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关注指标主要用于测量上层漏斗kpi中的提升，如品牌知名度。
但广告商开始倾向于将关注度作为衡量广告活动对较低渠道(包括转化率)影响的一种方式。
豪华汽车制造商奥迪(Audi)最近尝试使用关注指标，根据广告位置可能吸引的关注量，通过算法调整广告库存的程序化竞价。
然后，奥迪测量了高关注度广告对点击后转化率的影响。
今年2月加入奥迪担任数字营销团队负责人的菲利普•普吉奇(Filip Pujic)说，这个实验的想法来自于想要了解某些从可视性角度看不太有价值的广告放置位置如何影响较低渠道的活动表现。普吉奇曾在奥迪的瑞士MediaCom工作过一段时间。
该试验包括一项在线展示活动，以推广奥迪的电动汽车产品。该活动从6月持续到7月，重点是为瑞士用户提供印象。
奥迪与瑞士MediaCom、注意力初创公司Adelaide和群邑旗下Xaxis合作，设计了一种程序化竞价算法，对注意力得分超过一定阈值的库存提出更高的竞价。
阿德莱德有一个专有的注意力指标，称为AU(代表“注意力单位”)，以确定哪些广告放置可能吸引潜在客户的注意力最多。
奥迪在Xandr的DSP中激活了阿德莱德基于标签的分析，以测量可用广告位置的AU分数，这些广告位置在开放的网络程序和基于pmp的库存中运行。PMP库存包括Xaxis为过去的奥迪活动设置的现有PMP。(本次活动没有专门针对非盟的pmp。)
自定义竞价算法将实时增加关注得分高的媒体的竞价，减少关注得分低的媒体的竞价。
除了广告库存的AU分数之外，该活动没有使用任何目标参数。
当活动结束时，奥迪衡量了它赢得的广告位置的点击后转化率，但Pujic拒绝详细说明该品牌衡量的是哪种类型的点击后转化率。
然后，奥迪A/B测试了其自定义竞价算法活动的结果与Xaxis的默认竞价算法。
自定义算法在公开交易库存上的转化率比默认竞价算法高69%。总体上程序化转换增加了60%。
阿德莱德的创始人兼首席执行官马克·古迪曼(Marc Guldimann)说，这个结果比阿德莱德在优化高au位置时看到的典型转化率提升要高得多。“通常情况下，我们会看到大约20%到40%的改善，”他说，“所以69%的改善是非常出色的。”
尽管从奥迪的角度来看，这一结果令人鼓舞，但该品牌并不是100%靠关注度售出的。Pujic表示，奥迪需要更多数据来确定关注指标能在多大程度上推动其低漏斗kpi的增量增长。
他说:“下一步是将非盟测量纳入我们所有的计划活动中。”“我们有必要对更广泛的数据进行分析，看看结果是否能在一致的基础上(重现)。”
Pujic表示，但考虑到这些活动的结果，奥迪已经在考虑其后第三方cookie计划将不必完全依赖第方数据来定位漏斗的较低位置，这是奥迪过去的做法。
他说:“这些(早期的)指标告诉我们，注意力优化是我们以前使用的各种数据的一个很好的替代品。”“我还不敢说这是一种范式转变，但感觉像是我们购买数字媒体方式的视角发生了变化。”
