Facebook帐户里近期出了一个仍在研发中的新指标值:Incremental results。例如,假如投的是App Install总体目标,除开之前的App Installs的数据信息,还会继续有Incremental App Installs的数据信息。
那麼为何Facebook会感觉必须填补那样一个指标值来考量广告的优劣呢?
举个应情的事例,截止到中国北京时间4月30日0点27分,我国同用78,766例新冠肺炎痊愈病案。假定这贴近八万人到生病的过程中都被强制性规定每日喝一杯白开水,那麼被强制性喝白开水的人痊愈了就能证实温开水能医治新冠肺炎吗?不好。一个更为有效的方式 ,应该是把群体任意分为2组,一组强制性喝白开水,一组不强制性,看喝的那组治疗率是否有提升。(仅举例子难题,很有可能医学临床研究上那样仍然不足认真细致。)
因此 相应的,由于这一用户看了、点完广告以后在归因于对话框内发生了相对应的转化,就能表明这一转化是这一广告带来的吗?是否有很有可能,这一商品自身充足好和知名,或是一些别的的缘故,即便 这一用户没见到这一广告也会产生转化呢?最少从Facebook得出的Incremental results和传统式Results的数据对比看来,有一些用户很有可能的确原本便是要转化的,不管他究竟接没触碰这一广告。
Incremental results这一指标值估计每一个campaign带来的增加量成果量。每一个campaign的增加量危害的认定方式是,应用根据随机对照试验训炼的统计模型。根据这样的方法,能够掌握对比沒有推广这一campaign的情形下有可能产生的結果,这一campaign带来的增加量成果。
(https://www.facebook.com/help/258047838115232?helpref=faq_content)
换句话说,Facebook觉得这一指标值很有可能比result更能反映——单纯因为Facebook广告带来的转化。
是否Incremental results一定会比Results少呢?
根据Facebook得出这一指数的目地,大概率状况下应该是的。
可是,很有可能有些人会注意到最初那幅图中这一字段名下边有一个大字data-driven attribution。是什么意思呢?就是这一字段名的归因于方法有别于Facebook过去的或是业界大部分使用的last-touch attribution(把转化归结为于用户最终触碰的广告带来的)。归根结底,传统式的这类归因于方式 就是因为便于考虑,归到最后一个广告较为有效且账面价值。事实上,用户假如看过同一个商品的很多不一样的广告,究竟哪一个广告让用户下决心转化的,还确实不一定。Incremental results由于根据随机对照试验数据统计分析,因此 从某种程度上来讲跟last-touch attribution是分歧的。
那麼实际上很有可能存有某一campaign,尽管很常常并不是用户的last touch,可是Facebook根据统计分析数据统计分析感觉它对用户转化具有了至关重要功效,理论上是存有Incremental results超过Results的具体情况的。
如果我们把Results - Incremental results这一误差类似地当作是即便 不见到这一广告也会转化的总数,这种转化能觉得便是当然量了没有?
我认为不可以。举一个最显著的有可能缘故。这一商品除开投Facebook广告,就沒有投别的广告了没有?Facebook觉得这个人好像不要看这一广告都是会转化,是否会是由于别的网站的广告对他的转化起了主导作用而Facebook并无法了解别的广告的出现呢?
写在最终:信息科技给了广告人一个福利,好像大家此后能够精准考量自己做的广告实际效果怎么样了。可是,人的行为和心理活动描写终究比这一串串数据信息繁杂得多,根据再fancy的实体模型作出的判定也肯定不是100%精确,某一实体模型都不必定比另某一实体模型更强更精确。数据经常是会坑人的。
做为直效广告精兵的一员,大家除开脚踩在客观的数据信息现场里,把心放到更宽阔的理性的天上难道说不也一样关键吗?
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