网络视频与电视跨媒介广告营销测算基础方法指导框架

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1、2010网络视频与电视跨媒介广告营销测算基础方法指导框架FramingGuidelineCrossMediaAdvertisingandMarketing:BasicMethodforMeasuringandCalculatingFramingGuidelineCMOSCMMGCMTF*跨媒介任务小组CrossMediaTaskForce2010‐1‐1CMTF&CMFG网络视频与电视跨媒介广告营销测算基础方法指导框架FramingGuidelineòCMTF&CMFG简介*Introduction经过数年快速发展，互联网视频服务已经覆盖约3亿用户，成为主流传播媒体和重要

2、营销通路。与网络视频服务快速发展形成鲜明对比的是，视频网站的广告营销价值与其流量、受众规模不相匹配。广告主、代理乃至媒体自身的营销人员对于网络视频营销的认识、操作存在不够深入的问题。网络视频媒介与传统电视在媒体特性、声光电呈现等方面有较多相似之处。电视广告营销与网络视频广告营销有诸多可以对接、借鉴之处。在整合营销诉求之下，广告主、代理、媒体对于跨媒介环境下的营销测算、效果评估、费用预算、媒介计划等，需要有较为具体的测算方法作为基础依据。只有确立有效的基础方法，统一计划、媒体对接、跨媒介整合营销才能真正做到。但是，在传统电视和网络视频之间，跨媒介广告营销测算一直以来缺乏明确

3、、统一的基础方法。网络视频领域的营销创新较多，但是协同、一致的做法比较少。媒体、代理与广告主之间沟通合作成本高，市场难以规模化成长。2006年底，DCCI组织了中国网络视频广告营销领域的第一次研讨，此后又协同业界各方，组织了10多场主题细分、针对若干具体问题的专门研讨。经过3年多时间以来的反复研讨、不断修改优化，从业者、企业经过3年多时间的探索实践和积累，网络视频与电视进行跨媒介营销对接的基础方法、思路已经渐次清晰，相关测算理论依据、指标、算法及模型已经具备一定基础。最关键的是，经过3年多时间的反复磨练、市场教育，上中下游的广告主、代理商、媒介等三方已经共同认识到，只有联

4、合起来形成相对一致的测算方法、费效评估、价值理解和商业规则，才能降低沟通、交易、实施成本，提高合作效率、营销效能，相关广告市场才能放量成长，步入正态循环。2008年下半年DCCI启动了CMOS（CrossMediaOptimizationStudy）平台。在2009年下半年组织的网络视频营销若干研讨及调查过程中，业界多位资深人士呼吁DCCI做为支撑平台工作将各方组织起来，发起网络视频广告营销测算方法框架、基础的讨论，在过去各方努力基础上尽快将相关测算理论依据、指标、算法及模型汇聚成一个有机的整体。并尽快以Guideline的形式推向业界，推动该领域广告营销市场发展，提交行

5、业机构，促进该领域未来相关规范、标准的形成。因此，在过去以来持续努力的基础上，主要广告主、代理机构及媒体等相关各方及DCCI行动起来，发起成立：“跨媒介任务小组”（简称CMTF，即CrossMediaTaskForce），该小组为虚拟协作平台，共同努力促进跨媒介广告营销的研究、推广与实施，前期以网络视频与电视的跨媒介研究为主。CMTF第一阶段的工作目标是，研讨、推出并共同实施网络视频与电视的跨媒介广告营销测算基础方法，即：《跨媒介广告营销测算基础方法*指导框架》研究、推广、实施活动，简称CMMG，即CrossMediaAdvertisingandMarketing:Bas

6、icMethodforMeasuringandCalculating,FramingGuideline。òCMTF路线图*PathandSteps跨媒介测算方法与框架涉及电视媒介、互联网媒介两大媒介体系，实现系统完整的跨媒介广告营销测算体系需要循序渐进、分阶段推进：第一步，在非同源样本条件下，分别实现电视媒介和网络视频媒介基础指标的指定，基础数据的测量，以及电视与网络视频指标、基础数据之间的基本换算，从而推动GRPs与CPM、Impression、Reach、UV、PV、VV等指标数据对接，消除电视与网络视频之间在广告营销的媒介计划、效果评估阶2CMTF&CMFG网络视频

7、与电视跨媒介广告营销测算基础方法指导框架FramingGuideline段存在的基础测算障碍。目前本指导框架主要解决该阶段问题，这个阶段是跨媒介测算方法不可逾越的基础阶段。第二步，互联网范围内跨媒介（单一媒介、多个媒介、广告网络）混合收视行为与广告效果评估，并引入多个参数实现互联网不同广告形式、广告页面位置、广告展示时段、广告受众人口属性条件下单位曝光的价值测量和转换，通过调研和数据分析受众媒介接触细节、行为需求，媒介特性与价值差异。第三步，基于同源的样本，同步采集同一个消费者样本族群每天接触互联网和电视的实际观看行为数据。这