每个人都有潜在的能量,只是很容易,被习惯所掩盖,被时间所迷离,被惰性所消磨.

转-衡量广告效果的关键Post Click Metric——网络广告转化率(click to visit)

  我们很多朋友都知道Conversion Rate(转化率),也知道虽然这并不是一个放之四海而皆准的标准度量,但它是极为重要的,因为它代表着我们商业目标的实现。例如,如果你认为网站最终订单的生成为真正有效的转化的话,那么conversion rate就可以被你定义为一段时间内订单生成的数量除以网站流量(visit),这个比例的上升将直接意味着你更多的收入。

  不过,今天我想讨论的,并不是上面的这个“终极”转化,因为影响这类转化的条件和决定这类转化的因素有很多,我们得写一本书来进行讨论才有可能说清。今天想跟大家分享的是一类最平常也最让人疑惑的转化——从广告到网站的转化,或者换句话说,是从点击广告(Click (Ads click))到访问网站( Visit (session))之间的转化。在讲这个conversion rate之前,我先啰嗦两句聊聊post click metrics。

  •  广告效果监测的“后click”度量(Post Click Metrics)

  传统的对于广告效果的衡量办法仍然大行其道,但是已经很不科学了。这么说是负责任的。由于传统的广告衡量只用两个基本度量,impression和click,以及有这两个度量延伸出来的一个复合度量——点击通过率(或称点击率,click through rate,即CTR),因此很难通过数据之间的结构性分析来进行更深入的解读。此外,更不用说impression和click存在先天不足——impression的意义仅仅存在于广告主衡量publisher有没有按照他们的期望来投放广告,但绝对不代表着受众的真实“印象”,这一点毋庸置疑——因为稍微有些上网经验的,已经完全潜移默化的对广告“视”而“不见”了。click的意义显得比imipression要重要一些,因为点击行为可能表明了被激发出来的兴趣。但大量的误点击和点击欺诈的存在,也使click这个本该成为经典的基本度量,变得极不纯洁了。

[版权归作者Sidney Song所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处]

  因此,impression和click尽管还有作用(它们仍然是网络营销世界的空气和水),可是随着技术的进步,它们正变得越来越不精确(是不是很可笑,技术进步没有消除模糊,反而增加了模糊)。广告监测如果只靠它们两个就完蛋了,如同你不能只靠空气和水生活于世一样。

   impression和click的不足使得我们迫切的需要以更先进的方法来衡量广告的效果,于是从业者们发明了很多度量,这些度量全部基于受众点击广告后在网站上的行为,包括广告流量在网站上的visit,或是广告流量在网站上的interaction (action)以及其他衡量广告流量质量的度量如bounce rate,engagement rate以及generated lead等等。用post click度量衡量广告效果的好处有很多——你有网站作为载体,因此能够获得更多的数据,而且这些数据之间是相互联系的,而且你还有强大的工具来分析这些数据。我想这就是网站分析帮助互联网广告营销的核心意义所在。

  遗憾的是,post click metrics对于中国的大多数广告主而言,还是一个陌生的领域。这也从侧面表明中国的互联网广告并未走向真正的成熟。

  • Conversion Rate是最关键的Post Click Metric

  本质上,本文所讨论的conversion rate这个复合度量即是衍化于广告带来的visit,即某特定广告带给网站的visit除以点击该广告click的百分比值(conversion rate = visit / click)。它是post click metrics中最基本的度量,而且,我宁愿跟进一步,说它是最关键的。

  先看一个实例。某广告主某次在著名的专业门户网站主页上投放了为期1周的广告,通过我们的监测,获得了相当可观的效果——一天有上百万的impression,以及好几万的click。但我心中总有疑惑,too good to be ture?所以,当我看到这些广告的conversion rate只有不到10%(也就是说带给广告主网站的visit只有几千不到)的时候,我反而有些释然了。大量的广告点击根本就没有转化为网站的有效访问,这说明广告本身的基本度量值尽管激动人心,但广告的效果其实平平。

  因此,这个转化某种程度上显示了你广告的真正效果,这对市场部门是很有意义的;另外,对销售部门它也意义非凡,因为它作为广告受众到客户转化过程的第一步,也极度影响着你网站最终订单转化率的高低。不过,这些还不足以让conversion rate成为标题所说的”关键度量“,我认为conversion rate之所以关键,是因为它比其他post click metrics更单纯——它几乎只与广告有关,而不受网站内容和设计的影响。这使它成为post click metrics中最具说服力的广告效果指针之一。

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  这里,我想稍微费些笔墨谈谈为什么conversion rate更单纯,原因在于conversion rate由click 和 visit两个度量复合而成。前者跟网站毫无关系,而后者也不取决于网站质量的好坏。而其他的post click指标则跟网站设计有莫大联系,网站的好坏直接决定访问者能否走的”更深“,因此也就直接影响了interaction,engagement以及bounce。所以,在所有post click metrics中,真正由广告效果决定的基本度量只有一个——conversion rate。

  • Conversion Rate——如何解读,如何提升?

