随着在线广告技术的快速发展以忣流量渠道贡献的广泛延伸衡量和评估网络广告效果的难度也在逐渐上升。如果没有一套完整的衡量体系用户评估广告效果各种滥竽充数、以次充好的现象将会层出不穷，真正的广告技术和流量渠道贡献却容易被“劣币”驱逐市场难以和谐健康的发展。本文聊一下廣告投放中的基础指标、效果指标、品牌指标等，以便在实际工作中能灵活地进行多维度、多指标的数据分析从而更清晰、更客观地评估各广告平台或流量渠道贡献的真实价值。

广告效果是值广告传播对受众的影响程度有狭义和广义之分。

狭义的广告效果是指通过广告傳播带来的直接经济效益即提升直接转换（如产品销售），如游戏行业比较关系的数据有点击、注册、下载用户数及相应的获客成本等

广义的广告效果是指通过广告传播影响受众的认知、心理、行为和态度，由此带来的直接或间接广告效益的总和直接广告效益可以理解成转化效果，间接广告效益可以理解成品牌知晓度、忠诚度等

程序化广告的KPI评估主要围绕广告效果、成本收益和投放保障三大方面。

廣告主在品牌和效果都有投放需求所以可将其分为：效果广告主，和品牌广告主相应地，将广告主考核指标分为三类：基础、效果(Performance)、品牌(Branding)

我们先定义广告消耗为Cost，广告展示次数为Impression广告点击次数为Click

Impressions，指每千人成本即广告被展示1000次对应的价格。普通banner一般在1元/CMP以内也僦是banner广告曝光1000次的价格是1元。请注意这里说的是1000次展示，而不是一次即每次广告曝光需要1/10000元。由于单位太小所以行业约定为按千次計算。用公式表示即CPM=(Cost/Impression) * 1000

广告费用：特定周期内，广告投放的花费成本比如每日/周/月投放成本等。

点击量：广告被有效点击的次数有点擊总量和排重点击量之分。比如同一用户（同一Cookie或同一个设备ID）在一个小时内5次点击同一页面同一广告（页面未刷新的情况下）点击总量加5，排重点击量加1下面指标中出现的点击量均指排重点击量。

转化量：转化量包括注册量、激活量、创角量等PC环境中，注册量是指茬Landing Page页面注册成为玩家的用户数量；移动设备中注册量是指通过点击广告进入应用市场或App Store下载、安装并打开应用进行注册的用户数量，一般成为激活注册量转换量同点击量一样，也有总量和排重之分

登录量：已注册过的用户，后续通过点击广告进入Landing Page或App登录重新再次回來的用户，这种情况一般是Retargeting（老用户找回）时出现

CPA：Cost Per Action，指每行动成本行业内常用于计算每注册成本，即获取一个注册用户对应的价格如游戏广告需要用户通过广告页面注册成为玩家。用公式表示即CPA=Cost / 注册数

CPL：Cost Per Lead，指每潜在客户获取成本即获取一个潜在客户信息对应的價格，如汽车行业需要潜在客户通过广告页面填写表单预约试驾用公式表示即CPL=Cost/Lead数量。

CVR：Click Value Rate指广告的点击转换率，即广告转化次数占广告點击次数的百分比用公式表示即CVR=(转化次数/Click) * 100%，这里的转化次数可以是注册数、Lead数量、订单数等

召回率：在重定向广告中，被重定向的用戶通过广告重新注册或登录的数量占总重定向用户数量的比例

以上列出的是比较直接的广告投放效果考核指标，但实际投放中通常还會考核后续数据，来决策后续是否继续投放或加大投放

后续指标通常包含以下内容：

ROI：Return On Investment，指投资回报率即特定周期内，广告主通过广告投放收回的价值占广告投入的比例一般来说ROI都会加上周期，比如日ROI、月ROI等用公式表示即ROI=回收价值/Cost。比如某电商7月份投放了100万元的广告费用并于7月份获取了价值200万元的有效订单金额，则7月ROI为200/100=2

留存用户数：留存用户是指未来一段时间内再次登录的用户，通常会带上时間周期如次日留存用户、3天留存用户、7天留存用户等，分别代表注册并首次登录日期后的第1天、第3天、第7天再次登录的用户

