数据驱动的互联网营销和运营专用名词

来源:推酷 作者:网友

Part1:最基本的名词(14个)

Ads :就是广告(名词)的英语复数啦。Ads = Advertisements。如果是“做广告”(动词),应该用Advertising。

Click :点击,是指互联网用户点击某个广告的次数。

CPC :Cost Per Click,每次点击的成本。

CPM :Cost Per Mille,这次实际上省略了impression,全文应该是cost per mille impression。Mille是千的意思,在英语中它只跟着per一起用,即per mille,就是汉语的“每千……”的意思。所以CPM是每千次展示的成本。

CTR :Click Through Rate,点击率。就是用click除以impression的比例。

CVR(或CR): 即Conversion Rate,转化率。

DA :Digital Marketing Analytics的缩写。数字营销分析。

Impression :意思是“曝光”,也被称为“展示”或“显示”,是衡量广告被显示的次数,一个广告被显示了多少次,它就计数多少。比如,你打开新浪的一个页面,这上面的所有广告就被“显示”了1次,每个广告增加1个Impression。

PPC :Pay Per Click的简称。一般是特指搜索引擎的付费竞价排名广告推广形式,因为搜索引擎竞价排名只有一种收费方式,即按照点击付费。虽然也有其他广告形式也是按照点击数量来进行收费,一般不被称为PPC,而被称为CPC,即Cost Per Click。为什么?似乎是约定俗成。

ROI :Return On Investment的简称。一般而言on这个词是应该小写的,所以ROI似乎应该是RoI,不过大家都约定俗成了,不必较真。ROI是典型的追求效果类的营销的关键指标。在中国的互联网营销,这个值一般指的是,我花了多少钱推广费,直接产生了多少的销售。比如花了1万元做SEM推广,直接卖了3万元的货。ROI会被认为做到了3(即3:1)。这一点与财务计算上的ROI是不同的,后者是利润和投入的比值,但在互联网营销上,大家没有把利润作为R,而是用GMV。关于GMV是什么,本文的下篇有。:)

SEM : (Search Engine Marketing)(搜索引擎营销),实际上它是可以适用于以下任何一种表达的模糊术语:1.涉及使用搜索引擎的任何数字营销,或2.仅涉及搜索引擎的付费数字营销,即:PPC(付费 – 点击)。对于哪个定义是正确的,没有一个准确的标准,但后者是最常用的。

SEO :Search Engine Optimization的简称。就是搜索引擎优化,特别指搜索引擎搜索结果自然排名的优化。所谓自然排名,就是不通过给搜索引擎付钱就能获得的排名。不花钱就能被搜索引擎排到前面当然是好事,但大家(每个网站)都这么想,所以要出头还挺难的。懂得这个领域的高手过去能挣很多钱,但今天SEO却越来越短时间内就出效果,所以想要通过SEO挣快钱越来越难。

Social :社会化,是social marketing(社会化营销)或者social media(社会化媒体)的简称,具体指二者的哪一个要看场合。社会化媒体,在中国过去是人人网、开心网之类,现在是微信、微博、图片分享类网站应用等。

WA :Web Analytics的缩写。就是网站分析。

Part2:数据分析领域(16个)

AI和BI :AI是Artificial Intelligence(人工智能)的简称;BI是Business Intelligence(商业智能)的简称。商业智能又称商业智慧或商务智能,在过去指用数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据可视化技术等进行数据分析以实现商业价值的一种能力。今天的商业智能开始引入人工智能,从而进入一个新的领域。

Benchmark :我在大学的时候这个词被翻译为“定标比超”,真是不明觉厉的感觉呀。Benchmark就是“可以作为对比的参照值”。我的很多客户会问,这个指标在行业中的平均情况是什么样呀?他们的问题可以同样表述为:这个指标在行业中的benchmark是多少?

Bubble Chart :气泡图。一种最多能够表示同一个事物的四个维度(但是一般只用其中三个)的直观的数据可视化方式。这种方式多用在分析流量、用户或者内容的表现上。

Cohort :没有比较约定俗成的翻译,比较多的翻译是“同期群”。跟Segmentation有点类似,但内涵要多一点,多点排队的意思。Cohort一般是一种分析方法,所以一般不单独出来,而是跟analysis在一起,即cohort analysis——同期群分析。这是一种很重要的分析方法,尤其在分析ROI、用户留存这两个领域。课堂上会详细介绍。

Dimension :维度。维度是对一指一个事物的不同的方面、特征或者属性。这么说太抽象。简单说,人可以分成男人和女人,性别就是人的一种维度。或者汽车可以分为白色、黑色、红色等,颜色就是汽车的一种维度。维度是最基本的数据结构,任何一个度量(指标)必须要依附于一个具体的维度才有意义。比如说,我说visit=100,这没有任何意义。我说搜索引擎给我的网站带来的visit=100,就有了意义。搜索引擎流量就是维度(即流量来源)的具体的值(就如同男人是性别这个维度的具体的值)。

Filter :过滤。过滤是指摒弃掉不需要的数据,只留下需要的。过滤都需要遵循一定的规则(这是废话),而且过滤掉的数据往往不能找回。过滤是一种常用的定位某个细分领域的方法,与细分(segmentation)的区别在于,segmentation是把总体分成并列的若干块(segment),而Filter则只保留符合规则的块,而丢弃其他不符合规则的块。

Machine Learning :专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

Metric (常用作复数,即Metrics):通常翻译为度量或者指标,但是因为指标含义更宽泛,例如KPI或者benchmark都可能被称为指标,所以在我的培训中metrics都是用度量来表示,这样更严谨。度量绝大多数都能能用数字表示,比如汽车的速度,速度就是度量。课程中涉及到的度量分为两类,一类是计数度量(比如常见的PV、UV、访次、停留时间等)和复合度量(两个度量四则运算而成,常见的有转化率、跳出率、留存率、活跃率等)。另外有些度量使用布尔量表示,即是或非。度量必须依附于维度才有意义。

Pattern :指某种会重复出现的模式或规律。Pattern常常用于发现用户行为上的某些趋同特征。比如,我们发现用户都喜欢在晚上10点到11点打开某个app应用,这就是一种pattern。如果我说发现了一个pattern,很兴奋,实际上的意思就是说我发现了一个规律。规律这词,几十年前就有了,pattern这洋文多有逼格呢……

Pivot Table :数据透视表。微软数据表格工具Excel的一个重要功能,用于快速汇总统计不同维度的数据,是Excel中最常用也是最实用的功能之一。Pivot table有时也直接表述为pivot。

Random :随机数,或者随机性。但是老外们也用它来形容“混沌”之类的意思。

Segmentation :细分。这是我们最基本的方法,即把总体按照一定的规则分成并列的若干块。做了segmentation之后,每一个块就是一个segment。所以segmentation和segment不是同义词。Segmentation怎么用?怎么发挥最大价值?课堂上有很多案例。

Supervised Learning :最常见的一种机器学习(machine learning)的方法。在监督学习中,每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成——例如,营销相关的创意、广告出价(排名)、目标人群的各种设置等为输入对象,广告的效果(例如点击率)就是输出值。监督学习算法是分析该训练数据,并产生一个根据已有的数据(输入对象和输出值)推算得出的映射关系,用这一映射关系去推断新的实例的情况。在刚才那个例子中,历史的创意、出价、目标人群设置数据及其相应效果的输出值可以用来推断未来在各种创意、出价和人群设置下的效果,并利用效果的推断不断调优输入对象的设置,从而让机器实现自动化的营销效果优化。

