计算广告：广告生效的六个阶段
本文是阅读 《计算广告 第2版》 的第 2 篇读书笔记。所有读书笔记请访问这个话题标签：《计算广告》。
本文有 40% 左右内容由曾嵘自行发挥，很可能不正确，欢迎批评指正。
从信息接收阶段理解广告生效方式
广告的信息接收过程分为三个大的阶段：
选择 Selection
解释 Interpretation
态度 Attitude
在这三个大的阶段中，还有六个小的阶段：
曝光 Exposure
关注 Attention
理解 Comprehension
接受 Accptence
保持 Retention
决策 Decision
所有阶段的关系如下图所示：
1. 曝光
「位置为王」是曝光阶段的最好写照。为啥大家都想去抢纽约时代广场大屏发朋友圈呢？因为那儿位置好啊！
当然，咱宇宙中心五道口也不差对不对？
曾嵘：
对于互联网广告来说，不一定位置最好点击率就一定高。例如开屏广告的效果是否比首页顶部 Banner 效果更好？这需要考虑载体匹配度、内容匹配度和设计匹配度。
2. 关注
行为定向原理会考虑以下三点来提高关注效率：
尽量不要打断用户的任务。当用户明确辨识出固定广告位时，会下意识屏蔽其内容（房间里的大象）；
明确传达向用户推送此广告的原因；
内容符合用户的兴趣或需求。
以手机游戏中三种常见广告为例，以上面三点作为标准来评价广告效果：
| 广告类型 | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| Banner | 不打断，固定位置 | 莫名其妙 | 不一定 |
| 插屏 | 打断，全屏 | 不解释原因，不确定时机，强迫 | 不一定 |
| 激励视频 | 用户触发打断，全屏 | 解释原因：主动获取收益 | 不一定 |
从上表可以看出，激励视频 的广告效果是最好的。实际上，以上三种广告中，激励视频的 eCPM 也是最高的。
3. 理解
即使已经通过大数据定位到某个用户的喜好（例如该用户属于游戏玩家），在推送广告时，如果该用户不是此种游戏类型的玩家，广告依然不会取得良好的效果。
在理解这个阶段要注意：
保持广告内容在用户能理解的兴趣范围内；
注意理解门槛；
强调一个主要诉求来吸引用户的注意力。
如上图中微信公众号正文中嵌入的广告，我（曾嵘）一直不认为是一种好的体验模式。我对该广告的体验如下：
文案和图片都在打擦边球（定位男性游戏玩家），具有不错的吸引力；
此类游戏不在我的兴趣范围内，无法吸引点击；
广告在文章中心，我不愿意停止阅读的连贯性去点击广告。
4. 接受
广告上下文环境对广告的接受程度影响很大。上图中的广告若出现在游戏社区、或者霸道总裁类小说中，效果就会出现在经济观察文章中好很多。因为兴趣定位更准，理解也变简单了。
5. 保持
长期效果类广告会在创意上花更多功夫，以期传递鲜明的记忆，追求长期影响。
6. 决策
决策代表转化行为。
以上六个阶段中，越靠前的阶段，效果对于 点击率 的影响越大；越靠后的阶段，效果对于 转化率 的影响越大。
我上个月撰写的 归因系列 讲述了如何判断最终 决策 与前面哪个阶段的关系最为紧密，欢迎前往阅读。
从技术角度看互联网广告特点
互联网广告和传统广告相比，有不少专有特点。下面从技术角度说明一下：
1. 技术和计算导向
我早期使用信用卡时，每月都会收到银行寄来的纸质账单。对于这些账单，银行可以根据信用卡用户的年龄、性别、消费能力（通过信用卡账单判断）做定制化。这就是定向广告的传统表现形式。 理论上，银行可以完全掌握用户的所有特点进行针对定制。但实际上这样做的成本相当高，因为对纸质账单分类寄送需要消耗大量人力，难以规模化。
而对于在线广告来说，做到计算导向就相当容易了。
2. 效果的可衡量性
点击率是最能衡量广告效果的指标吗？从 1998 年到今天，Banner 广告的评论点击率从 10% 一路降低到 0.1%，我们能说 Banner 广告的效果下降了两个数量级吗？
3. 创意和投放方式的标准化
受众定向和程序化交易要求标准化。创意尺寸统一化和关键接口标准化是广告标准产生的基础。目前国内的广告平台在标准化上做的 非常之不友好。
4. 媒体概念的多样化
越接近转化的媒体上的广告，带来的流量就可以达到越高的 ROI，但距离「引导潜在用户」的目的也越远。
举例来说： 淘宝与淘宝客网站做现金返利形式的广告推广，ROI 非常高。但淘宝在 2012 年底终止了这种广告形式。
一味追求高 ROI 在电商行业未必是一件好事，在游戏行业就是好事吗？
曾嵘：
SAGI GAMES 开发的小游戏在双十一、春节期间的广告 eCPM 能瞬间（几个小时以内）爬升到日常数值的数十倍，但这并不代表游戏本身受到用户欢迎。
等假期过去，在用户质量和量级不变的前提下，eCPM 突降到正常水平之下，持续数日才会缓慢提升。
5. 数据驱动的投放策略
现代在线广告系统是一个大数据处理平台，它根据数据在多个广告竞争同一次展示时做出决策，再将投放结果统计数据反馈给广告操作人员以调整投放策略。
数据就是在线广告系统的根本驱动力，正如煤炭是第一次工业革命的驱动力，电力是第二次工业革命的驱动力一样。