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数字化独立站演进历程系列的Vol 2.0，旨在研究出海电商行业数字化案例，涉及到的企业案例相关数据来源公开数据，仅作商业模式讨论，不针对任何企业及个人
本文字数24569字，文章较长，可按下方目录进行细节阅读
目录
0.0 前言
1.0.0 独立站增长底层逻辑
1.1.0 互联网本质是什么？
1.1.1 百度的没落
1.2.1 Meta广告的失效
投资回报率(ROI)
1.2.2 独立站的北极星指标
2.0.0 广告效果
2.1.0 一切都需要从互联网广告说起
2.1.1 什么是互联网广� ��？
2.1.2 出海互联网广告商生态
2.1.3 出海互联网广告原理
2.1.4 出海互联网广告掌控力
定位(fixed position)
定价权(pricing power)
数字平权(digital equality)
3.0.0 出海数字化
3.1.0 Marking Maker
道法术器势
3.1.1 出海电商的道:出海数字化
范式转换（Paradigm Shift）
3.1.2 法:数字化独立站战略
用户为中心
2022年的独立站战略——沉淀数字资产
3.1.3 术:数字化独立站战术
数据分析启示
战术Step 1 树立我们独立站的数据指标
战术Step 2 测试确定利基市场
利基市场（Niche Market）
战术Step 3 独立站数据分析周期
3.2.1 出海电商的器:MarTech
MarTech数字能力关系表
CDP(Customer Data Platform 客户数据管理平台)
首席数字官(CDO Chief Data Officer)
0.0 前言
2022年是需要说实话的一年
比如承认独立站过去的增长方案已经失效：
在苹果推出 "应用追踪透明"(App Tracking Transparency，简称ATT)框架后，Meta在iOS的广告网络的归因受到前所未有的影响，直接导致大多数独立站引流依赖的LAL(通过像素，匹配现有独立站受众的类似特征人群后投放广告)广告崩得一塌糊涂——卖家在Meta上投放的广告都匹配不到相似受众了。
——直接效果，Mate的广告收入惨遭历史跌幅
又比如，从过去到现在一直喊着精细化运营或者转型品牌的独立站卖家们，最终还是不得不认真研究数字化的内容。
对于品牌独立站来说，ATT影响的是iOS渠道的ROSA的下降，广告投放� �以选择其它的投放驱动。但营销广告的高ROSA回报以及对特定群体的获客，是铺货+DropShipping商业模式的基础。
——重点是，该如何开始？
为何我们绘制2022数字化独立站生态图谱Vol1.0
来源:SUGA苏嘉自制
从2017年开始，由于Facebook LAL/动态广告的有着爆发性ROAS效果，大部分独立站卖家都处于"独立站=域名+SAAS建站+FB广告+DropShippping"，尤其大量卖家在追求短线的培训商培训之后，批量站群搭配广告测款成为了独立站出海的主线
(还有仿品/货不对板/不发货等素材出海等灰色产业链)
但如果从全局来观看独立� ��架构，与其说是建立一个电子商务网站，其实更像一个e-Business Model(新式电商模式)的改变
为何我们这么说，来看看数字化独立站的生态可以按如下划分：
来源:SUGA苏嘉自制
结合生态图，列举一下开发独立站和用户接触独立站的顺序差异
独立站开发顺序：1)内容 2)支付 3)物流 4)客服 5)流量 6)数据
来源:SUGA苏嘉自制
用户接触顺序：1)流量 2)内容 3)支付 4)物流 5) 客服
来源:SUGA苏嘉自制
从开发者的角度，独立站开发首要的第一步是内容，但从用户接触独立站的角度，是流量
因此多数独立站培训机构都会把如下句子作为口头禅：
来源:百度搜索
但事实呢？
本文将用较长的篇幅细说我们画出独立站生态图的原因&背后的意义
So Let's Begin
1.0.0 独立站增长底层逻辑
< span>每个卖家都想自己的独立站能赚钱，问题是How？让我们开始破解一下如何赚钱这个问题吧
1.1.0 互联网本质是什么？
互联网的本质很简单，就是提升效率和效用。
1）效率：包括但不限于搜索引擎、电商平台、生活服务、团队协作。