Unique :Unique是指排重(排除重复)。Unique很少单独用,常用在计数类度量的前面,比如unique visitor,指排除对同一个访问者重复计数之后的访问者数量——同一个人今天到网站一次,明天又来一次,不能就因此变成两个人,unique visitor仍然是1。Unique visitor通常可以简化为visitor,两个可以通用。Unique visitor和unique user是唯一的两个可以加不加unique都算unique的度量。另一个例子是unique impression,即同一个人多次看同一个广告,还是计算为1次。Unique impression和impression是两个不同的度量,因为后者不排重。

Visualization :数据可视化。是以图表、图形或者动态图形的方式直观展现数据的一种技术和学科。合理恰当的数据可视化能够极大提升数据分析的效率和效果。

Part3:互联网和互联网营销分析技术领域(21个)

Attribution :归因。但是实际上这个词被翻译成“归属”更好。归因是指在多种因素共同(或先后)作用造成的某一个结果时,各种因素应该占有造成该结果的多大的作用,即“功劳应该如何分配以及归属于谁”。为解决归因的问题而建立的模型被称为归因模型,即attribution modeling。但我一直可惜这个词没有翻译好,翻译成归属模型或许更容易理解。这个名词背后的内容对于互联网营销和运营极为重要,在宋星大课堂有详细讲解。

Bots :机器人。非人产生的流量,都被称为机器流量,即bots traffic。Bots是互联网虚假流量主要的创造者之一。 参见条目:Spider

Cookie :Cookie并没有真正的中文翻译,cookie是在你浏览网页的时候,网站服务器放在你电脑(或移动设备)的浏览器里面的一个小小的TXT文件。这个文件里面存储了一个标识你这个人的匿名的ID,以及一些与你访问的这个网站有关的一些东西,这样当你下一次访问这个网站的时候,cookie就会知道你又来了,并且记住你上次访问时候的一些状态或者设置。Cookie以及与cookie类似的东西是互联网营销的最重要技术之一,几乎所有识别人和标记人的工作都需要cookie及类cookie技术完成。

Dashboard: 即仪表板(在GA中被称为信息中心), 一个包含并显示有关网站或数字营销活动综合数据的展示页面。仪表板从各种数据源提取信息,并以易于阅读的格式显示信息。

Deep Link :没有汉语直接对应名词,我觉得直接叫“深链”好了,但不能叫做“内链”,后者是另外一个东西。Deep link历史悠久,过去把能够链接到网站的内页(即非首页的页面)的链接都称为deep link,但此后很快deep link这个词的意义就消失了,因为这样的链接实在太普通,都不需要用一个专用的名词来表述。但随着移动端的app的出现,deep link又“东(si)山(hui)再(fu)起(ran)”,特指那些能够跨过app首屏而直接链接到app的内屏(类似于网站的内页)的链接。嗯?如果这个app还没有安装过怎么办?

Device ID :指用户的硬件设备(尤其是指手机设备)的唯一标识代码。Device ID是这一类设备唯一标识代码的总称。安卓上的device ID一般是安卓ID或者UDID,苹果手机的device ID是IDFA。在PC端广告商用cookie追踪受众,在移动端则利用device ID。

Event Tracking :对用户的行为直接进行定义并追踪的一种追踪方法,广泛应用在Google Analytics、Ptengine、神策分析、AdMaster的SiteMaster等用户数据监测与分析工具中。 参见词条:Event

Heat Map :热图。在一个图上标明这个图上哪些是获得更多关注的部分。关注可以是眼光,也可以是鼠标点击或者手指的指指点点。热图是做行为统计学研究的好可视化工具。大家都看得懂的东西,但用好则要水平。

HTML :Hypertext Markup Language,即超文本标记语言。HTML是一组代码,用于告诉Web浏览器如何显示网页。每个单独的代码被称为元素或标签。HTML的大多数标记都具有起始和终止元素。

HTTP: Hypertext Transfer Protocol,即超文本传输协议。HTTP是由万维网使用的协议,用于定义数据的格式和传输方式,以及Web浏览器和Web服务器应采取什么措施来响应命令。简单讲就是看到这个东西,就知道是要传输超文本的。而超文本最主要的应用就是网页,这也是为什么网站的域名前面会有http://这样的标识的原因。

HTTPS :Hypertext Transfer Protocol Secure,即超文本传输协议安全版。是HTTP的安全版本,用于定义数据如何格式化和通过Web传输。HTTPS比HTTP具有优势,因为在抓取网页时发送的数据被加密,增加了一层安全性,以便当数据从服务器发送到浏览器时,第三方无法收集有关网页的数据。不过,这对于我们从事数字营销中的部分数据追踪工作带来了困难。我在课程中会介绍这一协议带来的问题即我们如何解决。

IP :是Internet Protocol(网络互联协议)的缩写。IP地址就是给每个连接在互联网上的主机分配的一个地址,过去用于判断不同的访问行为属于同一个人(因为都是同一个IP记录产生的访问)。但由于各种动态IP和虚拟IP技术,用它判断用户人数已经很不可行。

JavaScript :简称JS,网站页面上的程序,能够让页面除了展示内容之外,还能实现更多的程序运行和功能。网站分析工具监测代码就是JS代码,将JS代码部署在你要监测的网页中,就可以把用户在页面上的互动访问行为不间断的发送到相应数据分析工具的服务器,从而获取想要的用户数据。

Link Tag :Link Tag特指在流量源头的URL后面加上的标记,用来标明流量源头的名称和属性。最典型的link tag是Google Analytics的UTM格式的标记。目前已经成为标明paid media(花钱购买的广告流量)的标准配置。如何用好它,比你想的丰富,课堂上详解。

Path :路径。任何构成先后次序的一系列事件或行为都可以用路径来描述。路径分析(path analysis)也是较为常用的一种分析方法。

Pixel :本意是像素,但是在监测领域,是tracking code(监测代码)的同义词。参见后面的词条:Tracking。

Responsive Web Design :响应式网页设计,一种允许所有内容无论屏幕尺寸如何设备如何都可以正确显示的创建网站的理念。你的网站将“响应”每个用户的屏幕尺寸。

Spider :蜘蛛,也称Bot(机器人),Crawler(爬虫)。蜘蛛是一个自动程序,它的作用是访问收集整理互联网上的网页、图片、视频等内容。比如百度蜘蛛会将互联网的各种内容抓取回来并分门别类建立索引数据库,使用户能在百度搜索引擎中搜索到想要的内容。同理,Google使用Bot抓取网站,以便将其排名并添加到Google搜索。当垃圾邮件来源的Bot出于恶意原因访问网站时,有时能在Google Analytics中被显示为垃圾邮件。

Tracking :翻译为跟踪,就是数据分析工具跟踪用户各种行为的“跟踪”,用户所有的线上行为都可以被跟踪。监测这个词的“监”这个字,就是tracking。而测,则是measurement。所以监测这个汉语词,最准确的翻译就是tracking and measurement。监测需要用一定的技术手段实现,其中核心技术之一就是监测代码(tracking code),是一串可以发挥监测功能的程序(很多都是脚本语言编写,比如JavaScript语言)。 在我的课堂中将详细说明数据是如何获取的,tracking是很重要的内容 。

UID :是User Identification的缩写,即用户ID。

VAST :即Digital Video Ad Serving Template。一种实现视频程序化广告的基础性协议。目前是4.0版本。

Part4:流量与用户行为领域的名词(16个)

1st Party Data: 第一方数据,是企业自有的数据(英语是owned data),这类数据主要是企业自己在业务过程中产生并积累的受众、用户或者客户的相关数据。第一方数据主要就是两类:(1)顾客数据,不一定是必须由CRM提供(因为很多企业连CRM都没有),但CRM的数据是最典型的:顾客个人信息、购买相关数据(典型的如RFM)、售后数据等。(2)企业可以获得的,各个消费者触点上的数据。比如,广告展现和点击数据、网页上受众及行为的数据、APP上用户和行为的数据,企业自己的小程序用户和行为数据、微信公众号H5页面的用户相关数据等等。

