今天看到了一個講海外營銷的博文，介紹Facebook（Meta）廣告提出的一種被稱為“增量歸因”評估廣告投放效果的方法。并且，這篇文章對這個方法寄予了厚望。

確實是一個有趣的方法，并且簡明容易應(yīng)用。它能顛覆目前品牌廣告投放效果評估的主流方法嗎？

先看看這個“增量歸因”具體是個啥吧！

方法很簡單，我們以Meta投放平臺為例。

Meta跟廣告主商量好，告訴廣告主說，你要上的新產(chǎn)品，在我這兒投廣告，在任何其他地方都不要投廣告了（這一點很關(guān)鍵）。

廣告答應(yīng)說，沒問題。

然后投廣告的時候，Meta把這個新產(chǎn)品對應(yīng)的目標(biāo)人群，隨機地分成兩個組，A組和B組。

然后Meta通過后臺控制，把廣告投放給A組的人，然后確保B組的人，絕對看不到這個新產(chǎn)品的廣告。

由于廣告主也沒有在其他地方投放關(guān)于自己新產(chǎn)品的廣告，所以理論上B組的用戶，無法看到這個廣告。

廣告投放之后，統(tǒng)計A組和B組的用戶，各組人的購買該商品的轉(zhuǎn)化率是多少。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，A組人群的轉(zhuǎn)化率是1.5%，而B組是0.3%。B組的人因為沒有看到過廣告，所以B組的購買，是純“自然發(fā)生”的“自然購買”。這樣看起來，A組人群因為看到廣告，轉(zhuǎn)化率遠高于B組，足足相差1.2%。那么這個1.2%的轉(zhuǎn)化率，就是“增量歸因”，是廣告投放帶來的轉(zhuǎn)化增量。

是不是很簡單？

這個方法比很多廣告大廠提供的各種歸因方法看起來要靠譜不少。因為其他的歸因方法，都是通過技術(shù)追蹤廣告點擊序列，以及追蹤用戶的轉(zhuǎn)化軌跡來實現(xiàn)的。這些方法準(zhǔn)確性存疑，并且也難以屏蔽掉其他廣告對人心智產(chǎn)生的影響。畢竟，讓你留下了印象這件事情本身，和點擊不點擊廣告，并不完全對等。

不過，增量歸因方法其實也有很大局限性。

對于一個要做廣告的廣告主而言，他們不可能只在Meta或者某一個媒體上投放廣告。本來就是要上新產(chǎn)品的關(guān)鍵時刻，當(dāng)然是各渠道鋪天蓋地做廣告才最正確呀！

所以，很難保證某一個控制組100%不會曝光在廣告之下。

一旦有過曝光，B組的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)也就實際上被污染了。

就算B組真地被控制得極好，完全沒有曝光在廣告下，B組的轉(zhuǎn)化率還是可能受到另一個關(guān)鍵性因素——購物平臺（電商平臺）的影響。

簡單說，因為B組人群完全沒有看到廣告，他們就應(yīng)該不知道廣告產(chǎn)品的存在，那么他們在購物平臺上購買商品，一般只能通過搜索品類詞發(fā)現(xiàn)該產(chǎn)品。而品類詞搜索結(jié)果的排名具有不確定性，如果該產(chǎn)品排名靠前，那么B組人群的轉(zhuǎn)化率可能會高一點，反之則肯定會比較低。

但是A組人群由于看到了廣告，所以他們在購物平臺上購買的時候，會搜索“品牌詞”或“產(chǎn)品詞”，此時搜索結(jié)果將該產(chǎn)品排到前面的可能性就很大，這客觀上增加了A組人群的轉(zhuǎn)化概率。

這就導(dǎo)致這種方法難以測出自然轉(zhuǎn)化率，以及不太可能給出完全準(zhǔn)確的“增量歸因”。

如果不是電子商務(wù)行業(yè)企業(yè)的測試，而是游戲企業(yè)的測試，情況也沒有什么區(qū)別。因為B組下載該游戲，也需要通過搜索“應(yīng)用商店”，搜索結(jié)果的排名仍然具有不確定性。

這么說吧，影響轉(zhuǎn)化率的因素太多了，廣告的曝光與否只是其中之一。而要通過AB測試，控制除了廣告曝光以外的所有變量（因素），那實在是不可能實現(xiàn)的任務(wù)。

所以，增量歸因仍然只能給我們一個大致的參考。目前，這個世界上沒有完美的解決品牌廣告效果歸因的方法，所有的方法，都在告訴我們一個不夠理想的大致情況。如果是我，我覺得綜合應(yīng)用多種方法，讓多種“大致結(jié)果”給出共同的結(jié)論，或許是最可行的方法。

你覺得呢？