在准确衡量数字广告的效果方面，广告行业似乎仍面临无穷无尽的挑战。在这个因经济不确定性而削减广告支出的时代，了解您所依赖的指标（包括且尤其是每次转化费用 (CPA)）的缺陷比以往任何时候都更加重要。
由于未能认识到指标的缺陷，营销人员浪费了广告费，花费了宝贵的资源来改进 KPI，而这实际上可能并不会告诉他们他们的广告是否有效。换句话说，提高 CPA 可能不会提高广告系列的质量或效果。
CPA 是一个常见的 KPI，但重要的是要明白并非所有 CPA 衡量标准都是平等的。CPA 可以通过多种方式计算，结果在很大程度上取决于这种选择。衡量 CPA 的技术通常称为归因方法。归因方法试图回答的问题是“如果有人进行转化，那么哪个活动、策略或策略应该为该转化获得功劳（如果有的话）？”
标准归因方法的弱点在于，它们很少尝试衡量哪些广告真正影响了用户，或者了解在没有广告的情况下哪些转化会自然发生。
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标准归因方法的缺点
单点归因模型（包括首次和最后一次接触）将所有功劳归于一个营销接触点。最常见的归因模型之一是最后一次接触，它将所有功劳归于转化前显示的最后一个广告。
虽然这通常会产生非常令人满意的、
非常低的 CPA 测量值，但它可能会被操纵，从而产生误导。仅仅因为广告获得了转化的最后接触归因并不意味着广告导致了用户转化——因为您知道，该人在看到您的广告之前就已经打算购买该产品或访问该商店。这是一个微妙但关键的区别：归因和获取是不一样的。
多点触控归因模型虽然更为复杂，
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如果您记得一件事，请记住，
当您使用单点和 如何写一篇谷歌会喜欢并且人们会理解的文章 多点触控归因时，CPA 实际上并不衡量您的每次购买成本。相反，它衡量的是每次归因成本，而这些归因方法与您的广告对用户的影响效果并不一致。
增量归因并不容易，但值得
增量法是更具挑战性但回报更高的归因选项。增量法的怀疑者抱怨说，增量法需要更多的成本和精力，但采用准确且科学合理的方法来衡量 KPI 是营销效率和成功的基石。
使用归因方法衡量 CPA 时，需要考虑在没有广告活动广告的情况下会发生多少次转化。衡量增量 CPA 的黄金标准方法是进行随机对照试验 (RCT)，这是一种严格的方法，用于衡量特定活动实际带来的转化次数。食品和药物管理局使用这种科学方法来衡量药品的安全性和有效性。重要的是，即使用于衡量的活动与其他活动（包括其他媒体渠道）一起进行，这些试验仍然准确。
通常，广告中的 RCT 测量包括向一组用 印度电话列表 户展示公益广告 (PSA) 或其他不相关的创意。虽然这需要付出一些代价，但回报是真正准确的衡量活动资金使用效果的指标。
小心鬼魂
RCT 的准确性在很大程度上取决于试验的执行程度。至关重要的是，将用户随机分配到广告组和 PSA 组，并且除了看到的广告素材外，他们的待遇相同。否则，结果将不准确——想象一下，如果你将重新定位的用户放在广告组中，将随机用户放在 PSA 组中。因此，了解进行增量测量的方法很重要。
有时，增量 CPA 这一术语用于指基于使用虚假广告或虚假出价的归因测量。这些方法本质上是在不实际花费预算的情况下尝试模拟运行 PSA 控制。这些方法存在风险，即测量效果完全取决于 PSA 控制的模拟准确度。这可能是一个危险的假设，因此，除非您运行真实的控制并发现虚假方法产生准确且一致的结果，否则请谨慎行事。
广告技术需要减少对归因的依赖。
一旦增加增量，广告欺诈就会减少
展望
除了增量 CPA 可以科学有效地衡量广告活动的效果之外，随机对照试验产生的数据也具有其他优势。借鉴精准医学领域的新统计方法，可以分析 RCT 数据，了解哪些受众最受哪些创意的影响。这些见解反过来又可用于改善未来广告活动的效果。
虽然单点归因和 CPA 传统上用于帮助设置广告活动的 KPI，
但显然营销行业需要为衡量标准设定新的标准，并考虑淘汰阻碍我们绩效的传统指标。如今，许多品牌认为他们面临着绩效挑战，而事实上，他们的大多数问题都可以通过新的衡量策略来解决。
虽然整个行业的变革令人恐惧，但我们必须开始用新的眼光来衡量。否则，我们不仅有可能落后，还会浪费宝贵的时间、预算和资源。
