如何将孤立的执行方式转化为以信号驱动的方案

流媒体电视 (STV) 作为需求方平台，与零售媒体共同构成了现代媒体组合中不可或缺的部分。然而，对许多广告主而言，这两者仍然处于各自为政的状态：广告活动按渠道分别规划、独立衡量效果，并围绕短期指标进行优化，而这些指标并不能反映受众从认知到购买的真实行为路径。这样的结果并不陌生：无效展示量、受众重叠，以及在渠道上层的投资在末次触点归因模型下显得效率低下。

归根结底，这不是渠道问题，而是信号碎片化问题。了解效果所需的洞察是存在的，但这些洞察分散在各种广告格式之间，难以清晰呈现认知度如何推动购买考量，或渠道中层的互动如何转化为最终转化。在实际操作中，这种碎片化会给业务带来复合性成本：销售风险、支出效率低下、人力资源消耗以及持续的利润流失。在 Pacvue，我们把这种现象称为“孤岛税”，这也是我们观察到当今品牌所面临的最为顽固的挑战之一。这一代价不仅限于受众规划和广告效果衡量：当信号无法在各渠道间流通时，创意素材便无法根据顾客所处的购物旅程阶段进行调整，导致每一则广告的相关性都大打折扣。

以下五种打法将介绍如何将孤立的流媒体电视投放转化为以信号驱动的协同体系，并结合领先广告主的实际案例加以说明。

1.利用第一方信号奠定基础

默认受众预设（例如“场内客群”或“相似受众”）是为规模化而设计的，而非精准定向。随着预算增加，与现有受众的重叠也随之增多，导致效果趋于平稳。

更有效的方法是将来自 CRM 或网站活动等来源的第一方行为信号，与亚马逊营销云 (AMC) 的独特信号相结合，例如购买意向、浏览信号以及跨渠道广告曝光数据。正是这一综合基础，让您能够同时实现两个目标：定义要触达的受众，以及要排除的受众。

当第一方数据洞察同时用于指导受众扩量与排除时，获客效率将在两个方面得到提升：一方面，扩量方案能够触达与高价值客户行为相似的新受众；另一方面，排除方案则可以避免将付费媒体预算浪费在本就可能自然转化的受众身上。

在实际操作中，这意味着基于丰富的购物和浏览信号（例如购买模式、兴趣偏好）在 AMC 中构建受众，而非依赖近期行为或兴趣相似度。随后，在亚马逊 DSP 和搜索广告中，将这些受众同时用于扩量和排除，并随着受众信号的变化持续更新相应的人群细分。对于某个美妆品牌而言，与标准化的展示类品牌认知度广告活动相比，这种方法使得品牌新客的 ROAS 提升了 17 倍，同时品牌搜索的单次成本降低了 87%。¹

重要提示： 第一方数据洞察在作为精细化筛选层而非替代方案使用时，效果最为显著。将 AMC 衍生信号（例如浏览过商品详情页但尚未完成购买的受众）叠加到标准场内客群之上，可在不牺牲覆盖规模的前提下提升精准度。

2.对受众进行序列化投放，而非同时运行多个并行渠道

跨渠道投放相对简单直接。将它们编排成序列才是更具挑战性（也更有价值）的工作。

当各渠道独立优化时，受众触达会变得分散。顾客可能三次看到搜索广告，却从未接触过渠道上层的故事：正是这些故事帮助广告建立可信度。序列广告通过将一个阶段的信号传递至下一阶段来解决这一问题。

在实际操作中，这意味着协调各媒体类型和渠道的曝光。当 AMC 识别出哪些广告格式组合及曝光路径能够带来最高的下游互动时，这些组合便可成为设计受众序列的蓝图，而非再按单个渠道分别优化。品牌可以基于渠道上层互动（例如，观看过 Prime Video 广告的用户）建立再营销受众池，并统一创意风格，使每次互动都能强化上一次的品牌印象。这正是亚马逊广告的动态创意优化 (DCO) 和自适应电子商务创意 (REC) 融入信号逻辑的关键所在：当 AMC 揭示哪些曝光路径能带来最强劲的后续效果时，这不仅应影响再营销的目标受众，还应决定他们所看到的内容。在一个宠物品牌的广告活动中，AMC 路径分析显示，接触过多种格式协同广告的受众搜索该品牌的可能性，是仅接触单一格式广告的受众的 290 倍。²

