传播反馈指对广告效果的监测与评价，一般涉及广告主和受众两方面的反馈，本章涉及的主要是来自用户的反馈。来自用户的反馈指用户对广告讯息的反应，可分为正反馈和负反馈两种，也可以从知名度、理解度、偏好度、购买意向和实际购买几个维度进行研究。

融媒体和大数据时代的到来使中美两国的广告传播反馈变得更加及时、准确。一方面，互联网、自媒体的发展使得广告主、广告代理与受众之间的联系更加紧密，用户的反馈能更快、更准确地传回去，进而使得广告代理能及时调整计划；另一方面，大数据的发展丰富了监测用户行为与态度的手段，基于大量用户数据，广告的制作、投放不仅可以更加精准，而且还可以即时完善。

互联网发展势如破竹，用户们可以通过多种渠道有效及时地做出反馈，如官方网站、社交网络官方账号等。正是因为社交反馈可以接触到顾客的真实想法，中美两国的广告公司都会利用社交媒体来收集用户反馈，并据此调整传播策略。美国社交媒体公关公司Conversocial的联合创始人乔舒亚·马奇（Joshua March）表示，该公司会观察零售商在脸书和推特上收到的不同信息，通过整理相关数据得到如下图表（见图8-17）。从图中可知，社交反馈的关键是如何从诸多信息中提取到真正有价值的信息。

图8-17 Conversocial采集的用户反馈信息图

资料来源：http：//www.cyzone.cn/a/20120308/224071.html

互联网使反馈更加便利，而大数据的发展又使基于大量用户数据的精准广告制作、投放成为可能，由此衍生出一系列新的概念，如以精准营销为核心理念的DSP（Demand-Side Platform，需求方平台）、DMP（Data-Management Platform，数据管理平台）、Ad Exchange（互联网广告交易平台）RTB（Real Time Bidding，实时竞价）等。

2008年，在由国际计算机学会和工业与应用数学会（ACM-SIAM）联合举办的第19届离散算法专题研讨会（SODA）上，雅虎研究院研究员安德雷·布罗德（Andrei Broder）首次提出计算广告学（Computational Advertising）的概念，将计算主义理论及方法应用到了广告学研究中，以重点解决用户与广告匹配的相关性和广告竞价模型问题，从而实现语境、广告和受众三者的最佳匹配。计算广告的出现，使传播反馈更加精准了，如网络广告中的点击率和转换率等，广告主甚至可以通过计算广告看到量化的广告投放效果，计算出精确的ROI（Return On Investment，投资回报率）。

大数据使广告投放更加透明高效，同时也使反馈更加精确，这一点对于中美两国而言适用性相同。但与此同时，大数据也是一把双刃剑，也存在数据造假等诸多弊端。

2015年10月，脸书的DSP项目投入使用，半年后脸书决定砍掉这个项目，项目技术主管戴夫·雅库布斯克（Dave Jakubowsk）解释说他们“将不再进行全面全平台DSP竞价产品的研发，而会将注意力更多地放在更有前景的原生广告和视频上面”。广告界有一句名言——“我知道广告上的投资有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半”，今日的大数据广告仍要面临这个问题。脸书的数据团队发现数字广告的浪费源头主要是虚假流量和以横幅广告为主的无效数据，脸书的DSP项目含有大量劣质广告和虚假机器人流量，尽管他们已经做了筛选但仍然难以控制。

DSP的这些弊端不仅美国有，在中国也同样有。原因主要有几个：首先，造假成本低、操作简单，只需要一台服务器外加几个技术和算法人员就可以完成，人工刷量更是毫无技术难度。其次，DSP行业飞速发展，进入行业的企业越来越多，造成了恶性竞争，很多企业为了凸显自己的优势，做了并不符合自身实际的夸大宣传和承诺，数据造假便是其吸引广告主的手段之一。此外，CPM（Cost Per Mille，千人成本）、CPC（Cost Per Click，点击成本）等广告结算模式也促使广告代理通过刷浏览量、刷点击量等手段获得更多的广告收入。最后，广告主过分追求KPI（Key Performance Indicator，关键绩效指标）等效果指标，忽视了广告刷量的危害，结果导致广告代理肆无忌惮地在数据上造假。

