营销测量为何总是失败

本文探讨了营销测量失败的原因，指出归因模型和数据系统的不一致性导致品牌方难以获得有效的分析结果，强调结构化数据和一致性的重要性。

品牌方承受着证明绩效的压力，但所依赖的系统却建立在 shaky的基础之上。归因模型依赖于不完整的数据。MMM（多指标矩阵）往往过时且设计有偏见。仪表盘上布满了各种数据指标，但很少能提供实质性的见解。

营销测量之所以总是失败，不仅仅是因为工具或数据的问题。衡量工作受制于分散的系统、不一致的标准和生态系统中缺乏共同的责任感。只有解决了这些基础问题，就连最复杂的解决方案也无法奏效。

为什么测量总是分崩离析

每个平台在处理活动设置、启动和测量时都有不同的方式，这让基本比较变得困难。命名规则、归因逻辑和事件定义的差异如此巨大，以至于即使是最基本的比较都变得不可靠。

视频平台可能将3秒观看视为“观看”，而社交平台只计算完整完成的任务，但两者都被标记为相同类别。归因模型很难建立联系。MMM速度越来越慢。而且品牌方花在清理数据上的时间比分析数据上更多。

品牌方依赖的大多数平台在其所处生态系统内提供详细的内部见解，但这些见解并不总是跨渠道适用。虽然这有助于支持平台特定优化，但它让统一测量和跨渠道分析变得更困难。

由于缺乏共同的逻辑和语言，真正意义上的测量无法实现规模。

品牌方不需要更多的数据。他们需要结构化的、一致性的数据，将活动与结果联系起来——清晰、准确且跨渠道。

从元数据开始。不仅要知道做了什么，还要知道在哪里做、向谁送达以及使用了哪种变体。这种背景信息让回答以下真正问题成为可能：

通常，这些背景信息缺失或被手动过程掩盖在数据出口中。数据团队花费数小时对出口数据进行规范化、解码不一致的分类系统，并将零散的数据拼接成完整的视图。这并不是分析工作。这只是清理工作。

结构化数据是产生行动性见解的基础。没有它，就连最复杂的测量模型也只能提供推测性的结论。

即使最好的模型也会失败，如果营销活动没有结构的话。比如，如何设置活动（例如，如何应用跟踪、如何命名变体）决定了能够分析什么。

以音频为例。许多品牌方仍然将静态文件发送给流媒体平台，并附有很少的跟踪信息。人们无法知道广告是按完整播放、被跳过或静默——或者不同创意在不同位置的表现。

有更好的方法。广告可以通过支持标准化元数据格式和实时追踪性能信号的方式来以更灵活的方式发布。但平台需要更容易采用这些方法。品牌方和出版商需要优先考虑它们。

营销活动不仅仅是操作层面的工作。它也是测量策略的一部分。

IAB技术实验室已经构建了基础设施：共享分类系统、透明度协议和结构化、可互操作性的数据工具。IAB和MRC制定了验证性、跨渠道的测量指南。

但很少有平台在实施它们，更不用说独立认证并推动在第一线工作的品牌方了。

平台应该提供支持结构化测量的功能：

品牌方应能探索延迟、比较归因窗口和审查结果计算方式，而不仅仅是接受给定的数字。

出版商需要更新其系统、广告操作协议和交付要求，以便在设计上支持结构化测量，而不是作为附加功能。但这需要压力。

无论是品牌端还是广告公司内部，品牌方——无论是在品牌方还是代理——都必须集体推动这些能力。结构不能成为末节考虑。它应该从一开始就嵌入到：

这取决于意愿，而不是新的工具或模型。

平台必须超越自己的生态系统，并承诺采用共享标准。

品牌方和出版商，反过来也需要更透明、更互操作性和结构化的支持。

提高数据质量只是第一步。测量问题还源于模型架构不完善、渠道复杂以及组织割裂。虽然更好的输入将有助于解决所有问题，但它为全面进步奠定了基础。

技术已经存在。框架也已建立。阻碍我们前进的不是能力——而是心态。测量不会靠另一个AI模型来解决。它只会通过优先考虑结构和一致实践来解决。

AI不能修复碎片化。即使最先进的工具也只能在数据的基础上发挥作用。没有干净、结构化的输入，它们只会加深现有盲点。

真正的问题不在于复杂性，而在于缺乏一致性。只有当平台和出版商将结构化测量融入系统，并积极支持其使用时，品牌方才会继续在信息孤岛中操作。这才是停止猜测、开始衡量真正 matters的障碍。