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效果营销对于营销者而言，正如舞者在练舞时“镜面”的作用。它聚焦在对营销活动的测量与优化，使得营销活动的效果以及改进方向一目了然，帮助营销者实时观察，不断改进。
《镜面》专栏由百度营销研究院连载出品，专注于对效果营销的系统解读。
DSP专题——测量能力解读（上）
文 / 蒋汶玲
1. 测量指标盘点
2. 不同广告主对效果指标的不同需求
3. 品牌广告主主要关注的指标
4. 效果广告主主要关注的指标
当广告主精准地找到他们的受众，通过程序化购买的方式购买了媒体资源到达受众之后，为了帮助广告主更加直观的了解到广告的效果，还需要通过测量的方式量化效果。
对于广告主来说，一直以来都很难有效地测量展示类广告的效果。随着科学技术的发展，越来越多的设备进入人们的生活，人们的行为也渐渐地全部被跟踪。广告主已经渐渐不能简单的满足于仅仅将广告展现出来。DSP作为效果营销中的中流砥柱，效果的测量必然是不可或缺的一部分。在数字化营销时代，可以量化的指标才能使广告主直观的了解广告的效果。
广告界广为流传的一句话，我知道我一半的营销费用都是浪费的，只是我不知道是哪一半。为了帮助广告主们找出那一半浪费的营销费用，让广告费花的物有所值，DSP可以通过一些指标去衡量广告的效果。但是最令人头疼的问题不是如何去衡量这些效果，而是如何去追踪到这些指标。DSP也需要具备一些网络主流的跟踪技术，去检测这些指标。当我们通过技术手段获得这些指标之后，我们需要通过归因模型将监测到的效果数据进行归因分析。将各个媒体，各个频道，各个平台，线上线下效果量化区分，从而找到使得广告展现效果最好的组合，为下一轮的广告投放做出改进方向跟建议。
接下来就DSP的效果测量的问题，我们会分为三个主要模块，分别是：指标（metrics），跟踪（tracking），归因模型（attribution）。这篇文章主要讨论的是检测指标。
我们需要什么样的指标去衡量我们的广告效果呢？接下来为大家梳理下主要的衡量效果的指标有哪些。
按照测量目标，我们可以将指标分为Metrics for Exposure (展现指标)和Metrics for Effectiveness (效果指标)。展示指标主要是用于衡量广告是否得以展现，效果指标主要是指广告展现之后的效果衡量。其中效果指标又可以分为Engagement Metrics(互动指标)和Conversion Metrics(转化指标)。
再根据消费者的购买决策路径，我们可以将消费者的行为分成Awareness(品牌认知)，Interest (兴趣)，Consideration(考虑)，Action(决策)。在对应的决策路径上，我们都可以有相对的指标可以测量广告的效果。广告主应该分别从消费者的决策路径下手，了解消费者的习惯。通过对消费者路径的全面了解，可以更好找到自己的不足，从而优化广告的投放。
- 1 - Awareness (认知)
其中展示指标主要是用来衡量广告主的广告是否展现给他的受众们。展示阶段的广告又可以分为品牌的认知与兴趣。
目前主流的品牌认知的指标包括：
CPT(cost per time), CPM(cost per thousand), Total Impression, Unique Impression, Viewable Impression, Expose Frequency, Viewable Rate.
- 2 - Interest(兴趣)
当人们对展示广告，至少表现了一定的兴趣，就有可能会产生点击。
目前基于点击的指标有：
CPC(cost per click), Total Clicks, Unique Clicks.
在这里，我们不认为点击是一种互动，只是侧面证明你的广告真的到达了受众。
- 3 - Consideration(考虑)
产生兴趣之后的人们会开始进入consideration (考虑)阶段，考虑就会跟广告主设定的内容进行互动，比如浏览广告主的网站。于是我们将消费者在着陆页的活动视为消费者对广告主的产品的考虑阶段，并产生互动。
这里面的指标包括：
Page Views, Time on Site, Unique Visits, % New Visits, Traffic Sources, Page Views, Exit Pages, Bounce Rate, Use Frequency, Session Length, Completion Rate, Average View Rate, Amplification, Response Rate.
- 4 - Action(行为)
当消费者经过深思熟虑之后，就到了决策阶段。由于现在的购物行为相较传统较为复杂，决策最后可以分别会在线上或者线下进行。线上与线下都算做转化，只是具体实行的媒介不同。线上通过网络设备，在线上实行。而线下可能更多的就是实体店面对面的互动。
线上的主要转化指标有：
Cost Per Conversion, New/Unique Conversion, Return Conversion, Monetization, Revenue Per Click, Abandonment Rate.
