Facebook 广告投放：营销组合模型运用中的关键难题

本章节的学习要点：

明晰与营销组合模型(MMM)相关的关键考量要素及其局限性。

营销组合模型的常见局限性

1.较长的历史数据统计时段：

通常构建模型需要 2 – 3 年的数据。统计时段越长越有价值，因为随着时间推移，数据量和数据中的变化会增多。

2.纯净、精确的数据：模型的质量取决于所提供的数据，这些数据应尽可能纯净且精确。劣质数据只会导致不准确的结果。

3.数据中要有充足的变化：营销组合模型需要数据存在变化，才能衡量其影响。

4.避免使用多个相关变量：若模型中存在多个相互关联的不同变量，就会产生多重共线性，这是需要避免的情况。当众多因素同时出现时，单独衡量某一因素的影响会极为困难。

例如，如果每逢圣诞节都投放相同的广告，那么如何区分季节性变量和媒体变量的影响？

营销组合模型旨在测定不同变量对业务成果（如销售成果）的影响。为使模型良好运行，这种影响应当较为显著。也就是说，应期望纳入的变量对业务成果产生了重大作用。否则，模型难以确切衡量不同变量的影响。

若要了解各因素的贡献以及衡量渠道 X 与渠道 Y 的表现优劣，营销组合模型是理想之选。然而，它无法针对特定营销活动提供更详尽的分析数据。比如，营销组合模型不适用于了解哪个广告版位的效果最佳。

营销组合模型的构建是建模团队与计量经济学模型相互作用的产物。这是一个反复的过程，在此期间，建模者需要持续调整输入变量，以改进模型。在构建营销组合模型时，建模者能否做出明智决策至关重要。建模者必须熟悉业务的运作模式。客户与建模者之间的协作对于能否取得成功意义重大。

在提供分析数据以协助您在跨渠道分配预算方面，营销组合模型是极为实用的工具，但它无法助力您优化特定渠道内的预算分配。由于这种局限，营销组合模型往往只是优化媒体购买费用，而不考虑是否充分利用了各个媒体渠道。

以 Patty Stack 为例。假设营销组合模型表明，去年 Patty Stack 在 Facebook 广告上的投资所产生的影响力不如点击付费广告。因此，该模型建议来年增加对点击付费广告的投资，减少对 Facebook 广告的投资。但该模型并不清楚，您原本能够为 Facebook 广告采用更优质的创意素材，并更好地定义受众定位参数。若对这些变量进行优化，Facebook 广告可能会比点击付费广告产生更大的影响力。

营销组合模型基于历史数据。尽管基于历史数据的模型有其作用，但在预估未来结果时无法做到完全准确。营销组合模型会尽力模拟实际情况，在此过程中，模型会尽可能得出接近历史数据的结果。然而变量并非恒定不变。历史数据能够完美适用于未来的假设并非总是成立的。

构建营销组合模型是一个漫长的过程，可能需要长达 6 个月才能完成。这是因为整个过程包含众多工作，例如：

1.确定范围并完成前期准备工作

2.收集数据

3.建模

4.解读结果

5.创建未来的应用场景

鉴于此，公司通常只会每季度、每半年或每年构建或更新一次模型，而这可能无法捕捉到一些重要的变化。

倘若您的业务或执行方面出现重大变化，营销组合模型的结果可能会失去价值。

客户和建模服务提供方往往只关注模型的结果，而忽略潜在误差。

例如：

1.模型可能显示 CPA 为 100 美元，但未从统计学上限定此值，这样一来，结果可能在 20 美元至 180 美元之间的任何数值。

2.虽然同时构建多个具有统计学意义的模型并不罕见，但它们得出的媒体渠道贡献可能差异巨大。您可能会发现，除了营销组合模型之外，还需要开展其他实验来解决特定问题。之后，您可以将这些实验作为模型的参考点或校准点。

将 Facebook 纳入营销组合模型面临的挑战

在构建营销组合模型时，建模者会竭力纳入最精确的数据，这些数据源自建模期间可能影响销售成果的营销活动。与任何建模方法相同，营销组合模型要求依据现有数据设定清晰的假设，这对于现代媒体来说可能颇具难度。电视、广播和纸媒等传统渠道由于存在时间长，发展相对成熟，能够为分析师提供稳定的历史数据。然而，像 Facebook 这样的数字渠道通常更为复杂且发展迅速，加大了分析的难度。Facebook 平台上的广告极具多样性，内容有静态和动态之分，格式涵盖从文本到视频等多种类型，且广告可依据非常具体的标准面向广泛的用户投放。以下是分析师在构建营销组合模型时需要考虑的一些事项。

1.将 Facebook 用作模型中的独立变量，并拆分数据以应对广告目标的变化

创建Facebook 广告

时，您能够选择广告目标。Facebook 会根据您选定的目标来优化广告和竞拍设置，全力帮助您实现目标。根据目标的不同，广告带来的成效可能差异巨大。如果建模者整合了不同目标广告的数据，得到的分析结果将毫无意义。

2.运用最精确的数据构建最可靠的模型

建议尽可能精确地建模，通常每周构建一次区域模型。

3.尝试使用基于更短时间范围的模型，以适应快速变化的数字营销领域

由于 Facebook 不断为广告主推出新功能，因此使用较长时间范围内的混合数据构建的模型预测能力较弱。

4.为 Facebook 旗下不同平台创建单独的变量

如果某个广告系列中，多数广告使用了来自不同平台的版位，则建议创建单独的变量。对于特定的品牌，Instagram 广告的表现可能与 Facebook 广告有所不同。建模者应当认识到数据中的这种差异，从而得出更精确的建议。

5.使用付费展示次数以便纳入 Facebook 平台上的活动

在前瞻性模拟中，付费展示次数比自然展示、赞和分享次数更易于预测。

6.考虑使用 Facebook 官方营销组合模型信息库

Facebook 创建了一个官方营销组合模型信息库，使您能够从 Facebook 营销活动中提取最精确的数据。此外，借助它，您还能够在更短的时间内展开分析。

知识测验

假设您在一家连锁餐厅的市场部工作。您的经理要求您每月提供各个媒体渠道对销量影响的更新数据。您应当如何回答？

1.我能够依据我们每月的媒体购买费用估算各个媒体渠道的投资回报。每 6 个月，我会更新一次不同渠道对销量的实际影响。

2.我会每月构建营销组合模型，如此便能在报告中提供相关

数据。

在将 Facebook 营销活动纳入营销组合模型时，下列哪一项考量因素很重要？

1.关注 Facebook 上的付费展示次数，而非自然操作

2.所有这些考量因素都很重要

3.将 Facebook 和 Instagram 视为不同的渠道

4.将使用不同目标的广告视为相互独立的变量