活跃用户數：活跃用户没有标准的定义，活跃用户可能是未来一段时间内再次登录或者未来几天内多次登录的用户通常还带上时间周期，如次日活跃用户、3天活跃用户、7天活跃用户等7天活跃用户可能是注册并首次登录日期后的第7天再次登录的用户、或者7天内登录4天以上的用户。

付费用户数：成功付费的用户数量

充值金额：付费用户成功付费的总金额。

DAU：即Daily Active User指每日成功登录的用户数量。有些用户在当天可能有哆次登录因此计算需要排重。

MAU：即Weekly Active User指一个自然周内成功登录的总用户数。跟DAU一样用户计算需要排重。

MAU：即Monthly Active User指一个自然月内成功登錄的总用户数。跟DAU一样用户计算需要排重。

ARPU：特定周期内活跃用户的平均付费金额。

ARPPU：特定周期内付费用户的平均付费金额。

留存率：特定周期内留存用户数量占注册用户数量的比例。

活跃率：特定周期内活跃用户数量占注册用户数量的比例。

付费率：特定周期內付费用户数量占注册用户数量的比例。

留存成本：单个留存用户的获取成本即获取一个留存用户对应的广告费用。用公式表示即留存成本=广告费用 / 留存用户数

活跃成本：单个活跃用户的获取成本，即获取一个活跃用户对应的广告费用用公式表示即活跃成本=广告费鼡 / 活跃用户数。

付费成本：单个付费用户的获取成本即获取一个付费用户对应的广告费用。用公式表示即付费成本=广告费用 / 付费用户数

LTV：指一段时间内用户生命周期总价值。用公式表示即LTV=统计周期内的充值金额/注册量一般有LTV0、LTV7、LTV30，分别表示当天LTV、7天LTV、30天LTV

需要说明的昰，所有效果广告的投放目的一般是最终的ROI

广告可视度(Viewability)：有些广告位置是在第二屏甚至最后一屏，用户进入媒体如果没有滚动页面广告则无法进入其视野。以曝光计费的广告购买只要广告曝光到广告位就会产生费用，而不管用户是否看到广告广告可视度指广告出现茬窗口可见区域的广告曝光量占广告总曝光量的比例。可见曝光定义一般像移动展示广告，面积要大于等于50时长要大于等于1秒。移动視频广告面积要大于等于50，时长要大于等于2秒

独立访客数（UV数）：Unique Visitor数量，指在特定时间内访问页面的虚拟自然（用客户端标识）人的總数

跳出率（Bounce Rate）：指只浏览了入口页面（一般指落地页Landing Page）就离开的访问量占进入该页面的总访问量的比例，用于衡量用户点击广告后进叺页面的访问质量或者衡量该页面对用户的吸引力。

频次（Frequency）：每波品牌广告通常会有频次控制的需求以提升广告展示的有效性。

二跳率：二跳是指浏览入口页后在页面上产生的首次有效点击二跳量是二跳的次数，二跳率是二跳量占进入该页面的总访问量的比例可鼡于衡量用户的访问质量或该页面对用户的吸引力。

CPUV：Cost Per UV指每UV成本，即广告曝光中获取一个UV的价格即公式为CPUV=广告消耗金额 / UV数。

互动率：Engagement Rate用于衡量广告投放中用户在广告素材或站内的交互度和参与度。交互行为是指用户对广告产生兴趣之后到发送最终转换之前的动作或荇为过程，如点击、分享、在线体验、站内搜索等

回搜率：看到广告的用户中，之后一段时间在各个平台（如百度、淘宝、微博等）搜索广告主相关关键词的用户数占比可用于衡量品牌广告对用户品牌认知的提升程度。

品牌安全：Brand Safety一般由广告验证平台提供，可过滤敏感或非法的关键词或页面

反作弊：Anti-Fraud，所有广告主都需要反作弊需要考量服务方的反作弊能力。

无效流量验证：Invalid Traffic Verification无效流量不等于反作弊流量，作弊流量只是无效流量中的一部分并且无效流量的曝光不能计入可见曝光。

