采用展示型推广的广告活动效果更卓越
作者： 高级分析和媒体经理 Manuele Caddeo、技术撰稿人 Ashton Brown
在这项针对 40,000 多位广告主的研究中，亚马逊通过三种方式解答了品牌为何应在接下来的广告活动中结合使用展示型推广、商品推广和品牌推广。
案例要点：
由于展示型推广是众多亚马逊广告产品之一，广告主可能希望了解将展示型推广纳入现有的广告组合是否能提升广告活动效果。他们可能还想了解每项展示型推广方案（商品投放或受众）是否发挥作用，以及这些方案是否全面发挥作用、未发挥作用还是部分发挥作用。对 40,000 位广告主展开的分析中，亚马逊通过三种方式对上述问题进行了解答：
- 第一种方式，根据广告产品的采用情况创建并对比了三个品牌组：
- 第二种方式，对采用了展示型推广的广告主的实际销售额与未采用展示型推广前的预测销售额进行了比较（对比周期为 50 周以上）。
- 第三种方式，使用机器学习来确定添加展示型推广后的下一个月，对广告活动产生的实际影响。
以上所有这三种方式的共性是，在品牌的现有广告组合中加入展示型推广后，总销售额、归因于广告的销售额及广告投资回报率均在基线基础上得到提升；采用这三款广告产品组合的品牌获得的绩效最为优异。需要注意的是，以上每种方式的总广告花费较为接近，由此可见，品牌可通过扩大广告产品组合来获益，同时保持广告花费不变。接下来将通过以下内容详细解析上述所有三种方式的结果。
在结合使用展示型推广、商品推广和品牌推广的广告活动中，销售额、归因于广告的销售额以及广告投资回报率最高
在第一种方式中，通过分析三种不同的广告产品组合，对比了总销售额、归因于广告的销售额和广告投资回报率 (ROAS) 的同比增长率：
- 仅使用商品推广（作为基线）
- 商品推广 + 品牌推广（总销售额同比增长 6%、归因于广告的销售额同比增长 10%、ROAS 增长 0.8）。
- 商品推广 + 品牌推广 + 展示型推广（总销售额同比增长 16%、归因于广告的销售额同比增长 25%、ROAS 增长 2.6 倍）
综上所述，亚马逊发现采用以上所有三种广告产品的组合的情况下，所产生的广告组合总销售额、归因于广告的销售额以及 ROAS 最高。
与基线相比的总销售额增长率（仅限商品推广）
商品推广 + 品牌推广
商品推广 + 品牌推广 + 展示型推广
与基线相比的归因于广告的销售额同比增长率（仅限商品推广）
商品推广 + 品牌推广
商品推广 + 品牌推广 + 展示型推广
与基线相比的 ROAS 增长率（仅限商品推广）
商品推广 + 品牌推广
商品推广 + 品牌推广 + 展示型推广
在商品推广和品牌推广的基础上采用了展示型推广的的品牌发现，相比于未采用展示型推广前的预期总销售额，其接下来 20 周的总销售额增长了 14%
第二种方式采用了反事实因果分析法来确定首次启用展示型推广（仅针对受众投放）后对总销售额的影响。亚马逊使用了展示型推广启用前 30 周的数据以及启用后 20 周的数据来建立基线数据。在进行广告主数据对比时，亚马逊发现首次启用展示型推广的品牌的总销售额增长了 14％。
展示型推广受众方案启用后对总销售额的影响（第 20 周）
商品推广 + 品牌推广
首次启用展示型推广的广告主发现，其次月销售额直线上升
第三种方式衡量了启用展示型推广（商品投放）后的下一个月所产生的影响，特别是下一个月对品牌新客数量、商品详情页浏览量、广告展示量和总销售额的影响。
首次启动展示型推广商品投放方案的品牌发现，与未采用此方案的品牌相比，其次月的展示量平均增长了 33.9%，商品详情页浏览量平均增长了 3.6%，品牌新客数平均增长了 2.6%。同样，首次创建展示型推广商品投放广告活动的品牌发现，与未采用此方案的品牌相比，其次月的总销售额平均增长了 28.8%，商品详情页浏览量平均增长了 4.2%，品牌新客数平均增长了 2.6%。
启用展示型推广品类投放后对次月指标产生的影响
品牌新客数量
购买按钮商品详情页浏览量
广告展示量
启用展示型推广商品投放后对次月指标产生的影响
品牌新客数量
购买按钮商品详情页浏览量
广告展示量
结语