2）效用：包括但不限于资讯、音乐、视频、游戏、社交。
效率与效用并不是完全分割的，只是不同场景的侧重略有不同，比较典型的社交(人与人的链接)和电商(人与货的链接)都是兼具效率与效用提升的。
来源:互联网图片
1.1.1 百度的没落
互联网世界是如何 提高效率和效用？
举个简单的例子，过去很长一段时间，BAT，即百度阿里巴巴腾讯，成为大家对于互联网公司的代表印象，然而什么时候开始百度开始没落了？
在互联网生态中，百度主体是搜索引擎，提供的是人与信息的链接，因此如何提高人找到信息的效率是百度的竞争关键点。
互联网提升效率模式和集装箱模式类似：突破物理界限汇聚大量用户需求——通过数据标签进行精准匹配/优化——然后通过集装箱模式，即标准化履约。
互联网时间的五大基本定律 By 刘润《5分钟商学院》
PC互联网时代，产品和服务提供方可以通过SEO(搜索引擎� ��化)降低广告成本，以及SEM(搜索引擎信息流广告)加快用户对接效率。线上效率远高于线下效率，从而实现商品和服务价格下降，但双方都能受益。
然而进入移动互联网时代后，用户的入口开始转为移动端APP，一方面用户使用互联网时长增长的同时，由于移动端会产生更多用户的数据，从而开启大数据算法影响用户的时代。
来源:互联网图片
所以当推荐效果更快于主动搜索时候，百度的没落就必然出现的事情。
当移动APP通过数� ��算法，掌握你的用户画像之后，再将你的相似人群(我们上方说过的LAL)的匹配产品推送给你的时候。
电商，无论是独立站还是平台，都是产品和人的链接，而社交媒体(Social Media)，更接近最初的互联网精神，实现人与人的链接。
一旦电商和社媒通过算法的力量，更快一步把信息推送到你面前，人性的选择是自然是更喜欢方便的决策。
1.2.1 Meta广告的失效
很多卖家都会说过早期独立站都是由于流量红利，但从本质来说红利的不是流量，而是推荐算法红利
以独立站卖家最常用的建� �工具Shopify为例，Shopify的产品创新和渠道拓展是伴随着社媒的发展而增长的，我们在品牌社交媒体营销数据分析初学者指南.pdf和数字化独立站Vol1.0也讨论过
真正的红利，是程序化广告+大数据时代下的LAL相似人群广告以较少的adsets覆盖更大规模的受众
来源:Facebook广告文档
如果将Facebook广告精简为我们可以控制的关键元素，那么最终只有四个：
- 广告类型
广告创意（素材）
受众
优化目标
而最终关系到广告成本，提高广告的CTR(点击率)是关键，点击率越高，相关性得分就越高。
Facebook在2015年推出了相关性得分，并且从那时起一直在不断完善它。
所以过去在旺季营销期间，专门为"已经知道你是谁的用户"单独创建一个自定义受众，用于对其不断投放再营销广告一直是每个爆品站想要的"打爆"
——在程序化广告红利的时候，发掘用户远比过去简单
所以，我们前言中说过的ATT影响，也是2022年铺货爆品类都会面临最痛苦的事，因为再也无法通过LAL模型广告从而获得爆发型的ROSA(Return on Advertising Spend，即"广 告投资回报"
(很多时候投手们业绩考核ROI，全称是Return on Investment，即"投资回报"，其实不太准确用于投放广告计量)
投资回报率(ROI)
社交媒体趋势是不断波动的信息，因此有时，一种社交营销策略会在几个月内有效，但也会有营销策略则需要每隔几周或更长时间进行一次更改的情况。
据Hootsuite称，85%的组织希望在将社交媒体数据集成到产生分析的创新工具中时，准确证明投资回报(ROI)。
为何是ROI而不是ROAS
ROI从定义上，就说明这是一个长期观察的指标，如果要观察不断波动的变量环境，我们需要更宏观的数据。
RO AS/ROI的差异
高ROAS+低ROI——用户流失率高/爆品站
低ROAS+高ROI——精品站或者品牌站
当然Meta广告的失效还有第二层原因：
线上商业的挤占，会让线上流量成本高企，同时必然导致马太效应——无论广告商还是代理，都会将资源倾向巨头输出，侵占中小型卖家的空间。
来源:Facebook广告后台
通俗地说，2021年由于Amazon卖家的波动，以及国内电商环境的竞争加剧，独立站卖家入场增多，广告成本上涨/广告效果降低存在必然性。