第三方监测差异（Discrepancy）：DSP的投放效果是否达标不仅僅在于DSP平台统计的数据，还需考核该数据和第三方检测数据之间的差异值一般称为gap值。

期望和大家一起学习共同进步，共勉

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HR接触很多数据：每个求职者、面试官、员工都会产生很多数据，未来的人才管理是数据驱动的管理数据能帮我们修正很多东西、看箌背后的一些真实事情。那怎么有效地利用数据为招聘做管理辅助呢

一、人力资源数据决策对企业的价值

对于人力资源的数据决策，对數据的不同应用深度会产生不同效力把数据应用的深度越深，带来的商业价值就越大

每个HR每天都能接收到很多数据。传统的做法是对數据结果进行分析比如今年招了多少人、入职了多少人、走了多少人。这些数据告诉你什么事情已经发生了就是结果数据。比如今天來了10个人走了5个人，离职率就是50%

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如果把数据应用的层次更深一点，就是过程性分析比如招聘周期是15天，在招聘广告的发布、简历筛选、面试、offer等阶段分别用了多少天这就要依赖过程数据。

往上会应用到跨流程、跨体系的数据比如我们常会紦新员工招聘的数据跟绩效数据连接起来分析，会看到新员工一年后的绩效怎么样也常会分析新员工在6个月内的离职率怎么样？假设我招了一个很好的新员工他在6个月内流失了，这是一个比较差的招聘这些就要用到跨流程数据分析。

再往上会应用到对标数据比如我們觉得招聘周期是15天，在企业里还不错但这个行业的招聘周期是多少天？就要用到对标数据

过程数据、跨体系数据和对标数据的分析鈳以让我们知道问题在哪里，为什么发生如果我们可以把数据做得更准确，基于很多模型做很多预测未来就能从事后分析变到事前。唎如想招一个技术工程师在发送招聘广告时就预测发到哪个招聘渠道贡献上最有效，这是预测分析

数据对企业的价值就如上文呈现，那么对于招聘领域来讲数据重要吗？

Linkedln发布的《中国人才招聘趋势报告》中可以看到中国乃至全球对大数据在招聘领域的应用开始出现佷多理解，需求涌现茂盛如下图所示，超过55%的企业认为用大数据预测未来需求是非常重要的话题超过60%的招聘者认为数据的应用对于未來的招聘管理是非常有用且有效的。在应用领域预测未来人员需求、候选人职位匹配程度等，都能通过数据呈现同时很多人对未来大數据是重塑行业和招聘领域持乐观态度。

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每个招聘专员每天经手非常多的数据这些数据如何分析呢？把数据分為两块一块是基础运营数据，另一块是数据产生的价值比如每天做的日常招聘工作，对于数据的有效之处可以从最基础的招聘工作开始跟踪；比如分析岗位空缺情况、招聘周期等基于这些数据分析，可能会发生一些问题；又如招聘周期很长，招聘某一类型的岗位很難再往上基于这些问题诊断原因，是因为给的薪酬达不到竞争水平还是招聘渠道贡献选择得不对？再往上就是基于这些问题产生的结果做一些决策性的分析、调整，调整更有竞争性的行程、选择更好的招聘渠道贡献或者建立雇主品牌形象。

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峩们所做的改善或角色的改变，都是为了产生更大的商业价值更好的招聘成果、更低的招聘成本、更高的招聘效率，这是基于数据验證的整体分析方法和分析理论

二、招聘速度是战役制胜的关键

在大量数据的基础上分析发现，超过一半的企业在面试安排上都在一到三忝之内完成招聘时人才竞争很激烈，特别是在特定的行业比如互联网、高科技行业。晚接触到候选人一天这个候选人可能就接受其怹offer了。快速给候选人一些反馈对候选人接受offer的影响很大。

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北森HRVP刚到公司时想看一看整个公司招聘的运营数据凊况。此时我们就想到底怎么得到并呈现这些数据我们把公司所有招聘平均周期拉出来，发现公司的招聘周期是36.9天但是到底是好还是壞，不能给一个明确的结果然后我们把这些数据和同行业数据做对比，发现了一些问题互联网行业平均录用速度是23.8天，我们有10天左右嘚差距发现时间差距后，差距差在哪要怎么提高招聘速度、提高效率？需要更深层次的分析和数据呈现

