“我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了。”这句至理名言堪称广告界的“哥德巴赫猜想”。提出这个难题的是约翰·沃纳梅克(John Wanamaker)，他被称为是百货商店之父，一个非常成功的零售商。
广告承载着推动企业生存与发展的作用，广告支出也占企业费用的很大一部分。但是评估广告支出的有效性却一直是个难题。伴随着信息技术的发展，投向互联网和移动互联网的广告费用增长迅猛。在这部分广告费用中，付费搜索（大部分是SEM）占据了很大一部分。IAB最近发布的“2016年上半年网络广告收入”报告显示，包括PC搜索和移动搜索在内的广告收入占美国网络广告收入的49%。搜索巨头谷歌每年有几千亿元的营业收入来自于搜索广告。
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互联网时代，用户在网上的各种行为可以被更好地跟踪和记录，所以也就为我们评估到底是哪一半广告费被浪费了提供了依据。这里我们主要关心的是被浪费掉的搜索广告费是哪一半。
先看几个实证研究
eBay研究实验室和芝加哥大学、加州大学伯克利分校的几名研究员，共同设计了一个实验，研究搜索投放对于eBay的影响。在美国，eBay每年有大笔的费用花在了付费搜索（主要是SEM）上。
eBay的付费搜索关键词主要包含两类：品牌以及含有品牌的词汇，例如eBay、eBay 手机、eBay 电视等；不含品牌的词汇，例如手机、电视、内存等。这个实验分别验证了这两类关键词的投放效果，效果的衡量标准是付费投放给企业网站带来的用户访问的增量，或者给他们带来的收入增量。
在投放第一类关键词的情形下，很多企业，尤其是一些知名的企业还喜欢在搜索引擎里购买品牌专区，类似于我们在百度中搜索京东时第一个展示区域所示。
在eBay的试验中，几名研究员调用了海量的数据发现：不管是在搜索引擎里单独投放eBay的关键词，还是eBay 加上某个品类的关键词，例如eBay shoes，都几乎是没有什么效果的。因为这些关键词停止投放以后，大部分的用户通过非付费的链接进入了eBay。
我们接着来看投放第二类关键词的情形。eBay有一个超过1亿关键词的投放库，根据特定的算法这些关键词会在Google、微软以及Yahoo的搜索引擎平台上进行投放。这些关键词不像品牌关键词，即使不投放自然的搜索结果也会排在前面。非品牌关键词如果不投放，在搜索引擎的展示位置就有很大的不确定性。非品牌关键词的实验结果显示：SEM对于销售收入有很小且非常不明显的贡献，用户并不会因为看到了eBay的付费搜索推广而买更多的商品，这也使得广告投放的收益为负。
为了进一步研究不同用户的影响，几位研究者将用户分为两类群体进行研究：经常在eBay上购物的用户，过去一年较少或者没有在eBay上购物的用户。研究结果显示：SEM明显导致后一类用户群体新注册eBay以及在eBay上购物行为的增加。但是对于前一种用户群体，SEM则没有带来什么积极的影响。更确切的说，那些过去一年在eBay上购物超过3次的用户，已经对eBay有了一定的了解，较少受到SEM影响的。与之相比，没有在eBay购过物的新用户，更容易受到广告的影响到网站上注册。而过去一年在eBay上有过一次到两次购物行为的用户，更容易受广告影响增加他们的购物频次。Ackerberg在2001年发表的论文中讲到相比已经使用过某类产品的用户，没有使用过某类产品的用户更容易受广告的影响。这也从另一层面得出了类似的结论。
针对eBay的实验对付费搜索广告得出了比较负面的评价，但是美国理海大学的Daisy和哈佛大学商学院的Michael在美国最大的餐饮点评网站Yelp上进行的实验，却得出了与之完全相反的结论。Yelp可以看作是一个聚焦在餐饮领域的垂直搜索引擎，餐馆可以通过付费的方式让自己的搜索位置排在前面。在实验中，Daisy和Michael在3个月里为7000家餐馆投放了搜索广告，这些餐馆之前并没有在Yelp上投放过此类广告。此后，Daisy和Michael密切监控这些餐馆Yelp页面的浏览量，以及其他一些衡量用户是否有到店消费倾向的指标，例如查询地址、打餐厅电话等。结果发现，广告投放后效果还是比较显著的。这些餐馆的Yelp页面浏览量提升了25%，用户的地址请求提升了18%，浏览餐馆官方网站的量提升量9%，餐馆的电话量提升了13%，餐馆在Yelp上的评价量提升了5%。最终，所有这些指标综合在一起使餐馆的收入提升了8%。
Daisy和Michael在Yelp上证明了搜索广告对于餐馆的正向效应，但这和eBay实验中的结果并不矛盾。eBay的付费搜索对于新用户或者不是很活跃的用户效果更好，Yelp上的大多餐馆都是比较小，而且不知名的，所以付费搜索广告更多呈现给了一些新用户或者不是很活跃的用户，因此效果就会好一些。
付费搜索是这么被浪费掉的？
上面的实证研究表明付费搜索广告面向新用户或者不是十分活跃的用户效果更好，但是搜索推广中的费用却大部分被一些活跃的老用户占据了。大家都知道SEM是按照点击付费的，老用户更容易点击自己熟悉的内容，但是这部分点击并没有贡献增量的收益。对于老用户而言，即使他们没有在搜索引擎中看到商品的推广信息，也会通过直接访问网站或者其他形式找到并购买该商品。关于这部分内容，我们先看一个案例。
