本文原載于“計算廣告”（Comp_Ad）公眾號，歡迎批判性點贊！當(dāng)然，也歡迎點擊關(guān)注知乎專欄“計算廣告”！

最近兩年來，移動廣告的產(chǎn)品創(chuàng)新有兩個明星：一個是以Facebook為代表的原生廣告，另一個是激勵視頻廣告。這兩種產(chǎn)品都在服務(wù)效果廣告，特別是按照CPI（Cost per install）結(jié)算的應(yīng)用下載廣告時表現(xiàn)上佳，因此日進斗金。（Facebook的品牌廣告部分容我們以后再表。）

太陽底下沒有新鮮事，嚴謹?shù)拇a農(nóng)應(yīng)該養(yǎng)成個好習(xí)慣：在看到出奇好的效果時，一定要獨立思考一下，根本原因是什么呢？這決不是扯兩句“大數(shù)據(jù)、人工智能”就可以糊弄過去的。我也認真研究和思考了這件事，把一些有趣的發(fā)現(xiàn)寫出來與大家共享。

本文的內(nèi)容邏輯稍顯復(fù)雜，不過相信認真讀完以后，你對廣告產(chǎn)品的核心邏輯理解會有質(zhì)的飛躍，所以請耐心讀下去。

首先，我們來給不太熟悉的讀者說說什么叫做效果廣告的歸因（attribution）。如下圖所示，用戶在廣告位上看到廣告后，如果有興趣就會點擊廣告，到達廣告的落地頁（此處為Apple Store的應(yīng)用詳情頁）；用戶進一步下載該應(yīng)用后，就完成了一個“轉(zhuǎn)化”。那么如何將這個過程串連起來，確定某個轉(zhuǎn)化來自于哪一次廣告投放呢？這個“歸因”的原理是這樣的：當(dāng)點擊產(chǎn)生時，除了跳轉(zhuǎn)到落地頁，同時向歸因的監(jiān)測方（一般情況下為第三方產(chǎn)品）發(fā)送一個點擊鏈接，同時將用戶的ID作為參數(shù)一并發(fā)送過去；當(dāng)轉(zhuǎn)化發(fā)生時，同樣發(fā)送一個帶用戶ID的轉(zhuǎn)化鏈接；歸因監(jiān)測方將兩個過程中的用戶ID作匹配，就可以知道某個轉(zhuǎn)化是哪個渠道帶來的了。

那么如果在百度、QQ、一點資訊等不同的媒體上都發(fā)生了同一個廣告的點擊，并且最終產(chǎn)生了下載，應(yīng)如何判決轉(zhuǎn)化歸哪個廣告渠道呢？最通用的辦法，是“最終點擊有效（Last click counts）“的規(guī)則。如下圖所示，用戶前后點擊了A-D四個來源的廣告，但直到點擊了“直接來源”這個渠道的廣告后，才發(fā)生了轉(zhuǎn)化行為。于是乎，轉(zhuǎn)化的功勞都記在了“直接來源”之上，而前面的所有渠道都成了竹籃打水一場空。

這是個工程中粗略的近似規(guī)則，很容易找到一堆槽點：

1. 為什么只有最后一次點擊才有功勞呢，以前的點擊難道就不起作用么？這顯然并不合理，于是有很多人希望找到更合理的歸因模型，比如說所有渠道按一定比例分攤收益。
   
   
2. 歸因周期應(yīng)該怎么定呢？顯然，歸因周期越長，對廣告渠道越有利；歸因周期越短，則對廣告主越有利。到底是一天？三天？還是二十八天？嚴謹?shù)膹V告從業(yè)者，基本上是靠拍腦袋解決這一問題的。
   
   
3. 不論什么樣的歸因模型，最嚴重的問題是非廣告渠道的影響被忽略了。可是，非廣告渠道帶來的效果卻比廣告渠道大得多。這就好比二戰(zhàn)勝利了，中美俄還沒發(fā)話，韓國、菲律賓、埃塞俄比亞、盧森堡先坐在一起討論到底誰才是戰(zhàn)勝法西斯的頭號功臣。
   
   

有規(guī)則就有漏洞，有漏洞就有人利用漏洞。合理或不合理地利用歸因規(guī)則上的漏洞，某種程度上決定了廣告量化效果的好壞。

簡單粗暴的利用方式，就是我們在“互聯(lián)網(wǎng)廣告作弊十八般武藝(下)”一文中提到的下載歸因作弊方式：在本文第一張圖所示的歸因邏輯里，如果媒體多個心眼兒，管他用戶點沒點廣告，干脆都用程序向歸因監(jiān)測方發(fā)送一個鏈接，告訴他“張三點廣告啦！”，那么接下來幾天如果湊巧張三下載了廣告主的App，那這個功勞就記到媒體頭上了！如果向所有的用戶都發(fā)一遍，那么App Store里那些自然下載就都歸了你了。

有人會說，哪兒那么巧，點過了以后張三真的會下載這個應(yīng)用？其實這個方法主要應(yīng)用于那些自然下載量比較大的廣告主，假設(shè)你接到微信、Uber這種單子，閉著眼亂劫也能夠日進斗金。對廣告主而言，效果和后續(xù)ROI都不錯，只不過自然下載的量莫名其妙下降了。正所謂大餅卷手指頭——自個兒吃自個兒。

