使用注意力指标来优化频率和新近度

AU 是阿德莱德创建的一项新指标,它采用全渠道方法进行每个展示位置评分模型,营销人员可以使用该模型来替换或增加可见度或视频完成率。 AU 以 0 到 100 的范围表示,由机器学习生成,为每个测量的频道单独定制,也可用于衡量其他营销展示位置,例如音频、CTV 和线性电视。

覆盖面、频率和新近是广告效果的基本主题,自大众媒体诞生以来,这些主题就一直被讨论得令人厌烦。即使跟踪广告的技术接近监控水平,有效的触达和频率仍然是广告和媒介策划的核心。

媒体的碎片化和广告格式的激增在很大程度上推动了持续的讨论,这削弱了模型的一些原始假设。即使当媒体渠道比现在更加统一和一致时,研究人员也明白需要考虑不同程度的关注。有效暴露的定义被警告为“看到的机会”(OTS),并且模型中考虑了避免广告的折扣以解释这种可变性。

例如,1981 年,营销研究人员 Bearden、Headen、Klompmaker...