从“营销度量”到“增长度量”：品牌度量进入科技时代( 二 )

蓬勃发展的互联网，让用户的每一种表达，如:点击、浏览、互动、下载、支付等，都可被记录和留档，这也意味着:用户看广告后的行为可被追踪了。而随着全行业数字化营销能力的日新月异，以及广告媒介、广告流量、广告形式走向复杂，围绕着品牌广告的效果度量指标，也逐渐丰富起来。
在互联网发展早期，品牌广告的核心度量指标还聚焦在“量”上，较为常用的是:曝光量、点击率、广告可视度等。但这些粗浅的指标并不是广告主想要的，他们更在意广告是否对目标用户（TA）是否产生了积极影响，于是，衍生出了TA浓度、TGI、TA reach、TA N+Reach等新的度量指标。
但分析这些指标，局限也肉眼可见。比如，度量的仍只是一次营销活动的效果，无法做到全链路数据追踪，也无法排除组合营销活动对效果产生的影响;又比如，度量的结论仍是偏传播层面的，若要评估此次传播是否对用户心智甚至最终转化产生了影响，还需要配套其他营销手段方可进行。
由上不难看出:品牌广告度量技术要实现二次跃升，还必须满足四个关键词:大数据、全链路、扎实的技术能力和持续的投入。
于这个层面，巨量引擎下出了“先手棋” 。一来，截至2021年6月，抖音的日活跃用户数已经突破6亿，而巨量引擎生态的全线产品月活跃用户数达到了19亿，海量的数据，突破了传统调研样本量过小的限制;二来，抖音电商的发展，也让巨量引擎逐渐完善了从种草、投放到线上留资、下单的一体化布局。
丰富的数据类型和全链路数据处理能力，有助于帮助品牌科学归因，在流动的数据里看清楚哪些是相关关系，哪些是因果关系，这样才能更客观地审视“营销与增长”的关系，做到精准优化。
这也是巨量引擎营销科学发布SCI品牌力模型的“底气” 。
再看模型，你会发现，它聚焦全量增长，能够从认知、种草、行动不同的营销阶段，对品牌力和品牌健康度进行持续度量，服务的是企业的长效经营诉求;而与之配套的工具，则是从中短线营销活动视角，赋予了模型以“应用”的翅膀，让品牌能够在发现不足后及时矫正问题，以实现对营销每一环节的循环校验和优化。
具体来说，6大工具包括投前的预算分配、AB实验工具，投中的增效优化工具，和投后结案工具与效果验证（BLS+CLS）工具，它们贯穿于一次营销活动的始终，让品牌营销告别经验主义，在大数据的照拂下，获得确定且理性的增长。
6大工具:从前到后，
像素级优化营销每一环
在开展一次营销活动前，我们通常会遇到来自广告主的两大灵魂拷问:
解决这两个难题，过往多凭借经验。这些经验建立在营销人操盘的案例上，也建立在标杆品牌的学习上，但整体而言，仍是主观且武断的。而巨量引擎预算分配工具的上线，则能帮助广告主解决这个难题，一方面，它是建立在品牌历史投放数据和行业优秀数据基础上的投放模型，另一方面，它能够基于品牌所处的差异化营销阶段（如预热期、种草期、转化期），来设置差异评估指标，进而在数据指导下，获得新的预算模型。
听起来是不是有些“玄乎”?分享个案例:
某手机品牌在新机发布活动期间投放了包括品牌广告、竞价广告和达人广告在内的多种广告，希望以达人资源为核心，判断多触点投放场景下，如何科学地配比其他营销资源。
通过科学实验发现:达人广告辅以竞价广告可带来转化率2~4倍提升，而品牌广告的投放则能让效果表现更坚挺。考虑到竞价广告的助推效果明显，预算分配工具建议:品牌可持续增加达人和竞价广告的预算，但对于品牌广告的投入则可与之前持平。