假设你是女性珠宝零售商的市场部负责人，正在听数字营销团队给你汇报公司此次线上营销活动的效果。这个团队在此次营销活动中跟踪了用户的行为，并对用户行为带给销售的影响进行了分析。他们发现那些广告没有曝光到的用户销售转化率为0.02%，被曝光到但是没有点击的用户销售转化率为0.9%，被曝光到并且点击了的用户销售转化率为2.8%。由此，他们得出了两个结论：广告发挥了作用，提升了销售转化率；刺激用户点击能够更进一步且非常显著地提升销售转化率。这样的结论对吗？与之相对应的策略是否应当被采纳呢？
因为你是一个很明智的领导，你让会员管理部门的同事在CRM系统里仔细比对了这三类用户的特点。结果令你很吃惊，上面提到的三类用户在属性上有着很本质的区别。没有被曝光到的用户基本都是男性，被曝光到的绝大部分是女性，男性根本就不是产品的目标消费者。更进一步你发现14.1%点击广告的用户是公司最忠诚的会员，而没有点击广告用户中这部分仅为2.3%。这样的发现使得上面的策略建议完全站不住脚了，用户没有被曝光因为他们是男性，点击率高因为他们本来就很忠诚。
在付费搜索推广中，就经常会发生我们上面描述的情况。做推广的企业首先会选择最能体现自己优势的关键词，然后筛选与自身最契合的目标用户群。对于一些知名的大企业来说，付费搜索所定位的用户群往往已经是企业的老用户了。付费搜索按照点击付费，这也就导致大部分的点击其实是老用户贡献的。这也是为什么在上面的eBay实验中整体投放的收益率为负。需要说明的是对于企业的老用户而言，即使没有看到付费推广，他们也会通过直接进入公司网站或者其他方式完成购买。在实验中，研究者通过对照组的设置，采取了双重差分模型排除了这部分的干扰。
我们可以得出那些启示？
付费搜索推广的有效性取决于能否为用户带来新鲜且有用的知识，这其实与用户使用搜索引擎的场景是非常契合的。当用户求之于谷歌或者百度时，大多情况是遇到了不明白的事情，需要探求到一个答案。此时，如果给用户呈现的都是他们已知或者是显而易见的结论，那么就很难满足他们的需求。这是付费搜索推广需要把握的一个重要原则。
由此，回到上面的实验，我们可以发现：当用户对于公司提供的产品或者服务没有直观概念的时候，搜索广告发挥的作用才会更大。一些知名品牌，例如eBay，有着非常高的知名度和广泛的受众，从付费搜索中的获益并不大，其中正向收益的一部分还是来自于完全没有使用过eBay或者近一年在eBay上并不活跃的用户。因为大多数的用户已经知道了他们的品牌，也对他们提供的产品和服务内容有了大致的了解。而与之相反，Yelp上的餐馆大多是非知名的小品牌，所以他们投放广告的效益要好很多。这也从侧面说明付费搜索（SEM）更多起着通知或者提醒功能，没有说服作用。
结合上面所有信息，对企业的付费搜索推广策略，我们可以得出以下几点启示：
1、一些知名的大品牌可以考虑缩减搜索广告预算，但这并不是说他们就不需要投放广告了。而是在投放搜索广告时，尽量面向新用户或者最近一段时间内不活跃的老用户效果可能会更佳，这是搜索广告投放是否成功的关键。不过这涉及到搜索引擎数据支持的力度。
2、在投放搜索广告时要尽量让消费者能够意识到不在他们知识体系内的东西。例如京东投放时，可以多设定一些服饰、化妆品等淘宝表现更为强势的关键词，而淘宝或者天猫投放时策略则应该相反。知名品牌应该利用付费搜索来推广不在消费者心智当中的商品或服务。
3、对于一些不太知名的小品牌而言，增加搜索广告预算可能是有利的。写到这里，我想到了百度被一直诟病的医药类搜索广告。正是因为用户到这里来寻找知识，而且对于大多数的知识是不懂的，所以这类广告的投放效果才如此之好。这也使得百度面临很大的监管压力和舆论压力。
4、精细化投放还有很长的路要走。如果我们投放时能够对用户的数据多一些了解，那么就能够针对不同地区、不同用户群以及不同品类等设置不同的关键词，最大程度地满足用户对搜索广告的期待，也最大程度地提升投放的收益。但这显然需要更多的数据，尤其是企业之间数据的打通，形成用户在全网的画像，这其中还有很长的路要走，但毕竟指出了一个努力的方向。
最后，看了上面这些内容，你一定能够明白为什么在百度中搜索淘宝和天猫是如下两种完全不同的样子。
参考文献：
Ackerberg, Daniel A, Empirically distinguishing informative and prestige effects of advertising
Thomas Blake, Chris Nosko, Steven Tadelis, Consumer Heterogeneity and Paid Search Effectiveness: A Large Scale Field Experiment
Weijia (Daisy) Dai , Michael Luca, Effectiveness of Paid Search Advertising: Experimental Evidence
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作者贞元，微信公众号daosuier99，关注最佳实践，约会最美思想。
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