数字广告在本质上是完全可以追踪的，但衡量数字广告活动的有效性其实并没有想象中的那么容易。数据报告到手，我们是否就能断定广告活动实现了营销目标，让用户沿着预设的购买路径完成购买？是否又能断定广告活动产出了多少实际价值？
我们再从衡量指标的选择来看，仅Advertising Research Foundation（即ARF，广告研究基金会）就给出了197个数字广告活动衡量指标，而IAB比较保守，有30个。所以到底哪些指标才能如实反映数字广告活动的价值，你知道吗？
从行业角度来讲，一般都会选两个指标来衡量数字广告效果：点击量和浏览量。但是通过这两个指标，真的可以反映出广告活动对用户购买的影响吗？
让我们用数据说话，根据尼尔森报告显示：CTR（点击到达率）并不是度量品牌意识的正确指标；CTR实际上和ROI、品牌意识、线下购买没有直接的联系。这份研究报告已经公布了三年，但是直到现在，行业也仍然没有采用更好的衡量指标。
相比之下，浏览量和显示到达率（view-through rates）这两个指标就更有效一些——如果广告在展示过程中被用户浏览过，用户吸收品牌信息或者说被广告影响的可能性就更大。
行业一直把点击量和浏览量作为数字广告活动的KPI，其中的原因之一是这些指标可以手到擒来，广告技术提供商也都能够提供，而且这些指标还为代理公司设置了一个简单的广告平台准入门槛，用于比较各广告平台的实力。
所有品牌为了实现终极目标，都努力地扫清转化漏斗中每一阶段的障碍，驱动用户购买其产品/服务。在推动用户进行每一阶段转化的过程中，不同品牌花费的时间也会有所不同。比如像宝马这样的豪华汽车品牌，如果要用户从品牌意识这一层过渡到有购买意愿，直至完成购买，可能要花费数十年的时间。但对妮维雅保湿霜这类的快消品来说，这个周期相对来说就会短很多。
如果品牌整体的营销目标是提高消费者对其产品的认知，驱动消费者形成购买意愿，或成为品牌的忠实粉丝，那么我们就应该以此来驱动数字广告活动，输出市场价值。
程序化广告和人工智能的发展，让广告活动从品牌指标出发进行实时优化成为了可能，能够让广告展现给最可能处在购买意愿这一漏斗的目标受众，促成购买转化。品牌可以通过在广告活动中，对浏览过广告的用户进行调查，了解用户处在转化漏斗的什么阶段，再对广告活动作出相应优化。然后通过智能算法，实时处理用户数据，并通过机器自学习，对购买意愿最强烈的那部分人群加大定向投放力度。
总结
每个广告主的数字广告活动都有自己的品牌目标，与其用标准化的衡量指标来实现这些品牌目标，不如用更精确、更符合广告活动目的的指标来产出真正的价值。对于此，广告技术公司就得苦练 “内功” ，不断提升自身技术能力，针对广告主不同的品牌目标和衡量指标来触达目标受众，不断对广告活动进行高效优化，才能在更大程度上提升广告的实际价值。
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