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# Google和AOL重金投入Marketing Attribution：行銷人員即將找到「最佳公式」下出最有效的網路與傳統廣告
- URL: https://mr-6-1.ghost.io/marketing-attributionre-chao-kai-shi-xing-xiao-ren-yuan-ji-jiang-zhao-dao-zui-jia-gong-shi/
- Published: 2014-05-13T00:58:28.000Z
- Updated: 2026-10-01T07:41:23.000Z
- Description: 上星期在美國網路界傳出兩則併購消息，首先是Google宣佈併購了位於德州的Adometry，然後就在同一天，AOL也宣佈併購了位於南加州的Convertro，金額高達1億多美元。 同一天發生兩件同一產業的併購案，應該是大消息？但，廣告與…
- Author: Mr. 6 - 人工智能。最新趨勢。不老不死。
- Tags: 產業策進, 網路行銷, #wp-import

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上星期在美國網路界傳出兩則併購消息，首先是Google宣佈併購了位於德州的Adometry，然後就在同一天，AOL也宣佈併購了位於南加州的Convertro，金額高達1億多美元。

同一天發生兩件同一產業的併購案，應該是大消息？但，廣告與行銷這一塊，並不是最多矽谷人所關心與切身的創業主題範圍，因此，這兩樁併購案，我認為不如其他併購案被大肆討論。但，這兩樁併購案對於我們做行銷與品牌的又特別的重要。

因為，它**告訴了我們「未來在哪裡」**──

所謂「Marketing Attribution」（或稱Ad Attribution，中文翻譯為「歸屬服務」）其實並非新字，而是已經被商學院研究很久的一個項目，它是在探討當使用者做了一連串事情而導致「某一個結果」（譬如買下某商品），前面有很多事情可能「影響」他最終的決定，到底他看了哪些東西，或一群人看了哪些東西，造成個人或群體後面的結果，而這些東西的「重要性」不一，而「Attribution」這門學問，就是在研究並設定這些權重。

如果將Attribution這門學問用在「廣告投放策略」上，理論上來說，廣告主可以準確的預測，如果要讓使用者要買下一樣東西，到底需要讓他看過哪些種類、版位的線上廣告、甚至線下廣告，以及包括各種花費很高的報紙、電視、廣播節目之後才會發生、如何發生。一開始，Attribution可以先從競爭者或此產業收集的巨量資料開始設定最初的「Attribution」權重，然後依這些權重，設定最佳的廣告投放值（譬如20%下在Facebook廣告、30%下在Yahoo!、25%下在Google），然後，此廣告主依以上「公式」投放這些廣告，得到了結果，再反饋(feedback)回來這個Attribution系統，讓權重變得更準確。

你可以想像，當一家大公司擁有這樣的「系統」，**它將不會再浪費任何一毛錢在任何的廣告上**。它會可以投放最正確的「比例」，然後創造出最高的消費金額。

接下來，為什麼「Marketing Attribution」即將變更大？

原因一：Marketing Attribution的重要性，讓人們想起前一陣子風靡消費市場的「消費者需求預測」(demand prediction)的研究，那方面的研究，是 從腦波、或從巨量資料分析，更進一步瞭解消費者的行為。現在，Marketing Attribution**提供「另一個選擇」**，不再從消費者出發，而是從「廣告效益」出發，是另一個完全不同的努力方向，卻同等的重要，因此令人非常興奮！

原因二、許多口袋很深的網路公司譬如Google（已買Aldometry）、AOL（已買Converto）、還有Facebook（目前還沒出手），主要收入來源正是「廣告」，買下一間Attribution技術的公司，不但可以更加強賣出更多他們的廣告，還讓他們可以伸手**去碰其他地方（包括線下）的廣告單位**，因此我們可以期待Marketing Attribution將有一大波的併購戰的發生，鼓勵更多的創業者投入這塊。

有趣的是，在Marketing Attribution這塊，進入的廠商並非一般網路新創公司。你可以看到，上週被併購的兩家公司，第一它們剛好都不在矽谷，第二它們早就已經各擁幾家大企業為主要客戶；意思是說，你做的東西，必須要讓大企業喜歡並「付費採用」，而不只是一個爆紅、有多少萬「使用者」又是日入幾百萬的「流量」這樣的「虛數字」。

更興奮的，應該是行銷人員。

因為，接下來，下廣告已經不再只是「想創意、花預算」的流程，它將會是一門愈來愈深奧的學問，其中，很多的工具可以搭配使用。**再好的創意，不如一個真正有效的廣告策略**，廣告投放的「藝術」，將再次成為網路趨勢的正中心，行銷人員，你精進了這方面的技巧了嗎？

— 廣告分隔線 —

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（圖片來源：Convertro.com官方網站）