1.2.2 独立站的北极星指标
什么是北极星指标（North Star Metric），从定义来说，也可以称唯一关键指标（One Martric That Matter，OMTM）
本质是一个非常有力的产品策略框架，但同时也非常容易被误解。
很多卖家团队并没有从根本上理解并定义北极星指标，甚至一直在用错误的方法指导团队，就很有可能使用失当。
独立站的主营业务就是让访客在站内上买东西，因此从这个逻辑来说亚马逊、沃尔玛、Expedia等大型网店均属于独立站，所以独立站的北极星指标是GMV吗？
先列一下独立站的重要数据指标：
早期的独立站模式由一个 相对简单的"漏斗"构成：
访客在网站浏览了(一系列)网页后，停留于某件商品并选择点击"购买"按钮，提供相应的收件信息，支付完毕就完成了当次交易。
来源:SUGA苏嘉自制
过去这些购物动作零散而不可追踪，我们依靠的是Web的产品内容化能力，广告创意能力。
但正如当互联网广告，尤其LAL广告模型出现后，帮我们高效选出大量相似性用户
来源:SUGA苏嘉自制
我们� �需要测出高爆发性(或者说高相关性)的商品，然后通过一致性的DropShipping操作，就能实现批量的出单转化——而且是批量地完成，从团队到个人投手都可即插即用的方法
——因此在过去很长一段时间内，ROI(从逻辑来说，应该是ROSA)成为每个独立站投手的招聘硬需求。
所以ROI应该是独立站的北极星指标？
这个答案可以是Yes，也可以是No，因为需要看游戏版本
从用户分类来说，独立站分三种
按用户数据分类如下：
90天内 重复购买率达到1％～15％：说明属于用户获取
90天内重复购买率达到15％～30％：这是混合模式
90天内重复购买率达到30％以上：这就是用户留存型
不同类型的独立站，对于北极星指标(North Star Metric)有着不同的需求
在这里科普一个软硬比(tie ratio)概念
在游戏业界软硬比(tie ratio)大致是指游戏软件销量与硬件的比例，大致可以衡量每卖出一部主机，会卖出几份游戏
——以此来对比独立站类型，也就是每个用户会在我们独立站上购物多少次
来源:SUGA苏嘉自制
独立站电商数据分析体系 来源:SUGA苏嘉自制
无论是用户获取型，还是用户留存型/混合型，其实各模式间并没有优劣之分。
有一些独立站用户的年度重复购买率只有25％，但他们依然可以很成功。
这是因为他们知道自己真正需要的是以相对较低的成本获取大量的新客户，因此将全部营销精力都放在了可靠且低廉的用户获取渠道上。
所以回到上文的问题是，所以ROI应该是独立站的北极星指标(North Star Metric)吗？
从订阅电商的角度回答的话，不是，订阅服务会定期从买家的账户扣除服务款，因此流失率的衡量要更为容易——以用户价值为标准
以SUGA订阅男性时尚独立站举例
北美会员订阅费49USD每个月(额外订制79usd版本)
因此衡量订阅独立站的盈亏公式是
Customer Lifetime Value＞获客成本(CAC:Customer Acquisition Cost)
假如从用户接触我们广告/内容到最后转化的总成本为200USD
意味着：49×X（留存期）≥获客成本(CAC:Customer Acquisition Cost)
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PS：意味着我们独立站的客户只要复购5次，整个订阅电商的独立站就形成不断正向增长的势
又PS："5"是一个神奇的数据，按我们订阅服务的统计，但凡一个用户订阅次数超过5次，就会持续订阅一个比较长的周期——而持续订阅维护费用(人均1usd/月)远比获客成本低
综上所述，我们觉得独立站的北极星指标（North Star Metric），必然也必须是
Customer Lifetime Value，即客户生命周期价值
问题是，很多小伙伴都会问(杠)一句，对独立站卖家来说，还不是一样要打广告？
这又带出一个新问题，你们真的懂互联网广告生态吗� ��
2.0.0 广告效果
在生态图中，我们把内容和流量总结为同一个生态，原因在于流量和内容是最结合紧密
来源:SUGA苏嘉自制
也因为，大部分独立站卖家开会讨论的第一个问题——流量如何来？
