DigiMax本文作者：仲志成
背景
如今的数字营销圈有个共识：流量红利几乎消耗殆尽！我们先从这个观点本身入手，看看这个观点到底是怎么来的，追本溯源找到问题之所在。
笔者制作了下图，方便大家理解要表达的东西。
在上图中，X轴表示全中国的广告流量有多少；Y轴表示全中国的广告预算有多少。
时期1-流量红利期。以城镇人口为主的人群开始使用PC，整块的时间用在互联网上，成为了流量；这期间很多中小企业通过网络赚了很多钱，有些因此成为巨头。
时期2-红利增长期，以城镇人口为主的人群开始使用智能手机和平板电脑，碎片化时间用在移动互联网上，也成了流量；这期间更多企业通过网络赚了钱，实现“弯道超车”。
时期3-可预见的未来，随着中国信息高速公路的建设，乡村人口更多的加入；重复城镇人口时间变流量的过程：势必会再次迎来一个流量红利期。
但当下，我们处在时期2和3之间，流量趋于饱和，广告主不断增多，总网络预算随之增加；预算增长速度远远大于流量增长速度，再加上程序化采购形式的推波助澜，供给关系越来失衡，越来越供＜求，导致流量越来越贵。
而中国总GDP增速的放缓则代表着购买力增速的下降，表现为：工资增幅&增速赶不上物价增幅&增速。
于是乎流量越来越贵的同时，转化率居然还下降了。就像笔者相信，台湾在不久的将来会统一回来一样；笔者亦相信在不久的将来，流量红利的二次增长期会到来。但当下，咱们不能指望它，这是个是企业过则生，停则死的“劫数”
PS：个人观点，仅供参考！流量红利消失的本质，与中国人口红利消失的本质是比较类似的。
流量的总盘子短期内大不了多少了，那能把注意力吸引过去的地方，就很可能是一个局部“流量红利”所在地。这可能就是为什么说：流量红利消耗殆尽的今天，大家其实是在争夺用户的注意力了吧。
以汽车垂直媒体为例，某互联网咨询公司数据表明：XX之家的流量数量和其它汽车垂直媒体的差异并没有那么大，但XX之家的流量平均停留时间却是其它汽车垂直媒体的两倍以上。流量质量更好，其上广告的转化率更高。
平均停留时间更长基本上相当于对于注意力的吸引力更强，访问过XX之家的人都会有这样一个感知——它们的内容质量更好。其它行业里，我们也大量观察到了这样的现象。一个人一天用在互联网上的时间是有限的，在你们家的平均停留时间更长，在你的竞争对手那里的时间就会变短。这要么导致决策总周期变长，要么导致不选竞争对手。
第一招：心跳包
准确的评估平均停留时间，才能有可能准确的判定内容质量，才有可能有效的优化内容质量。把注意力吸引到你那里，让你这里成为一个局部“流量红利”所在地，获得更高的收益。
那么为什么用数据优化内容，效果不如人意呢？还是追本溯源的思想，我们先来看看这个指标的定义。
停留时间：访问者在页面/网站中停留的时间。
平均停留时间：平均每次访问的停留时间。
看定义感觉没啥问题啊，不就应该这样吗？但技术上是咋实现的呢？
我们以主流的强大免费工具——某哥的某A为例，来说明，在如下访问场景中：
发现了吗？最后一个页面的时间是记录不到的，实际的实现方式和定义，相去甚远！
为了解决这个问题，业内厂商采取了多种方法：什么T请求、预加载啊、矫正计算、关闭事件。。。。。。一堆专有名词那叫一个烦啊！
笔者比较推荐从ptengine那里听来的一个说法——心跳包（heartbeat）。
简单来说，就是每隔一段较短的时间t就向数据收集服务器发送一次数据。这样做虽然仍然无法让我们知道最精确的时间，但相比上面提到的方法确实一个巨大的进步。有了“心跳包”可以帮助ptengine绘制出如下的可视化分析图。