  那么,我们应该如何解读conversion rate呢?或者这个问题可以更准确的描述为:conversion rate受哪些因素的影响?

  影响conversion rate的因素有很多,可以分为四个类别:广告受众的质量广告本身的创意和样式网站监测conversion代码所在页面源HTML文件的位置以及是否存在流量欺诈

  • 广告受众的质量(对conversion rate的影响程度:适中)

  广告受众对广告感不感兴趣,直接影响到conversion rate的高低——原因在于广告受众或多或少的存在误点击行为。在没有误点击的理想情况下,那么我们可以认为每一个来自广告受众的点击都是有目的的、是由兴趣引发的,因此无论受众的整体质量如何,conversion rate都应该保持一个相对稳定的值。可是,误点击必然存在,在这种情况下,广告受众和广告不匹配的程度越高,误点击发生的相对几率就会越大,conversion rate就会越低。例如,你我这样的互联网老油条,我们同样可能会因为鼠标的不灵活点击在了某个我们本不想点击的广告上,于是我们会立即条件反射的把因此打开的页面窗口直接关掉,而且我们心中会掠过一丝不快。这个时候,click的监测会增加一次记录,但visit则不会,conversion rate会因此降低。很有趣的是,我似乎曾经看过国外的一篇文章提到当机械鼠标大量退出市场而由光电鼠标替代后,conversion rate的平均值有一点点的增高——或许这只是个玩笑,但我宁愿相信其中的影响。

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  因此广告受众的质量是会影响到conversion rate的,而且我们的实践经验也很明确的证明了这一点,这里就不再赘述了。

  • 广告本身的创意形式和所在位置(影响程度:较大)

  很显然,越具有侵略性的广告形式,越会造成无效点击或者误点击(casual click)。诱导性广告、全屏广告、占有大量页面面积且处于首屏的广告、屏保广告以及关闭按钮无效或者极小的弹出式广告都会带来较低的conversion rate。而文本型的广告(text link)和比较小的图标广告(icon)会有较高的conversion rate。因为后二者被误点击的机会要小的多。

  • Conversion代码所在页面位置(影响程度:适中)

  Conversion Rate的监测代码需要同时放在广告上和网站landing page上。如果landing page上的监测代码放在了HTML文件的末尾(bottom)而不是最前面(top),那么conversion rate可能会降低。原因在于载入conversion代码需要时间,而放在页首能够比放在页尾更快的载入,因此能够计入更多的visit——分母为常量的情况下,分子越大整个分数值也就会越大。但将代码放在页首可能会造成网页并没有载入完全,代码就计数的问题,这又可能使conversion rate虚高——因此需要监测执行人自行把握其中利弊。

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   无论你用Omniture,Google Analytics还是DoubleClick的spotlight来监测conversion rate,都会面临监测代码位置影响最终数据大小的问题——或者说,这根本就不是问题,而是你如何取舍选择。

  • 流量欺诈(影响程度:剧烈)

  并不是所有的点击欺诈都会影响到conversion rate,但在中国,往往会。因为中国目前的作弊总是相对低技术含量的。最典型的流量欺诈就是点击欺诈(click fraud)。点击欺诈作用在广告主的广告上(广告端),通过大量机器刷新或者trigger等方法使click监测代码重复计数,使其报告数值剧烈升高,这样广告主会被欺骗认为广告获得了极好的效果——高click,高CTR。(但我在以前的文章已经说明,高的CTR不是效果,而是反效果,是陷阱。)由于低技术含量的作弊,click升高了,却“忘了”让visit升高,导致conversion rate极为剧烈的下降。

  你会问,既然能让click升高,那怎么会“忘记”让visit升高呢?其实,这不是真的忘记,而是因为click和visit是两种不同类型的度量。visit是unique度量而click不是(unique click才是),因此在进行点击欺诈的时候,某些publisher会升高click,并且同时升高页面上的pageview,但要想visit也升高,就该多费出点儿努力了。

  因此,conversion rate是一个非常好的监视click fraud的指针,尤其是在你无法获得unique click这个度量的时候。

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  了解了这个四方面因素对于conversion rate的影响,如何提升它就不在话下了。创造合适的广告形式、把监测conversion的代码前提,以及防范流量欺诈都是升高conversion rate的好方法。虽然前三点的调整能够显著影响conversion rate,我还是认为广告受众这一点也不应该忽视,如果广告形式、监测代码和点击欺诈都不存在问题而conversion rate还不能提升的话,那么的确值得考虑更换一下publisher试试。

  最后,轮到大家的评判了——对于conversion rate,有没有别的发现和认识?有没有问题?有没有别的conversion形式的分享?欢迎大家留言!