2nd Party Data: 第二方数据,是企业的合作伙伴提供的数据,这些数据仍然是关于受众和用户的,但这些受众和用户数据不再只是企业自有的受众和用户的数据,而是合作方自己的或者自己收集的受众和用户的数据。第二方数据与第一方数据在内容形式上很相似,同样包括顾客数据、消费者触点数据,但增加了一些其他的内容,所以数据主要是如下几类:

  • 顾客数据

  • 消费者触点数据

  • 受众数据(人口属性与行为)

  • 媒体的用户数据(人口属性与行为)

  • 社交关系数据

3rd party Data: 第三方数据,是没有直接合作关系的企业或者组织提供的数据。当然,这些数据往往需要进行采购,而在商业环境中,往往把“采购”、“买卖”或者资源互换用委婉的用语——“合作”来代替。但是,这种所谓的买卖关系产生的“合作”与我们前面第二方数据中所言的合作是完全不同的,因为本质上这就是交易,而非合作。数据的类型也在第二方数据的基础上进一步扩充:

  • 顾客数据

  • 消费者触点数据

  • 受众数据(人口属性与行为)

  • 媒体的用户数据(人口属性与行为)

  • 社交关系数据

  • 更广泛的网民互联网行为数据

真正可用的第三方数据在中国极少。

Acquisition :泛指用户获取。在用户运营中使用的极为广泛,做任何产品的运营的第一步就是获取用户,比如在网页端的推广流量的获取、App推广中用户的下载等。

Action :特指用户需要做出某个动作的交互行为。例如,添加商品到购物车、留言、下载等,都属于action。Action实际上是Engagement的子集。参见词条:Engagement。

Bounce Rate :跳出率,即进入网站后就直接离开网站的人数所占百分比。例如,如果100人访问网站,其中50人立即离开,网站的跳出率为50%。网站的目标是尽可能低的跳出率,平均值往往在40-60%之间。会在课堂上讲解。

Direct :翻译为直接访问,比如用户直接在浏览器输入网址访问,或者用户直接点击收藏夹里的网址进行访问,都会被记为直接访问。除了上述情况,从QQ客户端聊天窗口或微信客户端的链接直接访问网站的也会被记为直接访问。

Engagement :没有特别合适的中文翻译,这个指标指的是用户在网站或APP上的交互程度或者参与度,可以由多个指标组合而成。比如一个网站有很多交互行为,包括下载文档、观看视频、咨询等,那么会根据每个交互的重要程度给每个交互行为赋值,用户每完成一个交互及赋予相应的数值,这样可以判断不同类别用户的交互程度以及不同页面的交互差异。Engagement和其他一些名词比如effectiveness、performance、acquisition等相似,都是泛指性的名词。很重要的概念,在大课堂中会详细说明。

Event :事件。在Google Analytics中,对于action(参见词条:action)的表述使用了event这个词。Event和action并不完全一样,但你可以理解为他们是一回事。微小的差别在于,event是用户自行定义的,它可以不是什么特别重要的行为。而action一般指具有一定意义的标志性的用户交互动作。

Exit :退出,即用户离开网站或APP的行为,用户离开网站前的最后一个页面称为退出页(exit page),离开APP时所在的最后一个screen叫做exit screen。

Referral: 翻译为引荐来源。现实生活中,如果我推荐你使用了某个产品,或者我介绍你加入我们光荣的党,我就是引荐人(referral)。而在数字营销中,referral是指那些给我的网站带来了流量的其他网站,通常这些网站上会有链接到我的网站的链接。如果没有做特殊的标记(如使用link tag标记)或者不是特殊的流量源(比如搜索引擎),那么大部分的流量来源都会被监测工具记录为referral。

Retention :指用户的留存。如何让用户能够留存,是一个重要的课题。在这两期公开课培训中会跟大家介绍如何提升retention。

Session :session实际上和visit是一回事。本来,各类工具都是将用户的一次访问(网站)称为visit,但是随着app的普及,visit app听起来很别扭(因为我们都是use app),所以app也就不存在visit了,于是就用session代替。为了统一表述visit和session,有些监测工具把visit改称session。

UI: User Interface,用户界面。UI是用户通过电子设备与内容交互的区域,良好的UI应该是流畅且易懂的。

UX: User Experience,用户体验  UX是指用户如何与网站或应用(他们点击的位置,他们访问的网页)进行互动。 我们可以通过测试页面布局,CTA,颜色,内容等方面的差异来改善转化率的方法来提升UX。拥有良好的UX对于创造良好的业务至关重要,它促进着再营销和用户的参与度。

Visit :即访问。指对用户对网站的访问,通常以30分钟为区隔。如果超过30分钟在网站上没啥动静,则一次访问结束。

Part5:策略与运营(8个)

Funnel :漏斗。常与conversion一起用,即conversion funnel(转化漏斗),用于分析转化流程的数据模型。很重要的概念,在大课堂中会详细说明。 参见词条:conversion

Goal :目标,是想要达到某种效果,每个网站都会有一些作为目标的交互,比如点击下载说明书、登录、注册、提交订单等。那我们就可以将这些设定为目标,那么这里引出另一概念:转化(conversion)。每完成一次上述的目标,就可以认定为完成一次转化。

KBR :Key Business Requirement。关键商业需求。是一个企业商业目标中最关键的。KBR决定了一个企业的其他目标,并且也决定了我们应该如何制定digital marketing的目标,以及针对这些目标选用什么样的指标或KPI。

KPI :Key Performance Indicator的缩写,译为关键绩效指标,是若干个用于衡量业务表现的最重要的度量。不同的商业目标,不同的业务,所对应的KPI不同。如何设置KPI是一门技术,也是一门科学。在这次的培训中也会做详细介绍。

Landing Page :着陆页,或落地页。 用户进入网站或者app后,看到的第一个页面。对于网站而言,由于搜索引擎的存在,可能将流量导入到网站的任何一个页面,因此,一个网站的任何一个页面都有可能是landing page。但对于app而言,一般landing page就是首页。不过由于为app提供的deep link也逐渐发展起来,app的landing page也可能是其中的某一个具体页面。参见词条:deep link。

NPS :Net Promoter Score 。净推荐值,亦称口碑,是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。它是最流行的顾客忠诚度分析指标,专注于顾客口碑如何影响企业成长。净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%。

Performance :绩效,即通过营销之后获得“战果”。ROI就是一种典型的performance,销售额之类的也是。

RR: Retention Rate。顾客保留率(Retention Rate,RR)= 上年度顾客续约(续费)总数 / 上年度的顾客总数。

Part6:互联网营销运营与MarTech(12个)

CDP: Customer Data Platform,即顾客数据平台。与DMP(参见词条 DMP )相似,CDP也是存储消费者的数据的,但区别在于,CDP存储的是已经成为你的顾客的消费者的数据,而DMP理论上应该包括所有互联网上的受众,尤其是你的目标受众的数据。CDP可以看做是传统的CRM在数据领域的升级,以迎合今天互联网的消费者社交化的倾向以及符合新零售的趋势。DMP和CDP可以通过Data Onboarding的方式联通,它们共同构成企业的数字营销云(参见词条 营销云 )的数据基础。 相关词条:DMP、营销云