這種明搶的方式吃相有點難看，大廠們當(dāng)然要有更加紳士的做法。我們先來學(xué)習(xí)一下Facebook是怎么做的。我們從第三方歸因監(jiān)測工具看進去，了解下Facebook制訂的廣告歸因邏輯：

按照前文的邏輯，轉(zhuǎn)化總要跟點擊對得上才有效（對應(yīng)于上圖里click-attribution那個條），可是在Facebook的一畝三分地兒，廣告展示了不管點不點都得算！大家注意上圖里“view-through attribution”那個條。記得生理衛(wèi)生老師講過，懷孩子的前提，總得經(jīng)過一個愛情動作片的過程，現(xiàn)在怎么變成了我看了你一眼，以后生的孩子就得算是你的呢？很顯然，這是個并不合理的條款，不過迫于Facebook的流量霸主地位，大家也只好接受。

在Facebook的廣告中，View-through Attribution的占比高么？不同的廣告主數(shù)據(jù)不太一樣，少的10%左右，高的則超過50%。就因為規(guī)則上的這一點調(diào)整，憑空多出來一倍的轉(zhuǎn)化，你說效果能不好么？當(dāng)然，可以通過將View-through Attribution的歸因周期縮短來降低影響，不過大多數(shù)客戶恐怕也不明就里，按缺省配置投放就是了。

一般的廣告平臺沒有Facebook的話語權(quán)，憑空推出一個“view attibution”恐怕沒人接受。要繼續(xù)做文章，就要把轉(zhuǎn)化過程搞得復(fù)雜一些，以便能夠在歸因上占些便宜，這里就要說到激勵視頻這種形式里的玄機了。

激勵視頻是近年來移動廣告蓬勃發(fā)展的一種新形式，代表公司有Applovin、Vungle、Adcolony、UnityAds等。與視頻廣告服務(wù)于品牌的直覺不同，激勵視頻恰恰是在效果廣告領(lǐng)域表現(xiàn)出眾。多事的我們，當(dāng)然要抱著羨慕嫉妒的陰暗心理一探究竟了。激勵視頻廣告的轉(zhuǎn)化過程比一般展示廣告要復(fù)雜，見下圖：

一般來說，激勵視頻廣告有游戲場景的帶入，比方說在上面的例子里

1. 農(nóng)場游戲里的交易站會有一個電影導(dǎo)演跳出來，說他拍了一部片子，你看完了可以給一個金幣的獎勵；
   
   
2. 當(dāng)你打開片子看時，會發(fā)現(xiàn)這是一個15-30s的廣告片，而且不能跳過；
   
   
3. 廣告片看完了，提供視頻廣告的廣告平臺就會以server to server的方式向監(jiān)測方發(fā)送點擊鏈接，注意，這時候并沒有用戶主動的點擊；
   
   
4. 回到游戲里，獲得一個金幣的獎勵。
   
   

看到這里大家應(yīng)該明白了吧，為什么在廣告看完的時候就發(fā)送點擊鏈接了呢？用戶看完了視頻，并不意味著就有興趣下載??！即使用戶并沒有自發(fā)點擊，由于點擊鏈接已經(jīng)發(fā)送了，后面幾天里如果碰巧到Apple Store下載了這個應(yīng)用，也就歸了廣告平臺的業(yè)績了。

當(dāng)然，就事論事，F(xiàn)acebook和Applovin的這兩種做法，并非完全不合理：看過廣告以后對下載是有些幫助的，特別是視頻這種信息豐富的廣告形式。但是，規(guī)則本身沒有絕對的對錯，重要的是公平。要是每人都是看誰一眼就懷孕，比拼眼神兒的話，也算得公平；現(xiàn)在你小子看別人懷孕，其他人非得努力耕耘一番不可，這天下的孩子還不都是你的了？

好了，事兒就講到這里。如前文所說，我們的目的不是為了黑Facebook或其他某家公司，而是把產(chǎn)品本質(zhì)的問題與困惑擺出來討論。實際上從在線廣告產(chǎn)生以來，如何設(shè)計一個公認的、合理的歸因規(guī)則，一直是市場上懸而未決的謎題。因此，頗為無奈的是，某家媒體或某個廣告平臺的效果好壞，與其說依賴算法與數(shù)據(jù)，更多時候是依賴于它們在歸因鏈條上的卡位。就拿搜索引擎來說，也不過是由于靠近用戶決策終點，歸因上大占便宜。

所以，要提升您的廣告產(chǎn)品效果，除了“云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能”這些形式主義的詞兒，您是不是有了新的思路，覺得豁然開朗呢？

知乎live預(yù)告：應(yīng)廣大吃瓜群眾要求，我們將互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域常見作弊手段作了全面整理，用知乎live的形式做一次系統(tǒng)介紹。為廣泛傳播負能量，我們將價格定在了知乎允許的下限9.9元。請點擊“手把手教你互聯(lián)網(wǎng)流量作弊”查看詳情！無論您是立志于掃除流量作弊，還是積極投身于作弊行業(yè)，參加完本次 Live 后，都將會有堅實的知識準備。