看，在線廣告效果評估目前仍是計算廣告測量的核心領域。根據中廣協于2020年12月10日剛剛的《中國互聯網廣告投放監測及驗證要求》，對互聯網廣告的核心監測指標及驗證規范包括：廣告曝光數、廣告獨立訪問者數量、廣告點擊數、廣告獨立點擊者數量、廣告無效流量驗證、廣告可見性驗證等。業界對廣告效果的測量總體上存在以下傾向：在個體層面，是基于曝光和點擊的；在社交層面，是基于點贊和分享的。這種傾向存在如下問題：首先，過于關注行為層面，而忽略心理層面；其次，大量聚焦于短期目標、甚至“即時”目標，而缺乏對中長期目標的考慮。

測量方法

除了測量內容和測量指標，我們今天在評估廣告效果時，還需要考慮其所采用的測量方法、研究邏輯以及背后的方法論是什么，考慮不同方法的優勢與不足、適用條件以及局限，并對測量進行有效性評估。一提起計算廣告，就很容易讓人想到大數據、算法、人工智能及各種層出不窮的新科技。相應地，對計算廣告效果的測量也容易一邊倒地偏向于依靠強大的數據收集和計算能力來獲取和分析資料，而忽略了小數據和人工調查。就目前來看，首先，大數據所提供的仍然主要是行為層面的數據，而缺乏對復雜的動機、意愿、情感、態度等心理層面的考察；其次，一般認為大數據更適合用來做相關分析，而非因果推論；最后，即使大數據的數據量非常大，甚至有“全樣本”“便利的消費者普查”之說，但我們仍然不能忽視大數據可能存在的樣本偏性問題。而且，由于大數據的數據量非常大，所以更容易讓人對其數據產生不恰當的、過高的信心。因此，即便是在大數據、算法、人工智能大行其道的時代，我們仍然需要傳統的抽樣調查方法和小數據。比如，對心理層面的測量，對著眼于更長期目標的某些指標，采取傳統的調查方法可能更合適。秒針系統所進行的創意測量（BetterCreative）就是采取了傳統的調查方法，一是通過問卷調查法，從注意吸引、情緒激發、信息傳遞、情緒影響這四個維度測量品牌體驗指數（BEI）；二是采取儀器輔助的實驗法，通過腦電、眼動等測量數據，記錄消費者在廣告面前的情感波動、注意力目標等反應。推陳出新的技術的確為計算廣告的數據收集和分析提供了很大便利和多種可能。我們需要區分每種數據和研究方法的優勢和局限，結合用好大小數據、綜合運用多種方法。由于不同研究方法在研究目標、方法論和操作層面（如數據類型與規模、研究程序、測量工具）等方面的差異，通過不同的方法搜集數據，所采用的指標往往會存在較大差異。另一個問題是對測量的有效性評估。對于計算廣告的測量，我們仍然需要從信度和效度兩方面來進行有效性評估，如穩定性信度、一致性信度，表面效度、內容效度、結構效度等。伴隨著計算廣告的發展，一方面，對舊有的概念需要以新的方式和技術手段進行操作化和測量。例如，對廣告曝光的測量，過去是通過收視率、毛評點等指標來測量，而現在，在新的媒介設備和監測技術條件下，我們既可以結合歷史數據和廣告位特點進行更可靠的廣告曝光測量，也可以結合廣告露出時長等數據，方便地進行廣告可見性驗證。另一方面，隨著計算廣告的發展，也出現了一些新的概念和測量指標。首先，這些概念和指標是否適合新的廣告和營銷環境下的市場需求？其次，在確立某個概念和指標的價值后，能否合理地操作化，使之具備足夠的信度和效度？廣告和營銷數據監測已經發展成為一個龐大的市場，在激烈的市場競爭中，媒體方或第三方可能會提出一些全新的指標，以提供差別化的數據服務。例如，根據播放量、完播率等行為數據測量廣告創意的精彩程度，而后者顯然更多地屬于一個心理層面的概念，或者是一個結合了心理和行為層面的概念，那么單純通過行為數據來推測心理在效度方面顯然不具備說服力。此外，關于廣告效果測量指標還有一個使用習慣方面的小問題：為了提高專業壁壘，開發者在給測量指標或工具命名時，往往愛使用英文單詞縮寫，導致出現大量讓人不明就里的概念名詞，反而阻礙了測量標準的推廣和正確使用。提高專業知識的深奧和抽象程度，以占有關于專業的深奧知識從而造成服務市場中的信息不對稱，這是某些職業為提高自身地位和專業自主性而采取的一種做法。但廣告監測和效果評估市場是一個多主體市場，各主體對廣告效果測量的專業程度不一，使用過于抽象的概念命名方式，會進一步加深市場主體間的信息差距，從而阻礙信息的交流及對該信息的有效理解。

