IDFA以及即將到來的GAID的流失，大大削減了廣告主衡量買量效果的能力，廣告主將買到的用戶歸因到花費上也變得越來越難，伴隨著預(yù)算花不出去、錢沒花對地方、用戶信息基本流失等問題不可避免的存在，衡量花費效果的能力已成為實現(xiàn)增長的關(guān)鍵。今天我們將展開聊聊“衡量增量”和“買量增長”這兩件事。
把預(yù)算花在買增量上以下這張圖展示的是自然量和廣告帶來的增量，在兩部分量重合的部分其實是“無論看不看廣告，都能轉(zhuǎn)化的用戶”，所以我們廣告要知道，這部分的用戶是不需要我們花錢來觸達的，我們的預(yù)算應(yīng)該用在右側(cè)藍色真正的增量。
增量測試這張圖是一組廣告組測試對比結(jié)果，右側(cè)是定期用增量測試的結(jié)果來校準歸因和MMM模型，左側(cè)并沒有這個操作。從展示的結(jié)果上來看，右側(cè)campaignB中MMP/ads manager里顯示表現(xiàn)更差，但實際買到的增量確實更多些。
熟練應(yīng)用MMM模型MMM是一種營銷組合模型（Marketing Mix Modelling），更是一種隱私友好、高效且靈活的跨渠道測量分析工具，具備以下功能：適用度高，可根據(jù)業(yè)務(wù)需求客制；搭建增長“黃金三角”所謂的黃金三角分別是lift/增量測試，即衡量廣告的真實值，用于定期校準歸因和MMM模型；營銷組合模型（MMM），即用于指導(dǎo)跨渠道的預(yù)算分配；rule-based歸因模型（MMP），即用于指導(dǎo)UA在單一渠道的日常投放工作。“黃金三角”缺一不可，各有存在的價值。
數(shù)字廣告的重要組成部分——隱私保護強化技術(shù)Meta攜手業(yè)內(nèi)的優(yōu)質(zhì)合作伙伴正投入多年時間來構(gòu)建解決方案，合作制定包含相關(guān)技術(shù)和方法的行業(yè)標準，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：端側(cè)機器學習從歷史數(shù)據(jù)中找到有用的模式來進行測試，并能確保用戶的個人數(shù)據(jù)留在他們自己的設(shè)備上，不用向外傳輸。差分隱私技術(shù)數(shù)據(jù)匯總/K-匿名確保結(jié)果中至少包含去除身份識別信息的最少數(shù)據(jù)點（此處稱為“K”）短期先采用能夠適應(yīng)變化的測量技術(shù)，MMM和轉(zhuǎn)化提升測試（conversion lift），到了中長期就要采用客制化分析，從lift/增量測試到營銷組合模型（MMM）和rule-based歸因模型。
隱私時代的數(shù)據(jù)渠道效果衡量方法論》
