今天看到了一个讲海外营销的博文，介绍Facebook（Meta）广告提出的一种被称为“增量归因”评估广告投放效果的方法。并且，这篇文章对这个方法寄予了厚望。

确实是一个有趣的方法，并且简明容易应用。它能颠覆目前品牌广告投放效果评估的主流方法吗？

先看看这个“增量归因”具体是个啥吧！

方法很简单，我们以Meta投放平台为例。

Meta跟广告主商量好，告诉广告主说，你要上的新产品，在我这儿投广告，在任何其他地方都不要投广告了（这一点很关键）。

广告答应说，没问题。

然后投广告的时候，Meta把这个新产品对应的目标人群，随机地分成两个组，A组和B组。

然后Meta通过后台控制，把广告投放给A组的人，然后确保B组的人，绝对看不到这个新产品的广告。

由于广告主也没有在其他地方投放关于自己新产品的广告，所以理论上B组的用户，无法看到这个广告。

广告投放之后，统计A组和B组的用户，各组人的购买该商品的转化率是多少。

结果发现，A组人群的转化率是1.5%，而B组是0.3%。B组的人因为没有看到过广告，所以B组的购买，是纯“自然发生”的“自然购买”。这样看起来，A组人群因为看到广告，转化率远高于B组，足足相差1.2%。那么这个1.2%的转化率，就是“增量归因”，是广告投放带来的转化增量。

是不是很简单？

这个方法比很多广告大厂提供的各种归因方法看起来要靠谱不少。因为其他的归因方法，都是通过技术追踪广告点击序列，以及追踪用户的转化轨迹来实现的。这些方法准确性存疑，并且也难以屏蔽掉其他广告对人心智产生的影响。毕竟，让你留下了印象这件事情本身，和点击不点击广告，并不完全对等。

不过，增量归因方法其实也有很大局限性。

对于一个要做广告的广告主而言，他们不可能只在Meta或者某一个媒体上投放广告。本来就是要上新产品的关键时刻，当然是各渠道铺天盖地做广告才最正确呀！

所以，很难保证某一个控制组100%不会曝光在广告之下。

一旦有过曝光，B组的转化数据也就实际上被污染了。

就算B组真地被控制得极好，完全没有曝光在广告下，B组的转化率还是可能受到另一个关键性因素——购物平台（电商平台）的影响。

简单说，因为B组人群完全没有看到广告，他们就应该不知道广告产品的存在，那么他们在购物平台上购买商品，一般只能通过搜索品类词发现该产品。而品类词搜索结果的排名具有不确定性，如果该产品排名靠前，那么B组人群的转化率可能会高一点，反之则肯定会比较低。

但是A组人群由于看到了广告，所以他们在购物平台上购买的时候，会搜索“品牌词”或“产品词”，此时搜索结果将该产品排到前面的可能性就很大，这客观上增加了A组人群的转化概率。

这就导致这种方法难以测出自然转化率，以及不太可能给出完全准确的“增量归因”。

如果不是电子商务行业企业的测试，而是游戏企业的测试，情况也没有什么区别。因为B组下载该游戏，也需要通过搜索“应用商店”，搜索结果的排名仍然具有不确定性。

这么说吧，影响转化率的因素太多了，广告的曝光与否只是其中之一。而要通过AB测试，控制除了广告曝光以外的所有变量（因素），那实在是不可能实现的任务。

所以，增量归因仍然只能给我们一个大致的参考。目前，这个世界上没有完美的解决品牌广告效果归因的方法，所有的方法，都在告诉我们一个不够理想的大致情况。如果是我，我觉得综合应用多种方法，让多种“大致结果”给出共同的结论，或许是最可行的方法。

你觉得呢？