网络营销效果衡量的核心指标及我们用什么样的逻辑思考(一)

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就最普遍的意义而言,衡量网络营销效果的核心指标是什么呢?首先,我想解决这个问题需要一个逻辑,如果我们跳入具体的一个一个的业务去寻找相关的衡量指标,很容易陷入迷乱,我们需要一个真正的指南针,确保我们无论走到什么地步,都知道下一步应该如何进行。

转载:China Web Analytics

在我讲授百度认证的课程中,第二个章节是关于《网络营销效果的核心指标》。这个题目,坦率说,让我颤抖了一下,“核心”二字都让我有些诚惶诚恐,我非常担忧我讲授的这些指标不够“核心”。

但什么是“核心”,我想来想去没有想明白。物理学中描述距离的“米”可以算作是核心指标,但可惜,爱因斯坦发明了广义相对论之后,时间和空间就没有本质上的差异了,“米”至少在广义相对论这个学科中不再是“核心指标”。对于网络营销效果的衡量指标,大概也是如此,本来用来衡量流量多少的独立IP或者UV是非常重要的,但在很多其他的时候,人们又不是非常关心这几个指标。

核心指标的设置完全取决于你的目标。在这个意义上,任何指标都可以是核心指标,任何指标也都可能不是核心指标。一个营销活动的目的是让广大人民群众知道你的存在,让你的品牌得以“路人皆知”;另一个营销活动是为了在双十一这样特殊的日子里让你大肆销售。这两个营销活动的核心指标肯定会存在相当大的差异。

另一方面,在不同的行业领域中,一定存在各自行业的核心指标。例如电商的,或者教育行业的,这两个行业的核心指标可能完全不一样。即使是电商行业内部,企业发展阶段的不同,可能核心指标也不同。核心二字让我紧张了,不过,我明白,人们喜欢核心二字的原因是这两个字代表了这个行业或组织里面最能够描述其经营水平和获利能力的基本指针,这些指针既简明又直中要害。

那么,就最普遍的意义而言,衡量网络营销效果的核心指标是什么呢?首先,我想解决这个问题需要一个逻辑,如果我们跳入具体的一个一个的业务去寻找相关的衡量指标,很容易陷入迷乱,我们需要一个真正的指南针,确保我们无论走到什么地步,都知道下一步应该如何进行。

这个指南针是“人”。任何营销活动需要影响和改变的对象都是人,衡量营销效果的好坏,在于衡量对人的心理(心态)和行为改变的状态和结果,显然,越深层次的改变,意味着越强大的效果。这个指南针是人——能够准确体察人的变化,即能够准确把握营销的方向和结果。

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心理和心态的改变

心理和心态的改变是所有营销获得弄个都追求的,而并非网络营销所独有。因此在这一节我给自己找了一个很大的话题。

互联网营销对人心理和心态的改变与其他营销方法并无二致,心理上,人们意识到你的存在——Awareness,心态上,人们喜欢于你的存在——Preference。衡量awareness和preference的指标可以算上核心指标。不过,很遗憾,这二者用具体的指标去衡量有相当的难度,人心所向很难捕捉,模糊而善变。进行调研是最为常用的方法,但我不知道是否算是最有效的。

另一个研究心理和心态的比较有效的方法是IWOM(即互联网口碑),这个方法我喜欢,不过真心难。主要是对于语言的解读缺乏有效的技术解决方案,只能人工进行。IWOM本身有一套衡量指标,如果你用这个方法,那么这些指标就相当核心。

在互联网营销中,衡量awareness和preference有时候用两个最常用的指标——Impression和Click。即通过用户对你的广告的反应来衡量。Impression本意是用来说明多少人对这个广告产生了印象。但可惜,这个度量有些没劲,因为人们是否对广告产生了反应是无论如何无法用机器去了解的,所以只能用广告在客户端被展现的次数来间接表示,这就让这个度量作为“核心”的可能性大打折扣,而更多作为一个辅助指标。当然,这个指标还是有它的价值的,我们稍后提及。

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心理和心态的改变我无法谈及太多,对于互联网营销而言,对这二者直接的量度十分有限,也就缺乏核心的可操作性的指标。但对于这二者的研究和探索却是几个世纪以来的从未停止的,社会科学尤其是心理学的研究方法为这个领域带来了很多积累,并应用于广告推广效果的研究中,可惜超过了我的研究范围,所识甚少,还是就此按下不表。

行为的改变

辨识人的行动及其带来的结果是营销进入互联网领域以来最大的进化。理论上,人们在互联网上所有的行为我们都可以通过技术方法捕捉到,并为我们判断营销对人行为的改变创造了巨大的可能性。

我们对于互联网营销效果的最直接的衡量就是通过对人行为的改变完成的。人们做出某一个举动,例如点击你的广告,或是购买你的商品,本质上都是从一个行为状态改变为另外一个行为状态。状态的改变是否符合你的预期可以直接显示出营销目的的达成与否。

