廣告看起來很賺?eBay 把廣告關掉實測,投資報酬率 −63%
2015 年刊在經濟學期刊《Econometrica》的研究:eBay 關掉品牌關鍵字廣告,流量幾乎沒少;不做實驗、直接拿花費對銷售算,搜尋廣告的投資報酬率超過 4,000%,但在約三成地區停掉一般關鍵字廣告 60 天實測,約 −63%。大部分搜尋廣告費,付給了本來就會買的人。
不做實驗、直接拿廣告花費去對銷售算,eBay 搜尋廣告的投資報酬率超過 4,000%。eBay 把廣告關掉實測,每花 1 塊錢大約換回 0.37 元營收。差這麼多,問題出在哪?

論文怎麼做
2015 年刊在經濟學期刊《Econometrica》的研究,由三位 eBay 研究室的學者完成(其中兩位也任教於芝加哥大學和柏克萊加州大學),用 eBay 內部資料做了一系列實地實驗,主要是這兩個(品牌字的結果,後來在 Google 和德國重做也一樣):
- 實驗一(2012 年 3 月):停掉微軟 MSN 和 Yahoo 上的品牌關鍵字廣告,也就是有人直接搜尋「eBay」時跳出來的那則廣告,再拿 Google 當對照。
- 實驗二:在美國隨機挑約三成的地區,停掉所有一般關鍵字廣告(像「手機」「二手吉他」這種字)60 天,再跟還在投放的地區比較。
結果
品牌字廣告,是在攔截本來就要來的人。 關掉之後,MSN 搜尋帶進 eBay 的總流量只少了大約 0.5%,也就是 99.5% 照樣進來;原本點廣告的人,幾乎都改點下面免費的搜尋結果。

一般關鍵字廣告,整體銷售幾乎沒變。 整套一般關鍵字廣告讓銷售多 0.66%,95% 信賴區間從 −0.42% 到 1.74%,統計上看不出跟零有差別。

為什麼看起來很賺? 因為會點廣告的人,很多本來就會買。不加任何控制、直接拿花費對銷售算,投資報酬率超過 4,000%;用實驗算,約負 63%,95% 信賴區間從 −124% 到 −3%。這裡的投資報酬率是用營收算的,還沒扣成本。
廣告不是完全沒用。 對新註冊的客人、前一年買得少的人,以及一年以上沒買的人,廣告看得出效果;可是大部分廣告費,花在本來就會買的常客身上。
這不是 eBay 才有的事。 2019 年刊在《行銷科學》(Marketing Science)的研究,用 Facebook 上 15 個廣告實驗,比較業界常用的估算方法和隨機實驗:常用方法比的是看過和沒看過廣告的人,但這兩群人本來就不一樣,通常會高估廣告效果;15 個實驗裡有一半,估出來的購買提升差到三倍。

明天可以怎麼試
下面三件事是從研究推想的,不是論文直接測的:
- 隨機留一組看不到廣告的對照組。 兩邊的差距,才是廣告真正多帶來的生意,也就是增量。
- 品牌關鍵字先停一小段時間測。 停之前先查有沒有對手在買你的品牌字;有的話,停掉等於把第一格讓給他。
- 把預算從常客,移到新客和很久沒回來的人。
用三個問題來看
- 效果有多大?是真的多賺,還是本來就會買? 品牌字廣告關掉,MSN 搜尋進來的總流量保住 99.5%;一般關鍵字廣告讓銷售多 0.66%,看不出差別;算下來投資報酬率約 −63%。
- 在台灣、在你的產業也成立嗎? 研究對象是 eBay 這種大家都知道的大品牌,時間是 2012 年的美國。小品牌、新品牌,客人本來不知道你,廣告的告知效果可能大得多;研究看的也是短期,長期的品牌效果沒算進去。
- 明天可以怎麼試? 留對照組、品牌字先停測、預算移向新客。可以先從一小區、一小段時間試起,答案是你自己的數字。
沒有隨機分組,算到的是誰看了或點了廣告,不是誰因為廣告才買。
限制
- 兩篇都是平台內部資料的研究:第一篇三位作者都屬 eBay 研究室(其中兩位同時任教芝加哥大學、柏克萊加州大學),第二篇作者含 Facebook 員工。
- eBay 是知名大品牌,結果不一定適用於小品牌、新品牌。
- 投資報酬率的營收用 eBay 公開財報推算,廣告支出用 Google 公開的大廣告主花費資料推算(一年約 5,100 萬美元);算的是營收不是利潤,看的是短期效果。
出處
- Blake, T., Nosko, C., & Tadelis, S. (2015). Consumer Heterogeneity and Paid Search Effectiveness: A Large-Scale Field Experiment. Econometrica, 83(1), 155–174. https://doi.org/10.3982/ECTA12423
- Gordon, B. R., Zettelmeyer, F., Bhargava, N., & Chapsky, D. (2019). A Comparison of Approaches to Advertising Measurement: Evidence from Big Field Experiments at Facebook. Marketing Science, 38(2), 193–225. https://doi.org/10.1287/mksc.2018.1135
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