流量造假在广告行业中相当普遍，百度发布的《2015搜索推广作弊市场调研报告》指出，2015年全球广告主因虚假流量而损失了高达63亿美元。同年，在百度推广每天监测并过滤的千万量级无效点击中，5%为人工作弊，49%—65%为机器作弊。^[4]但流量反作弊执行起来不仅有技术难度，还会在短时间内给平台造成损失。这是因为，首先，数据作弊手法众多，而要采集数据的维度和指标则很繁杂，数据监测技术门槛高，一些中小型广告平台根本不具备流量反作弊的能力。其次，平台过滤假流量就必然会失去大批媒体资源，使平台方收益减少，而这是平台方不愿意看到的结果。

尽管反作弊困难重重，但中美两国广告界一直在不断努力。2016年9月28日，微信曝光了流量造假的微信公众号，引起了舆论关注。最近，国内一些广告科技公司先后发布“反作弊白皮书”，还有一些第三方数据监测机构试图从流量监测环节入手，凭借其第三方的中立性及平台数据库，帮助客户判断有作弊嫌疑的数据，为他们提供反流量作弊安全防护。美国方面，同样在经历了一系列广告数据造假和流量作弊事件之后，业界开始对一些广告数据产生质疑。目前，全球最大的两个广告平台谷歌和脸书已经开始接受第三方审计机构的审查，以统一的标准测量数据流量的真实性。

在传统广告时代，同样也存在造假的现象，只是在数字营销时代，效果更加难以监测，这就让交易与合作不再具备明码标价的基础，数据造假、流量作弊等暗箱操作也就变得更不易被人发现。因此，相较于以前，广告业更急需规范的章程管制。

大数据的发展带来了广告业的巨大变革。一方面，广告投放与反馈更加精准有效；另一方面，数据造假、流量作弊也随之而来，给广告业造成种种困惑。互联网巨头相机而动，重建了广告行业的游戏规则，如今广告业既迷恋、又迷失在数据中。由于美国的互联网起步早，因而它们对新广告形式、反馈机制及数据反作弊手段的探索、尝试也遥遥领先。中国的互联网起步晚，到目前为止依然大多依靠引进国外新型广告模式加以本土化，美国广告业正在面临的所有问题，也是中国广告业正在或即将面临的问题。

本章分别从传播目标、传播内容、传播媒介、传播反馈机制四个方面对中美广告传播策略进行了比较研究，分析得出了以下结论：

首先，相较于大多数美国品牌，中国品牌仍处于发展的初级阶段，传播目标尚不明晰，中国品牌面临的诸多传播问题其实都是因为品牌定位与传播目标不明确而引发的问题。而传播目标是传播策略的灵魂，缺乏明确的目标，传播内容的创意与传播媒体的选择就会变得盲目而缺章法。近年来，随着国家政策的倡导和品牌自身意识的提高，国内很多品牌的传播目标开始逐渐清晰起来。

在传播内容和媒体选择方面，中国广告惯于使用简单直白的文案甚至制作“鬼畜”的视频，配合密集的广告投放，以达到给受众洗脑的目的。这种方式在注意力经济时代不失为一种行之有效的方法，但高覆盖率的媒介投放势必会造成大量资金的浪费，而且简单粗暴的“强推”也有失广告的艺术性。相较之下，美国的广告内容制作则更“用心”，其结合科技营销和情感营销的方式提高了广告的趣味性和新鲜感，将广告软化，深度植入受众的活动，让受众在愉悦的状态下接受广告讯息。在选择媒体时也重点明确，不会一味强调高覆盖率，而是更多地覆盖目标人群，“把钱花在刀刃上”。在传播反馈方面，中美两国更多的是相同之处。大数据带来了广告业的大变革，使得用户反馈可以更加快速准确地传达出来，一系列广告监测和广告投放模式的革新，也使广告的投放更加精准高效。但与此同时，数据造假和流量作弊等诸多问题出现，目前中美两国都在反数据作弊的道路上不断地尝试。

总体来看，中美两国广告在传播策略上的差异主要集中在传播目标方面，在传播内容、传播媒介与传播反馈方面两国基本趋同。中国广告经过数年追赶美国广告的历程，已在内容创意、媒介使用与反馈技术上与美国基本处于同一水平，甚至已形成了自己的体系与模式并有所创新。但作为指导内容、媒介与反馈的传播灵魂核心——传播目标，以及建立在传播目标之上的体系化内容与媒介展示，中国的品牌与广告还需要继续磨砺，学会聚焦。(www.daowen.com)

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