禹唐体育注：

“数字化开启了一个由测量结果编织的假象的黄金时代。“

数字化给营销带来了新的时代，但是也给营销人员带来了新的问题。数字化营销里用来衡量效果的数据存在大量的造假现象可能已经是业内共识了，而且这种现象不只是存在于某一个国家、某一种语言或某些平台上，是一个全球营销产业都遇到的问题。

就营销话题进行公开演讲的 Samuel Scott 最近在英国的 The CMO Network 的演讲上，谈了一些他知道的数字营销假象和他认为解决这类问题应该采取的办法。以下是他的演讲内容节选。

网络访问量

首先，来说说网络访问量。Google Analytics等网站分析平台提供访客、转化率、销售等很多关于网站流量的信息，你知道这些数字是如何得出来的吗？

这些网络分析工具会在网站上放一个代码，当一台电脑的浏览器打开了网站的网页后，这个代码就在这个电脑的浏览器上放一个cookie，来记录这个浏览器在网站上进行的操作。可是如果用户的电脑安装了广告屏蔽软件的话，代码就完全不起作用了。在英国，大约有22%的人使用广告屏蔽软件，因此，22%的网站访客根本不会出现在网站分析里，也无从知道这22%的人在干什么。

还有更糟糕的。大多数分析师已经发现大约有50%的网站流量是机器人，不是人类。我们可以花钱让机器人去访问任何网站、做任何我们想做的事情。所以分析平台显示的流量数据至少有一半是假的。

著名社交网络Reddit的前首席执行官Ellen Pao在推特上这样说过：“确实是这样，所有数据都是有水分的。手机用户数量也是有水分的。我在Reddit了解到，业界还没有人能统计未登录用户的访问。而且每次手机信号从一个信号塔换到另一个信号塔，看起来都像是来了一个新用户，从而让数据变得虚大。”

YouTube

在传统的电台，收听量排名第一是挺重大的一件事。然而最近《纽约时报》发现，仅用15美元就可以买5000个假的YouTube视频观看量。

除了用机器人制造假象以外，还有人工刷新观看/阅读数据的，这些人的工作就是一遍遍地重复播放相同的视频、访问相同的网站、下载相同的手机App。

2017年，西班牙的流行歌《Despacito》是YouTube上最受欢迎的歌，有34亿多次点击。但是这个数字是真的吗？这34亿里多少是机器人，多少是被雇佣来一遍遍观看这个视频的人？我们无从知道。

《纽约时报》发现，2018年在加拿大有人通过卖1500万假的YouTube视频观看量挣了20万美元。

亚马逊

在Facebook上有上百个关于亚马逊评论的小组，这些小组里有成千上万的人想买卖亚马逊评论。BuzzFeed News发现的一个案例是为一副耳机写一条好评可以得到36美元。

所以亚马逊上一个你不认识的、用了假名的人写的一条评论——即便是标记为真实的购买——对消费者有帮助吗？至少我越来越不相信这些评论。《华盛顿邮报》发现亚马逊上关于电器产品的评论中有61%是假的。

推特

《纽约时报》在推特上开了一个假的账号，花了225美元买了2.5万个粉丝。很多年以前，我在代理公司工作的时候，确实也为一个希望增加公司粉丝的客户购买过推特粉丝，非常简单，而且很便宜。

作为一个职业演讲者，我知道一些活动组织者会根据演讲者的推特粉丝量来评估演讲者的影响力，一些演讲者确实会买一些粉丝让数据好看一些，即使这些粉丝是机器人。

两个美国大学的研究者发现，高达15%的推特账户是机器人。我认为这个比例可能会更高。

Instagram

有一个代理公司MediaKix曾经开过两个假的Instagram账号。一个账号发的都是一个洛杉矶模特的照片，另一个账号发一些免费的货物照片。很快，一些品牌就来找这两个账号，给他们提供免费的产品还有500美元以上的费用。在这个例子里，品牌和两个账号的粉丝都上当受骗了。

