一、数字广告规模

在2018年，中国的数字广告投放数额高达650亿美金。
尽管市场增速预计会放缓，但毫无疑问，这里仍是获客和市场竞争的重要战地。

（图片来自www.emarketer.com）

不仅如此，数字广告也是互联网公司最成熟的规模化盈利手段，BAT加起来估计可以占到数字广告市场的六成份额。

（图片来自199IT.com：《2018年互联网公司广告营收及趋势》）

二、数字广告研究工具

研究数字广告需要大量广告数据和信息，但数字广告通常是定向人群的、在一定时间范围内进行投放的。我们需要大量的机器人去帮我24小时盯着各个平台的广告，所以这种活通常是交给爬虫去完成的。但自己写爬虫其实成本非常高，毕竟有几十个广告平台，而且你还要准备大量的平台账号24小时监测，才有可能穷尽平台广告库存，怎么算都不经济。通常会使用三方工具来获取广告数据和信息。

例如针对泛行业的研究，我们通常使用第三方广告研究工具有App Growing和ADBUG等。如果是游戏行业的话，除了App Growing还有热云ADI或者ADX可以尝试。

研究国外对象的话，工具更多。本文我们主要以App Growing提供的数据作为研究参考，来研究一些国内的目标。

三、数字广告研究案例

1、游戏行业广告研究

游戏行业的投放非常激烈，我们推荐订阅App Growing微信公众号，他们每月都会发布游戏买量研究的报告，值得关注。《2019年5月份手游买量市场分析》

2、教育行业案例研究

“英语流利说”是一款英语口语学习的APP，其母公司去年在纽交所上市。从财报我们可以看到，英语流利说在2018年花费了7个亿做营销和销售。知乎、qq和微博等社交平台可以经常看到英语流利说的广告。

但英语流利说的广告投放规模和策略是怎样的呢？这时候，我们就可以用App Growing来研究一下。

根据App Growing统计，英语流利说在180天内总共投放了5786条广告，并且投放广告的数量正在大幅增长，可见上市之后又进一步加强了获客。

App Growing这样的广告监测平台虽然不一定能把全量的广告都抓全，但是看趋势还是没有问题的。同时我们选取了沪江和vipkid做参考，搜索了这两天品牌同期180天内的广告数，我们发现：

• 沪江品牌下的广告投放预计在156条
  
• vipkid的广告投放数预计是86条
  

可见，英语流利说的投放的广告数还是相当惊人。（注意：这个值仅供参考，并不能以此来衡量公司之间的差距）

那么英语流利说的广告投放策略是怎么样的呢？
首先广告形式是以视频为主，视频剧情大部分都是可爱的外国小哥哥、小姐姐在中国遇到了各种日常难题，而我们的视频主角则用流利的英语帮助了外国小伙伴解决了问题。主角在深藏功与名的同时，掏出了英语流利说APP开始安利给身边投来羡慕眼光的小伙伴。

而在平台的选择上，则是以头条系广告和腾讯广告为主。而知乎，懂球帝，小米等平台也在进行小量投放。

广告文案生成词云后有如下关键词：

3、社交行业的案例研究

如果我们想了解一个社交产品的特色功能和运营策略，看广告也是极好的选择，因为广告的一个特点便是无限放大一个产品的优点。在这里我们用即刻APP来举例~

即刻APP的视频广告就始终在展示其特色：互动性强，评论友善，不管是找人看电影，还是发动态，都可以得到用户想要的反馈。当然，这不是即刻唯一的特色，还包括：各式各样的圈子，宠猫人，匿名聊天室等。即刻会根据不同的平台，选择不同的广告样式与文案。

同时，在哔哩哔哩上投广告时，即刻会用假装情侣、恋爱技巧等标题来吸引年轻用户。

而在知乎上， 即刻选择了纯文案的广告。以孤独、认识新朋友为点，通过提问式的文案来吸引用户。

而且用广告词频分析也会发现，”聊天“，“情侣”，“孤独”，“甜蜜”，“女神”等词来吸引潜在用户，虽然即刻是兴趣社交产品，但在广告文案上，即刻还是更相信解决用户孤独，找到聊天对象才能戳中用户。

到这里，我们便能简单判断即刻的广告上策略是以用户孤独的状态出发，通过逃离朋友圈，互动感强，认识新朋友来吸引用户。这个策略与即刻各种兴趣圈子的特点，有一定差异，但是符合用户对新型社交产品的直观感受。用户因孤独而来，但因兴趣而留下，这大概就是即刻广告想传递的含义。

4、金融行业案例研究

你还可以用App Growing来研究金融产品的广告投放情况。例如融360，这家也是上市公司，并且在2018年花了15亿元来做营销和销售，我们可以抓取过去一年投放的广告来做研究。

App Growing不仅会收集广告，还可以估算每个广告的出现时间、点击量和曝光量，甚至是投放金额。基于此还是有很多挖掘空间，无论研究战术、战略还是去做二级市场的研究都有分析价值。

同时，我们还可以研究这些广告的文案，生成词云，并判断一下广告的套路，这对投放运营是很有帮助的。

5、电商行业案例研究

电商投放广告的量也是非常巨大的，比如像拼多多，在上市后，从18年Q4开始就猛砸广告：

四、总结

广告还有更多研究领域，如二类电商。

广告数据研究遇到的瓶颈：

1. 很难获取全量数据。针对曝光量本身就很少的广告，采集的难度是很高的。同理，在做案例研究的时候，如果对象是中小公司，那么他的广告数据可能会偏少。如果广告定向了城市进行投放，也会出现统计不到的情况。所以，我们通常会同时使用多个广告监测平台来丰富数据并交叉验证。
2. 不太了解数据的质量和统计口径。解决方案就是多花时间研究，既要向同行请教也要向工具方请教。同时，企业如果想更好地了解广告数据的质量，可以拿自身公司的投放数据做一个参照（而且体量不能太小），从而对第三方数据进行校正。

作者：Alan
时间：2019年7月