头部品牌与广告机构优化策略

测量如何顶级品牌和代理机构优化他们的程序化广告测量策略 引言。 ...................................................................................................3 执行摘要..................................................................................4 I. 当前的测量方法............................................................................10 第二部分：测量方法 ...........................................................16 第三部分：测量挑战。 .............................................................21 第四章 适应未来...................................................................26 方法学与受访者信息。 ...................................30 关于DISQO .............................................................................................. 程序化测量状况：品牌与代理研究 顶级品牌和代理机构如何优化其程序化广告测量策略 DISQO和AdExchanger共同开展了这项关于品牌和代理商测量策略和方法的调研。它重点关注了包括以下重要行业话题的最佳实践和趋势分析： y 对程序化测量各个方面满意度的评价y 测量挑战和机遇y 测量关键绩效指标（KPIs）和投资回报率（ROI）指标y 与测量合作伙伴合作y 新兴技术y 程序化测量改进的前景 本分析基于对品牌和代理公司高管的独家调查。该调查于2025年2月进行，共收到168份回复。 DISQO和AdExchanger感谢受访者对本研究的重要贡献。 执行摘要 程序化广告测量处于一个临界点。品牌和代理商依赖于自动化、数据驱动的媒体购买来针对日益复杂的受众。然而，他们面临着许多挑战：消费者行为的转变、分割的平台阻碍了对绩效的统一视角、第三方cookie的即将消亡以及隐私问题。这些因素共同使得评估广告活动绩效、计算投资回报率以及其他测量任务变得具有挑战性。一位代理商高管指出，主要挑战是“多个平台上的数据碎片化、缺乏标准化指标以及归因准确性问题，这使得跟踪真实绩效变得困难。” 针对这些挑战，品牌和代理商优先考虑更好的数据整合、基于第一方数据的隐私优先度量解决方案、上下文定位以及新的ID框架。他们还在探索新的机会以触及消费者，例如CTV、零售媒体网络和私有市场（PMPs）。嵌入式AI程序进一步复杂化了这一领域，并为快速洞察和优化提供了新的机会。一位代理商高层管理人员对行业未来的看法如下：“增加AI的使用将产生影响，增加数据安全法规、技术对提高创意体验的贡献、跨渠道整合以及更强的消费者洞察也将产生影响。” 此外，这一复杂性在于许多这些领域和问题需要持续测试和调整先进技术——而且至今仍没有衡量程序化广告成功的基本方式。 呼吁合作 在本报告中，我们探讨了这些问题、策略和机会，它们正在塑造我们行业未来的格局。应对所概述的挑战需要广告商、出版商、广告技术平台和测量提供商之间的紧密合作。通过合作建立更一致性的测量框架，这些框架优先考虑基于身份、跨平台和全渠道的测量能力，同时不牺牲消费者信任和隐私问题，利益相关者可以在符合每个广告商独特需求和关键绩效指标的方法上达成一致。 在此，我们强调了五个影响测量的关键领域，在报告的后续部分，我们将更深入地探讨更多的挑战和机遇。 洞察#1 程序化测量可能并未处于危机之中，但它显然需要改进，因为大多数广告主对其测量准确性的信心仅属中等。 品牌和代理机构在当前测量方法上面临一系列问题。调查发现，57%的广告主对他们的测量和报告工作的准确性有适度的信心，而16%的广告主则几乎没有信心。相比之下，只有27%的广告主表示他们极其或有很高的信心——这突显了需要更多可靠的测量解决方案。 洞察 #2 跨平台和渠道的性能指标以及平台孤岛性质是最大的程序化测量挑战。 四十七%（47%）的广告商将整合跨平台、网络和媒体公司的分散性指标列为最大的挑战。其次是41%的受访者选择的孤立平台。其他主要问题包括测量成本、跟踪完整漏斗客户旅程以及测量技术和解决方案的碎片化市场。 程序化广告活动回报率（ROI）指标范围广泛——确定ROI的能力较低 将近一半的广告商（45%）表示，他们只能通过现有的测量工具证明30%或以下程序化广告活动的投资回报率。31%的人表示，他们在31%至60%的广告活动中能够更好地量化投资回报率。但只有22%的广告商表示，他们能够证明60%以上的程序化广告活动的投资回报率。 大多数品牌和代理机构对当前测量工具不满意。 行业对于当前测量工具是否能够帮助广告商合理测量投资回报率存在分歧。其中最大的部分，即那些不满意的人，占广告商的37%，满意的人占32%，不确定的人占31%。 广告主对其当前展示投资回报率（ROI）能力的满意度百分比测量工具 洞察 #5 人工智能无疑是影响程序化测量最重要的创新。 除了人工智能，广告商预期将影响未来程序化衡量的其他主要创新和趋势包括预测分析（39%）、改进第一方数据的收集和使用（37%）、第三方cookie弃用的影响（35%）以及浏览器和广告拦截器中的跟踪预防（33%）。 I. 