像上述这样在一个内容很多的长页面里，鼠标滚动到第几屏，这种更加详细的停留时间数据计算出的结果，能让我们更好的评估用户的注意力，是否与我们的预期一致。如果仅靠上述与定义相去甚远的工具，我们只能看出用户最关心哪篇文章，却不能知道用户最关心文章的哪个段落、甚至是最不关心的文章某一段落是否是所有文章里最热门的，而能够直观的观察出这些，对于内容优化的意义不言而喻。
我经常和圈子里的朋友开玩笑说，数都搞不来，或者搞来的数都是有BUG的，还分析个毛啊！~~~
第二招：状态漏斗
在广告代运营公司工作了半年之后，有个事让我很困惑。我进入数字营销这行2年半，但策划的广告的点击率却是有15年以上经验人（经验差超过6倍）的5倍，且这是个常态。我当时意识到，如果我能给搞清楚原因，这“30多倍”的差距从哪来的，那就给力了。
和心跳包一样，我还是从指标定义和技术实现上的差异找到了突破口。
点击率=（点击量/展现量）*100%
上面是我们经常看到的点击率公式，然而这个公式却隐藏着诸多BUG，这些BUG主要集中在展现量上。这个展现量到底是什么呢？
它只是数据记录的平台收到了监测展现的请求！换句话说就是，也许广告根本就没有展现。这种可能太黑暗了，虽然一些广告流量作弊确实是这样的吧；而且在这种情况下，也不可能有人类会点击。我们不妨把这个情况称之为：on page or not。如下如所示：
就算这个广告真的on page了，不代表它出现在了屏幕上，如下图所示：
在广告监测领域有个指标，专门描述这种状态——广告可见度。
广告可见度=（能被看见的广告展现量/广告总展现量）*100%
相关研究表明，广告可见度不足50%！
那些都不可见的广告怎么可能被点呢？
上述这种状态，我们不妨称之为：on screen or not。
出现在屏幕上不等于被人看见了，不啰嗦了，直接上图：
PC端的F型这种老生常谈，我就不赘述了；平板和手机上也有这种“视觉黄金区域”的规律，只不过不是F型罢了。毫无疑问，越是在“视觉黄金区域”里面的广告，越容易被看见，才有可能有更高的点击率。
这种状态，我们不妨称之为：be seen or not。
PS：我是不会为了追求文案一致性，就瞎搞成on see或者on watch的，(*^__^*) 嘻嘻……
一直以来的理解基本正确，就是点没点。
小结
有4种状态会影响点击率，我都优化了；而这位15年+经验的老哥只优化了最后一个。
前方高能注意查看！
前方高能注意查看！
前方高能注意查看！
后来有一天突然发现，这个过程和转化率优化非常相似啊？把广告换成转化元素，把点击换成转化，就成一回事了。我当时如醍醐灌顶，搞出了下面的东西，请看图：
掺水度那里的机器，即指搜索引擎机器人，也指其它那些“不可描述”的机器人。
参与度那里的无交互，指访客基本没干什么就走了，造成这种现象的原因主要是如下4种：
1. 恶意点击，他（她）们和你交互个什么劲啊；
2. 类似全屏类的广告误点，这些访客不交互，直接走掉的概率自然是非常高的；
3. 用户感知到的加载速度太慢了（注意不是加载速度，而是用户感知到的加载速度），玩王者荣耀的时候，你受得了卡吗；
4. 广告信息与推广页面首屏不匹配，比如我最近见到的：把中文流量引到了日文页面，o(╯□╰)o
可见度和上面的on screen or not本质上是一个意思。一些小伙伴应该想明白，那些浮窗和弹窗为什么有用了吧，因为它们干掉了漏斗的一层，自然也就少了一步流失。
注意度和上面的be seen or not本质上是一个意思，就不赘述了。
契合度：看到了转化之后，转化没转化。
这样一来从广告展现到转化全部串上了。
虽然到这里才出现 “状态漏斗”4个字，但我相信看完全文的小伙伴一定都知道它是什么意思了。
【作者】
仲志成，铂金智慧市场产品经理。
信仰但不迷信数据的数字营销探险者，iCDO志愿者。