2.1.0 一切都需要从互联网广告说起
互联网平台商业化的本质是征税。
征税，主要是指平台向内容方/商家征收经济资源，而根据征税形式不同，可以分为：
1）显性：抽佣、分成（游戏联运、直播分成、广告等）等；
2）隐性：广告、账号体系（游戏、金融等）、为平台引流等。
而其中，让我们简单说下广告平台生态的互联网+
2.1.1 什么是互联网广告？
Google, Facebook(Meta), Yahoo, Twitter, LinkedIn, Yelp
以上6个互联网巨头公司，就是典型基于广告盈利模式的公司，其中Facebook(Meta)和Google更加是数字时代广告的大赢家。
互联网广告是指借助于互联网络、电脑通信技术和数字交互式媒体来实现营销目标的一种营销方式。
而其中广告最大的价值，在于通过互联网广告技术帮助上游广告主通过数字媒体平台高效精准(可复用)触达下游消费者。
2.1.2 出海互联网广告商生态
首先2020年在Facebook、Google及Amaz on的出海互联网广告营销账单总值占所有出海广告营销账单总值的88.0%——意味着基本上出海卖家的广告费都花在这熟悉的三家上。
而同时，国外存在较多第三方独立的ADX/DMP/DSP/SSP/PDB，有着独立的互联网广告营销企业实现中长尾互联网渠道的广告链路打通，从而聚集具有相同兴趣偏好的用户，实现一个庞大的海外互联网广告市场。
ADX(Ad Exchange，广告交易平台)
DMP(Management Platform，大数据管理平台)
DSP(Demand-Side Platform，需求方平台)
SSP平台(SupplySidePlatform，媒体资源供应商平台)
PDB(Programmatic Direct Buy，私有程序化购买)
PS：海外互联网广告生态圈还有代理商平台(� ��TradingDesk)、数据分析公司、第三方监测机构等。有兴趣的小伙伴可以去看看我们联动Cusper关于海外开放互联网世界的分享，其中就有提到互联网广告生态圈
传送门:
来源:SUGA苏嘉自制
2.1.3 出海互联网广告原理
简单说下，互联网广告整个投放过程：
广告主/营销主通过代理(Agency)经过一站式交易平台(Trading Desk)对接多个需求方平台(DSP)，在广告交易市场(ADX)中进行公开交易及私有交易(PMP)，对广告流量通过实时竞投(RTB)或程序化直接购买(PDB)等模式获取媒介曝光机会，实现广告素材展示。
其中Adserving统一管理媒体广告和流量曝光机会，媒体方通过供给侧平台(SSP)将流量接入广告交易市场(ADX)进行售卖。
Adserving是一种第三方广告素材代码服务，可通过该服务调取广告物料，并在获得请求时将广告展示在广告位上，Adserving是程序化广告投放服务的代名词。
应用Adserving可管理广告主所有媒体广告投放，而Adserving执行流程描述了广告从上线到调整结束的全流程。
来源:2021企业营销数字化转型研究报告
根据广告主客户营销需求，DSP平台通过自有DSP与ADX对接，分析并通过SSP平台确定符合客户需求的社交媒体资源
其中程序化广告(Programmatic Advertising)通过RTB技术取得投放机会并高效投放互联网广告
什么是程序化广告？
是一种通过技术手段对整个互联网广告投放过程中的各个环节进行信息化并衔接为一体的工具
通过SDK或者API联接，实现自动购买和销售广告库存、自动投放广告、自动反馈广告互动事件和自动优化
由于实现广告采买、投放、报表追踪、持续优化投放等全链路完全自动完成，因此驱动更高的推广广告效率和更佳的定向投放
我们此前讨论过的无人独立站，也是一种程序化触达用户模式
无人独立站(Unmanned Simulative Website)的Begin Again
DSP平台可根据ADX反馈的用户信息与DMP数据库进行快速匹配，选择更为精准的目标客户进行投放，提升投放效果，降低投放成本。
整个过程中大数据管理平台(Data Management Platform)是重要的数据指导大脑
而个性化引擎则是为用户投放更贴近其需求的内容的关键工具
来源:2021企业营销数字化转型研究报告
2.1.4 出海互联网广告掌控力