当前的测量技术 在本报告的第一部分，我们探讨了广告主和广告公司对当前程序化测量现状的看法，将其与其他渠道进行比较，并强调了持续的差距和挑战。虽然大多数受访者声称对其测量流程感到满意或中等满意，但更深入的分析显示，人们对准确度、跨平台一致性和透明度的广泛担忧。只有一小部分受访者表示对将活动结果归因或无保留地信任合作伙伴和交易所提供的数据充满信心。许多人还提到隔离的平台、有限的人员专业知识以及缺乏标准化指标是主要障碍，这突显了需要更强大、全面的解决方案来弥合这些差距并推动有意义的改进。 品牌和代理机构对程序化测量状态满意度的评估仍有改进空间。 调查问题：您对目前程序化测量的总体状况满意吗？ 行业的大部分企业对程序化测量的现状感到满意（47%的广告商）或比较满意（31%）。然而，仍有机会增长，因为只有11%的受访者表示他们对这一现状感到非常满意或完全满意。 行业一致认为，程序化测量流程在一定程度上存在不足。 调查问题：您如何评价您的程序化测量流程？ 程序化测量过程被51%的广告商评为良好，38%的广告商评为公平。显然，广告商感觉他们的测量并未满足所有需求。 对程序化测量与其他渠道的感知相当。 调查问题：您程序化测量与其他渠道测量的比较如何？ 40%（40%）的行业认为程序化测量与其他广告和营销渠道类似，38%的人认为它更有效。 广告商需要对测量和报告的准确性有更高的信心。 调查问题：你对你的测量和报告的准确性有多自信？ 总的来说，大多数广告商对其程序化测量过程相当满意，但深入挖掘，有许多问题需要解决。例如，正如本报告中所概述的，57%的广告商对他们的测量和报告工作的准确性持中等信心，而仅有27%的广告商表示非常或极端自信。 DISQO 广告效果基准 2025 利用DISQO独特的连接态度和结果行为的能力，我们提供了唯一的全平台、全流程规范基准，用于广告效果。 阅读更多。 品牌和代理商高管阐释影响程序化测量的差距与挑战 调查问题：在程序化测量过程中存在哪些差距和挑战？ 当被要求提供关于他们挑战的填写式回答时，广告商提到了从质量到数量的整个范围内的问题。从缺乏透明度到孤岛式的壁垒、不一致的数据和关键绩效指标（KPIs），他们认为行业还有工作要做。 关键主题在书面回复中： 透明度和信任问题；平台、渠道和媒体碎片化；数据集成、一致性和整合问题；跨设备、多屏幕跟踪和匹配问题；平台和渠道之间报告频率和格式差异；多个关键绩效指标和测量指标；访问完整的整体活动视图；数据与洞察报告和解释问题；计算投资回报率；缺乏专业人员。 选取评论： 广告欺诈是首要问题。缺乏透明度，导致诸如缺乏人情味引起数据忠实度怀疑等问题。没有跨渠道交互跟踪。分析关键指标并尽可能地接近实时数据。能够衡量真正的投资回报率。在各个渠道之间建立循环，确保准确计数，难以跟踪像CTV、音频或程序购买的外部广告等影响。从始至终的客户旅程。一旦责任落在客户身上，通常在某个阶段会出现脱节。获得正确的人才来协调这个过程。从数据中获得见解和启示。对数据准确性缺乏信任。无法访问更强大的AI和推荐。仍然被MMM打压，围墙花园使得特别是在一些不允许测量标签或集成的情形下，难以衡量。 大多数广告商在程序化归因方面仅表现出适度的信心。 调查问题：你对将程序化广告活动的表现准确归因于特定成果的能力满意吗？ 尽管30%的广告商对其将程序化广告活动表现准确归因于具体成果的能力感到极度或非常满意，但大多数人表示只是适度满意——凸显了在有效将广告活动与实际成果联系起来方面存在的持续差距。 调查问题：您是否信任您程序化合作伙伴（例如，DSP、交易所）提供的数据？ 虽然超过半数的受访者（54%）信任他们关键程序化合作伙伴（如DSP和交易所）提供的数据，但仍有15%的受访者缺乏信任，而高达31%的受访者持不确定态度，这意味着他们尚未尝试验证数据质量，或者他们在这个领域无法或缺乏相关知识。 调查问题：您对社交媒体等隔离平台的关注程度如何，以及它们对测量准确性的影响？ 大多数广告商对孤立的平台至少存在一定程度的不安——只有6%表示完全没有担忧，而38%表示适度担忧，近40%（其中9%极为担忧，30%非常担忧）表达了更强的担忧。这些分散的数据来源——涵盖社交媒体渠道、DSP和零售媒体——破坏了对广告活动表现的统一视图。当指标在多个孤立的部分之间分割时，广告商面临关键的归因和一致性差距，这通常导致准确衡量成功的能力降低。 第二部分：测量方法 本节探讨了在多个渠道中衡量程序化广告所使用的策略和工具。它突出了最普遍的测量技术——从分析平台到品牌提升研究再到可见性工具——以及广告商优先考虑的关键绩效指标（KPIs）。我们还研究了从业者如何处理平台间的数据不一致性，第一方数据在测量中的作用，以及为什么跨平台测量是一个重点和挑战。最后，我们探讨了广告商如何整合不同的数据集以实现统一的表现视图。 广告商使用多种测量技术和平台。 调查问题：您正在利用哪些技术或平台进行测量？ 分析平台仍然是测量领域的主要选择。广告商也高度依赖于数据管理平台以及来自广告服务器和DSP的报告。紧随其后的是市场营销或媒体组合模型以及品牌提升研究——虽然它们各自服务于不同的目的，但只要执行得当，每种方法都能提供有价值的归因洞察。 程序化平台通过DISQO证明了对增量认知提升的作用。 广告机构VITRO与CTV程序化平台PDi委托DISQO对其能源饮料客户的营销活动进行测量，揭示了该活动如何与目标受众产生共鸣并推动品牌关键绩效指标(KPIs)。 阅读更多。 调查问题：用于衡量程序化广告活动成功的主要关键绩效指标（KPIs）是什么？ 至少40%的行业使用点击率（CTR）、总展示次数（CPM）、参与度指标和每次点击成本（CPC）作为其主要的关键绩效指标（KPIs）。关键绩效指标的数量本身仅说明了品牌和机构面临的关键挑战之一。程序化广告的成功通常意味着在多个指标上表现良好。 广告商以多种方式处理跨平台差异 调查问题：您如何处理平台间的差异？ 在这个开放式问题中