还有一个例子是Points North集团发现，丽兹卡尔顿酒店付费给一些影响力人物来推广酒店的内容，但是这些影响力人物的粉丝有79%是假的。

Captiv8估算品牌会给有10万粉丝的影响力人物支付2000美元，给有100万粉丝的影响力人物支付2万美元。然而既然《纽约时报》花了225美元买了2.5万个粉丝，那么就相当于1美分可以买一个粉丝。所以如果算一下，做一个假的影响力人物可以挣不少钱。而营销人员看起来就蠢到家了。

Netflix

Netflix说有4500万“账户”“看了”《Bird Box》这部电影。但是“账户”和“看了”是如何定义的呢？很多人共同使用一个Netflix账户。看了一秒钟，看了整部电影，或者介于二者之间，都算“看了”吗？

Facebook

2016年9月，Facebook承认他们有两年的时间把平均视频观看时长多说了60%到80%。当月，一个澳大利亚的广告杂志拿到了尼尔森的数据，数据显示Facebook在澳大利亚的视频播放量大降94%，而这种降低仅仅是因为数据的报告方式进行了更正。现在，有一些针对Facebook的官司，指控Facebook可能把视频广告观看量夸大了900%。

Facebook为他们的Watch产品提供一个叫做“日活跃用户”的数据，这种数据指的是每天至少在这个平台上花1分钟的用户。但是这60秒不需要是连贯的。如果一个人对60个视频各看1秒，那么就有一个日活跃用户。而电视台统计一个节目的观看量时，是基于用户是否连续60秒观看这个节目的。

互动

用“互动”、“点赞”或“分享”来评价市场营销宣传活动成功与否，也有很大问题，因为有很多服务是专门销售互动量的。

一个反欺诈公司Sway Ops看了一天内Instagram上打了#赞助#或#广告#标签的帖子，发现超过50%的互动都是假的，而且只有18%的评论是真人所做的。

互动也可以作假，而且可以很容易被操控。

广告浏览次数（impressions）

记得之前说的机器人和网络流量的问题吗？广告浏览次数也存在相同的问题。你可能以为浏览次数就是看到了这个广告的人的数量，其实不是这样。一次浏览就是一个浏览器（或一个机器人）向广告平台服务器提出要求加载一次广告，仅仅是这样，和人类的眼睛没有任何关系。如果一半的网站流量是假的，那么至少一半的广告浏览次数也是假的。

App安装次数

测量公司Adjust在17天内观察了一个4亿次安装的例子，他们估计其中有价值170万美元的安装是有人花钱做出来的假象。2018年，研究人员发现在所有的App安装中有11%是假的，而且这个数字比2017年增加了30%。

建议

考虑到网上有这么多的虚假信息，也就不奇怪为什么去年宝洁减少了50%的数字媒体支出反而增加了2%的销售了。

在这种让人沮丧的环境下，我仍然要提几个建议。

首先，我们应该要求获得审计过的线上数据，就像我们对电视、纸媒和广播所要求的那样。我们这个产业应该拒绝相信Facebook、谷歌或其他人告诉我们的数据，除非这些数据得到了独立第三方机构的检查和审计。如果这些平台的数据都是真实的，他们是不需要隐藏的。

第二，我们应该对线上线下世界一视同仁，对线上世界也使用我们对线下世界所使用的相同的衡量因素和标准。

不要再去考虑“互动”这样的衡量因素，而是去考虑那些一直存在的市场营销宣传指标。营销人员其实一直在做相同的营销宣传策略，只不过现在我们在更多的线上和线下渠道上来执行罢了。

例如品牌知名度、品牌敏感度、直接反应等指标，只需在线上线下渠道去做，然后来测量和比较不同渠道的效果。（线上渠道可能在直接反应上会比较好，因为互联网的一个特点就是高效——但高效不等于有效。）

没有“传统”营销和“数字”营销，只有营销这一件事。不要把部门分成线上和线下的，而是通过策略战术来分组。以前没有人说我们做“电视营销”，现在也不应该有人说我们是做“社媒营销”或“视频营销”的。小组可以按照广告、公关等等来分，然后每个小组都会做线上和线下的执行。

最后，BuzzFeed News的媒体编辑Craig Silverman说：“数字化开启了一个由测量结果编织的假象的黄金时代“。我们应该用那些正确的测量指标来打击互联网上的一切虚假。

声明：本文编译和节选自Samuel Scott的文章《Is everything on the internet fake?》。