艾瑞市场咨询于2006年12月13日在上海召开“2006艾瑞网络营销年会”。好耶作为特邀嘉宾出席会议，并和行业伙伴们一同分享了好耶近四个月来在网络广告效果研究上的经验和数据。 根据好耶的研究显示，网络广告曝光频次和到达之间也存在和传统媒体广告相似规律，通过控制频次和到达的次数，将能有效地帮助广告主及网络广告代理公司节约营销成本、优化营销战略、提高营销效果。 好耶广告网络应用规划部周崧弢： 网络广告曝光频次中的长尾分析和控制思路 谢谢大家！谢谢艾瑞给我们一个机会，跟大家分享一下我们在数据方面的一些最新的应用成果，今天主要是跟大家一起分享我们在过去的几个月当中，通过对市场投放的数据进行挖掘之后，得到的一些新的经验或者说是一些看法，这些看法我套用一个可能当下比较时髦的词叫做长尾，当然这里不是说长尾理论的正确性，我们数据挖掘之后发现，在门户网站和大型网站的曝光数据当中，同样也存在长尾，至于这个长尾是否给网站投放的广告主带来长尾理论所说的效应，我们目前还不太清楚。现阶段我们只是通过挖掘之后发现，现实的投放中存在的一个现象。这个现象是好是坏？或者说如何利用这个现象进行一些优化或处理，可能是需要在座各位跟我们一起来思考。 在说这个之前，简单介绍一下背景，向大家简单介绍一下我们目前所使用的挖掘工具，在这次的数据挖掘过程中，我们采用了好耶全新开发的AFA7，这个系统是给广告主用于网络广告投放管理、代码管理和广告效果数据挖掘的辅助工具，这个工具主要有三个大的模块组成，第一个大的模块是媒介资源管理，第二个是广告投放代码和发布的管理模块，第三个是网络广告效果的数据挖掘模块。这个7.0版本的系统，是今年6月份的时候对外发布的。到目前为止，不仅好耶广告网络旗下代理公司，如北京诠释，而且还有一些大型国际广告公司和大型的网络广告主也已经开始使用这个系统，这里就不仔细介绍了。 什么是AFA7的CDMT？ AFA7除了有媒介资源的部分，有代码管理部分之外，更重要是数据挖掘，数据挖掘就是指我们的CDMT，这个部分的工具主要在整个系统当中帮助客户和代理公司去挖掘广告的事后效果，可以为广告主提供以下数据的挖掘功能：第一，广告曝光数据的到达、重合和曝光频次分析；第二，广告互动数据来路及趋势分析；第三，自定义营销点数据的来路时间顺序和路径分析。整个互联网广告阶段无论曝光的部分还是点击部分，或者是点击之后的小型网站、促销网站的数据，通过这个工具都可以做一些深入的挖掘；最后是广告投放周期与营销效果周期之间的交叉分析，这个可能更适合于电子商务类的客户，在我们客户遇到过这样的情况：在广告投放的时间段和最终产生销售效果（如在线的销售效果）的时间之间有一个延时，这个延时需要多久，对销售产生什么变化？通过这个数据挖掘可以获得一些信息。 另外介绍一下CDMT的数据挖掘轴。CDMT的挖掘轴在时间上可以定义为活动周期，年、月、周、日等级别，在活动周期这一块需要稍微提一下，因为传统的互联网广告数据分析当中，大部分的数据只是统计到日一级，月一级，年度一级，不同级之间的数据大部分采用单日数据进行累加获得，这个对于数据挖掘的准确性和精确度来说是一个挑战，当然在数据运算量来说也是一个问题。但是对于广告主来说，投放是有一定时间周期的，活动周期中实际的唯一到达访客数和单一访客数与活动周期单日数据的累加是有差距。在我们这次的数据分析当中，我们引用的所有的访客数据，和reach（到达）数据都是投放期间的实际数据，而不是日之间累加的和， 第二个轴从广告主的方面来看，我们可以精确到创意这一级的数据挖掘，可能有些广告主在投放之前，一个创意会做AB两个版本，版本之间的数据差异对于后期投放有多大影响？在挖掘之后也可以体现出来。 第三个轴从媒体的角度来看，我们可以提供包括从网站、频道、广告位三个层次上进行挖掘。