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Google和AOL重金投入Marketing Attribution:行銷人員即將找到「最佳公式」下出最有效的網路與傳統廣告


May 13th, 2014, 目前有 3 則留言,

上星期在美國網路界傳出兩則併購消息,首先是Google宣佈併購了位於德州的Adometry,然後就在同一天,AOL也宣佈併購了位於南加州的Convertro,金額高達1億多美元。

同一天發生兩件同一產業的併購案,應該是大消息?但,廣告與行銷這一塊,並不是最多矽谷人所關心與切身的創業主題範圍,因此,這兩樁併購案,我認為不如其他併購案被大肆討論。但,這兩樁併購案對於我們做行銷與品牌的又特別的重要。

因為,它告訴了我們「未來在哪裡」──

所謂「Marketing Attribution」(或稱Ad Attribution,中文翻譯為「歸屬服務」)其實並非新字,而是已經被商學院研究很久的一個項目,它是在探討當使用者做了一連串事情而導致「某一個結果」(譬如買下某商品),前面有很多事情可能「影響」他最終的決定,到底他看了哪些東西,或一群人看了哪些東西,造成個人或群體後面的結果,而這些東西的「重要性」不一,而「Attribution」這門學問,就是在研究並設定這些權重。

如果將Attribution這門學問用在「廣告投放策略」上,理論上來說,廣告主可以準確的預測,如果要讓使用者要買下一樣東西,到底需要讓他看過哪些種類、版位的線上廣告、甚至線下廣告,以及包括各種花費很高的報紙、電視、廣播節目之後才會發生、如何發生。一開始,Attribution可以先從競爭者或此產業收集的巨量資料開始設定最初的「Attribution」權重,然後依這些權重,設定最佳的廣告投放值(譬如20%下在Facebook廣告、30%下在Yahoo!、25%下在Google),然後,此廣告主依以上「公式」投放這些廣告,得到了結果,再反饋(feedback)回來這個Attribution系統,讓權重變得更準確。

你可以想像,當一家大公司擁有這樣的「系統」,它將不會再浪費任何一毛錢在任何的廣告上。它會可以投放最正確的「比例」,然後創造出最高的消費金額。

接下來,為什麼「Marketing Attribution」即將變更大?

原因一:Marketing Attribution的重要性,讓人們想起前一陣子風靡消費市場的「消費者需求預測」(demand prediction)的研究,那方面的研究,是從腦波、或從巨量資料分析,更進一步瞭解消費者的行為。現在,Marketing Attribution提供「另一個選擇」,不再從消費者出發,而是從「廣告效益」出發,是另一個完全不同的努力方向,卻同等的重要,因此令人非常興奮!

原因二、許多口袋很深的網路公司譬如Google(已買Aldometry)、AOL(已買Converto)、還有Facebook(目前還沒出手),主要收入來源正是「廣告」,買下一間Attribution技術的公司,不但可以更加強賣出更多他們的廣告,還讓他們可以伸手去碰其他地方(包括線下)的廣告單位,因此我們可以期待Marketing Attribution將有一大波的併購戰的發生,鼓勵更多的創業者投入這塊。

有趣的是,在Marketing Attribution這塊,進入的廠商並非一般網路新創公司。你可以看到,上週被併購的兩家公司,第一它們剛好都不在矽谷,第二它們早就已經各擁幾家大企業為主要客戶;意思是說,你做的東西,必須要讓大企業喜歡並「付費採用」,而不只是一個爆紅、有多少萬「使用者」又是日入幾百萬的「流量」這樣的「虛數字」。

更興奮的,應該是行銷人員。

因為,接下來,下廣告已經不再只是「想創意、花預算」的流程,它將會是一門愈來愈深奧的學問,其中,很多的工具可以搭配使用。再好的創意,不如一個真正有效的廣告策略,廣告投放的「藝術」,將再次成為網路趨勢的正中心,行銷人員,你精進了這方面的技巧了嗎?

— 廣告分隔線 —

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(圖片來源:Convertro.com官方網站)


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目前有3則留言

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  1. 寫的真是太棒了

  2. June 29, 2016 at 5:45 pm ·

    寫的真好

  3. 謝謝你的分享


















Mr.6 簡介

Mr.6 本名劉威麟,作家,亦被公認為最早開始推動台灣網路創業風潮的推手之一,美國史丹佛大學(Stanford University)電機、管理雙碩士,從小移民加拿大,而後旅居矽谷多年,2002年~2009年間著有12本書,其中《搶先佈局十年後》於十年前預中多項科技應用之實現,並於2006年6月6日起,於個人部落格 Mr.6 - 趨勢.創業.網路.生活 發表了超過4300篇網站分析、科技趨勢、職場觀點文章,與Mr.6聯絡或邀請演講請歡迎來信 send.to.mr6@gmail.com

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