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再营销词典

我们信奉精准至上

如果不熟知一门语言,那么你将无从深知一种文化。对移动营销来说,亦是如此。因此,我们收集和定义了行业里常用的营销词汇,汇聚于此。欢迎关注再营销词典的更新,我们将一如既往地让它更加丰富完善。

A

Advertisers - 广告主

广告主是指通过广告适时向正确的受众传达正确的信息,以实现销售业务和发掘销售线索的个人或法人。
在移动广告中,广告主身处客户端,是致力于推广app的人员。


Android Advertising identifier (AAID)

The AAID is a unique device identifier that Android generates and assigns to every device. Advertisers can use this to track user’s activities across apps, show them personalized ads and attribute ad interactions.

App Monetization - 应用变现

应用开发人员或发行商所采用的通过其app赚取收入的业务模式。

App Tracking Transparency (ATT)

ATT is a framework from Apple that manages the process of obtaining user consent before accessing their Identifier for Advertiser (IDFA).

Attribution - 归因

移动端归因是一种匹配数据点的方法,例如将展示或点击与对应的应用安装和安装后事件匹配,或基于某些变量将广告支出归因于用户互动或安装。

归因解析了在用户与广告互动时会发生什么,但仅与每位用户与事件的及时联系相关,而不会考虑可能导致转化的其他影响因素。

常见的归因模型包括点击归因、展示归因、最终触点归因和多触点归因。

Attribution Methodology - 归因方法

一种用于确认哪些转化是源于之前的点击或展示的方法。
参见归因。

Attribution Provider (AP)

A role played by an MMP to credit the in-app activity of users to the correct media sources.

Attribution Window

A specific time frame that is taken into consideration when determining the source of a user’s action.

C

Causal Impact

Causal Impact Analysis is a framework developed by Google that is routed in econometrics. It scientifically measures incremental uplift across various conversion events, separating organic conversions, as well as uplift from any other marketing initiatives. It is also able to observe the re-engagement impact of your UA campaigns. It does not need user IDs to work.

Similar to how TV ads are being measured, the principle is based on running campaigns on identifiable sub-markets (Treatment), while leaving other sub-markets unexposed (Control). It requires building multiple control groups that are statistically equivalent in time components, and forecasting the baseline values for the time period after the event. The difference between observation and prediction yields the incremental impact.

CCPA - 加州消费者隐私法案

加州消费者隐私法案(CCPA)是一项增强美国加州居民的隐私权和消费者保护的法案。该法案于2020年1月1日生效。

CCPA为消费者提供以下权利:
- 了解收集了有关他们的哪些个人数据。
- 知道他们的个人数据被出售或披露的对象是谁。
- 可拒绝出售个人数据。
- 访问他们的个人数据。
- 要求企业删除从该消费者那里收集到的与该消费者有关的任何个人信息。
- 即使在行使隐私权时,也享受平等的服务和价格。

Contextual targeting

A type of targeting that works with interest and demographic-based, device-level contextual signals, such as location data (country, city, zip code), language setting, mobile operating system, device model, as well as publisher information.

Control group - 对照组

对照组也被称为保持组,是一项推广活动中不会对其展示任何广告的一组用户。对照组不展示任何广告,因此能够评估在不受广告影响下,自然发生的转化次数。对照组的规模一般比实验组要小。

见实验组。

D

DCA - 动态内容广告

动态内容广告是基于用户行为实时创建的,旨在根据每位用户的行为、偏好和意图提供为其量身打造的体验。动态内容广告分为多个不同素材格式,并包含许多自定义的广告素材。

动态内容广告可以基于用户之前的行为和从定期更新的产品信息流中获取的信息,在几毫秒内即可动态合成。

Deterministic Attribution

Refer to: Attribution Methodology

DSP - 需求方平台

一个允许广告主跨程序化渠道购买广告库存的平台。此类平台旨在代表广告主进行出价,以赢取所需的广告位,并优化实时竞价的支出。
通过广告交易平台执行的实时出价过程会在用户的计算机加载页面或应用时,在几毫秒内完成。
这种强大技术使广告主能够根据用户所在的位置和/或行为,自动购买图片广告、视频广告、移动广告等多种广告位。