互 联网生态前进的动力是商业化，而广告行业的商业化发展史是以解决智能定价和精确度两大痛点为目标的历程
来源:2021企业营销数字化转型研究报告
广告主/代理商需要通过广告获取用户从而转化达成销售——因此需要量化成本+确定广告人群
ADX/DMP/DSP/SSP/PDB等广告技术服务平台，需要通过点击转化效果收费，从而维系技术/运营/营销成本的支出——因此需要基于用户数据的力量，赋能广告效果
代理商平台(含TradingDesk)、数据分析公司、第三方监测机构提供更好服务，依靠的同样是盈利能力的持续性——但这个� �往是最脆弱的，因为没有不可替代性。
So，在整个广告生态中，Who才是掌控权最大的群体？
广告主？
别逗了，2021年跨境卖家吐槽最多的就是ROSA不断下降，跑出来的广告转化数据越来越差；而且大部分独立站卖家的投手可能问的最多的问题就是——哪里能下户？
代理商？
承接上一回答——每个代理都会被卖家每天咨询同一个问题——能下户？能下户？能下户？但冷知识：以飞书深诺为例，大部分代理商服的收入及成本按照账单净值计量，赚取返点差
代理商收益=营销客户账单净值 - 媒体账单净值
代理公司从广告主获得的营销支出为账单总值，将账单总值分配至广告链条下游，扣除� �点（3%-13%）后得到媒体账单净值，再扣除对广告主的返点（0%-10%）后得到营销客户账单净值
来源:飞书深诺招股书
甚至由于业务扩张，已经导致返点差下降——没有的话，那说明你是KA用户，享受着代理商的让利——2020年以来，大部分代理收到广告伙伴(Facebook/Google)和给予广告主之间的返点差下降显著，就属于因为业务高速扩张下，给予新签约广告主较高返点而导致的
——下图为飞书招股书公示的毛利率曲线，2020年毛利率1.56%(再次强调，不针对公司，只作案例探讨)
最关键的是——没有那个代理商是完全不可替代的(我们有感觉这文章出街之后会被代理商们封杀)
面向广告平台(尤其Facebook/Google由于某些原因不能直接开户充值)，广告主是甲方/充值方，因此表面上负责帮广告主走账充值的代理方们，仿佛拥有市场绝对话语权；
但本质上，广告主需要的是确切的消费者，而当广告平台用户流量规模大到一定程度后，就意味着掌握了消费者，这个时候，供需地位就发生了根本性转变，广告生态中充值方会更加强势。直白地讲，广告平台(即时Facbook AD崩坏如是的此时此刻)不缺客户，而代理商们没有议价权。
出海广告代理商们在中国是一种比� ��特殊的存在，事实上Facebook/Google在海外很多地区是不设置代理商，广告主们可以开户直投。
尤其今年开始，Gooogle更是将返点政策取消，表明广告平台本身对于代理商们也有了新的价值判断。
近年来，出海独立站投放的一大趋势便是广告主/卖家自建团队直投，这也是为何越来越多的公司投入到自己的增长团队，即使增加了组建一支营销投放团队的人力成本开销。
广告主/卖家已经清楚意识到，代理商不是不可以取代，而自建团队的投放经验是可以不断沉淀的。
更进一步地，由于数字化技术的更广泛细化，代理商们的数字化价值被平权化了
ADX/DMP/DSP/SSP/PDB，我们可以统一称为出海营销技术服务商
一般来说，懂� ��这些名词的广告主(卖家)很少，因为在过去的投放习惯中，确实不太会接触到。
其次，说一下跨境电商独立站职业化中的一个乱象：
大部分市面上的独立站培训班不会把相关互联网广告元素进行解释，都是直接上投放类的教程，让卖家从FB/Google注册广告账号，直接培训ROI爆发投手
直接从投放层面开展独立站对于站点电商GMV数据影响是最明显，也是对于短线项目投资带来的焦虑思维一个有力缓解，但因此会让整体独立站缺少长线战略思维，往往后期独立站的流量结构陷入投放收入越重，利润越低的怪圈；
培训机构往往也会和代理商有合作协议，某方面充值广告越多，他们也有相应的收益；
因此也衍生出海数字营销方向——比方说从广告代理向程序化� ��告转型的汇量科技
来源:互联网图片
在广告原理部分，我们解释了程序化广告&个性化引擎在参与过程中的位置，那么两者的重要性呢？
定位(fixed position)
在出海营销过程中，最难的部分是，know who&where，and How——如何定位( fixed position)我们的受众，以及定位之后的动作：