計算廣告效果測量的系統觀

縱觀計算廣告效果測量的發展，可以發現：整個行業在不斷提出新的測量內容、指標、方法和技術的同時，也推動了效果測量向系統化發展。首先，按監測內容，廣告效果測量可分三類：曝光監測、站內監測、歸因監測。曝光監測只是狹義的廣告監測。目前常見的廣告監測指標多屬于曝光監測這一范疇。站內監測也叫網站分析、用戶行為分析工具或增長工具[2]。曝光監測相當于過去傳統廣告效果評估當中的事后廣告接受分析，站內監測則是對媒體特性及媒體受眾特征與行為的分析，在傳統的廣告效果研究中，屬于媒介研究范疇。歸因監測則是由計算廣告這種全新形態所帶來的新的監測內容，具有很高的應用價值。歸因監測即分析在有多屏或多渠道的情況下，產生的廣告轉化的歸屬問題。目前已發展出最后一次觸達模型、首次點擊歸因模型、時間衰弱歸因模型、線性歸因模型等不同廣告歸因模型。不同的媒體、不同的渠道、不同的行業可能適用于不同的廣告歸因模型。其次，計算廣告的測量有不同目標層面：戰略與戰術層面、短期目標與長期目標層面。戰略層面及長期目標往往與品牌發展和企業愿景相關，通過使用由數據、算法和模型提供的各種信息，為品牌預測未來趨勢；戰術層面及短期目標，則往往是將計算方法用于分析所有可能的渠道和觸點，以期向目標用戶進行有效曝光和推薦。目前的計算廣告常見監測指標，如曝光、點擊、轉發、評論、注冊、活動參與等，實際上都屬于戰術層面，對應的是短期目標，追求看到“立竿見影”的效果。同樣，實時競價（RTB）在很大程度上依賴于點擊率、流量等即時性指標，因此，這種投放和購買模式事實上加深了廣告測量在戰略與戰術、短時與長期目標上的失衡。如果不用整體的、系統的眼光來審視廣告測量指標體系，就容易陷入具體的戰術執行層面，而忽略對戰略層面和長期目標的考慮。第三，就廣告監測及效果評估業務而言，活躍的市場主體有甲方（廣告主）、乙方（廣告公司）、第三方（營銷數據服務商）以及媒體平臺方。不同的市場主體對數據會有不同的需求，同時其所提供的數據類型及測量方法也往往有著明顯差異。例如，甲方往往更關注長期目標，如品牌建設與品牌資產；乙方往往更關注短期目標，按常見的KPI對廣告投放效果進行考評，完成廣告費用結算。不同的市場主體也意味著不同的利益相關者身份。市場監測從來都不僅僅是一個技術和方法問題，它同時也是一個利益問題。因此，我們在進行計算廣告效果測量時，就需要考慮到不同的主體身份及其目標需求，結合不同的數據來源和數據類型，采取相應的適當方法，進行測量的操作化。最后，指標系統的開放性。伴隨著新技術的發展和新需求的出現，廣告測量指標也將處于不斷發展和完善的過程當中。比如，利用支持語音功能的智能音箱來進行計算廣告心理層面的測量；針對計算廣告的個性化和定制化可能會加重對消費者個人的干擾性，增加對廣告退出、回避和屏蔽等問題的測量。使用科學有效的測量指標和測量方法，推進測量指標的系統化和標準化，這也是計算廣告產業發展的需要，對于促進行業的公平、規范、健康、有序發展至關重要。

參考文獻

[2]黃業忠.在線廣告監測指南（2020）.[2019-08-22].GA小站.

作者：周麗玲 郝昱佳 董夢媛 單位：武漢大學新聞與傳播學院廣告學系副教授