第六章 RTB广告效果影响因素模型验证.docVIP

第六章 RTB广告效果影响因素模型验证 6.1 RTB广告投放方案及KPI指标在进行实例广告投放前首先需指定广告投放方案，明确每种因素的验证方法，并制定KPI指标，以便在投放过程中进行实时监测和投放结束后汇总分析。 6.1.2 广告投放方案 本研究主要采用A/B测试法。针对每种因素，设计两版或两版以上的创意及落地页，通过控制不同变量，对每种变量进行7×24小时投放，整体完成10个影响因素验证的投放周期约3个月，详细方案如下： （1）位置因素：变量为广告投放渠道和广告位置，不变因素为创意、落地页、时间、地域、频次及人群属性。 控制变量 首屏通栏1 首屏通栏2 首屏右bannner 固定变量 创意1版 落地页1版 投放时间7×24 投放地域：北京 投放频次：5+ 人群属性：女性，25岁 （2）广告生动性：设计三版创意分别为文字广告A、图文广告B、flash广告C在同一个广告位进行7×24小时投放，利用BiddingX系统的人工分配流量功能，是三版创意依次轮流展示，保证流量均匀分配。 控制变量 文字创意 图文创意 动态创意 固定变量 广告位1个 落地页1版 投放时间7×24 投放地域：北京 投放频次：5+ 人群属性：女性，25岁 （3） 促销信息：设计两版创意，一版包含促销信息，一版不包含促销信息，在同一个广告位置投放，系统设置流量均匀分配。 含促销信息创意 不包含促销信息创意 　 固定变量 广告位1个 落地页1版 投放时间7×24 投放地域：北京 投放频次：5+ 人群属性：女性，25岁 （4）品牌知名度：设计两版创意，一版包含品牌信息，一版不包含品牌信息，在同一个广告位置投放，系统设置流量均匀分配。 控制变量 突显品牌的创意 不包含品牌信息的创意 　 固定变量 广告位1个 落地页1版 投放时间7×24 投放地域：北京 投放频次：5+ 人群属性：女性,25岁 （5）产品：设计两版落地页，落地页有相同的产品图片展示，按一般产品信息的文字描述模糊，另一版产品信息的文字描述详细，在同一个广告位置投放，系统设置流量均匀分配。 控制变量 含产品图片的落地页1 不含产品图片的落地页2 　 固定变量 创意1版 广告位1个 投放时间7×24 投放地域：北京 投放频次：5+ 人群属性：女性,25岁 （6）产品：设计两版落地页，落地页产品信息的文字描述相同，但一版落地页包含产品图片展示，一版不包含产品图片展示，在同一个广告位置投放，系统设置流量均匀分配。 控制变量 含产品介绍落地页1 不含产品介绍落地页2 　 固定变量 创意1版 广告位1个 投放时间7×24 投放地域：北京 投放频次：5+ 人群属性：女性,25岁 （7）商品评论：设计三版落地页，一版落地页包含用户正面评论展示，一版无商品评论展示，一版包含用户负面商品评价，在同一个广告位置投放，系统设置流量均匀分配。 商品评论4.5星级 商品评论3星级 固定变量 创意1版 广告位1个 投放时间7×24 投放地域：北京 投放频次：5+ 人群属性：女性,25岁 （8）商家信誉：设计三版落地页，一版落地页包含商家信誉评级展示，且评级较高，一版不包含商品信誉展示，一版包含商家信誉展示，且信誉较低，在同一个广告位置投放，系统设置流量均匀分配。 含信誉评级落地页1 不含信誉评级落地页2 固定变量 创意1版 广告位1个 投放时间7×24 投放地域：北京 投放频次：5+ 人群属性：女性,25岁 6.1.2 制定广告效果KPI指标 KPI( Key Performance Indicator)即广告效果关键衡量指标。根据各因素所对应的用户行为路径，针对不同层级的用户行为，为影响因素制定差异化的衡量指标，包括主要KPI和辅助KPI。 （1）广告位置、广告生动性、促销信息、品牌：这四种因素为前端广告因素，对应用户的浏览和点击行为，所以主要KPI为点击率，辅助KPI为。 （2）产品信息、图片展示、商品评论、商家信誉：这四种因素为后端页面因素，对用户的页面浏览和注册/购买行为，所以KPI为、。 （3）品牌态度和品牌忠诚度：这两种因素为产品使用体验因素，对应用户的二次购买行为，所以主要KPI可设置为二次回购率。.2 广告投放数据及模型验证 本节主要 6.2.1 广告投放数据分析 由图25看出，首屏三个广告为的曝光虽然差异较大，但是三个位置的点击率无明显差异，均在0.5%-1%之间。 由图26分析看出，虽然三个广告位带来的页面访问量差异较大，但是个广告位带来的用户转化率无明显差异，均在12%-18%左右。 由图27可以看出，三天代表转化成本的实线非常接近，均在10-17元之间，说明三个广告位的转化成本无明显差异。 通过上文对不同位置点击率、访问转