如果按照行为的改变来辨识营销效果,那么一切就会变得简单得多。与内向的心理行动不同,行为是外显的,而且行为改变有浅层次和深层次之分。例如,上面的例子中,一般而言点击广告是“浅层次”的,而购买商品是“深层次”的。正因如此,我认为,网络营销效果衡量的核心指标一方面需要直接而且简明的描述人们的行为改变,另一方面也正好可以体现出这些行为的深浅之别。我把这些深浅之别分为四层来描述:Traffic(流量)、Engagement(参与程度)、Conversion(转化)以及Retention(留存/维系)。四个层面的核心指标我们分别详述。

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Traffic

流量的指标很容易成为核心指标,不过可能不同营销目的不同,对核心二字的理解也有很大差异。一方面,对于大部分做网站流量分析的朋友而言,流量是对于网站上访问的人数而言的;但另一方面,对于那些从事广告业务的朋友而言,流量可能更多体现在广告受欢迎程度本身。

两种情况都是合理的。流量的真相在于“流”字上,本身它是一个过程,因此指标也因这个过程中的不同阶段而有不同。在流量进入网站之前,被我们称为“Pre-click”的阶段,主要用impression和click来衡量(广告受欢迎的程度,同时也用它们勉为其难地衡量我们上面说的人的心理和心态的改变);流量进入网站之后,则被我们称为“Post-click”阶段,主要用流量三剑客——UVVisitPV来衡量。过去曾经也有用独立IP来衡量Post-click的流量的多少,但是IP地址受限于其准确性,慢慢大家已经逐渐弃用了它。

对于Pre-Click度量,大家如果能对下面的这些要点全部理解,那么就完全没有问题了。

1. 人们用Click和Impression的比值来衡量广告引起人们注意的程度。这个值既用来说明广告载体(媒体)上的人群与广告目标人群的契合程度,也用来直接衡量广告创意的水平。

2. 上面的度量被称为CTR。Impression、Click和CTR在显示广告中(Display Ads)中可以存在大量作弊,但在SEM的PPC广告中作弊很罕见。

3. CTR受到很多因素的影响,但最大的影响还是来自于广告创意本身,越是具有“攻击性”的广告——例如弹窗,大尺寸下压,色诱等广告,CTR可以变得很高。门户网站上的普通温柔的显示性广告,超过1%的CTR罕见。不过那些挂着AdSense的网站,据说有些能够达到2%的CTR。不过搜索引擎广告(例如AdWords)的CTR可能会很高,因为搜索行为本身体现了很强的目的性,如果竞争不激烈,曝光量不是非常巨大的情况下,10% 的CTR也并不罕见。

4. Impression指标又有一个孪生的指标——unique impression,click也有孪生指标unique click。一个cookie,无论看多少次,或者点多少次广告,都只算一个unique。impression或者click和其unique的比值,被称为frequency。frequency的数量说明了一个广告对同一群体反复轰炸的次数。有时候我们用frequency辨识一些最基本的作弊,比如,click/unique click如果超过1.2,我们认为实在太可疑;impression/unique impression也比较难看到超过10的。

5. Impression有一个很大的缺点,那就是无法真正衡量人们是否注意到了广告。有一种情况,大家最为怨忿,即很多时候广告在一个页面的第二屏或者更低的位置,有些人根本不会把页面全部向下滚动查看一遍就离开了。这种时候却还是记录了这个广告的一个impression。这是很不合理的。为了解决这个问题,有一些广告流量监测工具,提供只记录真正展现在浏览器屏幕中的广告的impression,以帮助更准确衡量CTR。

6. 个人感觉,搜索引擎广告的impression很有意义,但由于作弊的存在,显示性广告的impression的意义不是很大,至少对于部分的媒体网站而言。

对于Post-Click度量,下面这些要记住:

1. UV(Unique Visitor)是用cookie(一般是第一方cookie)来衡量的。UV用来衡量网站访问的人数,用以取代过去常用的“独立IP”这个度量。由于cookie本身的一些原因,UV并不能准确描述真实的人数,但相对与独立IP,则靠谱太多。UV是如何具体被定义和统计的,请看这篇文章:网站分析的最基本度量(3)——网站分析工具如何辨别UV

2. Visit的定义不断在被更改。但有一点没有变,就是间隔30分钟的浏览行为会被算为两次visit。具体的visit的定义请看这个文章:Google Analytics的新秘密——如何定义Visit。Visit定义在GA中被修正最重要的目的是为了实现准确的Attribution Modeling(贡献模型)

3. 对于流量源头(显示广告、搜索引擎广告等)的点击数(Click)和其带来的visit的数量,不可能存在一一对应的关系,即不是每一个对流量源头的点击就一定会带来一个visit。由于误点击的存在以及短时间内的多次点击一个广告只计算一个visit等原因,一般点击数会大于visit,visit比上click的比值从10%到90%的情况我都见过。若这一比值接近10%,广告有欺骗点击的嫌疑,例如放上诱惑或误导,故意让人点击。若这一比值接近90%,说明广告有很好的创意,且其人群针对性也非常好。一般,50%左右的visit比click值都是正常的。当然,偶尔发现visit的数量大于click也是可能的,主要原因在于有些人点击广告后记住了网站的网址,在之后又通过直接输入网址访问了该网站。