通过使用多种方法来测试展示型推广的效果，亚马逊得出以下结论：在“商品推广”或“商品推广 + 品牌推广”的基础上采用了展示型推广的品牌与未采用此方案的品牌相比，其总销售额增长率可达 10% - 29%，且展示量、商品详情页浏览量、品牌新客数量和广告投资回报率都得到了提升。因此，亚马逊建议广告主应考虑在广告产品组合中加入展示型推广。
亚马逊最近还完成了另一项研究，该研究测试了在广告活动中采用品牌推广视频所带来的效果，结果发现了类似的积极成果。今后，亚马逊将对所有四种广告产品的效果展开测试，以便确定理想的组合方式。
研究方法
亚马逊采用下列三种方法，在 2020 年 4 月至 2021 年 6 月期间针对 43,000 位广告主展开了分析：
- 首先，亚马逊对其中 11,000 个品牌进行了比较分析，从而确定了长期范围内增量型增长是否与结合使用展示型推广与品牌推广及商品推广存在一定的相关性。
- 其次，亚马逊对其中 284 个品牌进行了展示型推广启用后效果分析，从而确定了展示型推广受众是否为启用后 20 周内指标提升的驱动因素。
- 最后，使用机器学习因果推理分析法来确定在广告活动启用后的一个月内，展示型推广是否为品牌 KPI 在短期内得到提升的原因。亚马逊从 43,000 个品牌中挑选出了约 4,600 个品牌用于比对。
分析发现，在使用比较分析法研究的 11,000 个品牌中，平衡地搭配使用所有三款广告产品的方案与绩效增长存在一定相关性。
其他各项单独分析：
- 首先，亚马逊开展了因果影响分析，衡量了通过展示型推广投放方案（商品投放及受众）实现的特定绩效指标提升情况。通过以下方式对此分析结果进行了补充：通过在一个较长的分析期限内（一年）开展非因果分析，创建了一个更高层级的分析图表，用于分析使用展示型推广所带来的益处。具体而言，亚马逊对美国站点中的 11,394 位广告主（包括卖家和供应商）开展了分析，并根据这些广告主对亚马逊分析的三种广告产品（商品推广、品牌推广和展示型推广）的使用情况将其分为几个群组。以下是亚马逊分析的 3 个不同的群组（按广告产品使用方式来确定）：
- 仅使用商品推广（作为基线数据）
- 商品推广 + 品牌推广 - 该群组可能采用了预算投入较低 (<4%) 的展示型推广
- 商品推广 + 品牌推广 + 展示型推广 - 该群组采用了商品推广与商品投放 (>70%) 及受众 (>10%) 方案相结合的方式
- 其次，亚马逊针对首次使用展示型推广受众的广告主进行了因果影响分析，从而推断出该方案对总销售额产生的因果影响。该分析基于扩散回归状态空间模型 (Diffusion-regression state-space model)，可预测广告投放这一操作在分析的中期阶段（20 周）未发生的情况下可能产生的反事实结果。在这项研究中，亚马逊选择了在 50 周的分析时段内满足特定条件的 284 位广告主。具体而言，2021 年期间，这些广告主在启用展示型推广受众之前至少使用了 30 周的商品推广和/或品牌推广，并且在分析中期阶段的最后 20 周，他们进行的唯一操作是启动展示型推广受众广告活动，而没有采取任何其他特定于广告投放的操作。接下来，通过预测下列反事实结果来计算启用了展示型推广受众广告活动 20 周内的销售影响。在没有采取任何操作的情况下，使用前 30 周的数据对模型进行训练，以预测接下来 20 周的反事实结果。销售额的提升是通过从反事实销售额（预测销售额）中减去观察到的销售额（实际销售额）来衡量的。该预测在垂直聚合级 (Vertical Aggregation Level) 使用了 10 个协变量，包括销售额、已售商品数量、浏览次数等，并针对同一时间段内未启动展示型推广活动的 600 位广告主的相同协变量进行了比较。
- 最后，为了衡量首次采用展示型推广商品投放的广告主的因果影响，采用了机器学习技术来确定在短期内（一个月）采取某一项行动对广告主绩效所产生的影响。当前的方法基于一种二阶 GP 法，也称为二阶高斯过程 (2-Stage Gaussian Process)，运用于广告效果分析时，与现有方法（例如，双重机器学习算法及因果森林算法）相比，该方法在各种因果推理效果指标上表现出了更佳的效果。