E

Exposure rate - 曝光率

在执行Uplift测试时,曝光率是指实验组中已展示广告的用户数量。
曝光率包含实验组中收到至少一条展示的所有唯一用户(UU)。理想的目标在于提高曝光率。

G

Ghost Bids

Ghost bids是Remerge用于增量推广活动的出价策略,通过将用户分为实验组和对照组来追踪收入和转化。

这种方法不会产生额外成本,且噪声最低。我们使用这种方法追踪归属于目标分组、且出现在RTB广告交易平台上的所有用户(无论是否对该用户出价)的收入和转化。理想的目标用户群会被分为实验组(接触广告)和对照组(不接触Remerge发布的广告)。

Ghost Bids

An incrementality testing methodology based on Ghost Ads, adapted for retargeting campaigns. The difference is that it removes all devices that are not seen on ad exchanges, or that would not be bid on, from both test and control groups, to reduce noise. A bid is placed as usual for the test group, while the control group is tracked with ‘ghost bids’ (bids that could have been placed, but weren’t in the end).

An incrementality testing methodology based on Ghost Ads, adapted for retargeting campaigns. The difference is that it removes all devices that are not seen on ad exchanges, or that would not be bid on, from both test and control groups, to reduce noise. A bid is placed as usual for the test group, while the control group is tracked with ‘ghost bids’ (bids that could have been placed, but weren’t in the end).

I

iCPA - 每次操作的增量成本

这项指标(在我们内部也被称为每次增量转化的成本)使广告主能够确定使用户进行转化或购买所花费的增量成本。


查看用于设置目标和评估绩效的每次增量转化的成本(iCPA),对未能通过追踪收入或无法从应用内事件流获取收入信息的这类业务模型尤其适用。公式 = 广告支出/增量转化


Identifier for advertisers (IDFA)

Short for: Identifier for Advertisers. An IDFA is a unique random device identifier Apple generates and assigns to every device. Advertisers use IDFAs to track users' activities across apps, show them personalized ads and attribute ad interactions.

Impression -(广告)展示

用户对所展示的广告的一次观看。

In-app Events - 应用内事件

用户采取的应用内操作,例如登录、注册、完成教程,或进行购买。

上述事件可由移动数据监测平台进行追踪,使广告主能够使用在设置活动策略的早期阶段定义的绩效指标(KPI)来衡量其推广活动的效果。
追踪应用内事件能使广告主更好地了解用户行为模式,并设定合理的用户分组。

Incremental Conversions - 增量转化

该指标反映了与对照组相比,本次推广产生的用户转化中有多少属于增量。

用更直白的话来说,增量转化是推广活动带来的转化。之所以为增量,是因为如果不展示您的广告,则不会发生这些转化。

增量转化 = 实验组转化 − 对照组转化(已放大至与实验组同样规模)

Incrementality - 增量收益

我们通过区分自然流量和付费安装来衡量营销效果的方法。

移动营销行业存在一个常见问题:我们并非始终能够将自然流量和付费安装区分开来。这可能导致营销支出计算结果出错,甚至,更糟糕的是,导致营销人员为自然安装付费。我们可以通过测量增量来解决这些问题,显示您的营销推广活动的影响,以及自然流量贡献的比例。利用此类信息,您可以掌握每次增量转化的成本(因营销活动带来的安装),并进一步拓展相应渠道。


iRevenue - 增量收入

该指标反映了与对照组的行为相比,推广活动产生的收入中有多少属于增量收入。

它充分反映了在自然转化和其他营销活动的基础上,再营销活动可产生多少额外收入。公式=已做再营销的收入-未做再营销的收入

iROAS - ROAS增量

实验组收入(接触广告)和对照组收入(不接触广告)之间的差值,除以广告投入的金额。ROAS增量反映了推广活动的有效程度。只计入因再营销广告而进行购买(无关自然转化)的用户行为,因此是用于计算推广活动的具体影响的出色指标。
iROAS > 100%表示该推广活动产生的增量收入超过推广成本,或换句话说,ROI为正值。想想看,公司花在广告上的每1美元都能获得5美元回报,则公司获得4美元利润。公式=增量收入/广告支出。