CEM: 有两个说法:其一,是Customer Engagement Management,即消费者参与管理;其二,是Customer Experience Management,即消费者体验管理。由于有了互动,就有了体验,因此这个词虽然跟前面那个不一样,但意思没有太大区别。实际上就是一个事情的两种表述。至于哪一个常用,见仁见智。CEM实际上是将user engagement扩展到了customer engagement,即不限于一个网站上的用户的engagement,而是对消费者在几乎所有的营销触点上的engagement的管理。思想没有变化,但是要囊括的消费者触点则变多了,从网站扩展到app、H5、微信、抖音、快手、花椒、头条号、熊掌号、天猫、淘宝等等等等。实际上就是我们常说的,追踪一个人的跨域(指网站间)、跨平台(指网站和app间)、乃至于跨设备。而所谓的对customer engagement的管理(management),则是对这些触点上的用户的互动的信息进行收集(通过各种手段)、打通(把同一个人的各种信息归集到这个人上,而不是分为不同的人),以及基于这些信息,为这个人在不同场合(场景)、环境、触点、时间等情况下提供相应的营销内容与 体验 。 相关词条:Engagement

CMS :Content Management System。内容管理系统,是一种Web应用程序,供用户创建、编辑和管理网站内容。

COS :Content Optimization System。内容优化系统,是基于 CMS 的一种升级应用,可以为不同客户提供个性化的内容体验。

CRM :Customer Relationship Management 。客户关系管理,是企业自动化并改善与销售、市场营销、客户服务和支持等领域的客户关系有关的商业流程。CRM既是一套原则制度,也是一套软件和技术。

DAM :Digital Asset Management。数据资产管理,是企业将数据作为自身资产,通过对其的规划、控制和管理实现数据资产价值的最大化。同时也能更好的实现对数据的控制、保护和交付。

Data Onboarding: 数据打通,尤指离线数据(offline data)和在线数据(online data)的打通。离线数据不仅仅包括我们通常认为的线下数据,也包括互联网上的静态数据,例如用户其静态属性及与之相关联的用户ID。在线数据则主要是指消费者的动态的行为数据,以及与之相关联的用户ID。很重要的概念,在大课堂中会详细说明。

DM Hub: Digitial Marketing Hub,是MarTech的一种产品解决方案,即集成的欧中数字营销工具(通常包含多个营销渠道的投放管理和优化工具、多消费者触点的用户营销体验管理工具,以及基于数据的受众和消费者分群工具),从而为企业提供一站式的管理多流量渠道和消费者触点的技术产品解决方案。国内的Convertlab提供以DM Hub为命名的相应产品,但DM Hub实际上是这一类产品的通用名。 相关词条:MarTech

In-House :In-house广告公司又称广告主衍生广告公司或广告主自建广告公司,专指由广告主出资组建,专门负责该广告主的广告业务的广告代理公司。另外,如果广告或者营销技术解决方案也由该公司自行开发和应用,也被称为In-house。

Marketing Cloud: 营销云,是MarTech解决方案产品在云端的集成。一般应该包含所有MarTech的解决方案,即包含DM Hub中相关的功能、AdTech相关产品的功能、DMP和CDP、创意管理、内容管理、社交营销管理、效果类营销管理、数据监测与效果评估等。部分Marketing Cloud也包含交易管理的功能,或分散在各个功能模块中。

MarTech: Marketing Technology(营销技术)的缩写,是指一系列服务于互联网营销和营销运营与优化的技术解决方案的总称。这些技术解决方案包括但不限于:为实现获客相关的技术解决方案,潜客培育和转化解决方案,数据获取和打通(onboarding)方案等。理论上AdTech也应该是Martech的子集,但是人们约定俗成MarTech不包括AdTech,二者并列,即MarTech是除AdTech之外所有的数字营销技术的简称。

私域数据 :企业在与它的消费?群进?接触、沟通、互动与交易时产?或收集的、企业可获取的??属性数据与交互?为数据,及这些数据的打通与整合。

Part7:互联网广告与AdTech领域(61个)

AdExchange: 广告交换网络(也有称之为广告交易网络的),是程序化广告(见 Programmatic词条 )中的广告“交易市场”。AdExchange一般是开放的,这类AdExchange与金融投资的股票二级市场类似,AdExchange支持各种拥有广告资源的媒体在其上交易自己的广告资源,通常这些资源完全基于广告受众并动态化的交易的,即当有互联网用户(受众)的终端展现了这些广告资源时,该资源才有被售出的可能。同时,对广告位有需求的广告主也可以进入AdExchange采购自己需要的广告资源,采购方式也同样是当广告资源上有受众出现时,广告主购买该资源上展示广告主自己的广告的机会。由于这一过程需要很多专业的广告技术才能实现,因此媒体方通常通过SSP来实现自己广告资源与AdExchange的接入,而广告主方则通过DSP实现与AdExchange的接入。除了公共AdExchange(开放的AdExchange),也有封闭的AdExchange,即媒体基于自己的广告资源建立的广告交换网络,一般没有或者只有很少的来自其他媒体的广告资源,因此它并不是真正意义上的AdExchange,尽管它也对几乎所有的广告主开放。

Ad Network :广告网络。它既像是一个行业协会,又像是一个中小publishers(愿意在自己网站和apps上放广告的其实都是publishers。参见词条:publisher)的中介(agency),它帮助建立publishers联合的标准和联合的方法,它代表这些publishers与广告主谈判,它同样与广告主谈价格,提供双方都能接受的定价。愿意进入Ad Network的publisher,签一个协议服从规则就好了,不愿意的,不勉强。如果广告主有广告需求,会发给Ad Network,然后Ad Network会把这个广告散布到各个适合发布这个广告的众多publishers上去。广告主付费之后,相当部分的费用被分配给publisher,Ad Network则自己留存一部分作为自己的“辛苦费”。

Ad Serving :广告伺服,或者第三方广告伺服。是指将存储数字广告的物料,并在广告获得请求的时候将广告展现在广告位上的相关技术和解决方案。Ad serving一般既不是由广告主自己提供,也不是由媒体提供(尽管有些媒体确实也提供相关的服务),而更多由第三方服务机构提供。Ad serving是智能化的广告投放的重要基础设施。

Ad Tech(或AdTech): Advertising Technology(广告技术)的缩写。越来越多的互联网技术应用在广告领域,从而诞生了一个专门的行业领域,广告技术行业。这一行业经由程序化广告(见Programmatic词条)的兴起而被推向顶峰。通常DSP、SSP、AdExchange、DMP、Trading Desk(参见相关词条)都是典型的AdTech的服务机构或平台。 相关词条:Programmatic、DSP、SSP、AdExchange、DMP、Trading Desk

Arbitrage: 套利。指以相对低的价格买进广告资源(流量),然后又以相对高的价格卖给广告主从而赚取差价的广告交易方式。

Audience :受众。就是广告的阅览者,普罗大众。受众这个词太书面化了,但是确实没有比这个更明确的词,所以在这两期公开课中都会用这个词。

Awareness :对品牌或产品的认知。做广告的首要目的,就是让消费者意识到你的品牌或者商品的存在,说白了就是搏存在感。看看近期密集发布的手机在各个新闻app、电商app中频频发力,就知道awareness对广告主有多重要了。

Banner :广义上是图片或者动画展示类广告的统称。这个词的含义源于上街游行队伍中拉着写有标语的大横幅,后来扩展到互联网广告商,并与display ads同义。

Bid/Bidding :竞价。搜索引擎PPC广告,或者RTB广告,都需要竞价。类似于拍卖,但需要在预置条件的前提下通过程序来实现。

Bidder :Bidder即竞价者,在PPC广告范畴内,bidder就是普通SEM的操作从业者。在程序化广告范畴内,bidder一般就是DSP服务提供商。

Branding :品牌推广。

Buzz :消费者或网民对于品牌、产品等广告主在乎的事情在网上发出的各种声音。与IWOM是一个意思。Buzz是苍蝇蜜蜂之类的嗡嗡声,无数网民每天在网上发出的各种意见, 在上帝看来就像苍蝇蜜蜂般嗡嗡作响。