3.将流媒体电视作为信号引擎

流媒体电视广告通常通过展示量、完播率或品牌提升洞察来衡量效果。这些指标很少与下游真正重要的环节相关联：搜索、转化以及新客户的获取。机遇在于将流媒体电视作为信号生成器，从而提升渠道下层的效果表现。当 AMC 采集流媒体电视受众信号并将其激活应用于渠道下层时，渠道上层的曝光便不再只是独立的触达与认知度举措，而是开始在下游产生复合叠加的效果。视频观众将转化为可激活的细分受众群，搜索广告和亚马逊 DSP 可帮助促成转化，而后续每一次展示量也将从意向更强、更具购买潜力的受众中获益。多触点归因让品牌能够衡量渠道上层的曝光如何影响渠道下层渠道的效率。

这些信号同样可以为创意素材提供参考。当 AMC 识别出曾接触过 STV 的受众后，DCO 可在后续环节投放广告，以反映其此前的互动行为，从而根据受众在序列中所处的阶段，将广泛的品牌信息传递转变为更注重转化的创意素材。

一个领先的医药健康与保健品牌充分印证了这一方案的成效：在 Pacvue 中整合此前分散的流媒体电视和 Prime Video 广告洞察，并通过搜索广告和亚马逊 DSP 激活重叠受众后，该品牌借助亚马逊 DSP 实现了 ROAS 同比提升 58%，品牌新客销售额增长 45%。³

重要提示： 这两个 KPI 揭示了流媒体电视的真实效果：间接影响购买（衡量流媒体电视曝光在渠道下层渠道中引发转化的频率）和多触点 ROAS（衡量以 STV 为首次触点的受众在后续渠道中的转化效率）。

5.通过信号驱动优化形成完整闭环

即便是最周密的方案，如果数据洞察无法反馈至执行层面，也可能陷入停滞。AMC、商业洞察和渠道绩效持续生成信号，但如果这些信号无法反馈到执行层，就只能停留在控制面板中。为了取得成功，品牌需要定期（而不仅仅是在广告活动结束后）重新评估消费者的曝光路径，并根据全渠道的投放效果来重新分配预算，而不仅仅局限于渠道层面的数据。将自动优化和基于规则的优化用于竞价和预算等战术性调整，并将多触点路径分析留作每月定期复盘。

将全渠道洞察付诸实践、持续开展测试与优化的广告主，其表现优于采用静态方案的广告主。在实际应用中，这带来了可量化的效率提升。例如，某领先的护发品牌在推广经优化的方案时，商品详情页的单次浏览成本降低了 27%，品牌新客指标表现也得到了显著改善。

整合信号，而非仅整合渠道

“孤岛税”既是广告效果衡量上的挑战，也是效果提升的制约因素。要减少这一税负，关键在于打通媒体背后的信号，而不仅仅是整合各个渠道本身。当这些信号整合为一体时，流媒体电视便能带动可衡量的需求，曝光路径也将形成协调有序的序列，而洞察则持续指引预算的流向。

亚马逊广告提供以下解决方案，助您实现这一目标： AMC 作为广告效果衡量层，亚马逊 DSP 和 STV 作为激活渠道，DCO 和 REC 作为创意层，确保每个信号都能转化为更具相关性的广告。减少“孤岛税”并不在于做得更多，而在于以更协同的方式去开展工作。

Anne Harrell，资深战略项目总监，Pacvue

Anne Harrell 是 Pacvue 产品推广与赋能团队的负责人，凭借十余年数字媒体与零售媒体领域的从业经验，通过与 Pacvue 头部企业品牌及广告代理商等第三方服务提供商的协作，推动创新发展。