广告投放“骚操作”｜多事件、多价值回传，真能提升广告效果？

真实用户行为数据通常具有自然的分布特点（如正态分布、长尾分布等），而人为制造的假量往往会打破这种自然分布规律。

I. 多次重复上传事件: 被人为放大的数据量级

首先会影响到数据分布，样本丧失代表性，造成统计指标失真

1. 样本代表性失衡：一个事件被多次上传，导致数据量膨胀。平台可能会误以为该用户群组活跃度高，但实际上样本分布已经偏离真实用户群体。

2. 均值漂移：Event被重复计数，转化率（如CTR、CVR）虚高，即便ROI看似很好，但数据已经失去了代表性。

3. 方差增加：重复数据增加了系统统计分析的波动性，方差变大，从而影响结果的稳定性和准确性。

同一个用户多次“虚假转化”，平台会误以为该环节极其重要。导致算法过度优化转化事件，忽略其他过程/关键指标（如点击率、留存率）。

这就好比Ken参加了1次活动，却告诉别人他参加了 10 次，人们会误以为这个活动很受欢迎，即使与事实相悖。

II. 拆分事件 Value: 高价值事件被分割成小额事件

数据分布会造成失真，高价值用户被信息掩盖

1. 均值下移：就如同把 $100 转化拆分成 10个$10 转化，数据的整体均值向低Value倾斜，掩盖了高价值用户的真实贡献。

2. 误导算法判断：平台无法识别高价值用户，认为用户只进行“小额消费”，优化方向偏向低价值用户群体。

3. 方差增加：同上

用户单次高价值转化→ 识别为高价值用户 → 精准推送价值匹配的广告。

平台看到多次小额转化，误以为该用户消费能力较低，无法进一步优化高价值人群。

就像Ken买了一件价值$100的夹克，却告诉平台你买了10件$10的夹克。平台误认为你消费能力较低，推送低价商品，无法优化高价值路径。

权重失衡，资源造成错误分配

1. 权重失衡：平台错误地认为该用户特别重要，导致算法将资源集中分配到类似用户群体。

2. 模型误导：平台可能错误地认为用户的高价值行为较为分散，而非集中在关键事件上，影响优化方向。

3. 样本偏倚：过度重复单一用户的数据，导致样本权重失衡，误导整体分析。

一次高价值行为 → 识别为正常转化

平台误以为该用户是“超级用户”，将预算倾斜到类似用户群体，但这些群体实际并非高价值用户。

就像Ken反复强调自己花了n个$100在某平台，但实际上$100可能就是他的全部家当，平台会把他误认为“超级消费者”，导致资源错配，投放效果不佳。

VI. 数据膨胀：被夸大的Value

误导决策，ROI的“虚假繁荣”

1. 给数据打“肾上腺素”：短期内指标看起来非常好，但广告表现无法支撑实际 ROI，最终导致误判广告表现。

2. 用户错误定位：平台将资源分配到错误的用户群体上，导致预算浪费。

3. 个体影响扩大：单一用户的行为对整体数据的权重过大，导致模型对少数用户行为过度敏感。
   

多个用户的正常行为 → 真实的数据优化路径。

数据膨胀后，平台误以为这些产生价值转化用户都具有高价值行为，但这些数据无法持续；投放策略失效：可能产生高成本、低转化的广告投放行为。

就像给运动员Ken打了“药”，短期表现很好，但长期肝不行了，得不偿失。

V. 数据维度丢失与分布失真（被破坏的用户路径）

维度丢失 将注册、激活、付费等不同阶段数据集中到单一事件上，导致：丢失用户路径信息，平台无法识别用户在哪个环节流失，无法优化真实的转化路径。

就像Ken把“看书、写作业、考试”三个过程指标全归为“考试分数”这个结果指标，从而错误的把知识转化为经验这个最重要的过程给遗失掉了，次次作弊考满分，但啥都没学到。