①分析目标受众/②发掘目标受众最频繁的转化场景/③针对①&②进行有效营销活动
以Facebook广告系统为例解析程序化广告&个性化引擎 的运作原理：
首先，什么是Facebook广告场景：
在每个卖家投放广告的时候，同时还有很多跟相同的竞争对手，也在进行投放广告的操作
来源:Facebook广告相关论文
Facebook会根据用户的标签来形成相应的目标用户
也就是Facebook广告投手在进行广告投放前进行的用户标签设定
来源:Facebook广告后台
在广告生态中，会有不同竞争对手同时试图向目标受众投放广告，意 味着所有的广告都被塞入到竞争广告队列，这时候就需要竞价算法来作出选择。
广告竞价算法的逻辑——通过对目标受众的每次曝光机会计算出广告队列中的竞争力最强，竞争力最强的那一条广告则会得到当次广告曝光机会。
来源:Facebook广告相关论文
科普一下Facebook算法背后的广告竞争力模型公式
来源:Facebook广告相关论文
每一条Facebook广告根据广告系统抽出如下特征
- 素材� ��字的内容质量
-
视频的长度
-
视频的清晰度
-
转发数量
-
点赞数量
-
广告频率
-
点击率和转化率
-
主页Page的历史表现
而特征的权重在广告系统中会因应用户的不同而发生改变。例如如果目标用户更喜欢大众转发的广告，则对于此类目标用来说转发的权重要大于点赞的权重，竞争力公式中，广告竞争力不是一个恒定的的数值，而是不同用户对应的特征权重的求和。
PS：在广告竞争力模型中，权重值是一个由facebook机器学习算法训练出来，不由投手意志左右。因此无论多优秀的投手都无法控制；这也是为何在Faceboo k广告投放中，半年之前的投放经验毫无价值，就是因为权重(w)会不断随着Facebook系统更新而变化，也是为何每个投手都会觉得Facebook投放是一种玄学。
无法改变算法权重，因此我们需要选择的是特征(f)作为自变量
任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析系统（或模型）时需要选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，由研究者主动操纵的因素为自变量(Independent Variable)，而因此发生变化的因素或条件为因变量(Dependent Variable)。
在广告竞争力公式模型
特征(f)为自变量，广告竞� ��力(s)为因变量
按照Facebook相关论文的一些描述，可能有上万个特征。因此我们提取我们觉得最重要的三个方面：
- 广告跟目标用户的客观特征匹配
- 广告素材的热度（一般来说是近期热度）
广告的预算
1)广告跟目标用户的客观特征匹配
所谓客观特征，就是指客观条件上的标签属性，而匹配特征值——则是消消乐游戏
当目标受众为：25-28岁，女性，喜好时尚，居住地，经常访问什么类型网站，经常浏览 什么类型帖子等等
而广告的一些特征为：太阳镜，户外，运动等等
来源:Facebook广告相关论文
如比我们上文提及的相关性得分，越是标签属性相近，广告的特征匹配度更高
2)广告素材的热度（一般来说是近期热度）
每年的黑五网一，都是广告消耗最容易，并且广告爆款最频繁出现的时间点。
原因之一就是，广告的近期互动热度特征值会因为节日氛围出现爆发性的增长，转发数量，评论数量，点赞数量等等。
这里需要注意的是，互动热度统计会存在时间尺度的(按过去一周的统计) 。半年前互动高频的帖子再进行二次广告推广，竞争力可能不如最近的互动帖子。
此外，广告系列里的互动热度以及目标人群的互动热度会带动平台乃至互联网的流量。
当广告热度出现绝对的量级，会让广告系列的CTR（Click-Through-Rate）即点击/通过率非常漂亮，Facebook会自发进行类似抖音内容二次分发的广告分发。
来源:Facebook广告
3）广告预算
在前文我们都有提及到广告预算和代理商的关系，同样的道理：Facebook属于广告驱动的公司，因此从广告使用角度也会更倾向于让广告主消耗广告费的广告。
相同竞争力广告下，广告 匹配机制肯定更倾向有充足预算的广告主，同时也会把广告主特征更匹配的广告匹配出来。
