媒介营销从业者必读：“七普”数据更新对品牌的潜在冲击与应对建议

观点顾问 | 吴立成 Ryan，秒针系统数据科学家

整理撰写 | 钱家俊

本文篇幅较长，完整阅读预计需要8分钟

看到本文的标题，相信很多朋友会觉得奇怪：“七普”是什么东西？跟媒介营销有什么关系？

其实，“七普”是第七次全国人口普查的简称，“七普”数据的更新会对目标人群广告到达率（TA Reach%）指标的计算产生结构性的影响：因为TA Reach%是目标人群中被广告触达的人的比例，而目标人群的人口数据变多或变少，将直接影响TA Reach%指标计算的分母。作为广告投放效果评估最重要的指标之一，Reach%的波动将会进一步牵动媒介广告策略的方方面面。

不过，上述影响到底有多大、究竟值得在多大层面上重视，可能多数朋友并没有具体的概念。为了给到大家一个比较详尽的科普解读，小编采访了秒针系统数据科学家Ryan，请他分享了从秒针视角出发观察到的“七普”数据更新对行业的影响和变化。今天，小编将Ryan的解读观点整理成文，对于媒介营销的从业者来说，相信看完本文以后会发现，“七普”数据的更新是坚持长期主义的品牌应当充分重视的一个外部环境变化因素。

首先还是先跟大家简单科普下今天讨论涉及的基础概念：目标群体广告到达率（TA Reach%）衡量的是目标群体中有多少不同的人在特定时间内至少接触过一次目标广告信息，是行业里最常用的广告活动效果的评估指标之一。

假设一段广告的投放目标人群（TA）是全中国所有女性人群，那么对于该广告来说：

一般来说我们谈论Reach%指标高低的影响因素，总是会聚焦在影响“分子”的那些因素，比如广告预算总花费、广告投放策略（媒体选择、CPM、投放频次）等等，它们决定的是有多少女性观众看到这条广告。但我们往往会默认将“分母”视为恒定不变的常数并忽略其影响，如今“七普”数据的更新相当于直接改变了“分母”的数字，这显然也会对计算结果产生影响。

当然，实际影响的过程还要更加复杂，涉及到监测过程中对Panel抽样统计数据的加权修正处理。下图展示了一个简单的示例解释，假设一个以女性为目标受众的广告投放后有10万人看了，在《个保法》个人隐私保护的要求下，我们不能、也不应该知道这10万人中每一个人都是谁、是男是女。但品牌肯定非常关心10万人中有多少是女性，这决定了这次广告投放的效果。

为此，秒针系统维护了一个500万量级的超大规模高质量人口样本库（Panel），通过合法合规手段收集到样本库人群的脱敏数据信息，这样我们就可以根据样本库中看到该广告的女性比例来推定真实广告覆盖到的女性人群的比例。但由于样本库是中国真实全体人口的一个抽样的结果集，样本库中的人群结构与真实的中国人口结构必定会存在偏差，为了让广告监测的结果数据尽可能逼近真实，秒针广告监测产品Admonitor会自动基于中国人口及网民的总体数据（专业术语叫Universe）对样本库中初步得出的命中结果进行加权修正，再给出最终的监测结果数据。“七普”数据的更新实际上就是更新了这里提到的Universe数据。

实际上，随着“七普”数据的更新，哪怕品牌的媒介投放策略没有任何调整，品牌的广告媒介部门也有可能会观察到一些投放效果指标的数据变化。经过秒针系统大量的实地数据调研和分析，Ryan认为受到影响的品牌无需为该状况感到慌张，这其实是外部客观环境因素导致的变化，并不会以品牌的意志为转移。就好像《个保法》颁布后，我们更应该思考的不是“《个保法》为什么要颁布”，而是《个保法》对我们的营销工作的具体影响，以及我们应当如何应对。

为了正确解读“七普”数据更新对品牌媒介投放的影响，我们可以先思考一个问题：为什么人口数据每年都在维护更新，但过去就没有明显感受到人口数据变化带来的影响呢？

答案可能要从“六普”数据说起。在2010年-2020年期间，秒针的广告监测产品中采用的总体人口数据（Universe），主要是以2010年的第六次全国人口普查数据为基底的，我们同步与华通人（ACMR）深度合作，结合华通人在人口统计资讯、洞察方面的专业优势，至少每半年都会对人口/网民总体数据进行全面、精准、细致的更新维护。

