美国CTV广告支出预计380亿，如何抓住全漏斗时代商机？

传统媒介的关注度下降，CTV成消费者新宠

根据麦肯锡的数据，2011年时，有三种主要的媒体设备占据了消费者87%的注意力。然而到了今天，这一占比已经下降至65%。媒介的多样化持续加速，流媒体服务、社交媒体、播客和游戏开始争夺用户的视线，让传统媒体规划变得如同使用过时的地图一般充满挑战。

但在这种碎片化的媒介环境中，一个引领行业的渠道正走入中心舞台：连接电视（Connected TV，简称CTV）。数据显示，CTV如今每天占据消费者超过四小时的注意力。与其他媒体相比，CTV的使用人数和广告支出均显现出惊人的增长势头。据统计，美国有1198万个家庭连接了CTV，占总家庭数89%。同时，2026年CTV广告支出预计达到380亿美元。对于品牌而言，现在的问题已经不再是是否投资CTV，而是如何充分挖掘其潜力。
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实施“全漏斗”战略：理论简单，执行复杂

全漏斗理论听起来很简单，但当落地执行时却面临着诸多挑战。CTV的最大难点在于激活——如何在碎片化的媒体中实现高效联动。真正能够破解这一难题的品牌，会将CTV视为连接漏斗各个环节的粘合剂，而非单一的触点。

在实践中最有效的CTV策略通常是分层进行。首先实现大规模的品牌认知（Awareness），然后通过定向投放与内容关联性逐渐深入到品牌考虑（Consideration）与行动转化（Conversion）。这需要将广覆盖式广告与效果导向的形式相结合，采用评估实际行为的方式，比如网站访问量、应用程序下载量或购买量等，来实现完整链路的闭环追踪。

此外，受众质量与触达规模同样重要。CTV的高品质“躺靠”环境吸引了高专注度和高意图的观众。与社交媒体和移动端的“滑动环境”相比，CTV更容易实现从认知到转化的完整漏斗流程，而不仅仅停留于理想化的阶段。

以Fire TV为例，它为这一实践提供了参考。Fire TV覆盖了超过1亿美国家庭的高收入、高教育用户群体。通过高可见度广告组合，如首页旋转屏广告（Feature Rotator）、流媒体电视广告（Streaming TV ads）等，与可操作的功能相结合，例如包含“点击购买”体验的落地页，品牌可以在单一平台内实现消费者从认知到转换的完整旅程闭环。

数据也印证了该策略的有效性。根据最近亚马逊的一项研究，Fire TV与亚马逊广告产品（如Prime Video）的搭配使用可以实现177%增量触达、412%详情页浏览率提升以及495%购买率增长。一些案例显示，这种策略既可以在日常广告中“常态化”使用，也能够服务于关键节点时间，例如某电脑品牌通过Fire TV在Prime会员日开展了一次广告活动，其中70%的购买者为品牌新客户。

自动化技术推动广告效率的提升

随着广告商逐渐精通CTV领域，他们开始期待更高效的程序化执行。据eMarketer数据显示，超过90%的CTV展示广告支出已经通过程序化交易完成。这也代表着最具前瞻性的CTV策略早已将这一趋势纳入考量。

这一策略从目标开始（例如认知、考虑或转化），由算法通过自动化方式识别最佳广告库存、评估竞价机会，并优化至最可能产生转化的消费者。机器学习逐步取代人工决策，解决了历史上全漏斗CTV执行资源密集的难题。

实现这一过程的关键在于第一方数据。如今，在购买、浏览和流媒体播放过程中积累的数以万亿计的数据信号，可以应用于CTV的担保式广告和竞价广告交易中。这不仅填补了广告商对受众认知和媒介触达之间的差距，还让广告投放更加精准高效。

亚马逊的DSP平台已经将这一理论落到实处。广告商现在可以通过程序化方式执行全漏斗CTV广告活动，将第一方数据应用于连接CTV、流媒体电视以及开放互联网上的高质量内容供应商。同时，利用Performance+的机器学习功能每次竞价根据活动目标进行优化，从而为广告活动带来更高的效果。

创意门槛逐步降低

创意素材生产一直是CTV广告的一大隐形挑战。根据HubSpot的《视频营销报告》，37%的广告商表示缺乏时间制作视频素材。然而，这种局面正在改变。例如，Fire TV首页旋转屏广告现已对更多广告商开放。无视频素材的广告商可以与亚马逊平台团队合作，使用生成式AI工具（包括Creative Agent），来生成高质量视频。对于那些拥有视频素材但缺少背景图片的广告商，亚马逊的AI工具还可自动生成展示图片与标题。