CAC :Customer Acquisition Cost。获客成本,通常计算的方式是广告投入(成本)除以新客户数量。也有另一种计算方法,将广告支出+工资+佣金+奖金+管理费用等列入成本,除以新客户数量。

Campaign :特别难找到准确对应的汉语名词,大意是一次 有始有终 的营销活动。有始,是指营销活动是从严谨的策划和详细的执行计划开始的,有终,是指营销活动有清晰的执行结束的节点。所以心血来潮的营销“游击战”不能称为campaign,那些几乎永远不停止的营销行为(例如SEM投放)也不能称为campaign。

CDJ: Customer Decision Journey,即消费者决策流程,尤指数字营销领域的消费者决策流程。传统理论下,消费者购买某样商品,会经过从认识品牌,到考虑评估,到形成偏好,再到购买的过程,并且在购买之后还可能持续购买或是推荐给他人。随着社交媒体日益兴盛,以及互联网用户行为的日益碎片化,传统理论描述的消费者决策流程逐渐瓦解。在数字化的影响下,将会加速传统的考虑以及评估阶段,品牌不再是被动地对消费者的决策旅程施加影响,而是能够在数字营销工具的帮助下主动重塑消费者的决策旅程,压缩消费者考虑以及评估阶段,让消费者基于品牌喜爱度决定再次购买。消费者决策流程较为难以定量化衡量,但归因以及多触点归因(参见 Attribution 和 MTA 词条)可以帮助部分描述消费者决策流程,从而一定程度上打开这个黑箱。但全面完整的描述消费者决策流程是不可能的。 相关词条:Attribution、MTA

Content Feeds Ads :信息流广告。信息流(主要是在社交网站和APP上)是内容并列排列自上而下像瀑布流一般,而在信息流中插入跟信息内容形态一样的广告,这种形式就是信息流广告。课堂上会介绍。

Coverage :人群覆盖。跟触达非常类似,只是它的含义更模糊一些。往往用百分比来表示,例如,希望reach到的人群是1个亿,而实际reach到的是6000万,那么coverage大约是60%。Coverage不是一个度量,而是一个约定俗成的说法。

CXJ: Customer Experience Journey,与CDJ没有太大区别。 相关词条:CDJ

Display Ads :展示广告。展示广告主要指静态的图片广告、动画广告,以及富媒体广告(就是能互动一下的flash神马的)。这一广告形式与文字广告(就是文字链)和视频贴片广告形式是并列的不同类广告形式。

DMP :Data Management Platform,数据管理平台。程序化广告(programmatic advertising)中为实现定向受众所需要倚仗的数据平台。但它能做的还远远不止这么多。培训课程中会专门涉及。很重要的概念,在大课堂中会详细说明。

DSP :Demand Side Platform(需求方平台)。程序化广告的广告投放管理系统平台以及相应的服务提供方。具体解释这里不多说了,到时候课堂上会详细介绍。

eCPM :有很多种解释,比如earnings of CPM,earning CPM,effective CPM。前两种似乎是中国的解释,后一种是国外常见的解释。不过,不管哪种定义,它的公式都是一样的:Total Earnings/Impressions x 1,000,即每一千次广告的曝光,能够带来的广告费收入。这个指标对于媒体而言尤为重要,因为这代表着他们的产能效率。对于媒体而言,广告主投放的效果不是最终目的,最终目的是eCPM能有多高,因此,广告主投放效果的好坏,实际上是为实现高eCPM的手段,聪明的媒体应该尽力实现广告主投放效果和eCPM的共同提升。

Effectiveness :效果。这是广告主评估品牌推广类广告好坏的一个关键指标。效果的含义比较广泛,在不同的campaign目标下可能不尽相同。比如,能够覆盖到的人群情况(coverage)可以作为一种效果;或者,人们是否真正对你的品牌产生了认知(awareness)也被称为一种效果。类似的,人们也用performance来表示营销的好坏,二者是近义词,但又不完全相同。Performance更偏重有实际产出的具体效果,因此常常被翻译为“绩效”,例如campaign产生了多少的click,产生了多少的交易等等。因此,effectiveness较为抽象,几乎只在品牌推广中被提起,而performance较为具体,在效果类推广中更为常见。

Efficiency :效率,即达到某种效果所花费的成本(包括金钱与时间)。品牌推广类营销常用,效果推广类很少提及。

ePR :通过互联网进行的PR。

Fraud :作弊,也有更通俗的写法即cheating,但fraud特别指流量作弊。反作弊是anti-fraud。另一个与fraud类似的反面词汇是spam,即垃圾短信、垃圾邮件之类的骚扰垃圾信息。

GDPR: General Data Protection Regulation,一般性数据保护条例。这是欧盟颁布的个人数据隐私保护条例,应对互联网个人数据的使用不合理且缺乏有效监管的状况。GDPR规范了个人隐私数据的定义,各数据相关方如何获取、访问、使用、流通个人数据的机制,以及这些机制背后的透明度。对个人数据的使用条件和范围,侵权情形及相应惩罚都做了相关的规定。该条例在2016年4月27日通过,两年的缓冲期后,在2018年5月25日强制执行。 GDPR取代了1995年的数据保护指令。这一条例不需要欧盟各国立法通过即在全部欧盟国家有效。这一条例也很有可能成为中国个人数据隐私保护未来立法的参考蓝本。

GFR :即广告填充率(Global Fill Rate)。这个比例用来表示某个广告位置发起的广告请求的数量,和实际最终展现的广告数量之间的比值。公式是:广告展示次数/广告请求次数*100%。在传统的合约广告,且没有第三方ad serving的情况下,基本上不存在填充率问题。而在智能营销的广告投放,尤其是竞价投放中,填充率对于媒体而言是一个很重要的指标,如果填充率低于95%,表明存在阻碍广告被展现的技术问题,而需要加以纠正。参考词条:Ad serving。

ID Mapping :由于用户或者受众的数据分散在各种不同的系统中,因此,如果想要将同一个用户的数据整合在一起,则需要对该用户在各个系统中的ID进行映射,即ID Mapping。举一个例子,某个用户在app中的ID是IMEI号,而在小程序中的ID是Union ID,为了让这两个不同系统的同一个用户的数据能够整合到该用户上,需要将IMEI号和Union ID做映射,使它们能够代表同一个人。如何进行不同系统间的ID映射,欢迎大家参加我的大课堂了解。

Inbound Marketing :入境营销。入境营销是指用于吸引潜在用户的活动和策略,通过内容、教育和通过提供服务、产品或品牌的信任来吸引潜在客户的方式。本质上就是不拿钱砸广告,而是拿吸引你的东西吸引你的一种营销方式。

IP :Intellectual Property,即知识产权。就是过去说的那些原创的,有知识产权的东西。现在天天出现在各种口语和报道中的这个词指各种在互联网上创作的内容。例如,我的这个公开课也可以称得上是IP。抖音里面你上传的短视频算不算?当然也是咯!与上篇的IP写法一样,意义完全不同。

IWOM :Internet Word of Mouth的简称。即网络口碑。

LTV :Lifetime Value。生命周期价值,是指客户终生价值,是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和。用于衡量企业客户对企业所产生的价值,被定为企业是否能够取得高利润的重要参考指标。

Look-alike :相似人群放大。为了找到更多目标人群,一种方法是,利用DMP,找到与既有目标人群情况(属性)比较类似的人群。这个寻找的过程是通过计算机算法完成的。这个通过寻找相似人群放大目标人群的过程被称为look-alike。关于什么是DMP,请参见词条:DMP。关于什么是目标人群,参见词条:Target Audience。