在我们现在的系统当中，所研究的对象大部分集中在广告位的研究层面上，这是因为所有的媒体计划到最终战术排期阶段，都是落到广告位上面；而频道这一级数据，可能对于大部分的媒介计划来说，是在更大的年度性计划或者说是更战略层面分析上使用。 以上和大家简单介绍一下AFA7-CDMT的基本概念，接下来分享一下从06年8月到11月之间我们针对互联网广告当中若干广告位进行数据挖掘之后的发现。在挖掘结果中我们发现数据是存在一定的分布特征的，这些特征可以影响到我们的媒介战略选择的策略，也可能会影响到我们在战术排期层面的策略。我们的数据大部分是来自于好耶广告网络、好耶的合作伙伴以及好耶的客户所投放的广告效果数据，我们选择了过去的4个月当中，超过700个广告位的广告效果数据，通过抽样的方法筛选了66个广告位进行细分挖掘。 在说具体的数据之前我们先提一个概念，从好耶一贯的经验来说，会把广告的效果做以下的划分。第一大类的指标是基于曝光为准的数据指标，这些指标细分下来包括曝光数，就是大家经常用的impression，在这个之下我们作了的细分，一是曝光达到的受众是多少，二是每个受众接受的曝光次数频次是多少？曝光次数之外是观看，大家投放的时候有这样的经验，这也是客户一直在跟我们讨论的，很多网页上面第一屏的广告曝光数就相当于被看到的广告数，可是第二屏、第三屏，受众不一定观看到广告，所以我们要做细分的定义和统计；还有就是完整播放和播放，所谓的播放，是针对今年上半年比较时髦的富媒体（Rich Media）广告，大家知道富媒体广告在网页调用和实际播放之间存在比较长的下载周期，这个下载周期，网民极有可能关闭这个网页或者停止下载，所以作细分的数据研究时我们会加入播放和完整播放的记录指标，精确的统计出对于富媒体广告的实际观看数据。以上这些指标主要是为品牌推广的广告使用。 第二类指标是互动，这与跟效果营销更加相关一点，这个包括广告里面的互动行为，广告的点击转化和广告点击后的第一营销点、第二营销点等等。这些方面主要应用于效果营销的推广，今天时间关系，不做深入分析。 今天我们来看的是集中于曝光频次方面的数据。可能在过去5年当中，中国互联网广告的投放监测当中会忽视这个问题，平均每一个消费者看到这个广告次数是多少？但是广告的整个传播当中有一个经典的假设，这个假设在传统广告领域经常使用，特别是电视广告，广告曝光次数的多少与目标受众接受广告所传达的信息程度成一定的比例关系，就是说，如果我只看到某个广告一次的话，对于这个广告带给我的信息可能接受不了多少，当我在一定时间之内看到3-5次的话，我就有可能记住这个广告传递给我的信息和内容，但是还有另外一种可能性，当我可能在一天之内看到这个广告20次以上，我可能对这个广告产生厌烦的感觉。因此对于广告主和代理商来说，合理控制广告曝光次数是优化媒介计划的重要因素，当然这一点我相信在过去的5年当中，在互联网广告方面我们做得不太够。 第二点，对于媒体来说，广告频次是优化广告资源的途径，比如门户网站和访问量高的网站，如果它的广告位是按天去购买，对于访问者来说，可能就会在这个位置看到同一个广告10-15次，这是可能就是一种浪费，我们如果对于曝光频次进行控制的话，或许可以让用户前8次看到这个广告，后7次看到另外一个广告，这样可以降低用户的反感的程度，并且合理利用广告资源，不会出现这一个广告位被一个客户独占，其他客户想买买不到的情况。 