总结到这里你会发现，互联网广告技术服务商基本采用的收费模式都是点击转化付费，Why？
出海广告代理商们与数字营销平台商业模式是：
前者帮助广告主通过海外社交媒体(FB/INS/Pin)触达消费者；
后者实质是通过互联网广告技术帮助上游广告主通过数字媒体平台精准触达下游消费者；
而社媒在上述过程中，本质承担是"卖用户数据"的角色
——提升用户变现价值，本质是垄断广告定价
让Fac ebook模式奏效的，是它可以将客户转化追溯到客户定位(fixed position)：
在ATT之前，当某个客户通过Facebook的广告经过Shopify站点转化后
Shopify通过像素(Pixel)——现在是CAPI(Conversion API)同步转化过程中产生的用户数据到Facebook，从让Facebook展示更多，通过互联网广告生态中使用Lookalike模型(即相似人群扩展)给相似受众类似的广告
Facebook在过去持续优化的用户定位(fixedposition)能力，直到ATT的出现
定价权(pricing power)
从CAC定价权的角度，非常明显的是出海互联网广告中，Facebook(还有Google)是最顶级的掠食者
拥有强大定价权的公司必然是一家提供稀有或独特产品而市场上几乎没有竞争对手的公司。在这种情况下，如果公司提高价格，涨价可能不会影响需求。因为市场上没有可供消费者选择的替代产品。
来源:SUGA苏嘉自制
Facebook和Google拥有互联网世界最多的广告库存，并且拥有最庞大的广告推送用户群(即使在tiktok奋起直追的当下)
Facebook和谷歌拥有最好的数字化跟踪能力，从程序化购买广告展示能力，延伸到广告效果量化
当客户旅程(Customer Journey)的不同阶段发生在不同的地方，传统营销漏斗是用户可能会在电视上看到一则广告，然后是在报纸上发现一张优惠券，最后是在线下货架上看到了该产品。这里与客户的每一次接触都是一次离散的广告事件，不可量化，最终结果也不可预估。
然而在互联网程序化广告生态中，客户旅程可以压缩为单一的广告曝光链条：
你在Instagram或者Facebook上看到了一则广告，你点击进去想了解更多，接下来同时会收到不断的信息流广告冲击，直到你登录了Shopify，然后在几天后当产品出现在你的门口时，你开始考虑自己当时在想什么才会买了这么一个东西。
这个循环对于app安装来说就更紧凑了(也是为何在Facebook广告投放中，app/游戏/工具方受到ATT冲击没� �电商广告那么大的原因)：
你看到了一则广告，点击了"安装"，几秒后就开始玩了起来。
当然也有出现重复定向的情况，但对于大部分互联网广告来说，特别是与Facebook相关的广告来说，几乎都是直接生效的。
我们多次提到ATT对整个互联网广告生态行业的影响。
而在过去疫情爆发从而促进数字化生态高速发展的两年，互联网关于数字隐私的讨论一直在进行着，固然我们都不希望我们自身的隐私一直被使用。
但有趣的是，Facebook无论是卖家还是买家眼中都不会是讨好的。
(卖家觉得失去IDFA之后的FB广告不单单效果变差，甚至不能追踪效果；买家眼中的Facebook更是化为科幻题材中邪恶的财阀巨头)
来源:电影《头号玩家》片段
关键问题是，除了Apple因为自身推出的ASA(Apple Search Ads苹果搜索广告)，整个营销界都因为ATT而受伤(所以如果问我，Apple是不是真的那么为用户隐私和体验着想，我会亮起我大大的白眼)，并且消费者实际上也存在难受的世界诞生了。
实际上，在数字化爆炸的年代，拒绝APP或者Web追踪，并不意味着消费者看到的广告会减少，恰恰反而让消费者看到的广告和自身的相关性减少——消费者看到的广告往往变为预算充足的广域广告。
PS:这里也说一下，从我们的角度，广告行业自从进入大数据时代，也从过去的内容为王，� �变为"点赞"为王。在过去，优质的广告内容会得到最好的传播——"钻石恒久远，一颗永流传"。但抖音时代，传播最快的用户是传播性更高的内容。
也导致从广告效果来说，与其制作优质的广告，还不如研究平台算法，迎合算法制作内容更有效。
