”电视和视频是一个探讨先进电视和视频领域的机遇和挑战的专栏。
今天的专栏由Jason Fairchild撰写，他是tvScientific．
我们大多数人可能会把科学方法与高中科学课联系在一起。但说真的，这个过程不正是广告应该遵循的吗?
可以说，这种科学方法已经推动了数字广告从1998年的起步阶段到2022年的年营收超过2000亿美元。
与此同时，电视在历史上一直停留在20世纪50年代。与数字广告相比，电视广告的市场规模说明了一切。数字广告号称有900万广告主，而电视行业720亿美元的产值85%集中在500个全国性品牌上。
现在有超过一半的电视是通过流媒体服务消费的，以细粒度的方式衡量它是第一次成为可能。这使得广告商可以确定地将电视广告观看量与网站访问和销售等商业结果之间的点联系起来。
鉴于这种新出现的反馈循环，广告商可以这样做实际上把科学的方法应用到电视广告中。
1.所有的实验都是从寻找问题的答案开始的。在广告中，问题应该是“我如何推动我的目标kpi ?”你是在试图吸引网站访问者吗?销售?应用程序安装吗?投资回报?要具体。
2.D围绕你的目标客户提出假设，并预测什么会与目标受众产生共鸣。考虑以下几点:
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- 人口统计资料
- 节目观看习惯
- 地理区域
3.建立测试活动，包括:
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- 每个假设的行项目。
- 一个“跟踪数据”行项目，可以在尽可能多的应用程序、地理位置和日期部分进行实验。这应该至少占测试预算的15%。
- 定义你的归属窗口。这应该是一个数据驱动的过程。所有的购买都有不同的考虑期，因此应该有不同的归属窗口。确定并评估特定类别的曝光转换窗口。假设是七天。您应该期待看到实际数据，并根据七天假设进行评估，并根据数据进行调整。
- 制定预算。大多数数字平台，如谷歌和Facebook，都没有最低消费承诺。但是，重要的是要避免“错误读取”问题，如果您没有驱动足够的测试数据，就会发生这种情况。
4.启动您的测试活动并观察它们的运行情况。
5.评估结果:
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- 在24-48小时内，你应该会看到足够多的转换事件，从而开始理解你的假设哪些是有效的，哪些是无效的。
- 当你的测试是“完整的群组”(意味着完全通过归因窗口时间范围)，评估结果并确定哪些有效，哪些无效。
- 评估归因窗口。这要求你看到每个广告印象的时间/日期戳，并将其与结果事件进行比较。你应该评估45天或更长时间内的转换数据。数据将显示一个尖锐的曲线，这应该告知最准确的归因窗口。
- 评估罗阿斯:
- 这是销售额除以广告支出的简单计算。
- 确保你完全了解平台提供商的媒体成本和他们收取的费用，因为这将直接影响你的ROAS。如果您的供应商以20美元购买库存，然后以40美元出售给您，这种“套利”方法将花费您可以用于驱动ROAS的资金。
- 用增量测试验证结果。如果做得正确，这将对任何给定营销渠道(包括电视)的增量价值进行评估。
6.使用你收集到的数据来迭代你的方法并优化未来的活动。
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- 一旦成功组合明确，就将预算从表现不佳的目标维度转移到表现良好的目标维度。
- 确保你对实际媒体成本有100%的透明度。一个最好的做法是重新协商在表现最好的媒体上降低cpm，以换取支出承诺。
科学方法需要绝对透明
900万广告客户参与搜索和社交的原因是他们可以衡量投资回报率。数据很容易理解:广告-点击-销售。然而，这些模型并没有考虑到多点触控的属性，因为这有利于最后一次点击平台。出于商业动机，Facebook和谷歌限制了与广告商共享的数据。但我们可以肯定的是，他们自己的优化算法完全依赖于数据的透明度和测量。
电视从根本上是不同的，它为行业提供了一个正确的机会。因为我们不能点击电视，我们不能理解或信任电视的属性，除非我们自己能看到原始的曝光结果数据。我们必须查看、测量和验证所有结果的电视曝光到结果过程的时间戳，包括最后点击频道。只有当我们能够做到这一点时，我们才能应用科学方法，并在数据驱动、投资回报率为正的基础上扩大电视的规模。
好消息是，在现有的平台和技术上，将科学方法应用于电视购买是100%可能的。好处是巨大的。在美国，有1.22亿的电视客厅等待着转变为下一个巨大的增长渠道。挑战在于，这需要重新思考电视属性与最后一次点击的数字渠道的区别，以及广告平台内的完全数据透明度。
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