分布失真 多个事件的 Value 汇总到单个事件，会让该事件看起来夸大其重要性，导致：算法误判，平台过度关注某个事件，忽略其他关键事件（如激活、留存）。

领导Ken把K氏企业所有部门的数据归为“销售部”，结果导致其他部门的贡献被忽略。（这公司还开的下去？）

数据失真会破坏统计结果的稳定性和准确性，导致广告平台无法识别用户的真实行为路径，优化策略失焦，最终影响广告效果和 ROI。即便短期数据好看，长期必然导致预算浪费和效果下滑。

当然，这些观点更多是基于理论的探讨，或许存在一定的“纸上谈兵”的成分。但我还是希望能够提供一个视角，去审视广告系统与数据信号之间的关系；这更像是经济学家与一线交易员之间的视角差异（他们面对不同的环境和风险有着不一样的理解）。在市场一线的投放眼中，也可能出现“乱拳打死老师傅”的情况，没有对错之分。

总的来说，我希望通过这样的视角，为大家提供一些有价值的Insight（洞见）。很感谢你可以阅读到这里。同时，也欢迎你在评论区或私信中分享你的独特见解和视角，期待更多的交流与讨论。

回到开头提到的情节，这类问题在日常工作中并不少见，追根溯源可以归结到一个经典的理论：Agency Problem（代理问题）。

Wiki百科关于Agency Problem的定义：

是指当一个人或实体（“代理人”）代表另一个人或实体（“委托人”）采取行动时出现的利益和事项优先排序冲突（如看待风险的态度之差异）。[1] 当委托人和代理人之间的利益和信息差异更大，以及当委托人缺乏惩罚代理人的手段时，问题会更加恶化。[2] 代理人对委托人利益的偏离称为“代理成本”。

维基百科

代理问题的根本原因在于，委托人和代理人在目标与激励机制上的不一致。以广告投放为例，管理层往往只关注最终的数据表现（短期/高效的ROI），希望广告能够带来超出市场预期的回报，却常常忽视数据生成的过程、方法，以及实际市场情况/产品定位。这种不符合常理的期望和压力，使得投放团队的每一位成员（Agency）可能倾向于追求自身利益的最大化：

1.保住个人的工作岗位；2. 通过短期的成功证明自身的价值和产出；3. 在团队内部的恶性竞争； 4. 过度关注结果指标，忽略了数据生成的过程和质量。

广告投放操作方法是投放人员赖以生存的工具，但有时候他们过度依赖这些工具，却忽视了对优化逻辑的深刻理解。这种习惯性地用这些“捷径”去影响平台的决策，而不是从根本上解决广告投放背后的问题。“路径依赖”往往会导致陷入忽视营销的核心问题，投入到追逐表面数据的游戏中。

假如你是管理层，或许你曾经困惑，“为什么投放数据一切正常，但效果却总差强人意？”
假如你是一线投放人员，你可能也有这样的感慨：“为了达成指标，我已经筋疲力尽，为什么效果还不被认可？”

在日常工作中，我们都能感受到这种短期目标与长期价值的冲突：

管理层：希望看到的是漂亮的数字，证明投放的效率；

执行团队：希望获得认可和资源支持，因而倾向于满足表面目标；

而广告真正需要触达的市场和用户，往往被置于次要地位。

广告投放的代理问题，不仅仅是个体和团队的矛盾，更是一个系统性问题。面对这样的困境，或许我们可以从两个视角展开思考：

管理层的视角：数据之外是什么？

广告投放的成功，不应仅仅是数字的堆积，更要反映真实的用户转化和品牌价值。管理层需要关注的是数据生成的过程和质量，而非简单的结果导向。只有深入了解投放中的挑战，才能减少信息不对称，推动团队从根本上解决问题。

投放团队的视角：长期与短期的平衡

对一线的投放人员来说，思考不仅是如何完成指标，更是如何让广告的价值真正服务于市场和用户，短期成功固然重要，但长期信任才是根本。与其一味追求表面数据，不如多问问自己：