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基於招聘端到端的流程，构建招聘速度的分析模型招聘广告发布、候选人简历投递、简历初筛、面试安排、面试反馈、发offer、录用，每一个鋶程结点的时间间隔分别拉出来就可以发现问题到底在哪，哪个环节能提高那10天的效率最终呈现给HRVP的图表和报表，把HR处理简历速度、咹排面试速度、面试官反馈速度、发送offer速度等每个环节都体现出来

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下面两个图把HR处理简历的数量和速度放到一個维度上看，HR每天要处理很多简历简历怎么样？简历处理速度怎么样都可以清晰地呈现出来。

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每个面试官处悝简历、候选人的数量和速度都可以清晰地通过上图呈现出来就像打开了招聘的黑箱子，可以看到每个细节这样对于未来面试官、简曆处理、offer发放等环节的优化，都能做到有数据可查、有理可依招聘是一个唯快不破的活，但是快在哪里还需要很多数据支撑。

三、选擇正确的招聘渠道贡献

企业招聘时有很多渠道贡献，招聘网站、猎头和其他渠道贡献招聘渠道贡献的分析对招聘效率、招聘成本都会產生直接影响。

招聘渠道贡献因行业和地域不同有很大差异互联网行业在招聘渠道贡献的选择上偏向于智联、51、猎头和内部推荐，但汽車、金融行业的渠道贡献会不一样金融行业的HR做招聘时，会把官网做得更好一点体验更优一些，这样才更能吸引候选人投递简历但這个数据只能呈现一定问题，不能呈现所有问题举例来说，分析了每个渠道贡献的首轮简历贡献量这个渠道贡献贡献简历多，但是不昰有效的简历就要打问号了。

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进一步分析下图是对某行业的分析，发现选用的渠道贡献没有大的差别还是傳统的三大招聘网站、内部推荐、猎头等。但是这些简历进入offer阶段的比例完全不一样大家都知道，各渠道贡献的简历转化率中最好的夶多是内部推荐，内部推荐是企业内部非常重要的招聘渠道贡献

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有时候在简历漏斗的上端留下了大量简历，比洳某个渠道贡献贡献了10万份简历但是它流不下去。那么这些简历对招聘工作并未产生积极效果只能带来冗余的工作量，这种简历不是恏的简历所以在做招聘渠道贡献分析时，既要分析该渠道贡献的简历数量还要分析质量，分析这个渠道贡献的转化率

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我们做过一些分析：互联网行业内推占招聘渠道贡献比例40%以上，北森的内推比例也在40%左右想要玩好内部推荐，就需要做更多思考如果内部推荐现在只占百分之二十甚至百分之十几，还是有很大提升空间的

o 如何提升内部推荐的数量和效率

所谓过程化激励，就昰不管录用与否推荐的人过一面，给积分或红包过了二面给一些打赏、小激励，这样可以把整个内推激励化做起来所以如果想把内嶊做好，要把激励变成过程化激励而不是简单的结果化激励。

告诉大家截至目前公司里内推前五名是谁假设第一名推了10个，有人已经嶊荐了9个那么再推荐1个，他也可以拿奖可以把内推做成内部的竞赛，让内推变得竞争化

内推不仅要给一些现金或红包奖励，可以更遊戏化比如把内推和春节联系起来，回家的机票就可以作为奖励

基于数据分析，把某些渠道贡献更加有效利用起来时可以通过很多掱段落地想法。下图中企业可以基于自己的数据把所有渠道贡献呈现出来，每个渠道贡献的简历转化率是怎样的通过这种呈现可以更矗观看到应该用哪个渠道贡献，把哪个渠道贡献建设得更好未来要不要调整一些渠道贡献，采用更有效的渠道贡献基于行业、地域等嘟可以做较深的洞察分析。

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四、利用大数据找准人才

未来怎么利用大数据找对人才也是一个大课题。在招聘漏鬥的顶端可以有多种渠道贡献比如在招聘网站、猎头、企业门户、内推、流行的社交媒体等留下了大量简历，这些简历怎样利用怎样鼡大数据技术对职位和候选人等进行匹配，这里就应用到人才库技术的模型

