为什么互联网广告中的“营销链路”如此重要？多情江山结局

今天卫夕和大家一起来聊一聊“营销链路”。

广告营销的终极目标始终是促进消费行为的达成，而消费行为的产生，都是建立在一系列决策过程之上的，这个过程涉及消费者的认知、态度和行为等多个维度的渐进式转变。

因此，提升消费决策效率，就成为了互联网广告的核心命题。

无论是传统营销时代，还是互联网广告时代，消费者的决策路径都清晰地遵循着"认识、认知、认同、认购"这一基本规律。

这四个阶段构成了完整的消费者心智转化过程。

就像一位老朋友向你推荐一家新开的餐厅，你可能会经历这样的心理过程：

• "认识"：噢，原来这个地方开了家新餐厅

• "认知"：了解到这是一家主打创意粤菜的店，价格适中

• "认同"：看到朋友圈好几个人都打卡好评，菜品摆盘精致

• "认购"：决定周末和家人一起去尝尝

这个过程，从商业活动诞生到今天都没有本质的改变，不管是在菜市场买菜，还是在电商平台下单，消费者的决策轨迹都遵循着这个基本模式。

互联网广告更厉害的地方在于：它能够将抽象的消费决策过程转化为可追踪、可量化的数据指标，通过"营销链路"这一概念的引入，我们得以实现对消费决策全流程的准确了解。

这种数据化的能力可以让广告变得更加精准和高效，它可以清楚地记录消费决策过程中每一个重要的里程碑，让广告系统对每一个转化节点变得可见、可衡量、可优化。

从这个意义上，被数字化的营销链路不仅提升了广告效率，更重要的是，它让营销从一门"玄学"逐渐演变成了一门可以被精确度量和优化的"科学"。

下面我们就以腾讯广告为例，来说一说“营销链路”在广告系统中是如何工作的，以及为什么它如此重要——

1.“营销链路”功能的初衷是为了解决转化过程的“黑箱”问题。

腾讯广告的“营销链路”功能其实是“转化归因”模块的重要一环。

对于归因，广告圈的同学都比较熟悉，它解决的是广告转化的归属问题。

它是广告主视角下的效果度量工具，通过归因，广告主就能量化地知道哪个渠道的转化效果更好。

而腾讯广告的“营销链路”产品，其出发点是将传统的单一目标的“归因”功能，从“效果度量工具”升级成“效果优化工具”。

什么意思？

传统“转化归因”通常广告主只向广告平台回传非常单一的转化“结果指标”，通常不会将转化前的全部“过程指标”。

原因在于从效果度量的视角看，对于广告主而言，“结果指标”就够了，“过程指标”貌似没什么意义。

然而，对于广告平台而言，转化之前的“过程指标”则有着极为重要的优化价值，它相当于将广告转化过程的“黑箱”透明化了，有了“过程指标”，广告平台的优化算法就大有用武之地了。

比如，对于一个游戏开发者而言，原来的转化归因，可能只是回传了“用户付费”这一指标，而对于那些没付费的用户，他们有哪些行为，广告系统就一无所知了。

在某种意义上，那些“付费用户”其实是广告投放系统中的“幸存者”，它们的行为固然有价值。

但对广告效果优化更有价值的是——搞清楚那些没有付费的用户他们经历了什么、他们有什么特征、下次如何避免投放给那些只点击不付费的用户。

这就是腾讯广告“营销链路”要解决的问题。

今天，如果你是一个小游戏开发商，你将腾讯广告的SDK嵌入到小游戏中，通过“营销链路”功能建立数据回传通道，你就可以将用户的“启动、注册、创建角色、完成新手引导”等一系列付费前的行为通通告知广告系统，系统则可以将这些行为特征注入到效果模型，从而优化它们。

所以，腾讯广告“营销链路”这一功能的本质是通过广告主回传的多维度信息减小广告预估系统的熵，从而提高广告效果预估的确定性。

2.腾讯广告“创建链路-联调链路-关联广告”的设计是一个广告主和平台共建的架构。

营销链路本质上是一个数据共建的过程，这种架构设计使得广告主和平台能够围绕共同的商业目标展开深度合作。

为此，腾讯广告的营销链路设计成了“创建链路-联调链路-关联广告”三个步骤。

首先看“创建链路”，这是在广告系统的“转化归因”模块下，广告主可以根据自己所在的行业创建相应的“营销链路”。

由于不同行业在营销转化路径上的差异，腾讯广告提供了超过102条不同行业的个性化“营销链路”，这其中有18条属于主流行业的核心链路。

再看“联调链路”，要建立起一个稳定可靠的数据通道，联调是必要的，通过联调，双方可以验证数据传输的准确性和及时性，从而保证后续的优化决策建立在真实可靠的数据基础之上。

最后看“关联广告”，当“营销链路”创建完并且联调成功后，就可以在广告投放中应用了，具体的步骤是在创建广告时在“转化”中选择关联可用的“营销链路”。

至此，一个完整的“营销链路”应用过程就完成了，有了营销链路，就相当于创建了一个效果优化的数据飞轮，投放越多，系统“Know How”就越多，转化效果就会越好。

很显然，“营销链路”是个好东西，然而腾讯广告的同学告诉我，他们面临的一个重要挑战是——如何说服更多的广告主来用这个有价值的产品，如何让他们更好地理解“营销链路”的价值。