转-Google Analytics代码DIY

大家好,我是Tenly,平时比较少发文章,主要是原博客后台版本过旧,发文章不顺心。今天在宋星的允许下帮他更新了wordpress,并装了些插件,样貌大换新,一切令人兴奋。

  这篇博客就讲点简单的技术问题吧,技术专家(如车东这样的人)可以直接忽略此文。感谢一楼评论的建议与更正。
以下GA代表Google Analytics。

<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”); document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”)); </script>

<script type=”text/javascript”>
try { var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-4130899-1″);
pageTracker._trackPageview(); } 
catch(err) {}
</script>

  上面是最基本的GA代码,分为两个部分。

第一部分(加粗部分):

  1. 通过一条(正则表达式)JavaScript三元运算符,定义了gaJsHost 变量。我们不需要非常了解正则表达式的原理,但看得出来这一行是在让GA自动辨认代码所在页面的URL地址是哪种前缀,如https等等,了解即可。
  2. 通过最常用的(JS内置函数)DOM对象函数 document.write,把一串html代码写入到所在页面。(unescape 函数的用途就不细说了。)这串html代码的目的是让页面去GA的服务器下载一个叫ga.js的统计功能文件,用来进行实现GA的统计。上面的gaJsHost 变量,决定了ga.js文件的URL地址的细微不同。

  第一部分的代码就实现了两个目的。但是我们可以看出有很多可以DIY的地方:

  1. ga.js文件可以放在本地,如把ga.js放在http://www.chinawebanalytics.cn/ga.js。那么第一部分的代码可简化为:

    <script src=”ga.js” type=”text/javascript”> </script>
    或者是
    <script src=”http://www.chinawebanalytics.cn/ga.js” type=”text/javascript”></script>

    举这个例子主要是为了解析代码作用。

    实现上这样做的唯一好处是能让ga.js的加载速度=本站速度。随着GA的连接速度越来越好,这种作法也大可不必了。另外,ga.js会不定期被GA不通知的情况更新,所以如果下载了ga.js,也许没过多久就不是最新版本了。

  2. 简化GA的监测代码。如果你的网站很清楚就是http://开头的,而不是https://开头。那么第一部分可以直接这样写,四行变一行:(PS.我有电脑洁癖症)。后方有Cloudream同学的更精简方法。

    <script src=”http://www.google-analytics.com/ga.js” type=”text/javascript”></script>

第二部分(未加粗部分):

  1. try catch语句的作用是,在与GA服务器通信的过程中,防止意外错误造成页面停止Loading。
  2. 定义 pageTracker 实例对象,并根据你的帐户ID关联上。pageTracker 类下面有很多函数,希望以后的文章里与讲几个函数的作用。
  3. pageTracker._trackPageview() 函数是指记录一个PV,并把该页面的地址返回给GA服务器。

  第二部分的代码就实现了两个目的,关联你的帐户ID,并记录页面的PV与相应的URL地址。同样,这里的DIY更是无穷无尽了:

  1. 定义第一次打开该页面,才记作一次PV,如果不是,则不记。通过判断window.name是否为空值,来确定这个页面窗口在浏览器中是否第一次打开。结合地写一些其它相辅助的代码,可以实现对垃圾流量的过滤。

    try {
    var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-4130899-1″);
    if(!window.name){
    pageTracker._trackPageview();}

    } catch(err) {}

  2. 一个PV两处记。你可以建立与两个ID的联系,让访问数据同时记入两个ID的统计数据库。

    <script type=”text/javascript”>
    try {
    var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-4130899-1″);
    var pageTracker1 = _gat._getTracker(“UA-8888888-1″);
    pageTracker._trackPageview();
    pageTracker1._trackPageview();} 
    catch(err) {}
    </script>

  抛砖引玉的内容就到此了,今晚要早睡,明天还要上班了。欢迎“流”言。PS,强烈声明,本人不是做技术的,完全不懂编程,只是瞎研究了一下。

2009-02-13Web Analytics

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近期兴趣点转移到Web Analytics方面

上个星期在卓越网上买了 <精通Web Analytics——来自专家的最佳Web分析策略>这本书,周末抽时间看了看,直觉告诉我,这是我喜欢的.虽然搞网站的基本都要用到web 统计分析工具,向市场上常见的:yahoo站长统计,51LA,Google Analytics,Vdoing 维度统计 .上述统计工具本人一直都在使用中,感觉都很强大,但是随着时间的推移,越来越发现,虽然提供了很多的用户数据,但是我们并没有很好的利用起来,去分析用户的意图和动机,用户的真正需求,更多的只是在统计那些内容受到欢迎,用户通过那些关键词过来的等等.获取个人站长也只需要这些,但是我感觉其实这里边还有很多的潜力来挖掘

这本书应该写的还不错,一天一个课题,比较系统,目前正在学习.决定以后就用国内的Vding和Google Analytics ,Goingup作为统计工具.注:Goingup 感觉还是比较厉害的,但是很多都需要交费…

有什么web analytics方面的最新体会,我第一时间会发到这里来的


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