跨境广告重质投放成本降33%高效益！

长期以来，业界对于“质”与“量”的博弈从未停止，尤其在数字广告领域，追求低成本、大规模的投放往往是许多营销人员的本能选择。然而，一项最新报告指出，在程序化广告投放中，重视质量不仅能带来更优的效果，而且其成本并不一定更高。

程序化广告新洞察：高品质投放策略的价值凸显

美国数据分析公司Compliant近期发布的一份报告，通过一系列受控测试，深入揭示了程序化广告投放中数据质量和媒体环境对营销效果的关键影响。Compliant首席执行官杰米·巴纳德指出，尽管营销人员普遍认同优质数据和高质量媒体能够带来更好的产出，但行业内普遍存在的“以量取胜”的心态根深蒂固。巴纳德在2022年离任联合利华，此前他曾担任该公司的全球营销、媒体和电子商务总法律顾问近16年，对行业挑战有着深刻理解。

为了验证高品质策略的实际效益，Compliant于2025年初与四家全球品牌合作开展了研究。这些品牌涵盖了快速消费品、金融服务、消费电子和消费者健康护理等多个行业。报告于本周四公布，其核心结论明确：质量驱动绩效和效率，投资低质量的广告库存无异于资金浪费，并且，投入于优质媒体并不意味着更高的成本。

核心数据揭示：质量带来效率提升与成本优化

新媒网跨境获悉，Compliant的调查结果显示，那些优先考虑数据完整性、并选择与拥有良好数据实践的高价值出版商合作的广告主，实现了多项关键指标的显著优化：

• 单次行动成本（CPA）降低33%： 这意味着广告主在达成相同营销目标（如用户注册、购买等）时，所需支付的费用大幅减少。
• 千次展示成本（CPM）降低32%： 在程序化广告购买中，每千次展示的成本是衡量投放效率的重要指标，该数据的降低直接体现了媒体购买效率的提升。
• 广告支出回报率（ROAS）提高5%： 整体而言，广告主每投入一美元所获得的收益有所增长，标志着营销投资的整体效益得到改善。

这些数据有力地证明了，在程序化广告领域，质量导向的策略能够有效提升营销活动的性价比。

行业症结：不完善的衡量体系与“廉价”的诱惑

尽管上述结论看似显而易见，但实际操作却更为复杂。参与该研究的全球知名消费品公司利洁时（Reckitt）数据驱动营销副总裁萨米尔·阿明表示，利洁时的产品组合广泛，从消毒剂Lysol、感冒药Mucinex到护肤品牌Clearasil，再到避孕套品牌Durex和婴儿配方奶粉品牌Enfamil。

阿明指出，买家持续追逐低价、高容量广告库存的一个主要原因，在于目前衡量体系的不足。“经济模型、营销组合分析等工具，往往倾向于赋予低成本库存良好的投资回报率（ROI），但却未能真正审视广告展示的质量。”他补充道，“但我们的经验发现，如果能够关注正确的数据，并优先考虑可视性和品牌安全等指标，我们便能在不额外增加成本的情况下，取得更优异的效果。”

实战策略：从规模导向转向质量优先

当然，从追求规模到聚焦质量并非一蹴而就的转变。阿明建议，营销人员最应做的是进行自我教育并亲力亲为。

他强调：“你需要投入资源进行数据建设、工具配置以及人才培养，让他们能够充分利用这些数据和工具。虽然依赖谷歌和Facebook等大型平台可能更便捷，但若要寻求真正的改进，就必须付出努力。”

以利洁时为例，该公司为供应链合作伙伴制定了严格的白名单，以识别优质广告库存，并明确排除那些数据完整性低于设定阈值的出版商。阿明介绍说，利洁时还与首选出版商直接建立私有市场交易（PMP）合作，这使得品牌能够更好地控制其媒体购买的质量和上下文环境。

为了确保投资与品牌目标和营销目标一致，利洁时还专门设立了团队来监督这些合作关系和交易，并长期优先考虑值得信赖的供应商。此外，利洁时还根据旗下各个品牌的独特需求，创建了定制化的品牌安全和适用性框架。

阿明举例说：“对于Durex这样的成人亲密关系品牌，与Enfamil这样的婴儿配方奶粉品牌，采用相同的协议显然是不合理的。适用于前者的内容可能需要排除在后者之外，反之亦然。” 这意味着，关于受众和媒体的决策应由战略而非仅仅是采购或价格所驱动。尽管能够以合理价格获得优质供应令人欣慰，但他补充道。

历史的重演？AI时代下的变革可能

需要指出的是，这并非营销人员首次清晰地认识到质量超越数量。回溯至2017年，摩根大通（JPMorgan Chase）将其程序化站点列表从40万个大幅缩减至5000个，但效果并未下降。几年前，美国广告主协会（ANA）的一份高知名度透明度报告也揭露了程序化供应链中惊人的浪费。这些案例表明，即使有明确的证据，变革的步伐依然缓慢。

即便到了2025年，这篇题为“新报告发现程序化广告中的质量能带来回报”的文章标题，某种程度上依然像一个“启示”，而非早已被普遍接受的事实。那么，这一次有何不同之处？

其中一个重要因素是人工智能。Compliant首席执行官巴纳德指出，随着AI在媒体购买和优化中扮演越来越重要的角色，对透明度和高质量数据的需求变得前所未有的紧迫。这或许足以推动品牌真正采取行动，将他们所知转化为实践。

生成式AI和代理工具的兴起，使得详细数据和实时分析成为可能，但同时也加剧了从一开始就解决数据质量问题的必要性。“如果从数据实践不佳的出版商那里购买媒体，那么再多的下游优化也无法逆转其对目标定位和效率造成的影响。”巴纳德表示，“营销人员及其生成式工具必须对媒体供应侧的质量保持透明度，这一点至关重要。”

作为其平台的一部分，Compliant开发了一套名为“数据完整性指数”（Data Integrity Index）的评分框架。该指数独立验证并衡量出版商是否遵守负责任的数据实践和行业标准，包括隐私合规性。它提供了一个透明度评分，营销人员可以据此指导他们的媒体购买决策。

巴纳德总结道：“审视程序化广告中的所有弊端固然容易，但实际上，市场中存在着大量的优质广告库存。向价值导向模型转变，意味着要重新思考哪些指标才是真正重要的，而良好的数据标准，理应成为程序化广告生态结构的一部分。”

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/x-border-ad-quality-saves-33-cost.html