第174章百分之二十预算买点击

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本很可能是浪费。
    第三，也是最关键的发现，来自渠道深度归因。当古民将用户质量数据与最细粒度的广告投放单元关联时，模式变得清晰。他发现，某些特定的广告代理公司负责的某些特定媒体渠道，其带来的用户中，“低价值/疑似无效”用户的比例异常之高，达到50%甚至60%。而另一些渠道，这个比例则控制在15%以下。然而，在投放团队的日常报表和结案报告中，这些渠道的“注册成本”往往表现得很有竞争力，甚至低于平均值。因为它们带来的“注册”动作完成得很“高效”——点击到注册的转化路径短，成本低。
    但古民的计算显示，如果引入用户质量修正，将这些渠道带来的“注册用户”打一个折扣（例如，只计算那些在7天内有有效行为的用户），其有效用户获取成本会飙升，远超那些初始注册成本略高、但用户质量也高的渠道。投放团队和代理公司显然更关注前者（注册成本），因为这直接关系到他们的KPI和代理服务费结算。至于用户注册后是死是活，除非公司有严格的、与长期行为挂钩的考核，否则并不直接影响他们的当期利益。
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    古民将不同渠道按“注册成本”和“7日后有效用户率”两个维度画了一个散点图。图形清晰地分为四个象限：高成本高质量（可能值得长期投入）、低成本高质量（最佳渠道）、高成本低质量（应尽快淘汰或优化）、以及低成本低质量。这第四象限的渠道，是问题的核心。它们用低廉的价格带来了大量的“注册”，拉低了整体的平均注册成本，让投放数据看起来漂亮，但实质上带来了大量“僵尸用户”或“一次性羊毛·党”。
    古民估算，在整个“暑期拉新冲刺”广告预算中，花费在这些“低成本低质量”渠道上的钱，大约占总预算的百分之二十。这百分之二十的预算，实质上是在“买点击”和“买注册”，而不是在购买有潜在长期价值的“用户”。这是一种隐蔽的、系统性的资源错配，是“刷数据”在广告投放领域的典型体现。这百分之二十的预算，如果重新配置到高质量渠道，或者用于改进产品、提升真实用户体验，其长期回报很可能更高。但现实是，它被用于完成当期的注册量KPI，制造出一种“高效获客”的假象。
    古民将他的发现、数据、图表整理成一个初步的分析摘要，没有下任何结论性的指控，只是客观呈现数据关联和模式。他犹豫是否、以及如何向王磊呈现这些发现。直接指出百分之二十的预算可能被浪费，等于挑战现有投放策略、合作方选择乃至部分同事的业绩。但他想起王磊在复盘会上的表情和私下开放数据的举动，觉得这位导师或许能理解，甚至期待有人能捅破这层窗户纸。
    他选择了一个相对稳妥的方式。在一次与王磊的一对一例行沟通中，他提到自己为了更好理解用户增长，私下做了一些关于广告渠道后续用户质量的分析练习，有些发现不太明白，想请教一下。他展示了那个渠道质量四象限散点图，以及“低成本低质量”象限渠道的预算占比估算，但没有提及具体的代理公司名称，也弱化了“浪费”、“无效”等价值判断词汇，而是用“用户后续行为差异显著”、“不同渠道的长期价值可能被当期成本指标掩盖”等中性表述。
    王磊仔细看了图表和数据，沉默了片刻。他没有表现出惊讶，更像是一种确认。“这部分数据，你自己看过就好，暂时不要写进任何正式报告，也不要和其他同事深入讨论。”他停顿了一下，看着古民，“你知道为什么这些渠道能长期存在吗？”
    古民谨慎地回答：“因为核心考核是注册成本和注册量？这些渠道在这两个指标上表现好。”
    “这是一方面。”王磊靠在椅背上，“另一方面，代理公司、媒体平台、甚至我们内部的一些团队，形成了一个利益闭环。代理公司靠‘量’拿服务费，媒体平台靠消耗赚广告费，我们的投放团队需要漂亮的数字去向上面要下一期预算，证明自己的价值。大家都有动力让‘消耗’和‘注册量’看起来漂亮。至于注册来的人到底是不是真人，真人会不会用，短期没那么重要，只要整体数据大盘在涨，留存率、LTV这些长期指标虽然有，但压力没那么直接，或者可以通过其他方式‘优化’。”
    他点了点屏幕上“低成本低质量”的象限：“你算的这百分之二十，可能还是个保守估计。有些渠道的‘质量’问题更隐蔽，用户会装模作样活跃几天再消失。还有些，是代理公司和媒体平台‘合作’的结果，这里面的水很深。你能看到这个问题，并且用数据把它量化出来，这很好。但这不仅仅是数据分析问题，更是业务逻辑、绩效考核、甚至部门政治问题。”
    “那…有什么办法可以改善吗？”古民问。
    “改善？”王磊笑

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第174章 百分之二十预算买点击

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