K

KPI - 关键绩效指标

广告主设置的用于跟踪推广业绩的关键指标或数据点。

设置绩效指标是数字广告活动确定目标,以及需要衡量的成功指标的第一步。绩效指标的类型取决于每次推广的目标和性质。常用的KPI包括iROAS、iCPA、iRev等。

L

LTA - 最终触点归因

移动数据监测平台使用的一种普遍方法,可将用户的最后一次操作和对应的广告点击匹配起来。

在移动端广告环境下,根据这种模型,最后获得点击的买方平台将获得归因。当用户经点击某广告后进行购买时,促成用户的最后一次点击的买方平台会获得本次转化事件的归因。如果用户多次点击同一广告,且每次都来自不同DSP的作用,则只有最后一次点击有效。这种最终触点归因模型不会考虑在用户的整个转化路径中用户之前的所有触及次数。

LTV - 生命周期价值

一项用于计算用户价值的指标。生命周期价值是指用户在与app保持互动期间,预计可以贡献的收入和利润。

了解生命周期价值指标,可以帮助广告主明确最有价值的用户细分群体,以在投资广告活动时做出明智决策。

再营销是一种旨在提高全周期价值的营销策略。通过对用户实施再营销,广告主有更高的机会让用户继续使用app,从而提高他们的终身价值潜力。

M

MMP - 移动数据监测平台

移动数据监测平台,即归因合作伙伴,提供可以记录app用户事件的归因数据的平台,例如广告展示、点击、安装、应用打开、注册和其他转化事件。

利用这些数据,广告主可以确定将哪些来源归为付费推广,并了解这些营销活动的有效性。

Multi-Touch Attribution

Refer to: Attribution Methodology

O

Organic Behavior

A user’s behavior not directly attributable to specific marketing efforts.

P

Probabilistic Attribution

Refer to: Attribution Methodology

Programmatic advertising

Programmatic advertising is the automated process of buying and selling digital advertising space using real-time bidding auctions.

Publisher - 发行商

发行商是广告生态系统的重要组成部分,因为他们是广告库存的来源。发行商可开发app和在应用商店中发布app。他们的主要目标是通过app获利,通常通过广告库存来实现。例如,免费游戏、媒体公司等传统发行商的收入几乎全部来自程序化广告。

可以将发布者分为自有流量发布商、自运营流量发布商、代管流量发布商三大类:

自有流量发布商和自运营流量发布商拥有广告库存,所有展示所得均归其所有。
代管流量发布商本身没有广告库存,但会与拥有广告库存的发行商保持业务协议。

Q

QPS - 每秒查询率

一项用于表示DSP(需求方平台)可对广告投放出价并推送广告给用户的频率的绩效指标。在实际出价时,QPS容量越大,对这些出价实施分析和执行的请求/查询的次数就越多。

R

Randomised control trial - 随机对照试验(RCT)

在增量策略中,如果我们随机将用户分为实验组和对照组,以避免任何类型的偏差,并且可以切实评估我们通过广告产生的影响,这种方法即是随机对照试验(RCT)。通常划分试实验组/对照组的比例是80/20。

阅读更多:实验组和对照组

Real-Time Bidding (RTB)

The process by which individual ad placements are bought and sold via programmatic auctions that happen instantaneously. With real-time bidding, ad buyers bid on an ad space, which, if the auction is won, instantly displays the buyer's ad. This lets demand-side players such as advertisers or DSPs optimize the purchase of ad placements from multiple sources.

The process by which individual ad placements are bought and sold via programmatic auctions that happen instantaneously. With real-time bidding, ad buyers bid on an ad space, which, if the auction is won, instantly displays the buyer's ad. This lets demand-side players such as advertisers or DSPs optimize the purchase of ad placements from multiple sources.