MIP: Marketing Intelligence Platform, 营销智能平台。指通过大数据和人工智能等方式实现的自动化智能化的广告主营销决策系统。IBM的Watson在营销上的应用是MIP的一个例子,在中国,品友互动则推出了他们的智能营销决策系统,也命名为MIP。另外一家数据米铺(Data MIP)也以MIP命名自己的产品,主要提供电子商务领域营销智能系统。

MOT: Moments of Truth。关键时刻,或消费者关键时刻。指在消费者决策路径(CDJ)中消费者表现出来的关键行为或心理变化。

MRC: 与IAB一样,是一个美国的行业组织,全称是Media Rating Council(媒体评级委员会),网址是: http:// mediaratingcouncil.org/ 。

Minisite/Microsite :没有对应的汉语名词,而且大家也从来不用汉语描述它。就是指为campaign专门定制的campaign网站,这些网站规模都不大,所以被称为mini(迷你)或者micro(微)。

MTA: Multi-Touchpoints Attribution,即多消费者触点的归因。最基础的归因方式,只能实现单一消费者触点的流量归因,例如某一个电商网站(该网站是一个消费者触点)的流量归因。多触点则能够容纳同一个消费者在不同的触点上的行为轨迹,例如该消费者使用某个电商的网站、app、微店乃至于H5或者公众号等,以及到达这些渠道的流量的归因。MTA是分析和研究CDJ的定量基础。 相关词条:CDJ

Native Ads :原生广告,通俗说是那些看起来就像网站或者app中正常内容一样的广告。原生广告容易和信息流广告混为一谈,但它们并不是一回事。原生广告可以采用信息流来实现,但不仅仅局限于此。

oCPC、oCPM、oCPA: 在CPC,CPM或者CPA前面加上“o”,表明这些广告投放的出价方式是经过“优化了的”。如果没有“o”,CPC、CPM和CPA(见后面 CPC 、 CPM 和 CPA 词条)则是分别按照“点击”、“展现”和“行为”来为广告的投放定价。而加上“o”,则意味着,广告投放系统会为实现可被该系统追踪到的最优化的效果来进行广告投放的人群选择和出价。所谓的“最优化”,背后的实现通常是用“监督学习(见后面的 监督学习 词条)”来完成的,即按照广告主希望受众做出的A甚至是S(销售,也可以叫做转化,即conversion)作为他们(媒体)调整广告投放策略和流量分配的优化依据,进行监督学习,从而能够自动化地,且比人手动控制更加优化地完成广告投放。不过,最终实际的付费还是按照C、M或者A来进行。 相关词条:CPC、CPM、CPA、监督学习。

pCTR :这个名词似乎只有中国使用,国外有类似的表述,但是似乎没有这样的专用词表示。对于这个词背后的英语,也有几种,比如predicted CTR,predict CTR,projecting CTR等。意思同样是没有区别的,即预估CTR(预估点击率)。与CTR的区别是,CTR是实际发生的,而pCTR是预估出来的。

pCVR :这个名词似乎只有中国使用,国外有类似的表述,但是似乎没有这样的专用词表示。对于这个词背后的英语,也有几种,比如predicted Conversion Rate,predict Conversion Rate,projecting Conversion Rate等。指预估的转化率。

Post-click :点击后阶段。指流量入口在被用户点击之后的相关用户行为即对应的营销监测与分析体系。

Pre-click :点击前阶段。指流量入口(尤其是广告)在被用户点击之前(含点击本身)的相关用户行为及对应的营销监测与分析体系。

Pre-roll :也叫pre-roll ads,即前贴片广告。就是视频播放之前的长达6秒到丧心病狂的120秒的视频广告。

Programmatic :程序化(广告)。一种革命性的广告运作方式。在课堂中会有详细的介绍。

Publisher :即广告发布商。愿意在自己网站和apps上放别人广告的其实都是广告发布商。这么文绉绉的名字国内不这么用,国内直接说——媒体。其实媒体这个词是不准确的,因为含义太广。在国外的文章中,媒体的含义和中国不同,我们所说的媒体投放,实际上是透过publisher所做的广告投放。

Reach :人群触达。如果做互联网广告,能够让广告触达到多少人是广告主关心的。触达实际上等同于unique impression,所以它不是动词,而是一个名词,一个用来记录广告触及到了多少人的计数度量。

ROAS: Return On Ad Spend,即广告支出回报率,数字广告推广的一个指标,显示与广告花费的金额相比的利润。类似于ROI。

RTB :Real Time Bidding(实时竞价广告),这是程序化广告最重要的一种方式,也是理论上最佳的广告资源变现方案。但具体如何实现,优劣问题,以及国内的情况,课上详细讲。

SSP :Supply Side Platform(供应方平台)。程序化广告的广告资源管理系统平台以及相应的服务提供方。具体课上介绍。

Survey :调研。这个词是一个有意思的词,主要在它的发音。作名词的时候重音在前——[?s??ve?],作动词的时候重音在后——[s??ve?]。

Target Audience :目标受众,很多时候被简称为TA。任何人都可能看到你的广告,但只有那些合适的人才会购买你的商品。所以,合适的人就是你的目标受众,是你最希望影响到的那群人。

Trading Desk: 常被简称为TD。对于广告主而言,程序化的广告投放往往需要包括AdExchange、DSP以及AdNetwork等广告资源和投放机构的参与,因此需要非常专业的能力。与股票二级市场交易有trading desk(交易操作柜台)为投资人服务一样,程序化广告也有专门为广告主服务的trading desk,帮助广告主选择合适的AdExchange、DSP、AdNetwork以及各种程序化广告资源,并进行投放操作与优化。如果是广告代理商(Agency)提供的Trading Desk服务,也被称为ATD(Agency Trading Desk)。

Verification :特指广告的验证。验证有两类,一类是验证广告是否真实被投放出去了,以及投放出去之后广告所处的环境是什么。什么是广告所处的环境?——对于PC web上的广告而言,环境就是这个网站以及具体承载广告的这个页面。另一类是验证广告覆盖的人群的情况是不是跟预想的一样。

Viewability :广告可视性。过去统计广告的曝光的时候,不考虑广告是不是真的被人看到了,所以有些广告处在一个很长的页面的第二屏或者更后面的位置,而某个同学只看了第一屏就离开了的情况下,这个广告其实是根本没有处于屏幕中的,这个同学根本看不到这个广告。在不考虑viewability的情况下,这个广告仍然因此而有增加一次曝光(impression),而若考虑viewability,这个广告不增加一次曝光。

动态创意(Dynamic Creative) :指由机器组合不同创意元素形成的广告创意,这些创意可根据不同受众的情况以个性化的方式展示,因此被称为“动态的”。动态广告是智能营销非常重要的组成部分。

竞价率 :在竞价广告中,广告主接到广告展示的竞价请求之后,响应该请求进行竞价的比例。公式为:参与竞价次数/竞价发起次数*100%。竞价率是衡量广告主在投放竞价广告时参与竞价是否正常,及是否有广告展现机会的一个重要指标。

竞得率 :在竞价广告中,广告主参与竞价与竞价成功之间的比例。公式为:竞价成功次数/参与竞价次数*100%。竞得率是衡量广告主广告能否有展现机会的另一个重要指标。

透明化: 程序化广告的出现及流行促进了透明化,原因正好在于程序化广告与普通的合约广告(固定时间和广告位置以及具体价格的广告)相比,不够透明。由于程序化广告基本上都是人群定向的,因此不能随时查看自己的广告是否投放、具体投放在哪里以及投放给了谁,这不仅可能造成无法真正了解广告的效果(尤其是对于品牌广告主),还使广告服务收费变得很不透明。透明化是通过技术解决方案、一系列行业标准、结算方式乃至广告商提供服务的方式等进行改革,以帮助实现更为透明的程序化广告投放。另外,由于对于透明化越来越关注,很多广告商提供纯技术服务,而不再走流水的方式,希望借此迎合广告主的需求,而有实力的广告主,也更多开始考虑自建程序化广告团队,甚至自建广告投放团队。

