CTR 上升？！別急，你確定真的上升了？ | 快樂學程式

CTR. Click Through Rate. 點擊率＝廣告點擊次數/廣告曝光次數 ... 但是，評估指標當中唯一與預算無關的就是CTR，而它卻是現在廣告主評估效益時，一定 ... 部落格 課程 資源整理 新手指南 登入 註冊 首頁 部落格 CTR上升？！別急，你確定真的上升了？ 02-15-2019 前言 隨著網路時代的崛起和消費者習慣的改變，網路廣告逐漸取代線下廣告，成為接觸目標客戶的主要方法之一，但網路廣告方法有哪些？常見的CPC,CPM,CPA網路廣告術語各自代表了什麼意思，之間又有什麼差異？這裡整理一些常見的專有名詞整理，而本篇主要想探討的是CTR上升真的就代表此次的廣告成功，並且為公司帶來收入嗎？ 專有名詞 英文名稱 中文解釋 CPC CostPerClick 每次點擊成本 CPM CostPer1000impression 每千次曝光成本 CPA CostPerAction 每次完成行動成本 PPC PayPerClick 點擊付費式的廣告(廣告的收費形式) CTR ClickThroughRate 點擊率＝廣告點擊次數/廣告曝光次數 CVR Conversion/ConvertedRate 廣告轉換率＝廣告轉換次數/廣告點擊次數 ROI ReturnonInvestment 投資報酬率＝(廣告轉換毛利-廣告成本)/廣告成本 廣告的投資可能無效？ 在廣告評估效益上，公司最在意的是成本，總希望評估結果是花最少的錢獲得最大的效益。

但是，評估指標當中唯一與預算無關的就是CTR，而它卻是現在廣告主評估效益時，一定會被拿出來討論的。

CTR可以說數值高低反應了某種現象，但數字高是不是一定就好，數字低是不是一定就壞，還有很多討論空間；雖然，它可以代表顧客對廣告的點選行為與意願，但是這也跟版面位置的大小、明顯度與話題性等等因素有關。

如果只著重在CTR的表現，反而容易將廣告做的太誇大，而吸引更多無效點擊。

因此，CTR反而比較適合用來評估廣告創意表現。

  CPC是優於CTR的評估指標 如果以CPM來評估卻有無法保證一定會被曝光的疑慮，且評估條件變數大，只能在媒體自身的同一個版位上作過去、現在、未來的比較，而無法跨媒體評比。

反而，在可以明確評估成本效益的指標裡，CPC是一個較為客觀的評估標準，以平均點選成本做客觀比較，可以準確的控制成本，並且不受預算多寡影響，對成本掌握較客觀，也因為外在影響變數較少而能夠作跨媒體的比較，相較於一般的網路廣告，較能預估成效。

  對於CTR的迷思 台灣平均廣告點擊率是0.1%： 多數的廣告主都陷於CTR的迷思，如果為了追求高點擊率，而沒在素材上把品牌、商品或服務講清楚，看完廣告仍不會知道是誰在做廣告，就可以評論這樣的廣告99.9%是無效。

舉例來說：有一家公司投放了”點選這裡即贈送iphone7一隻“的廣告，雖然廣告的內容是真的，但如果廣告商沒有放置Logo等等要素，只是變相地變成幫iphone在打廣告，顧客仍然不知道這家公司真正想賣的是什麼。

即使最後的結果報告指出這個版位的CTR高達1%，由於代表另外99%的曝光無人點選，即使活動頁面做得再有趣、生動活潑，網友不點選廣告，就完全不知道該廣告是誰花的錢投資。

因此，可直接推論99%的廣告曝光投資是浪費的。

  顧客點選廣告的主因是對於公司本身所提供的產品： 根據每年的調查顯示，影響CTR的因素，除了創意表現以外，吸引消費者點選廣告的誘因可能有抽獎、送贈品等等，但是吸引消費者點選廣告的主因，卻是來自於他們對這個產品有興趣。

所以廣告本身如果忽略了品牌宣傳的考量，只想透過創意包裝或贈品誘因提高廣告成效仍是有限。

  統計檢定的基礎知識 統計檢定主要用於判斷“兩物件的關係”以及“假設的驗證”。

這邊要舉一個簡單的例子來說明。

假設今天執行了PPC的A/BTesting，結果是：A廣告被1200個人看到，60人點擊，CTR=5.0%；B廣告被1050個人看到，70人點擊，CTR=6.67%。

這時你就會思考哪個廣告成效比較好，未來該提高哪個廣告的預算？ 比較之後可以發現B廣告被更少的人看見但卻有更多的點擊，CTR比A高了1.67%(或者說B的CTR是A的1.334倍)。

相信大家直覺反應一定是覺得B廣告的成效比較好。

但若用統計的觀點來看的話，答案似乎不是那麼的單純。

除了單純看CTR還應該要考慮的另一個重要因素是：顯著性。

  顯著性(Significance) 這邊要舉一個比較極端例子：擲硬幣。

當你穿黑色衣服的時候丟了10次，出現人頭5次，出現人頭的機率50%；穿藍色衣服的時候:丟了9次，出現人頭6次，出現人頭的機率66.7%。

  相較於穿黑衣服，穿藍衣服時丟比較少次，卻得到更多次人頭，出現人頭的機率比穿黑衣服時高了16.7%(或者說穿藍衣服時擲出人頭的機率是穿黑衣服時的1.334倍)。

所以穿藍色衣服時就會有比較高的機率丟出人頭？這時大家可能會發現有點奇怪，第二個例子我們在擲硬幣以前就已知道出現人頭的機率是50%。

但用統計的觀點來看，第一個例子也該是如此。

  信心水準(ConfidenceLevel) 那麼第一個例子裡的A廣告和B廣告到底是誰比較好?今天就算B廣告有500個人點，CTR超級高，統計學家也不會跟你說B廣告一定比較好，他會說B”可能”比A好，只是他對這個”可能”的信心非常高，且這個信心水準可能有99.9999…..%。

  一般情況會用95%當作分析比較時的信心水準，所以對文章一開始的例子最好的回答是：「在95%的信心水準下，B不一定比A好」，或者是「B可能比A好，但是我只有不到95%的信心水準」，後面再補一句：「如果繼續測試、被更多人看到，有大於5%的機率B的CTR就不會比A高了。

」 樣本數(SampleSize) 回到第二個例子，大家會覺得說，樣本數太少下定論還太早，第一個例子的1200、1050也是樣本數，樣本數越多，出現人頭的頻率就會越接近50%。

  第二個例子裡大家會想到樣本數不足的問題，但在第一個例子裡大家就比較不會懷疑樣本數不夠的問題，但樣本數真的夠多嗎，多道我有95%的信心水準說B就是比A好？ 這個觀念在執行PPC或是SEO測試時都是有可能遇到的，怎樣的按鈕有更好的點擊率，廣告該設定什麼keyword等等，下次遇到類似狀況時，記得考慮樣本數足部足夠的問題、比較出來的結果具有顯著性嗎？考慮完成後相信你也可以做出更好的決策。

  結論 如果企業真的在乎真的有效果的廣告效益，其實不用太過炫目花枝招展的創意表現吸引顧客點擊廣告。

因為調查顯示，吸引顧客點選廣告的主因來自於他對你的產品有興趣，而不是贈送的手機或筆電。

如果對於把商品或服務放到第一線溝通沒有信心，應該是重新尋求吸引消費者的商品特點或是調整行銷組合，就可避免事後再檢討廣告成效不彰的困擾。

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