线下的主要转化指标有：
Cost of Sales, Sales, Total Spend, Leads, Average Order Value, Value Per User.
最后根据这些指标，可以算出广告活动的Lift以及品牌的Lift。
对于不同的广告主的诉求来说，DSP可以帮助他们看不同的指标来衡量不同的效果。
对于品牌类广告主来说，他们主要是在消费者决策路径中分别在认知（Awareness），兴趣（Interest），考虑（Consideration）阶段与消费者接触沟通。用量化指标来衡量，品牌类广告主与消费者们的沟通是不是有效地。
对于效果类广告主来说，他们的效果衡量定义无论是什么，最终的目标希望通过精准的投放降低广告花销的同时增加广告带来的营收。由于广告主的目标明确，DSP可以帮助他们在花销跟营收两个方面分别监测广告的效果。那么根据消费者行为路径，效果类广告主主要关注的花销出现在广告展现以及广告点击，然后营收出现在消费者产生的相应动作，包括填写注册信息，实际购买，下载等。
接下来我们分别从品牌广告主以及效果类广告主两个视角为大家解析他们主要关注的指标。
对于品牌类广告主来说，效果的测量由浅入深主要分为两个阶段。分别是展现阶段和效益阶段。
在衡量展现的阶段可以根据主动被动将消费者分为被动的看到了广告到主动地点击广告。在被动的看到广告阶段，主要是衡量广告主的广告顺利的到达了受众，到达了多少受众(Unique Impression)，展现的频次如何(Expose Frequency)，有多少是可见的广告(Viewable Impression)，有多少广告是真的被看到了(Viewable Rate)。当消费者由被动地接受广告展示，到主动地广告点击。广告主又可以进一步衡量消费者的点击的效果。对于点击来说，关注的是点击率(Click Through Rate)，总共有多少点击量(Total Clicks)，这里面有多少人点击(Unique Clicks)。
在效益衡量阶段主要是衡量用户在着陆页的一些行为活动。首先是到达率(Arrival Rate)，有多少人点击最后真的到达了着陆页。之后是总共有多少访问量(Total Visits)。其中有多少是单一访问量(Unique Visits)，多少是新增访问量(% New Visits)。通过这两个指标可以衡量广告吸引了多少人，这些人中哪些是新的潜在客户。然后是大家常见的浏览量(Page Views)，每个访问平均浏览量是多少(Page Views Per Visit)。最后衡量的是网站上用时(Time on Site)，当然是越长越说明消费者对你的网页，产品，或者品牌相关内容感兴趣。最后是跳出率(Bounce Rate)即只看了一页就跳出的访问，这是个十分重要的指标，因为即使你把网络营销的受众都招来到了你宣传产品或品牌的网站上，如果访问者都跳出的话，也未必能获得你预期的效果。
对于效果类广告主来说，他们比较直接，要的就是效果。对于效果类广告主来说，他们的效果可以分为对量的要求或者对利润的追求。追求量的效果类广告主处于放量阶段，主要考虑目标为圈入用户。追求利润的效果主处于精细化阶段，主要考虑如何盈利最大化。当然效果类广告主亦可都看以达到量与利的平衡。
量，就是追求有多少消费者产生的行动。行动分为浅层行动和深层行动，浅层行动主要是点击层面，在广告展现之后消费者的点击。深层的行动就是直接的转化，这里的转化可以是APP的下载，订阅，物品的购买等。我可以测量转化率，有多少Leads, 总共的转化量，新的转化用户，回头的转化用户，以及丢单率。
利，就是之前谈到的，从花销以及营收两个角度。广告主当然希望花最少的钱，赚最多的钱。在花销这边的指标主要是，展现的花销以及点击的花销。最后还可以算出消费者每一个行为的花销以及每一单成交的花销。与之对应的营收方面，我们可以看到卖出多少量，消费者一共花了多少钱，每一单平均价格，平均每一个点击带来的营收，以及每一个消费者的价值等。
基于这玲琅满目的指标，无论是品牌类还是效果类广告主，都可以根据自己的营销诉求选定指标进行测量。DSP利用其量化效果的能力帮助广告主解决了长久以来困扰着他们的问题：广告投放效果的监测，找出那被浪费掉的另一半广告费。
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