Part8:效果营销领域的名词(19个)

Affiliate Marketing :有时也就直接简称为Affiliate。这个词在国内没有对应的名词,在台湾被译作“联署营销”,但是这个翻译似乎仍然莫名其妙。Affiliate marketing就是典型的代销模式——你的东西,我帮你卖,卖出多少,你给我按照一定比例提成。在互联网上,affiliate marketing变成了我帮你引流量,我给你的流量如果有转化了,你给我提成。国内的亿起发、领克特等就是做affiliate marketing的专门平台。

AOV :Average Order Value。平均订单价格。

Backlink: 反向链接,指一个网站使用html href代码超链接到另一个网站。 反向链接由搜索引擎在其SEO排名因素中使用。其基本思想是,如果“网站A”具有来自其他权重高的网站(网站B,C和D)的反向链接,则网站A可以获得从B,C和D传递而来的一定的权重(即搜索引擎认为你的网站有多重要)。

Black Hat: 黑帽,俚语,指不道德的数字营销人员或SEO使用作弊策略来提升自己网站排名或打击竞争对手的网站排名,如伪原创,链接农场或负面(反向)SEO等。与之相对应的则是白帽(white hat)。

Churn和Churn Rate :客户流失和客户流失率。所有需要尽可能让用户反复购买(或付费)的生意,都有这个度量。看名字就知道,这个度量用来描述失去客户的情况。具体如何定义,以及如何分析,在课堂上会有详细说明。

Conversion Rate :转化率。是指从流量到实际销售转化的能力。与ROI本质是一样的。只是ROI衡量的是现金(收入)对现金(支出)的对比,而转化率衡量的是销售的数量与进入销售漏斗的人数(或者次数)的比例关系。很重要的概念,在大课堂中会详细说明。

CTA: Call to Action,号召性用语。网页上的元素,用于将访问者推送到特定的操作或转化。 CTA可以是具有文本,图像或文本的可点击按钮,并且通常使用迫切式动词短语,例如“马上联系”或“立即购买”。

EDM :Email Direct Marketing(电子直邮营销)的缩写,是利用电子邮件(Email)与受众进行商业交流的一种营销方式,电子邮件营销是网络营销手法中最古老的一种。

GMV :Gross Merchandise Volume。这是电商经常会用到的词,书面是“毛销售量”,实际就是销售流水。当然,销售流水不等于最后赚到的钱。GMV=1销售额+2取消订单金额+3拒收订单金额+4退货订单金额。GMV是流水,只要你下了订单,生成订单号,就算了GMV。而这个订单转化为平台的实际收入还会有2、3、4这些流失量。下单以后后悔了取消订单,订单送到你面前了后悔了拒收订单,签收订单以后后悔了要退货(这个步骤不同的电商平台计算方法不一样,有的平台是不管退不退货都搜算进销售额中)。总之,人艰不拆,GMV数字大,好看,而且我们监测起来也最容易,所以这是最常用的。

Keyword :使用搜索引擎竞价排名的广告主设定的关键词,较为结构化,较规范。这些词不可能穷尽用户的search queries,因此搜索引擎会把用户的search queries转变为与之最相近(不过是否真的是最相近,那就只有搜索引擎知道了)的keywords,然后显示搜索的结果。

Lead: 销售线索。常常用复数(leads),发音跟中文的“栗子”很像。销售渠道中与潜在客户进行沟通,意图通过电话,电子邮件或在线表单填写进行交易的负责人。

Lead Nurturing :线索培育,是指和现阶段没有进行产品购买的的客户构建良好关系,并在未来将其发展成为理想客户的过程。线索培育的目的,在于对潜在客户进行市场教育,使其对你的公司或产品有一定的了解,逐步构建信任,并使客户在产生购买产品的想法时有可能选择你。

Monetization :变现。

MRR :Monthly Reoccurring Revenue,直译是每月都会产生的收入,实际就是用户要交的月费。比如我办了一个158元的包月电话套餐,对于电信公司而言,我就给他们贡献了MRR 158元。

Organic Search :自然搜索流量源,即用户点击了自然搜索结果产生的流量,而不是点击了竞价排名(PPC)而产生的流量。

Quality Score: 质量得分,百度凤巢或者Google Adwords对PPC广告中使用的关键字质量的评级。这些分数主要取决于广告文案的相关性,预期的点击率以及着陆页的质量和相关性。 质量得分是确定广告竞价的一个组成部分,获得高分可以以更低的成本获得更高的广告排名。参见词条:SEM、PPC、Landing Page。

Remarketing: 再营销,也称为重定向(retargeting)。一种付费广告的形式,允许广告客户向已访问过其网站的客户展示广告。原理是利用第三方cookie或者device ID进行追踪,当某个曾经来过你的网站或者app的访问者出现在与你的再营销广告服务商合作的网站或者app上时,这个网站或者app上的广告位呈现出你的广告。

Search Query :用户的搜索词。人们在各种搜索框(典型的如搜索引擎的搜索框)内填入的词,这些词可能很不结构化,且非常随意。而keyword,则是使用搜索引擎竞价排名的广告主设定的关键词。

SERP :Search Engine Result Page。就是搜索引擎的搜索结果页面。

Part9:内容营销(4个)

MCN: Multi-Channel Network,多渠道网络,本质上是“网红+制作+传播”的内容制作及发行公司,可以有一款节目,也可以有很多属于它的节目。 举个例子,“逻辑思维”就是MCN,这个节目由网红+专业制作完成,然后在各个渠道上播放;Papi酱也是。国外有Awsomeness TV,YouTube上青少年订阅量第一的频道,拥有460W 订阅用户,月均千万浏览量;MakeStudio,所辖7万个频道,用户涵盖方方面面,月均数十亿次播放。头部的MCN有较高影响力和收入,有网红,有专门的团队。长尾的MCN数量庞大,但影响力较弱,收入也较少。

OGC: Occupationally-Generated Content,职业生产内容。OGC和PGC的区别以是否领取相应报酬作为分界,PGC往往是出于“爱好”,义务的贡献自己的知识,形成内容;而OGC是以职业为前提,其创作内容属于职务行为。

PGC: Professionally-Generated Content,专业生产内容,也称PPC,Professionally-produced Content。PGC本质上属于UGC的细分子集。它与UGC的区别在于,用户有无专业的学识、资质,在所共享内容的领域具有一定的知识背景和工作资历。

UGC: User-Generated Content,用户生产内容,也称UCC,User-created Content。

Part:10:用户运营常见指标(14个)

ACU :Average concurrent users。平均同时在线用户数,通常采用 24小时内每小时同时在线的用户数总和除以 24小时。

APA :Active PaymentAccount。活跃付费用户,指统计周期内仍保持活跃的付费用户(活跃PU)数,此处的用户通常以用户注册ID为准。需要排除曾经有付费行为但在统计周期内无任何活跃行为的静默付费用户(静默PU)。

ARPU :Average Revenue Per User。每用户平均收入,ARPU值高说明平均每个用户贡献的收入高,但不代表利润高。

ARPPU :Average Revenue Per Paying User。平均每付费用户收入,ARPPU=某一时段的总收入/该时段的总PU数。PU(Paying User)是指有付费行为的用户,该指标弱化了统计周期的背景,所以在数据统计中不常采用。

ASO :App Store Optimization。狭义上指针对苹果应用商店的app排名所做的优化工作。广义则指对所有的应用市场的优化。与SEO类似,都是排名优化,只是优化的对象变成了应用市场。

