转化过程的归因\r如同前面所讲,如果只是衡量ROI,对广告投放的效果衡量\r就只有一个标准:好和坏。\r效果不好的广告投放,我们通常能做的事情,是停止投放。\r但如同我在我的大课堂所讲述的,效果不好的广告投放,或\r许仍然隐藏着很大的机会一一或许只是在归因上(这个广告\r很可能为别的广告或者流量渠道做了助攻),或是在人群的\r匹配上出现了一些问题,但并不能就立即认为这个广告存在\r严重问题。\r举一个案例,某食品品牌旗下有两个主推小食,分别是牛肉\r和鸡肉,做了一波投放,用同样的资源触达目标受众,牛肉\r小食的产品线转化远低于鸡肉线。怎么办?\r传统的单一转化衡量方式下,尽管是以转化为导向,但肯定\r相当粗暴,容易产出一刀切的优化方式。终端ROI高,希望\r起量;ROI不达标,如果做一些优化还不行的话,会停掉或\r者更换到效果好的鸡肉线广告进行投放。\r但显然我们需要用有效的广告衡量来判断,既然牛肉线的效\r果不好,那么到底问题出在哪里?过去,这样的判断很难实\r现,但现在的工具(如下图所示,来自RACE模型的衡量方\r式)则可以很好地帮助广告主洞察到相关情况。\r复盘上波\r牛肉负群本二二,\r牛肉比鸡肉低41%\r«<年轻御宅族>»<«西式留学党>>>\r人群星台度\rz世代宅家煲剧沿海地区高消留学下单转化对\rTO=254TG,=234TGI=5O3TGI=218TGI=6O8TGI=515历史同类投,\r利用RACE模型,结合后链路的人群数据,我们可以有“打开\r黑箱〃般的发现:两个产品的人群重合度很低,只有2%。投\r放的这波广告,并没有对牛肉和鸡肉产品的人群进行区分,\r而是统一覆盖了同一组人群。\r问题来了,刚好覆盖的这组人群对鸡肉产品更感兴趣,因此\r简单得出牛肉产品的广告不够好这个结论,是非常武断的。\r按照这样的错误思维,我们或许很快就能得出下一个同样不
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