郑维东:维度与效度的新平衡
在电视内容线性传播时代,时间、节目和观众三个维度(即3W:When、What、Who)即可定义收视率。现在是视频内容非线性传播主导的时代,上述三个维度之间的关系不断折叠衍生出各种场景,场景成为定义收视率的第四个维度。
场景是时空的组合,之前看电视的场景相对固定,现在移动化、碎片化的视频消费行为融入不同空间,让场景(第4个W:Where)成为不容忽视的重要变量。
收视率维度的增加提高了收视行为分析和营销传播研究的效度。观众或者用户在不同场景下的视频消费也可以定义为不同的内容触点,一个场景就是一个触点。收视率中的到达概念(Reach)正在被场景触点所细分。
(相关资料图)
效度改善预期带给广告营销策略的影响是革命性的。广告界曾经的名言:“广告费有一半被浪费了,但问题是不知道哪一半”,现在的情况可能比这个简单的比喻更为复杂,因为浪费的一半更加碎片化和不可知,包括无效流量和虚假流量的影响。为此业界专门提出一个叫做多触点广告归因模型分析(MTA:Multi-touch Attribution)的方法,试图为愈加复杂的广告投资图谱找到数据表象背后的真章和捷径。
归因是一种由结果反向寻找和检验广告通路策略的方法。广告目标效果业界常区分为三层,即三个存在一定递进关系的不同维度,其一是触达,其二是转化,其三是提升(包括销售提升和品牌提升)。三个维度从即期到长期,从效率到效益,并关切投资回报的品效协同增益。
从效度思考维度,影响广告投放策略并制约投资回报结果的变量因素其实更多,这让归因研究变得困难。业界总结出三大类变量数十个维度,分别来自经济环境变量、媒介组合变量和竞争结构变量。这些变量维度交织于一起,使得广告投放决策本身成为一门复杂科学。
复杂科学需要更加复杂的分析工具。归因模型之外,业界为此也发展出一套称之为媒介混合分析模型(MMM:Media Mix Modeling)的方法,试图在以上三大类众多影响因子变量维度与三个递进的结果变量维度之间建立起一种拟态统计数据关系。互联网营销造就的丰富大数据资源为这种统计数据关系的检测和验证提供了前所未有的可能,数据科学从此派上新用场。
这样看来,媒介混合分析模型与多触点广告归因模型其实是为研究当前复杂广告策略而创建的两种类似工具,通过增加和比较更多的影响维度来分析、提高广告营销的效度,达致归因、优化和预算再分配的目的。其中归因是寻找高效通道,优化是重组通道策略,然后借助预算再分配改进广告投资效率,减少无效和低效广告花费行为。
收视率分析增加了场景的一个维度,但是广告营销策略分析增加的维度多达两位数。维度数量的变化也折射出媒介竞争环境和广告资源环境的变化,及其带给传统媒体营销转型的压力。这些变化带有明显的非对称性特征,倒逼企业营销策略必须做出变革。
后疫情时代的经济复苏尚需要一定周期,广告投资活动仍不景气,企业广告营销更加看重如何寻找高效触点和善用不对称头部策略。如此上述两种研究模型更堪重用,通过数据分析和案例校验,不断迭代优化,达成先增维再降维的预期效果,在维度与效度之间建立新的平衡。
责任编辑:李楠
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