好好花你的每一分錢，推廣渠道的選擇

當你今天走進辦公室，回想起昨天董事會同意在明年投放500萬在線廣告的時候，你是不是會在心花怒放的餘波中繼續享受一番呢？如果你是一個中小企業的在線行銷主管一定會的。明年一整年你都會花錢花到手抽筋，你會成為很多推廣平台的Key Account，你會門庭若市高朋滿座被各方宴請。是不是美滋滋的？你終於感受到沒選錯這行。

接踵而來的問題是你花出去這500萬你的公司能夠得到什麼？如果你恰巧坐在一個不差錢的老闆椅上，或者你有一個對線上行銷一竅不通的老闆，那真要恭喜你了。但是大多數公司對這500萬投入是有超過500萬回報的期望的。那麼，你真的要小心應對了。

大多數在線行銷主管不會有那麼好的運氣，因此花好每一分錢，取得最大的投資回報，便是數字行銷人員個人價值的體現。

了解你的用戶獲取成本，建立宏觀目標和微觀目標

每個你所投放的渠道都是需要成本的。即便你為了獲得1000個免費點擊而花1000塊請對方吃飯，那每個點擊也值一塊錢不是麼？或者說你請人做SEO所帶來的額外的流量也需要有個成本。一般來說在國內根據用戶的價值不同他的獲取成本也有較大差異，微博上一個新的關注可能只值5角錢，而淘寶的一個新用戶可能值50元。在Google Analytics中，如果你和AdWords賬號相連會自動導入每個點擊的花費從而得知付費點擊的成本。然而從其他渠道來的點擊便必須通過上傳成本數據進行。這樣你可以對你的網站的各個流量來源的成本有很好地了解。

接下來便是設定你的目標了。這裡提到了兩個概念宏觀目標（Macro Goal）和微觀目標（Micro Goal），也可以叫宏觀轉化和微觀轉化。宏觀目標是你的重要目標，它是一個標誌，換句話說就是“重大成果”。譬如，用戶註冊、用戶訂閱或用戶付費。而微觀目標則是一些能夠預測未來宏觀目標達成的“小”目標，通常是一些行為。譬如，用戶上傳照片頭像，用戶播放某影片，用戶收藏，用戶要求降價提醒等等。這些微觀目標能夠體現用戶粘度，用戶活躍度，和在短期未來用戶完成某個宏觀目標的趨勢。

在Google Analytics中你可以自由設置Goal，即目標。免費的GA可以設置多達20個Goal。 （如果你還覺得不夠，你可以自己定義Events。但是Event中的Value只能是整數，且並不用戶價值計算。）不論是宏觀目標還是微觀目標都可以賦予其價值。這在定義Goal的時候可以自由設置。通過計算你的平均歷史轉化你可以很容易地知道“用戶每點擊多少次【立即購買】會在未來的一周內最終付費”這樣你就可以賦予“點擊【立即購買】”這樣一個微觀目標一個價值了。

經典行銷理論中著名的4P，亦稱Marketing Mix。具體來講是產品、價格、推廣和渠道。後兩者是和數字行銷密切相關的。也可以說是數字行銷區別於傳統行銷的重要標誌。現在，比較一下用戶獲取所花費的成本和這些用戶產生的價值，你就建立了一個衡量各個推廣渠道好壞的基礎。同時你也會理解接下來要講的推廣渠道選擇的方法了。

前面講了在你進行推廣渠道選擇之前要做的準備工作，這些準備工作可以讓你明白你具體的目標是什麼。同時可以量化並細化這些目標。

另外就是在做這道選擇題的時候你要清楚了解這道題的選項是哪些，最後的結果可能是一項或多項。

我們先看一個不太久遠的數據：

這當然不是指國內。這裡你大致可以看出有那麼幾項：SEO、電郵、付費搜索、內容行銷、聯盟、社群媒體、線下直接行銷、移動行銷，還有展示廣告。真是除去線下直接推廣真可謂八仙過海！在這張圖表中我們可以看到ROI相對較高的是SEO、電郵、付費搜索和內容行銷。目前在全球市場的環境下，這還是最有效的4種渠道。那是不是這4種渠道就相對安全呢？很難講！因為你完全不清楚你自身的業務是不是和這些宏觀數據匹配。稍微聰明點的行銷總監會做的是根據這張圖衡量出大概每個渠道的風險然後按比例地把行銷預算分配給手下的這八位仙人。但是更聰明的行銷總監會根據自身的數據來做下一步結論。