但是通过过去4个月在66个广告位的数据挖掘之后，我们发现一个有意思的现象，广告的曝光频次是呈现高度的长尾倾向，请看图： 横坐标是广告曝光的次数，这里引用了一次两次一直到10次之间的曝光次数，纵坐标是每次曝光所覆盖的唯一访客，虽然不同的广告位之间存在千差万别频率分布的变化，但是实际上我们会发现所有的广告位呈现两大特点，第一是在有效的广告活动期间，广告位覆盖的平均受众只有60%，可能大家看到，红色线代表某一个广告位，这个广告位可能更加夸张一点，一次覆盖高达90%，也就是说，在这个广告位上面看到广告的受众其实有90%人是看到过一次，剩下只有10%人才看到两次以上，第二个问题，是传统意义上有效的3-6次广告曝光次数只占很少的部分，对于传统的电视媒体来说，他们曾经有一个调查，电视广告在一定的投放期间之内，它的接受频次在3-6次是比较合适的，但是互联网方面我们现在还没有公开的研究数据表明，互联网广告的曝光频次控制在多少以内对广告目标受众来说是合适的，当然在北美地区，有一些研究公司做过调查，对于某些形式的广告可能曝光在4次以上可以提升10%左右的品牌知名度，但国内并没有一个确信的数据指标。 这个问题其实会困扰我们，如果广告客户是要求网络广告要对受众产生心理的影响，那么投放必须达到一定频次，但是在现有数据来看，我们有可能不能很好的满足客户的需求，那就会促使我们在媒介计划，投放策略的时候做一些新的调整，接下来我们开始讨论如何有效的提高并且控制网络广告的曝光频次，这里我只是把我们在过去几个月当中的经验跟大家做一些分享，更多的方法或者策略有待在座各位在更多的实际经验当中获得。 第一种方法，利用网站广告位曝光频次分布特征进行处理。不同网站广告位曝光频次不一样，我们对于样本数据，作了一个更加细化的分类研究，我们发现首页的长尾特征非常有特点，曝光一次的覆盖度非常高，超过70%以上，随着曝光频次的增加，覆盖度下降的非常快；第二个是内页长尾特征，所有的内页广告位，他的长尾分布曲线比首页的要平缓一些，2-6次的覆盖度将近达到20-30%左右。非常有意思的是，我们发现邮件类频道的一次广告曝光的覆盖度只有30%左右，而更多是集中于2-10次曝光的覆盖，还有就是客户端广告位的长尾与邮件类的分布非常相似，这里所指的客户端包括MSN的客户端，QQ的客户端，或者迅雷下载的客户端等等。 这张图上我们就可以直观的看到， 4种不同类型的广告位，它们的频次分布的特征不同。蓝色的是大部分首页的分布情况，而紫蓝色是内页的分布特征，虽然在一次曝光的覆盖度上也很高，但是从4次开始到10次，它的分布情况，就会有发生了不同于首页的变化；我们再看红色的邮件和土黄苏的客户端的系统，他们的曝光与覆盖度曲线相对平滑许多。 这些都可以帮助我们在做频次控制的时候作为优化的参考依据，假定客户的广告目的是以追求覆盖度为主，我们会建议客户尽可能增加首页的投放或者内页投放可能高一点，假如客户是控制投放频次为目的，我们建议客户，投放在邮件频道的预算里面，效果会更好一点。 第二种方法，有效利用频道间和网站间的重合度，在这个观点上，我跟艾瑞的邹蕾不太一样，她说30%重合是浪费的，而我们认为这30%并不一定浪费，从数据来看，不同广告位存在重合度的趋势，这个数据当中我们可以看到，广告位C和广告位B之间的重合度在8%左右，假设目标就是要要增加目标受众的广告曝光频次，那么适当在重合度较高的网站上投放广告，就可能达成这个目标。 第三，我们相信在市场上面还有很多种更加有意思的方法，会有效的控制广告的投放频次对于广告效果的影响，好耶从今年12月的时候我们已经开始在和一些网站进行更多的控制频次的研究，相信我们在07年年初的时候有机会可以跟大家一起分析，一些新的频次方法如何帮助客户或者合作伙伴提高他们在不同广告位上面的广告效果。 最后做一个小结，通过过去4个月的试验我们可以证明，通过我们的CDMT工具对广告投放数据进行挖掘是可以知道网站广告位投放的曝光特征，也可以了解广告位之间的重合度特点，这些最终可以帮助我们实现广告主和代理商所要求的媒介投放计划的优化，我们的梦想也是这样。 就如刚才李刚的发言，我们要学习传统媒体精华的部分，这个是我非常赞同的。我们在产品上，一直也在强调继承传统媒体在计划和在策略方面很丰富的经验，我们也希望在产品的开发和应用上能够跟各位同行一起合作，最终达成优化营销战略、节约营销成本、提高营销效果的目标，谢谢大家！