不过，依托于抽样结果和预测模型对人口数据的修正，终究会跟真实的人口变化情况存在一定的偏差。随着2021年底到2022年初，第七次全国人口普查的详细数据逐步公布，秒针第一时间将人口基底数据（Universe）更新到了“七普”的版本，随之带来的是人口基数数据的一次结构性的更新升级，虽然总体人口的增长未必与预测发生巨大偏差，但是具体人群构成结构（例如不同年龄段的人口/网民的比例）的变化是相对比较大的。

如上图所示，从2020年底的“六普”数据切换到2021年底的“七普”数据，传统网民“主力”的年轻人群比重从46.6%下降至44.0%，与之相对的，中老年群体正在加速融入网络社会，变化最大的45-54岁人群的占比从16.6%上升至19.1%。别看比例不大，考虑到10.32亿的网民base，其真实影响是巨大的。

这意味着尽管品牌的媒介投放策略并未主动调整，但是接收广告的人群的年龄分布已经发生了结构性的变化，对于主打年轻人群的品牌来说，14-39岁的人群整体少了2683万。如果要用简单粗暴的方式来理解这个变化，假设这2683万人都看了你的广告，在Universe更新到七普版本之前，他们还都被算在14-39岁的TA Reach%里，但随着Universe更新，他们重新被修正为39+人群，由于年龄超出了目标人群的要求，自然也就不会算在14-39岁TA的Reach%指标中了（仅仅是便于理解的比喻，实际并不会直接像这样计算）。

同理，如果品牌划定TA的维度是地域、高线/低线城市等其他维度，同样都会因上述影响而发生变化。

对于品牌来说，首先应该正确认识七普数据更新带来的影响。秒针一直以来都追求用最逼近真实的精准广告监测结果来帮助品牌制定和优化营销投资决策，如下图所示，秒针的样本库已经随七普数据同步进行了维护更新，目前已经更加贴近七普的Universe结构。从结果上说，七普数据的更新是不可逆的客观事实，受到影响的品牌应该是冷静地认识变化和对自身的影响，并且将此作为契机来积极调整2023年、乃至未来十年的广告媒介投资的整体策略。

一方面，我们应当认识到，品牌的广告投放结果并非发生了巨大不可知的变动：在其他变量因素没有改变的前提上，虽然七普数据的更新可能引起了Reach%指标的变化，但实际观看到广告曝光的人数是没有发生太大变化的。用一个不恰当的比喻，就好像你的年轻TA人群的Reach%遭遇了类似去通货膨胀处理或者货币价值回归的外部结构性影响，导致今年的19%可能其实等价于去年的25%（数据仅为举例示意）。

随后，品牌应该仔细考虑，上述变化是否应该影响自身未来的媒介投资的策略，例如：

• 对于目标人群画像比较广泛的品牌，比如产品SKU同时可以覆盖老中青人群，考虑到中老年人群比例的扩大，是否应该调整年轻人群和中老年人群的媒介投放的预算资源分配比例；

  
  

• 对于目标人群画像比较窄的品牌，比如产品SKU只覆盖20-35岁的人群、只能主打特定年龄段的目标人群，那么可能需要重新审视目标人群的有效触达渠道，对于那些从14-19岁年龄段“升格”进入到20-35岁人群范围的“新”目标人群来说，是否会有更不同的媒介偏好；

  
  

• ……
  

目前，秒针系统正在积极帮助一部分客户正确评估七普数据变化造成的影响，通过秒针的MediaROI媒介实效产品解决方案，为品牌从媒介洞察到预算分配到智能排期提供一站式的媒介Planning优化调整建议。我们也将继续邀请Ryan给大家分享品牌基于“七普”的媒介Planning具体实操建议和相关案例，欢迎大家关注接下来的内容更新。

最后，秒针系统认为对于坚持长期主义的品牌来说，持续了解和认知消费者的变化，不断更新自身的品牌和媒介策略是自然而然的必修课。2021年底中国网民的总数是10.32亿，全国互联网普及率高达73%，但要知道2014年底中国网民总数仅有6.49亿，全国互联网普及率仅为47.9%，品牌现如今的媒介投资策略与7年前的2014年相比肯定已经不可同日而语，但当我们身在其中，反而很难发现每一年都有什么特别的调整和改变，但正是一步一步见招拆招的调整和适应才使得品牌不断保持着新鲜的活力。