《广告媒体策划》(希瑟斯6版)读后感.doc

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1、广告策划是在营销策略之后的一个活动。其实这个活动和营销的目的都是最大的增加因为产品销售的提高而带来的收益，而广告投放是其中一个重要的环节。营销更像是战略制定，广告策划像战术制定。广告是需要有费用投入的，其实可以想象有一个完美的函数关系f，可以表示成y=f(x)，其中y是因为广告投入而增加的销量，x是投入到广告的费用。而最终的目标就是找出下面这个式子的最大值：a*y-x，其中的a是单个产品的盈利，整个式子就是公司因为这个产品的总盈利。所以是否能找到这个完美的函数关系f就成了最关键的问题。遗憾的是很难在现实中找到这个函数关系。首先，与产品销量有关的因素很多，

2、如：产品的价格、产品的质量、潜在需要产品的用户数量等等，当然也有广告投放的效果。最理想的方法当然是能保证其他条件不变的情况下去查看不同广告投放方式的效果并找出最优，只是在现实中很难去真的这么实施，甚至没有可以用来参考的完整数据，因为每次需要投放广告的产品和市场都会不同。所以因为公告投放有着唯一性不可重复的特点，所以无法想科学实验一样设定其他条件不变而找出最优的方法。其次，找出f的困难之处还在于广告投放的选择很多，选择什么样的媒体，什么样的媒介物，分别都投多少钱等等。不能一一去尝试，只能尽可能的去预测如何选择会有最好效果。预测广告效果又要有以前相关的历史数

3、据，而相关的历史数据也不能完全准确的将广告的投放和销量增加对应起来并量化（第一个原因），所以持续的累计，就会造成误差越来越大，最后导致预测失真。其实前两个原因表现出来的直接问题，是首先要确定最有可能买产品的人群，然后如何投放广告能最大效果的覆盖这部分人群。在实际操作时，确定最有可能买产品的人群是市场人员的工作，媒体策划人员主要把精力放在如何解决第二个问题上面。但是在预测广告效果时，最理想的结果是可以知道有多少人在看完广告后会一定买产品（这里所说的预测也只能是根据历史数据预估未来一次广告投放的效果，所以下面讨论的都是如何测量广告已经投放后的历史数据，但是目

4、的还是去预测广告效果），但是这个测量过程还需要把握受众的心理活动，有相当大的主观成分，所以无法知道准确知道和量化。所以现在主要预测广告效果的方式，也只能从某个侧面去观察广告效果。而现在知道的是，受众人群中看广告的人数和看过广告人次与广告投放效果有着非常紧密的关系，而测量曝光量（也就是看过广告的人次，Imp）和独立受众数（看过广告的人数，Uv）会比较容易，并且这是一个客观过程所以容易量化。但即使去测量曝光量，如果非常准确地依次地每个人都去调查又是花费很大不切实际的。所以在现实中实现测量曝光量的方式也是通过抽样的方法，其实在广告中大部分的数据都是通过抽样的方

5、式获得的。所以可以看出在广告效果的评估上面，每个环境都有着或多或少的误差，而且是很难消除的误差（系统误差）。而系统误差，很多时候是有规律和可以控制的。广告策划的挑战就是减少误差，而减少误差的手段就是利用一些相关的，相对准确误差较少的工具。而在本书中的基础测量方法和高级测量方法就是现在经常使用的工具。这些工具都是从不同的视角呈现出广告和销量的关系，但是又不能完全将广告和销量的关系概括出来。所以广告策划者，就需要靠个人的知识、经验甚至直觉去分析概括出最为有效的方法。这些工具计算出来的数据不会是最准确的，但是越准确的数据也就越有可能让广告策划者做出有效的广告策

6、略。所以在工具的创新上，一个对现有工具精确度的优化和提出更能反应出广告和销量的关系的新的工具都会起到重要的作用。广告指标的基本上都是去衡量从广告投放的广度、次数和效率(这里的效率是广告投放的效率是投放的效果，不与产生销量直接相关)。广度有媒体覆盖率;次数有平均频次、N+累计人数；效率有集中度，CPM。还会发现不论什么数据只有在对比的时候才有意义。而且得到的数据，也不是只分析自己，也要去分析媒体去，去分析受众，分析竞争对手，而这些的所有的分析也只有在数据对比时才会有意义。用自己现在的数据与自己的历史数据比较，可以发现自身的改变；用自己的数据与竞争对手比较，

7、可以发现各自的优劣。不过，一个事物的真像往往在多种维度上反应出来的，而需要对比的时候必须两个数据有可比性，也就是两个数据是事物一个维度不同状态的表现。所以，对比也只是可以从片面上反应出事实的真像，反映出事实的某一部分某一维度的特点，只有从多个唯独对比才能更真实的发现真像。广告投放最关心的一定是受众，如何能更精确的确定受众一定是重要的问题。受众最理想的范围，当然是能识别出那些看了广告就会买产品的人。但是这个非常困难，只能从其他的可以观察的特点去推测最大可能产生效果的人群。也就需要从不同纬度去观察受众的特点，需要有不同的人群范畴，如按照人口统计学的划分、按照

8、地区的划分、按照接触每天的时间段划分，按照行为特点划分，等等。正是这些不同的划分