我其实也在思考同样的问题——为什么“归因”功能广告主用的非常广泛，而“营销链路”这样的功能用的广告主就会少一些呢？

其实也可以理解，对于广告主而言，“归因”某种意义上是不得不用，不用就不知道自己的具体效果，完全看不清。

但“营销链路”貌似是可用可不用，看起来是有用，但用了到底有什么好处，貌似广告主也很难直观看到。

所以，对于广告人而言，“归因”是“眼罩一定要摘下来”，不然啥也看不到，但要不要带上“营销链路”这副高清眼镜，好像不是十分着急，凑合也能看。

我想说，对于今天卷到天际的营销环境而言，“营销链路”这个功能可能并不仅仅是一副高清眼镜，它大概率是一台显微镜或者一架望远镜，它可以帮助拥有它的人看到远超自己传统肉眼的视野，进入营销的另一个Level。

接下来，让我们从不同的维度来深刻理解“营销链路”的价值——

1.从Big idea到Big data：数据共建有效提高了广告系统的感知能力

传统广告更多依赖创意驱动(Big idea),而互联网广告则在保留创意价值的同时，引入了数据驱动(Big data)的科学维度。

这种转变的核心在于：营销链路让广告系统获得了前所未有的"感知能力"。

这背后的逻辑在于——当广告系统能够获取到受众决策过程中的每一个微观行为时，它能建立起更准确的受众意图理解模型。

比如，对于一个短剧小程序而言，通过营销链路，广告系统不仅知道用户是否完成了付费，还能了解到用户是否:

• 是否启动了短剧小程序

• 是否观看了短剧

• 付费前选了哪一个付费档位

这些微观行为数据的价值在于，它们共同构成了完整的消费决策轨迹，使得广告系统能够进行更准确的转化预估。

2.多维数据可以帮助系统构建消费过程的"上帝视角"

营销链路之所以能够提供"上帝视角"，是因为它突破了传统归因分析只关注最终转化这一局限。这种突破必须基于两个前提:

第一，广告系统可以收集到多维度的数据。

得益于腾讯广告深厚的营销基建，今天的营销链路在数据维度上是非常全面的，比如，它支持线索留资、加粉互动、用户增长、商品销售等多个营销目的，支持浏览页面、浏览详情页、提交表单、下单、接通电话、添加企微客服等多个节点。同时支持小程序、平台托管落地页、公众号、企业微信登多个载体。

第二，广告平台需要具备处理和利用这些多维数据的能力。

“营销链路”上线后，腾讯广告提升了模型学习的效果，充分训练后的模型能够区分同一OG下不同链路的效果，解决不同链路CVR差异大导致预估不准的问题，建立起专门的数据处理架构，将这些多维数据转化为可用于优化的特征向量，提升整体预估效率。

3.效果为王：营销链路的正确表达和联调可以有效提升CVR

广告主在投放时都是非常现实的，有效就是有效，无效就是无效，除此之外任何花哨东西都没办法引起他们的兴趣。

“营销链路”的着眼点，也是效果，它之所以能显著提升广告转化率(CVR)，其根本原因在于它让广告系统的"学习效率"得到了质的提升。这种提升体现在两个层面:

首先是特征层面。营销链路提供的过程数据极大丰富了广告系统的特征维度，使得系统能够建立更智能的受众画像，给系统提供了更多的"训练样本"，让它能更好地理解什么样的用户更可能完成转化。

第二是优化层面。系统能够基于这些多维数据进行更智能的人群定向和出价策略调整，对冷启动和成本达成有非常直接的帮助。

比如，对于那些展现出较高购买意向(如多次查看商品详情)但尚未转化的用户，系统可以适当提高竞价以增加展现机会。

“营销链路刚刚上线的时候，我们的确没太搞清楚这个新功能的用法和用途，优化师对此也并不上心，后来腾讯广告的运营同学专门找我们强烈“安利”，架不住他们的反复催促，我们谨慎地用小部分的广告计划做了AB测试。

刚开始联调的过程花了一些时间，但效果是非常明显的：它对点击率和ECPM这些表层指标作用不大，但对单次转化成本、单次付费成本还有LTV这些跟“钱”相关的指标有肉眼可见的提升，一个测试周期内大概提升超过了15%，这对于我们这类做休闲游戏的小型开发者而言，已经超出预期了。

我们目前还在不断地调，我理解营销链路本质上是给系统喂更多数据，喂它以前没有的数据，喂得越多越详细，效果越好。”

一位休闲游戏的投放负责人说。

互联网广告的发展过程，其实就是一个消除广告受众与广告主信息不对称的过程。

而广告系统则在其中起到了纽带的作用，它就像一位红娘，必须充分了解男方和女方彼此特点和要求才能更高效地牵线搭桥。

某种意义上，“营销链路”就是让女方将相亲过程中不同男方在各个阶段的表现都告诉红娘，这样红娘才能更好地帮助女方物色合适的人选。

愿更多广告主深刻理解“营销链路”的本质，在营销内卷的时代收获更高的效率和更好的效果。

——End——