Criteo退出中国，说说重定向的一些秘密吧

2017 年 5 月 23 日 计算广告 北冥乘海生

上周，Criteo(中文名叫科韬)向所有中国客户发了一封信，宣布中国国内业务即将全部终止，只保留出口业务。兴之所致，今天写写与重定向、精准营销相关的一些有趣秘密，相信读完了本文，您"驾驭"精准营销产品的段位会提高不少。

这个Criteo，可是广告技术公司中的翘楚，瞧瞧人家三十多亿美金的市值，绝对拉下所有独立广告技术公司一个身位，去年快二十亿美金的收入和大几千万美金的利润，也是颇为亮眼。与这些财务数据相比，更重要的是，Criteo率先推出的"重定向"技术，可以说是在线广告"精准营销"概念的滥觞。

什么是重定向呢？看下面这个图您就明白了：你有一个电商网站，每天有几千人访问。当然，这几千人里面大部分当时并没有买东西就离开了。所谓重定向，就是说这些人到了别的网站，就在该网站的广告位上投放你们家的广告时，据说这样一来，用户点击广告和进而下单购买的比例都会相当高。

真的是相当高么？真的是。早些年我们实现了重定向，一看数据吓了一跳：与漫无目的的投放相比，点击率、转化率都提高了好几倍，整体的投入产出比提高得有一个多数量级。其它家的结果，也都差不多。于是，江湖上开始流传着一个传说：利用大数据和机器学习技术，可以把广告的投放效果提升十倍以上！大多数讲这个故事的人，其实都不过是做了个重定向罢了。

作为一名严谨的伪科学工作者，我一直觉得这里面有什么地方不对头，却又因为自己也得这么宣传一直没有深究。不过，多年的实践下来，现在算是彻底明白了：其实，重定向的效果远没有那么好。

受过系统数据科学训练的朋友们，一秒钟就可以看出这里面的障眼法在哪里："重定向"与"非重定向"这两个投放策略的比较，是极不科学的。我们知道，要比较两个策略的优劣，都要在其他条件基本一致的情况下才有意义。而把"到过网站的人"单拉出来，跟"没有到过网站的人"比较投放效果，不仅是不一致，简直是太无厘头了。

举个更好懂的例子，我高中上的是北京四中，全班48个人考上清华北大的有41个，比一般的学校高了十倍不止，那是不是可以说四中的教学水准高出平均水平十倍呢？四中虽然好，但显然没有好那么多。那么多考上清华北大的，您去看看中考时四中令人发指的分数线就明白了。这些人就是不上四中，恐怕也得有三十几个考上清华北大。

那么，正确的实验方法是什么呢？将到过网站的人分成两个AB两个对照组，A组投放广告，B组不投放广告，看看A组用户的购买率比B组高出多少。我实际作过这个实验，不仅谈不到数量级的差距，能高个百分之几十就不错了。换句话说，老访客这个人群，即使不投广告，转化率也差不到哪里去。

当然，针对老客进行精准的再营销，靠广告提升个百分之几十的购买，本身意义也是不小的。这个实实在在的案例，让技术和数据在广告市场的作用真正得以体现出来。从这一点说，我非常敬重Criteo，也在书中和其他场合都将Criteo作为程序化与广告技术的标志性企业来介绍。

只不过，"重定向能提高十倍效果"这个说法实在是流毒甚广，甚至误导了很多初入行的年轻人。在这样一个美妙传说的引领下，我们发现这个领域正在发生许多令人不快的灰色做法。

我们上面提到，在真正公允的A/B测试中，投放重定向广告只能带来百分之几十的提升。这说明了什么？不管你的广告有没有其效果，甚至并没有投放，这部分老客有相当多的人该买还是会买的，而且转化率依然比无定向高得多！于是，就人想到了这样钻空子：假设向10000用户投放了重定向广告，其中200人点击了广告，我干脆再从剩下的人里挑出300人来，偷偷帮他点一下广告，于是这三百人的后续购买也就记载我的功劳簿上了。由于多出来那300人还是老访客，所以后续购买率也依然很高。有人实际这么干么？恐怕还不少。

这个方法还算温柔。利用重定向技术带来的另外一项便利，还有一种更加粗暴的手段。别忘了，要收集广告主的老访客，总要在网站上布设一段JS代码，利用这段JS代码，就能做很多你懂得的事儿。比方说，在上图中（原图应中间提供者要求略去，请大家欣赏windows蓝屏画面），用户访问一个电商网站，我们在下面追踪了当时的商品详情页地址。图中字太小看不清楚，这个地址是：