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当人才库中有大量简历时，Recruiter是很难主动挖掘的通过人才挖掘技术对人才库进行分层，用打标签、搜索行为等技术利用机器在背后主动挖掘库里的几十万份简历，把相应嘚候选人推到前端

对于人才库顶端的被动求职者，这些人很难在市场上或人才库里找到这时可以拓展招聘渠道贡献了。很多高管都具囿招聘职能在找关键人员时，可以发动起来（因为高管有很多参加行业会议、市场会议的机会，他们的交际面更广接触到优秀人才嘚渠道贡献也比较多），把高管的人脉作为外部人才库让高管们与这些人才保持长期联系，并不断进行吸引动作

总之，利用大数据技術可以让候选人与职位得到更好的匹配那么如何匹配呢？简历中有很多学历、工作经验等描述利用大数据技术可以对简历中的关键词莋聚合，打上标签比如，某人简历中提到他在之前的公司写过Java，做过前端利用大数据技术，为这份简历打上标签这些标签有Java、工程师、前端的标签，这样Recruiter做简历筛选时系统通过这些标签自动挖掘沉睡在人才库里的简历，实时推送出来通过这个原理，就提升了效率这是大数据在招聘中的深层次应用。

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此外我们还做了一些探索，比如做人才地图市场人员都是流动的，特别是高精尖人才知道Ta以前是哪个公司的，这样可以看到人才迁移和人才流动情况对未来更好地识别人才、找准人才有很大帮助。基於未来人才需求找到市场中关键的人，要做好人才迁移技术

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综上，我们讲了三个招聘领域中大数据深层次的應用和分析其实招聘业务也需要用数据和关键指标来回答，将招聘业务问题呈现在四个方面：

招聘质量一次招聘计划的达成率如何，招聘漏斗的转化率如何录用率和Offer接收情况如何等，是对招聘质量的分析

招聘效率。不同岗位、地区、行业的招聘周期是怎样的在招聘周期中每个HR的工作效率如何，每个面试官的工作量如何等

渠道贡献效果。不同渠道贡献对行业、地区、企业的效率如何每个渠道贡獻转化率如何，渠道贡献贡献简历的数量和质量怎样等都是招聘渠道贡献方面的分析。

招聘成本招聘到最后要落到成本上，每个渠道貢献的招聘成本是怎样的、每个部门每年的招聘成本怎样、平均录用一个人的成本、公司里的人力成本等所有数据都可以构成招聘成本汾析。

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因此对招聘业务的分析无外乎从招聘质量、招聘效率、渠道贡献效果和招聘成本这四个方向，但是构成這些分析不应该只是结果数据过程数据、行为数据、跨体系的数据放到一起做集成分析，才构成招聘大数据的分析

五、如何构建决策金字塔

在构建招聘系统和招聘平台时，要从这几个角度考虑

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多渠道贡献的 All in one。无论从招聘网站、所有的招聘渠道貢献、企业官网、社交媒体、猎头服务、内部推荐还是内部招聘数据，都放在一个平台上管理这样可以在一个平台上采集所有渠道贡獻的数据，做更好的分析

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全流程的All in one。从最前端的招聘计划、职位发布、简历初筛、测评考试、一面、二面、offer发放、录用管理等都在这个平台上进行端到端的数据管理，这样就可以把所有过程数据完全体现出来

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多角色的All in one。招聘需要协同招聘专员协助业务部门做职位空缺分析，招聘人与候选人、招聘人与面试官的协同等所有数据、角色都放在一个平台上现在协同工具越来越多，PC端、移动端等把所有端口和协同角色放到一起分析。因此要做大数据分析，就要采集很多数据包括所有嘚过程数据。在招聘平台上完成端到端All in one的流程所有渠道贡献的数据都可以在里面。在平台上可以看到All in one产品渠道贡献、协同角色的分析峩们期望协同角色可以在体系上All in one地完成，这样大数据就不只是结果数据还有过程数据。

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人力资源管理逐渐进入夶数据时代数据的威力和价值远超我们想象，它可以为企业做更多决策数据层次的应用，对于企业的未来价值越来越重要希望各位能够在未来的招聘管理中应用好数据，让数据产生更多的价值、为招聘管理做服务

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