同样大道理就是——公众号文章标题是"如何独立站做到爆单"，阅读量顿时可以上升一大堆的。而从技术角度去写文章的，往往凉得彻底。——Yoki/SUGA苏嘉Tech公众号首席写手
而在我们看来，ATT对于营销界的影响，更像一次数字平权化
数字平权(digital equality)
什么是数字平权化？
在电子商务网站最开始的年代，如果想创建一个网站，需要知道如何设置https服务器，需要掌握html来设定Web的架� �，掌握CSS来美化Web的外观，需要掌握Javascript来完成Web在浏览器实现的功能等等。这些问题的解决离不开技术团队介入。
而随着各类SAAS，以及各种类型的MarTech的诞生，不擅长IT技能的营销人员，都可以用Shopify工具开发出完整功能的电商Web。
当一项技术首次进入市场，往往需要专业知识来使用它，也是为何往往在商业与技术的结合领域，都是技术部门引导前进方向，以及很多独角兽企业创始人都是技术大能的原因。
更因为需要专门的技术和技能，以及用这种技术来创造事物的需要投入时间和金钱，因此技术性的创造物数量相对较少，创造速度相对较慢。因此过去提及数字化开发或者转型，大家印象中都是大公司的权利
然而随着时间的推移和技术的进步，对技术本身的专业知� ��要求越来越低。相反，优势将转移到那些更了解如何在特定领域（如营销）中应用该技术的人身上。使用该技术创造的成本下降了，而创造物的数量及被创造的速度上升了。
Shopify的出现就是数字平权(digital equality)的最佳案例——甚至可以称之为颠覆性创新
颠覆性创新是指规模较小、资源较少的公司能够成功挑战同行业大企业的过程。
在大企业聚焦于高要求（通常也是利润最丰厚的）顾客改善产品和服务，因为过分聚焦利润最大份额的需求，却忽略了另一些细分需求。
而成功的颠覆性创新新进企业则聚焦于被忽略的细分需求，通过提供更合适的功能（往往价格也更低），获得立足之地。
ATT之后出海互联网广告生态，本身更像一场定价权革命：
对于广告投放者来说，ATT严格来说带来的是iOS渠道的整体ROI下降，广告投放者依然可以进行其它的投放驱动。
但从单渠道售卖产品向多渠道甚至全渠道转变，加上营销内容过剩，消费者对于营销的免疫，必然让客户体验在整个消费市场中愈发重要，营销策略也必将从营销渠道为中心转向以用户为中心。
9秒：一条鱼的记忆时间，也是一则制作精良的广告在消费者脑中留下印象的时间。
1/3：能改变消费者采购决策的营销方式，只有1/3是广告主可控的。
7～15次：消费者在愿意� �了解产品信息前，需要接受的营销次数。
IDFA被禁止追踪让Facebook AD的直接效果失去神话色彩，本身更像压垮骆驼的最后一根稻草
——让营销人士认识到过去高效而精准的效果广告依然有着天然的破绽
所有的变革都指向了同一个方向——和用户的直接交互代替公域广告的投放输出
倒推一下企业如何实现营销投放效率最大化——
报纸电视传统广告时代
报纸&电视版位有限的情况下，预算更高的广告主获得广告权，但广告追踪效果无法保证。
因此实现广告投放最大化效果，倒逼广告主投放优质内容广告
数字媒体时代
营销投放与最终销售之间产生非常直接的关联，纽带是Facebook/Google的互� ��网广告生态，无限的广告版位+大数据+个性化引擎，从而撬动互联网时代的数字直达效果广告。
简单描述Facebook广告对用户的营销流程：
配对某个垂直人群(产品)，快速测出人群匹配产品(又或者产品匹配人群)打穿营销链路
大部分DropShipping玩法就是如此:Fake it until make it
从零开始快速一切：创意验证、商业模式、品牌战略、企业设计、登陆页面、MVP（最小可行产品）
Facebook广告生态
向用户展示广告，并记录他们手机提供的唯一标识符(IDFA，广告商标识符/iOS；GAID，谷歌广告标识符/Android)——最重要要点
用户下载应用程序，或进行电子商务购买——Facebook的S.........
图片来源：图虫创意数字 化独立站演进历程系列的Vol 2.0，旨在研究出海电商行业数字化案例，涉及到的企业案例相关数据来源公开数据，仅作商业模式讨论，不针对任何企业及个人本文字数24569字，文章较长，
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