DAU :Daily Active User(日活跃用户数量)的缩写,通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),是用来衡量产品的用户粘性的重要指标。

DNU :Daily New Users。每日新增用户,即当日新注册并登录的用户数。

H5 :是HTML5的简称。它实现的功能与Flash类似(用于实现动画和各种酷炫的人机交互界面等),但是比Flash具有更强的兼容性,可扩展性,稳定性以及安全性,因为该技术是HTML的延展,而非如同Flash一样是一个单独创立出来的事物。目前各大互联网钜子们——包括Adobe(Flash的所有者)——都已经加入支持H5,H5在移动端几乎已经完全取代了Flash。

LBS :Location Based Service,基于位置的服务。低逼格的讲就是用手机定位之后,能否关联一些服务或广告的。当然实际的应用比我说的肯定逼格高很多。

MAU :Monthly Active User(月活跃用户数量)的缩写,概念与DAU相仿,区别在于时间跨度。MAU除了能衡量用户粘性,还可以分析产品衰退周期。

PCU :Peak concurrent users 。最高同时在线用户,24小时内同时在线的最高用户数。通常可采用一个小时内同时在线用户数最大的值,也可以统计某一秒钟同时在线用户数的瞬间峰值。

PUR :Paying User Rate。用户付费率,计算公式为:APA/AU,通常以特定统计周期内的活跃用户为统计前提。指统计周期内的活跃付费用户(APA)数除以该周期内的总活跃用户(AU)数。

Screen :如果说web端用page view来记录页面被浏览的次数,那么screen就是app的页面,screen view就是app的页面浏览的次数。但因为screen没有page这个东西,所以就用screen来表示。我也不知道应该对应什么汉语名词,或者应该用“屏显”?反正相信你懂的。。。

URR :Users Retention Rate。用户留存率,新增用户中,在某一周期之后仍然活跃的用户占总新增用户的比例。按不同间隔日为统计周期单位来计算的,是比较严格的;根据不同的产品使用频次特性,按以周间隔为统计单位来计算相对更合理,因为很少的产品是需要用户每日都登录使用的。

Part11:企业与组织机构(5个)

AdSense :全称Google Adsense,是谷歌推出的针对网站主(简称发布商)联盟的一个互联网广告服务,通过程序来分析网站的内容,并且投放与网站内容相关的广告。

AdWords :全称Google Adwords,是谷歌搜索引擎的关键词竞价系统,按点击收费(CPC)。

DAA :Digital Analytics Association,数据分析协会。美国的互联网营销数据分析行业协会,号称是全球协会,但主要章程和成员都在美国,对其他国家的影响力较小。

IAB :Interactive Advertising Bureau,美国的互动广告局,也是类似于DAA的行业协会,主要领域是数字广告。这个协会在美国,但对全球数字广告的影响力巨大,尤其是标准和技术上。

iCDO: 互联网数据官,是中国的互联网营销与运营领域的数据组织和从业者的协作平台。

Part12 分析工具与产品(17个, 字母顺序排列 )

AA : 原Omniture,被Adobe收购后改名为Adobe Analytics,是一款功能十分强大的网站分析工具,价格也不菲。

Argo: 是易观方舟的免费版本,是易观旗下新进入市场的用户行为和运营数据分析工具。工具将应用自身数据结合易观第三方数据,通过多种模型深度分析用户行为,多种方式细分用户群体,洞察人群差异,辅助运营决策。

DCM: Doubleclick Campaign Manager的缩写,是谷歌的一个广告管理平台,是一个面向广告客户和代理机构的网页版广告管理系统。该系统可以帮助您管理投放到各个网站和移动设备上的数字广告。

Eloqua: 是一款基于云的营销自动化软件,为企业提供营销自动化和收入业绩管理解决方案。2012年被甲骨文收购,目前是Oracle营销云的核心产品。

Firebase Analytics: 是一款专门为APP设计的免费分析工具,可提供关于应用使用和用户互动情况的数据分析。

Google Analytics :简称GA 谷歌分析,是国内用户非常多的一个用户行为分析工具,即使是被防火墙阻止之后,大量网站管理人员仍然非常依赖它。它存在的意义不仅仅是一个功能强大的分析工具,更是众多后来者参考的范本以及部分事实上的行业标准。

GTM :Google Tag Manager,是谷歌公司用于管理网页上各种广告、监测和分析代码的平台型工具。大课堂上会简单介绍。

Jice: 及策( http:// jice.io )是由nEqual提供的用户行为及运营分析工具。这个工具目前是nEqual的CEM(消费者体验管理)平台的一部分,但也可以单独使用。及策与前面介绍的这些工具不同,它是以事件(event)为核心逻辑而构架的工具。

Marketo: 是一款营销自动化工具,它还有一个重要功能是对各个渠道中的营销活动进行自动化管理和精准营销。它可以有针对性地对线索客户在各个渠道的交互行为进行自动化管理及分析。目前已被Adobe收购。

Marketin :一站式智能营销操作系统,通过双向API集成DSP、DMP、动态创意优化、品牌安全和CRM等多种数字营销平台,实现跨平台协同管理和自动优化。

nEqual CEM: 是一套针对小程序、官网、微信体系和微博体系等自有媒介平台的人群管理的解决方案。解决人群全触点行为认知、画像认知等问题;提供精准沟通、流量优化、销售转化和客户服务等一站式自有媒体消费者营销及销售管理。

Ptengine : 是一家全部由中国人创立的企业,但却在日本有极好的市场规模和地位,同时在国内也有大量的企业用户。Ptengine同样是一个以session为核心的分析工具,主要的分析场景是网站,同时也能很好的支持小程序。

品友DMP(含CDP): 是通过收集及管理第一方、第二方及第三方数据,出具详细的360度人群画像,自定义各种TA人群组合,基于对消费者人群特征、媒介触点、转化路径和媒体价值的全面评估,自动生成媒体优化建议及千人千面的智能程序化策略。

Tableau: 是一款交互式数据可视化分析工具。它可以生动地分析任何结构化数据,在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。Tableau产品套件包括:Tableau Desktop 、Tableau Public、Tableau Online、Tableau Server和Tableau Reader。

Universal Analytics :简称UA,是GA在2013年左右做的一次大升级版本,目前无论是免费还是付费版的GA,都是基于Universal Analytics的。GA的付费版叫Google Analytics Premium,简称GAP。

Web Dissector :简称WD,国双的Web Dissector主要解决网站端的用户行为分析问题,它同时有另外一个针对app分析的版本:Web Dissector for App。这种产品布局的方式,跟谷歌分析与Firebase Analytics的布局有些类似。


相关文档推荐

DeepSeek 搞钱指令库.PDF

1743659940  0.95MB 22页 积分5

T GDWJ 016 公立医院全面预算管理工作指南.PDF

1743652887  1.62MB 79页 积分6

人工智能技术发展与应用实践.PDF

1743586449 史树明 5.88MB 35页 积分6

DeepSeek行业应用案例集解锁.PDF

1743586338  5.03MB 152页 积分6

2025AI大模型产业市场前景及投资研究报告.PDF

1743586288  4.47MB 22页 积分0

AI韧性AI安全的革命性基准模型.PDF

1743586206  1.91MB 38页 积分4

Deepseek大模型生态报告.PDF

1743586174 赛迪 1.26MB 149页 积分6

DeepSeek在金融银行的应用方案.PDF

1743586138  1.12MB 146页 积分6

AI为中心的数字化转型战略理解与落地安排.PDF

1743586083 侯宏 1.42MB 16页 积分5

深度解读 DeepSeek 部署、使用、安全.PDF

1743586019 天津大学 5.47MB 46页 积分6

相关文章推荐