营销效果难以度量？
TikTok for Business CLS 给你答案！

2024年03月13日

“搜索广告带来的转化，真如看上去的 ROAS 那么好吗？有多少是原本就会转化的自然流量？”
“我在几个渠道都投了广告，最近转化涨了不少，这里面究竟有多少是 TikTok 带来的？”
“想验证一个平台投放是否有效，用停投的方式来验证效果，科学吗？”

这些问题或许也是不少广告主心中所思所想。为了能把预算花到刀刃上，大家都迫切地想要获知广告投放与转化增量之间的关系，在某一个平台停投的做法虽然简单，但并不科学，很多其他隐藏因素无法考量，甚至可能会带来一些数据误导。

TikTok 平台的投放效果验证其实并不难实现，某相机品牌通过一个简单的 Conversion Lift Study（转化增效度量，简称“CLS”）小实验，就清楚得知了 TikTok 广告对产品购买的转化成效：用户观看了 TikTok 视频后，产品的购买量增长了 77.6%，iROAS（增量支出回报率）达到 11.8！

不止能验证商品购买成效，CLS 实验也能帮助游戏广告主看清 TikTok 广告对游戏安装的推动作用。一家移动游戏厂商就利用实验得知：在 TikTok 平台进行营销推广后，CVR（广告转化率）的相对增幅高达 617%，增量占全部转化量的 86%！

那么，这个实验究竟是什么？该如何操作？赶紧看看下面的 CLS 实验手册吧。

一、CLS 实验原理：科学分流法对比转化差异

对于广告主来说，TikTok 平台带来的曝光是肉眼可见的，但由于用户旅程复杂且难以追踪，在 TikTok 广告的影响下激发了对品牌的兴趣，并随后采取了转化行为的用户数量未必能准确得知。

CLS 实验就采用科学的分流方式，随机选取用户进行对照实验，对比“观看广告“与“未观看广告”的差异，帮助广告主度量投放后最终转化带来的增量有多少。实验除了能追踪产品购买、下载付费等常见的结果转化指标，更能对加购、订阅等过程指标进行诊断，看到每个层级的转化情况，帮助广告主获取关键洞察进一步优化推广效果。

通过 CLS 实验，广告主就可以准确得知以下信息：

我的广告投入在当前渠道是否有效，不同渠道的投放策略该如何调整
转化效果如何量化，与广告投放之间有什么因果关系
目前获取增量的成本和 iROAS（增量支出回报率）指标是否健康，是否值得长期投入
广告营销策略应该朝哪个方向优化

二、CLS 实验操作法：三个步骤即可完成度量

CLS 实验本身并不复杂，无需额外操作，但目前 TikTok 平台支持针对账户维度（Advertiser)和推广系列维度（Campaign）进行实验设置。

为了帮助广告主更好地理解整个实验过程和达到的效果，以下为 CLS 的相关操作。

第一步：随机分组

首先，需要将 TikTok 用户随机分为 2 组人群：

曝光组：计划对其投放 TikTok 广告

控制组：不对其投放 TikTok 广告

第二步：广告投放

分完组后，会只对曝光组中的用户进行 TikTok 广告投放，比如信息流广告等，而控制组中的用户将无法看到相应广告。

第三步：效果对比

投放结束后，将会比较这两组用户对于特定事件的转化行为，以验证 TikTok 广告投放是否达到了预期的增量转化效果。举个例子，控制组的用户尽管没有观看广告，仍然有部分能实现自然转化；而曝光组相比之下多出来的新增客户数，就是广告投放所带来的增量。同时，通过两组数据对比，还可以得到转化量相对提升的比例，对广告的真实产出一览无余。

三、CLS 实验注意事项：配合投放实现长线优化

不过完成一次实验并不意味着就够了，TikTok for Business 建议广告主将实验与日常广告投放配合，形成长期的度量计划，持续优化投放策略，找到营销的“最优解”。广告主可以灵活选择度量维度，多角度分析当前的广告计划：