4. 页面的PV(Page View)和广告的impression是很相似的度量。一个页面在浏览器上被载入一次,勿论它是被新打开的,还是页面发生了刷新,PV都会增加。对广告的impression的统计也完全一样。

5. 我认为visit是这三个指标中最为重要的一个,至少对网站分析(Web Analyitcs)这个事情如此。很多其他的核心指标,都是以visit为基础的。这也是为什么Google Analytics调整visit的定义是牵一发而动全身之举。

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Traffic指标的解读

对于Traffic指标的解读,可以在浅层次上衡量营销效果是否成功。我们有不多的方法解读它。

首先,绝对值指标的直接解读是比较困难的。比较有意义的是Unique Impression,也被称为Reach,用来衡量到底广告曝光在了多少人的面前(而不是曝光的次数)。另外UV也比较重要,毕竟它直接代表了网站的流量,这也是过去各个站长相互寒暄的时候说说自己独立IP有多少的原因,现在用UV,代表的事物没变,流量多可以说明你在部分领域是成功的,会有面子。

其次,看比值指标可以给你更多的信息。CTR说明创意水平或人群匹配程度。在固定某一个条件之后,就可以比较另外一个情况的优劣。比如,我固定在一个广告位置上轮播几种不同创意的广告,高CTR的广告可能说明创意更吸引人。在搜索引擎广告中分析这个值可以看到不同广告文案的吸引力。如果固定广告创意而把广告投放到不同广告位,则可以知道不同媒体的人群(受众)与广告信息的匹配程度。如果impression或者click不发生作弊,这个比值能给我们太多值得玩味的东西。

UV,visit和PV之间的比值也有很多内容可述,但属于本文后面的内容,所以先按下不表。

另一个非常重要的Traffic指标解读的方法是细分。分析的最重要方法即是细分(分析的“分”字本身就是这个意思)。三种常用的细分方法是:把Traffic按照发生的来源、新旧访客和登陆的目的地做细分,然后进行比较谁更能贡献流量或是谁更能吸引流量。其他的细分方法也很多,比如按照地域、终端设备、时间(趋势)等,完全取决于你的需要。

最后,我认为价值最大的方法是衡量Traffic的ROI。我刚写了关于ROI的两篇文章,所以大家对这个词应该不陌生。Traffic的ROI就是用获取Traffic的金钱代价除以Traffic的值得到的商,常常用CPM,CPC,CPV和CPUV来衡量。CPM是1000个impression的成本值,CPC是一个点击的成本值,CPV是一个visit的成本值,CPUV是一个UV的成本值。

什么样的Traffic ROI是合理的?在这样一个媒介成本飞涨的时代,我发现找到合理的Traffic ROI已经很有难度。我曾经比较常见的展示广告的CPC是5角钱,但现在似乎大家已经在嘲笑这个值。一个CPV 1元钱似乎也是合理的,甚至很多人认为太过划算。总体而言,由于展示性广告的收费是按照时间而不是按照点击量的多少,因此CPV的差距不会惊人的大(除非你实在要投放广告到那些根本就对你的广告不感兴趣的人群去)。但SEM的CPC或者CPV则不同,由于行业的分野以及竞争强弱的区别,CPC可以贵到500元一个click(例如你10月份的时候想把自己大闸蟹这个关键词投放到百度的前几位),也可以便宜到几分钱(例如你投放“我的名字叫做xxxxx”这样的词,无人跟你竞争),所以没有什么可以参考的值。显示性广告的CPM的标准值?我不知道,因为impression本身已经很不靠谱了。

Traffic核心指标的总结

首先,我认为Traffic指标都很难称得上核心二字,因为它们只是衡量用户较浅层次的行为。任何一个网络营销活动都有确定的目标,而这个目标却很难仅仅只用流量去完成。

即使是我的博客(网站分析在中国博客:www.chinawebanalytics.cn),这样一个不以金钱来衡量其目的的网站,我也有比流量更深层的目标,即人们对我的文章的阅读量,以及再进一步的目标——人们在我博客后讨论和留言的数量。流量只是一部分,说明打开大门迎来了多少客人,但这些客人是否真正完成了我们希望他们完成事情,仅仅依靠Traffic这些指标是完全不够的。

不过,Traffic指标可称得上是非常基础的指标,几乎所有的网络营销效果衡量的指标都要与它们发生联系,因为一切的用户行为都是从点击和访问开始,且贯穿始终的。在我们后面要讲到的Engagement、Conversion和Retention三大类衡量分类中,每一类都需要以Traffic作为标杆去衡量。这就如同物理学中的参照系,没有参照系,就没有物理学。




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