Facebook帳戶里近期出了一個(gè)仍在研發(fā)中的新指標(biāo)值:Incremental results。例如,假如投的是App Install總體目標(biāo),除開之前的App Installs的數(shù)據(jù)信息,還會(huì)繼續(xù)有Incremental App Installs的數(shù)據(jù)信息。
那麼為何Facebook會(huì)感覺必須填補(bǔ)那樣一個(gè)指標(biāo)值來考量廣告的優(yōu)劣呢?
舉個(gè)應(yīng)情的事例,截止到中國(guó)北京時(shí)間4月30日0點(diǎn)27分,我國(guó)同用78,766例新冠肺炎痊愈病案。假定這貼近八萬人到生病的過程中都被強(qiáng)制性規(guī)定每日喝一杯白開水,那麼被強(qiáng)制性喝白開水的人痊愈了就能證實(shí)溫開水能醫(yī)治新冠肺炎嗎?不好。一個(gè)更為有效的方式 ,應(yīng)該是把群體任意分為2組,一組強(qiáng)制性喝白開水,一組不強(qiáng)制性,看喝的那組治療率是否有提升。(僅舉例子難題,很有可能醫(yī)學(xué)臨床研究上那樣仍然不足認(rèn)真細(xì)致。)
因此 相應(yīng)的,由于這一用戶看了、點(diǎn)完廣告以后在歸因于對(duì)話框內(nèi)發(fā)生了相對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)化,就能表明這一轉(zhuǎn)化是這一廣告帶來的嗎?是否有很有可能,這一商品自身充足好和知名,或是一些別的的緣故,即便 這一用戶沒見到這一廣告也會(huì)產(chǎn)生轉(zhuǎn)化呢?最少?gòu)腇acebook得出的Incremental results和傳統(tǒng)式Results的數(shù)據(jù)對(duì)比看來,有一些用戶很有可能的確原本便是要轉(zhuǎn)化的,不管他究竟接沒觸碰這一廣告。
Incremental results這一指標(biāo)值估計(jì)每一個(gè)campaign帶來的增加量成果量。每一個(gè)campaign的增加量危害的認(rèn)定方式是,應(yīng)用根據(jù)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)訓(xùn)煉的統(tǒng)計(jì)模型。根據(jù)這樣的方法,能夠掌握對(duì)比沒有推廣這一campaign的情形下有可能產(chǎn)生的結(jié)果,這一campaign帶來的增加量成果。
(https://www.facebook.com/help/258047838115232?helpref=faq_content)

換句話說,F(xiàn)acebook覺得這一指標(biāo)值很有可能比result更能反映——單純因?yàn)镕acebook廣告帶來的轉(zhuǎn)化。
是否Incremental results一定會(huì)比Results少呢?
根據(jù)Facebook得出這一指數(shù)的目地,大概率狀況下應(yīng)該是的。
可是,很有可能有些人會(huì)注意到最初那幅圖中這一字段名下邊有一個(gè)大字data-driven attribution。是什么意思呢?就是這一字段名的歸因于方法有別于Facebook過去的或是業(yè)界大部分使用的last-touch attribution(把轉(zhuǎn)化歸結(jié)為于用戶最終觸碰的廣告帶來的)。歸根結(jié)底,傳統(tǒng)式的這類歸因于方式 就是因?yàn)楸阌诳紤],歸到最后一個(gè)廣告較為有效且賬面價(jià)值。事實(shí)上,用戶假如看過同一個(gè)商品的很多不一樣的廣告,究竟哪一個(gè)廣告讓用戶下決心轉(zhuǎn)化的,還確實(shí)不一定。Incremental results由于根據(jù)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,因此 從某種程度上來講跟last-touch attribution是分歧的。
那麼實(shí)際上很有可能存有某一campaign,盡管很常常并不是用戶的last touch,可是Facebook根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析感覺它對(duì)用戶轉(zhuǎn)化具有了至關(guān)重要功效,理論上是存有Incremental results超過Results的具體情況的。
如果我們把Results - Incremental results這一誤差類似地當(dāng)作是即便 不見到這一廣告也會(huì)轉(zhuǎn)化的總數(shù),這種轉(zhuǎn)化能覺得便是當(dāng)然量了沒有?
我認(rèn)為不可以。舉一個(gè)最顯著的有可能緣故。這一商品除開投Facebook廣告,就沒有投別的廣告了沒有?Facebook覺得這個(gè)人好像不要看這一廣告都是會(huì)轉(zhuǎn)化,是否會(huì)是由于別的網(wǎng)站的廣告對(duì)他的轉(zhuǎn)化起了主導(dǎo)作用而Facebook并無法了解別的廣告的出現(xiàn)呢?
寫在最終:信息科技給了廣告人一個(gè)福利,好像大家此后能夠精準(zhǔn)考量自己做的廣告實(shí)際效果怎么樣了。可是,人的行為和心理活動(dòng)描寫終究比這一串串?dāng)?shù)據(jù)信息繁雜得多,根據(jù)再fancy的實(shí)體模型作出的判定也肯定不是100%精確,某一實(shí)體模型都不必定比另某一實(shí)體模型更強(qiáng)更精確。數(shù)據(jù)經(jīng)常是會(huì)坑人的。
做為直效廣告精兵的一員,大家除開腳踩在客觀的數(shù)據(jù)信息現(xiàn)場(chǎng)里,把心放到更寬闊的理性的天上難道說不也一樣關(guān)鍵嗎?
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