那自身數據在哪裡？在Google Analytics裡！

打開你的老朋友Google Analytics。經過了幾個月時間，你應該積累了許多數據了。現在你應該去Conversion -> Attribution -> Model Comparison Tool中收穫最有營養的那些數據了。

在上面這張圖中（可以點擊放大）你會首先看到下方的那八仙中的幾位。和我們之前說的不同？沒關係，Mobile可以點擊Other中選擇，而Email會在Referral中，前提是你做了URL跟踪。內容行銷比較特別，他會體現在SEO中特別是品牌關鍵字。這八仙中的Direct便是直接訪問了，敲網址，收藏夾都算。 （not set）就是“臭名昭著”的搜索引擎隱私保護，由於一些搜索引擎從http改成了https，這些訊息將無法獲取。

這八仙就是你所要關心的推廣渠道了。右邊的這5欄數據分別是花費，轉化數，單位轉化成本，轉化收入，廣告投放回報率。到這裡是不是和你想要的數據非常接近了？是的，但是還有一些過濾選項需要說明。

1. 時間日期範圍自不必說，把它設到你所關心的時間區間
2. 轉化類型需要設到你所關心的目標，你可以設成銷售額，也可以按照某一個Goal來計算。譬如，Goal 1是免費註冊，而每個免費註冊你都認定價值為10塊錢
3. 類型可以選全部回放窗口可以設30，假定你忽略超過30天的努力，30天內不轉化就算失敗

然後是最要緊的了，數據模型，下面細說。

我們知道飯要一口一口吃，有時候轉化也是這樣。假設你是一情竇初開的少年，今天一姑娘答應你出去約會之後就可能就有一壘二壘三壘四壘對吧。終極目標是五壘，假定是結婚的話，這個姑娘可能跟你發展到一壘就給你發好人卡了，也可能分在婚前談判上。這是對你來說的一段刻骨銘心的初戀，然後你可能出家做和尚或者投河自盡（那就再也不能被轉化了），也可能越挫越勇，天涯何處無芳草，轉而追求另一個姑娘。經過了n年的磨練，你這個屌絲終於把女神娶回家了。恭喜你被轉化了！

我們可以分析一下在你被轉化的過程中也就是整個談戀愛的過程中是不是會接觸幾個姑娘？就好比一個訪客在最後在你的網站上下單購買之前可能已經多次造訪了。訪問的途徑可能有很多種，比如第一次從搜索引擎查詢的你的網站，看過以後就離開了；第二次從一個顯示廣告點擊到你的網站，看過以後註冊了一下；第三次通過你發送的電郵的促銷訊息又來你的網站並下單買了超值商品，從而完成了轉化。每個渠道都對用戶的轉化做了貢獻，所以我們在論功行賞的時候，需要一定的機制去考核各個渠道的貢獻度。

Google Analytics中提供了多種模型，有的把所有功勞歸功於你的初戀，好比沒有秦可卿就沒有賈寶玉。有的把所有功勞歸功於那個親吻青蛙的公主。有的給所有前女友平攤功勞，有的按時間近遠分配多少貢獻。在那麼多種模型中比較科學的也是受多數人推薦的是最後一種Position Based Model。這種模型最早和最後各得40%，中間那些平攤剩下的20%。不過這裡你要了解其中也包含了Direct訪問，如果你要去除這種訪問佢道的影響，你可以自定義一個你自己的模型。方法就是copy你要的Position Based Model，開啟Apply custom credit rules，然後依照下面的選擇排除掉Direct Visit。

通過模型的套用最終你會得到一個較科學的結果，你會更公平地給你的八仙過海論功行賞，並通過他們的回報率適當調整在各渠道中的投入。最後，你才能花好每一分錢！

總結：終究來說Google Analytics只是一個工具，簡化了許多計算。這樣刻板的計算也是基於歷史數據和水平的。你的團隊專業技能素質，流量來源質量，用戶行為變化也會很快改變這些結果。但是對於相對穩定的市場，能有這樣一套科學的分析方法還是非常有價值的。