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数字化营销的机遇与挑战（如何制作有效的打广告策略）

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每家公司都绕不开的一个命题是——用户从哪来？伴随互联网生态的发展，以效果广告获取用户的方式越来越成为企业高效获客和营收增长的手段。如何更好地进行广告投放，成为一个值得探讨的话题。

本文聚焦数字营销中的投放运营，洞察新语境下品牌数字营销的机遇与挑战，伴随着新技术能力的发展，品牌该如何提升拓客能力和效率？在进行全渠道投放时，该如何搭建有效的指标监测体系，赋能营销效果提升。

一、数字化营销的新趋势与新能力

过去的 2021 年可谓数据隐私元年，随着数据安全监管升级，数字化营销面临新挑战。

在国内，2021 年工信部出台《个人信息保护法》，这一法案的颁布对国内的营销和广告生态带来一些影响。放眼全球视野，移动终端巨头苹果更新 iOS 隐私协议，随着 iOS14.5 发布而全面落地的 ATT 隐私政策也是苹果面对用户隐私保护的一张大牌，这意味着 iOS 系统的追踪溯源与触达将更具挑战。

针对以上挑战，如何完成营销突围？我们提供三大方向供参考。

（1）基于全域用户关联的归因分析

基于稳固的 ID-Mapping 能力，合规获取多域、多渠道、多业务场景的用户 ID 拉通，同时通过实现不同角度的归因分析，赋能精益化获客。

（2）TA 模型训练与触媒偏好判断

对于已经归因好的设备和模型，如何更好地训练与发挥数据效应？比如深度挖掘品牌受众的数据资产价值，训练高价值潜客的人群算法模型；比如挖掘潜客的触媒偏好，识别“高价值潜客集中度高”的媒体进行投放，提升投放效率。

（3）新流量渠道的商业化潜力与投放管理

拥抱新隐私架构下涌现出的新流量渠道及商业化玩法，帮助品牌开启后 IDFA 时代的数字营销下半场。

面对这些挑战，如何释放数据价值，实现高效拓客？围绕着数据获取、数据分析及数据赋能三个维度，最终要做好三件事情：用户洞察、公域获客、私域运营。

数字化营销的机遇与挑战（如何制作有效的打广告策略）

虽然已经存在很多用户匹配的手段和方法，但实际的业务场景中很难做到百分百匹配。比如在线下渠道（公交、地铁及楼宇广告）投放广告时，如何更准确地归因到某一班地铁或是某个小区电梯广告，面临不小的挑战。对于这类情况，可以通过模糊归因提升匹配的准确度，比如通过解析 IP 字段或操作系统版本号等更多公用参数，提升模糊匹配的准确率。完成以上匹配后，再进行跨域用户识别，洞察不同用户的特征。

识别潜客高集中度媒体，优化频控策略

用户的行为千变万化，我们无法得知同一个用户在不同媒体侧的行为，以及被不同媒体打上了哪些标签，所以也无法避免同一个用户在不同平台看到同一个广告的情况。

任何用户在同一个时段对于某品牌的广告曝光都会有经历从认知-接受-熟悉-转化的过程，但没有用户喜欢铺天盖地的广告轰炸，所以如何找到潜在客户在不同媒体之间的重合度，变得很重要。

比如，实际广告投放中，如果对曝光数据进行监测，能够辨识不同设备号在多个媒体重复曝光的情况。

假设有这样一群用户，已经在巨量引擎、百度信息流和广点通三个渠道重复曝光 5 次，那么数字 5 对于一个用户来说，究竟意味着什么？

如果抽取某个百万曝光的 Campaign 中的点击率分析，假设发现用户对同一个系列的广告接受程度在 5-6 次时，CTR 是最高的，曝光超过 6 次之后，CTR 明显下滑，那么灵活地调整针对这部分用户的竞价策略就显得尤为重要。

媒体重合度分析——科学优化流量竞价策略

既然已经通过数据分析得到 CTR 会下滑的现状，那么接下来要做的事是尽最大可能想办法将这批用户进行转化。

数字化营销的机遇与挑战（如何制作有效的打广告策略）

这时通过对业务数据的掌握，比如哪个渠道适合做首次曝光，哪些渠道适合做业务转化，就可以把适合做曝光的渠道定义为本次投放的引流渠道，把适合做转化的渠道定义为转化渠道，再基于媒体不同的受众制定不同的转化策略。

同时，我们可以将已经转化用户的一些特征行为，比如所在城市、业务动作等通过 API 接口的形式回传给媒体，由广告媒体帮我们找到更合适转化的受众人群。

沉淀品牌资产——正负向人群模型训练

那么如何找到更合适的受众人群呢？可以借用模型训练能力，帮助广告系统更好识别受众群体。

数字化营销的机遇与挑战（如何制作有效的打广告策略）

多维度标签组合，持续关注 A/B 测试的获客双效

其实广告媒体已经基于海量用户数据搭建了一套受众标签体系应用于媒体 DMP 当中，在业务投放中可以合理运用媒体给受众打上的标签进行对照测试，也能有效降低获客成本。

比如在第一个阶段，可以用自己的行业标签匹配某一个行为兴趣标签，比如工具类的广告主，就可以用工具 游戏、工具 金融等标签组合进行成本测试，然后选择成本最低的几组标签进行下一轮标签测试。

之后可以把阶段一测试中优质的组合再与其他标签进行组合测试，再选出优质的标签组合，比如工具 教育 咨询，再将该标签组合跑出的定向人群在不同的资源位上进行测试，就能看出不同标签组合在不同资源位上的获客成本究竟如何。

数字化营销的机遇与挑战（如何制作有效的打广告策略）

总结来说，在整个广告业务流中，根据来自各渠道能被统计到的数据，将其应用到投放端，即为常见的广告前链路数据分析，比如计算 CTR、查看不同广告的 eCPM、统计广告的 CAC 和 ROI 等指标。

数字化营销的机遇与挑战（如何制作有效的打广告策略）

最后，基于上面的广告投放全景图，神策总结提炼了广告业务五大核心能力：广告归因、全域 ID-Mapping、媒体洞察、受众洞察以及全链路数据追踪打通能力，站在效果广告业务视角中，只有将底层的归因能力、全域数据追踪能力与媒体受众洞察能力相结合，才能真正实现企业高效投放获客的增长目标。

 

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