作者：Adjust 

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在当前的隐私保护时代，各种隐私政策变更层出不穷，过去营销行业常用的数据和信号现在也逐渐变成了稀缺资源。数字营销界随之出现了关于多触点归因（MTA）和媒体组合模型（MMM）的争论。许多人认为，多触点归因要依赖用户层级数据才能实现，所以更容易受到 Apple App Tracking Transparency 及 Google 的安卓端隐私沙盒等政策调整的影响。因此，MMM 这种瞄准长期效果的整体性营销表现数据分析在未来会更有价值。

仅靠 MTA 或 MMM 都不足以应对隐私时代带来的数据监测挑战。不过幸运的是，除了这两种方法，营销人员还有第三个选择：增量分析。增量分析能对比执行和不执行特定营销操作的效果，评估该营销活动对 KPI 的影响。随着人工智能和机器学习技术的进步，增量分析，更准确地说是 AI 驱动的新一代增量分析，已不仅仅是 A/B 测试的另一种更时髦的叫法。

在当代营销人员的监测工具包中，增量分析有哪些特别之处，又扮演着怎样的角色？在这篇文章中，Adjust 首席产品官 Katie Madding 将带您详细了解增量如何能够弥补 MTA 与 MMM 的不足，什么是 AI 驱动的新一代增量分析，以及营销人员如何借助增量应对前所未有的挑战，在隐私保护时代获得成功。

增量如何为 MTA 和 MMM 补缺

MTA、增量和 MMM 都是当代营销监测的有效做法。它们能够从不同角度拼凑出整个营销漏斗的表现。

归因是了解短期营销表现的不二之选。例如，移动营销人员可以使用归因了解特定推广活动吸引的应用安装量。多触点归因比最终点击归因更进一步，能更丰富、详实地展现用户旅程，掌握用户在安装前的所有触点，而非最后一个为转化作出贡献的渠道。多触点归因依旧有实用价值，但随着 Google 和 Apple 隐私政策的收紧，MTA 遇到的限制也越来越多。

如果营销人员想要了解长期营销表现，进行战略性预算部署，就应当采用媒体组合模型（MMM）。依靠 MMM，营销人员能根据预算情况和推广目标，确定各渠道的每日最佳支出分配。此外，营销人员还能通过 MMM 评估特定时间范围内投入与产出的关系，例如，对比某渠道投资和该渠道 6 个月内的表现，以校准和调整营销组合。

MTA 能揭示短期表现，MMM 绘制的是长期图景，那么中期营销表现该如何衡量？答案就是增量。您的广告预算是否发挥出了最大效果？通过归因掌握 Instagram 推广吸引的具体安装量后，您该从何得知该活动的效果优劣？与预期自然流量相比，您的广告吸引了多少额外安装？增量分析能够回答所有这些问题，让营销人员更自信地在新市场和新渠道中投放新类型的推广活动。

当今增长营销人员在决策时需要用好上述所有监测模型。MTA 可以呈现短期成果（推广活动在哪些方面带来了立竿见影的效果？）；增量测试能够提供中期洞见（与不开展推广活动时的自然流量相比，我们是否发挥出了广告支出的最大潜力？）；MMM 通过长期分析为战略性预算分配提供指引（如何调整媒体组合，以最佳策略分配预算，并在考量季节性等多种不同因素的同时改善营销成果？）。针对短、中、长期营销表现，分别利用 MTA、增量和 MMM，三管齐下，绘制出详实、完整且有深度的营销全息图。

AI 和机器学习技术如何驱动新一代增量分析

增量和 A/B 测试经常会被混淆。其实，A/B 测试只是增量分析的一种方法。这种方法的原理我们在学校都学过：取两组试验对象，向实验组投放推广活动，对比没看过广告的对照组，分析效果差异。

在增量分析中，A/B 测试仍可发挥作用，但也有着多种缺点。A/B 测试需要人力操作，会受到人为错误的影响，对照组很难做到完美。因此，营销人员获得的测试结果并不完全客观准确，难以掌握真实的增量提升效果。即便测试一切顺利，对照组的存在也意味着一部分目标受众不会看到您投放的广告，白白流失营销机遇和潜力。

不过，AI 和 ML 技术近年来迅猛发展，普及程度越来越高，催生了新一代增量的出现。ML 能帮助营销人员打理繁琐的工作，无需人工创建（可能存在缺陷）的对照组，而是找到与测试目标非常类似的过往推广活动，分析海量历史数据，提取增量提升洞见，以此提高广告支出效率。

当前 AI 能够完成的任务在过去并非完全不可能。但是 AI 能够做到更快速、更精确，大幅提升效率，降低增量测试门槛，让增量分析走进更多营销人员的视野。例如，过去一家财富 500 强企业需要组建一支专门的大规模数据科学团队才能将推广活动成果与 12 周的历史数据进行对比；但人工智能在几分钟内就完成这项工作。

假设您是一位电商应用营销人员，应用在美国地区已颇有影响力。您打算进军巴西市场，但对该市场并不了解。在巴西投放用户获取推广活动后，您通过归因立刻了解到了安装量情况，但不清楚这些安装是否本属于自然量，以及与竞争对手相较表现如何。借助新一代增量分析，辅以品质和数量达标的数据，您就能以类似电商应用为参照，对比可能的最终推广结果，评估增量提升效果。AI 驱动的增量测试精准度可高达 95%，速度也绝非人力可及——这就是 AI 的价值。

当前经济环境下多种监测方法并行的重要性

当下，全球经济衰退的阴霾萦绕不去，营销部门裁员不断，尤其是在科技领域。在这样的环境下，新一代增量分析具有两大优势。

首先，增量能让小团队有大作为。借助新一代增量技术，营销人员无需手动分析海量信息，而是利用聚合数据，将大批技术性工作交给 AI，与大规模数据科学团队相比，表现毫不逊色。过去大批数据科学家费时费力梳理表格才能提取的洞见，今天一位用户获取经理就能轻松获得。

第二点、也可能是最重要的一点：增量能够减少、甚至杜绝广告支出浪费。如果能够了解哪些活动和渠道能够带来价值、哪些表现欠佳，哪些推广能带来增量提升，哪些会蚕食自然量，您就能在不增加营销预算的情况下，获得更优秀的成果。从这两个方面来说，新一代增量都是效率提升的强力工具。

当然，没有哪种营销方法是面面俱到的灵丹妙药。面对各种隐私变更，MTA 基于用户层级数据提供的短期洞见并不能满足营销人员需要。只有搭配新一代增量中期监测和 MMM 长期分析，才能互通有无、取长补短，回答营销人员心中的终极问题：哪些营销策略能切实发挥预算的最大潜力？

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