如何运用运算法去评估网络广告效果
如何运用运算法去评估网络广告效果
可测量性可以说是网络广告的最大优势之一，因而出现了一些针对网络广告的标准，包括基于CPM、CPA等。随着网络广告逐渐增多，部分网民已经不会出现盲目点击广告的现象。跟以前的统计数字相比，平均点击率从30%降低到0.5%以下。如果仍然按照以往的方法来评价现时的网络广告，显然不能充分反映其真实效果。网络广告的效果是涉及广告投放者的直接利益，所以他们总是希望投放广告后能收到预期的效果，那怎样才能客观地衡量它的效果呢？本文向各位介绍一种计算网络广告总体价值的方法。 说明：
CPA：Cost per Action （每行动成本）
广告主在广告产生销售后才按销售笔数付给广告站点。
CPM：Cost per Thousand Impressions（千印象费用）
网上广告产生每1000个广告印象（显示）数的费用。
下面以一个例子来说明：
某企业在宣传方面选择了网络广告，并在一段时间内同时实施了三种方案，投放效果各有不同，基本情况如下：
方案 投放网站 投放形式 投放时间 广告点击次数 产品销售数量
方案一 A网站 BANNER 一个月 2000 260
方案二 B网站 BANNER 一个月 4000 170
方案三 C网站 BANNER 一个月 3000 250
该企业希望进行分析，得出网络广告整体效果最好的一种方案，以便在战略方面做出相应的调整。结果，某些分析人员得出两种答案：
1、广告被点击次数最多的是方案二，它能够吸引更多的注意力，当然这种方案的效果最好；
2、第一种方案效果才是最好，因为产品销售量最高，真正由网络广告效应带来利润。
通常很多人都是根据表格的数据直接得出结论，这样评价网络广告效果显得比较片面，而且缺乏准确性、客观性。衡量网络广告投放的整体效果必须涉及很多方面，比如要考虑广告带来多少注意力、注意力可以转化为多少利润、品牌效应等问题。针对上例情况，我们可以进行科学的加权计算法来分析其效果。
这种计算方法很简单，首先，可以为产品销售和获得的点击分别赋予权重，权重的简单算法：(260+170+250)/(2000+4000+3000) ≈0.07。
说明：
权重的设定是加权计算法的关键，它的精确度直接影响到总体价值的准确性。上述得出的权重值只是作为本例列举，如何更精确地计算权重值，则需要大量的资料进行统计分析，这里就不一一叙述。
由此可得，平均每100次点击可形成7次实际购买，那么可以将销售量的权重设为1.00，每次点击的权重为0.07。然后将销售量和点击数分别乘以其对应的权重，最后将两数相加，从而得出该企业通过投放网络广告可以获得的总价值。
方案一，总价值为：260x1.00 + 2000x0.07 = 400；
方案二，总价值为：170x1.00 + 4000x0.07 = 450；
方案三，总价值为：250x1.00 + 3000x0.07 = 460；
计算结果可见，方案三才是为该企业带来最大的价值。虽然第一种方案可以产生最多的实际销售量，第二种方案可以带来最多的注意力，但从长远来看，第三种方案更有价值。然而，网络广告的效果除了反映在注意力和产品销售外，对树立品牌形象或者吸引潜在客户也同样重要。当网民看到该企业的BANNER广告而没点击，或者有点击但没有购买该企业的产品的时候，并不意味这广告没效果。因为，广告使他们对企业品牌留下的印象或者形成一部分潜在客户等，以上种种的因素单靠表面数据是很难估算的。所以，在衡量网络广告效果的时候，有必要进行一些科学的计算分析。
值得注意的是，本文所介绍的加权计算法并不适合运用于网络广告投放前的评估预算。因为它主要是针对投放广告后，在掌握一些基本的统计数字的基础上，对网络广告所产生的总体价值做一个带有基本公式的计算。虽然套用公式计算的结果有一定的客观性，但只能作为总体评估的其中一项参考。不要因此而完全肯定或否定网络广告投放的决策，毕竟衡量网络广告效果还是需要根据很多实际情况，多方面考虑主观和客观因素。