Reshuffle - 重置分组

重置分组表示用户曾经是测试或对照组的一部分时的随机性和标记。

在增量测量中,针对特定app重置分组是为了对抗随时间积累的偏差(例如某些用户来自未接触过我们任何广告的组,而其他组

则不断接触到我们的广告)。重置分组适用于测试已经运行很长时间,以及/或推广在推广设置、用户分组或创意策略方面经历大幅调整的情况。

Retargeting

Retargeting is a powerful way for app marketers to reach out to their users when they are on other apps. The aim is to reactivate existing users and engage them at all stages of their mobile app experience. By analyzing an app’s audience behavior, demand-side platforms like Remerge can show individuals personalized ads, which encourage them to reinstall an app, re-engage with it or make a purchase.

Retention Rate

The share of users active in the app within certain time frames after install, reengagement, or other events, both in-app and outside the app.

The share of users active in the app within certain time frames after install, reengagement, or other events, both in-app and outside the app.

ROAS - 广告支出回报率

用于衡量公司花在广告资源上的每一笔钱所产生收入的关键指标(KPI)。

通过计算广告支出回报率,广告主可以确认广告预算是否产生了足够的收益。广告支出回报率大于1时,表示推广活动产生的收入高于支出。

进行再营销时,ROAS增量(也即iROAS)可以显示广告推广对收入的实际影响,同时也排除了用户获取或自然转化带来的收益。ROAS增量等于增量收入除以推广成本。通过跟踪这个指标,广告主可以评估推广活动的成功程度,并做出相应优化。

公式:广告支出回报率=广告活动带来的收入/广告成本

S

Segment - 受众分组

受众分组是将具有相同行为模式的用户归为一组,这些行为模式包括活动等级、购买总额或总量,或者他们最后一次打开您应用的时间。

Self-Attributing/Reporting Network - 自归因渠道

自归因或自报告渠道,也即业内所熟知的自圈地自规则的渠道(walled gardens)。它们包括Google、Facebook和Twitter这样的大型平台,会自行对推广活动归因,且不支持第三方归因平台的追踪链接。

与通过第三方测量工具(移动数据监测平台)实施推广并获得归因结果的独立参与者不同,自归因渠道是封闭的生态系统,由广告网络其本身决定和控制所有操作。

SKAdNetwork

SKAdNetwork stands for “Store Kit Ad Network” and is Apple’s measurement framework for tracking mobile attribution on iOS.

Supply-Side Platform (SSP)

A company that works with publishers to sell ad inventory across ad networks.

A company that works with publishers to sell ad inventory across ad networks.

T

Test group - 实验组

在增量测量中,实验组是至少接触了一次广告展示的用户群体。在计算广告是否与总的转化率相关时,会将他们的行为纳入考虑范围,并与未接触相同广告的组(对照组)进行比较来得出见解。

见对照组。

U

UA - 用户获取

吸引新用户下载和/或购买您的应用的过程。
用户获取是移动端营销策略的重要组成部分,可以分为两种主要的活动类型:付费(通过移动广告网络或社交媒体渠道中的广告)和非付费(包括应用商店优化和在自有的渠道上提进行推广,以推动自然下载)。
由于移动端用户获取的目标是吸引用户安装应用,因此广告主应从试运营阶段即开始筹划,在应用的整个生命周期内执行用户获取活动,以不断吸引有价值的用户。

Uplift Report - Uplift报告

由Remerge生成的报告,可使Remerge的客户了解在自然转化和所有其他营销渠道转化之外所生成的增量收入(Incremental Revenue),以此评估基于增量收益(Incrementality)推广所产生的提升效果。

Uplift报告通常会提供测量结果和计算得出的KPI的值。测量的数值包括广告支出、不同受众组的规模、转化量、转化的用户群体和每组的收入。所有其他KPI均使用上述值进行计算。

Uplift Test

A randomized control trial test conducted by Remerge to measure the incremental impact of one or more campaigns.

See also: Randomized Controlled Trial

V

View-Through Attribution

Refer to: Attribution Methodology