广告与品牌态度：来自575个以上品牌的证据

我们关注的三个指标（感知质量、感知价值和近期满意度）的定性结论与第5节中报告的结果完全相同，表明了对所考虑品牌态度集的估计的稳健性。接下来的三个态度指标（推荐意愿、总体效果、对工作的自豪感）会受到自己在传统媒体上的广告的积极影响；而自豪的工作态度与自己的数字广告正相关。与竞争对手广告的关系好坏参半。最终态度指标（听说过）与传统媒体自身广告的所有滞后密切相关。这些结果并不令人惊讶；该调查工具明确地分析了最近的广告曝光情况。令人惊讶的是，“听说”和自己的数字广告之间没有任何可检测的关系。然而，随着同期竞争对手数字广告的出现，“收听量”有所下降。回想一下，YouGovpanelists在线回答品牌态度问题，因此结果来自受访者，他们甚至可能比总体人群更倾向于数字广告曝光。5.4时间聚合广告文献中的一个常见问题是，时间（dis）聚合如何影响估计结果（例如，参见Tellis和Franses 2006以及其中的参考文献）。为了进行调查，我们将品牌态度和广告支出变量分为两周和四周，然后在每个数据集中运行所有对照规范的可比版本。附录表24中提供的使用两周间隔数据的定性结果与每周水平的所有控制模型非常相似。表25中的四周结果也非常相似，尽管不太相似。

聚合数据产生的广告参数比例较高，在95%的水平上具有统计意义，其中39%的广告参数在四周的数据中具有统计意义，其次是两周和一周的数据集，分别为31%和20%。我们支持基于每周数据的结果，因为我们认为这些结果更加保守，并且每周数据能够更好地控制未观察到的混淆。6结论、局限性和含义在本研究中，我们分析了一个独特的“大N、大T”品牌态度和广告支出面板数据集，以调查三个特定的研究问题。我们将简单的模型应用于可比较的指标，以调查不同媒体中的广告如何改变消费者的品牌态度，并遵循明确的识别假设。我们进一步展示了这些影响是如何受到各种未观察变量控制的影响的，发现行业/周和品牌/季度固定效应是单独和共同的重要控制变量，其包含使广告参数估计更接近预期，而无需大幅减少。表11：所有品牌态度D.V.\'s品牌态度D.V.\'s品牌态度D.V.\'s品牌态度D.V.\'s品牌态度D.V.\'s品牌态度D.V.\'s品牌态度D.V.\'s品牌态度D.V.\'s品牌态度D.V.\'s品牌态度D.V.\'s。五、 质量价值满意度推荐关于城镇的有效工作（τ=0）3.06E-05 3.89E-05 2.35E-05 7.90E-06 2.11E-05 3.37E-05 1.32E-04**国家（τ=1）6.39E-05**7.20E-05**1.59E-05 6.40E-05**5.50E-05*6.03E-05**2.55E-04**贸易。

（τ=2）1.49E-05 5.19E-05*3.48E-05*6.63E-06 8.24E-06-5.91E-06 1.23E-04**Ads（τ=3）1.93E-05 7.84E-06 3.76E-05*3.55E-05 1.74E-05 4.47E-05*9.23E-05**（τ=4）5.32E-05*1.80E-05 3.26E-05*5.94E-06-5.74E-06 1.24E-05 1.00E-04**（τ=5）2.67E-05-2.94E-05 2.44E-06 5.57E-06 2.22E-06 1.96E-05 1.12E-04**自身（τ=0）2.91E-05 3.17E-05-1.87E-05 5.21E-05*3.85E-05 3.48E-05 1.29E-04**本地（τ=1）6.24E-05**3.29E-05 1.22E-05 3.68E-05 6.67E-05**8.39E-05**1.36E-04**交易。（τ=2）-1.85E-05 1.60E-05-2.60E-05 1.97E-05 6.37E-08 3.00E-05 1.03E-04**Ads（τ=3）2.64E-05 1.11E-06-1.22E-05-6.13E-06 4.66E-05 3.37E-05 1.10E-04**（τ=4）1.41E-05-2.59E-06-1.02E-05 2.68E-05 5.78E-06 2.25E-05 5.95E-05**（τ=5）2.33E-05 6.45E-05**8.77E-06 1.39E-05 3.62E-05-2.28E-05 9.75E-05**自有（τ=0）2.54E-05 2.40E-05 1.37E-06 5.22E-05 9.35E-06 1.20E-04**5.80E-05数字（τ=1）5.63E-05-5.93E-05 2.62E-05-6.81E-05 4.94E-05-2.25E-05-2.24E-05Ads（τ=2）-4.26E-05 7.85E-05-2.94E-06 6.13E-05 2.83E-05 2.11E-05 4.68E-05（τ=3）2.83E-05-6.03E-05-3.02E-06-1.66E-06 8.22E-07-1.13E-05 4.38E-05（τ=4）-1.09E-05 2.29E-05-1.03E-05 1.72E-05 4.28E-05-1.19E-05 1.93E-05（τ=5）-1.23E-05 2.81E-05-8.79E-06 5.10E-06-2.87E-05 1.87E-05 4.27E-05 COMP。（τ=0）-4.46E-04*1.06E-04-1.09E-04 1.28E-05 1.43E-04 8.59E-05-1.80E-04Nat\'l（τ=1）-4.36E-04*-3.87E-04 6.75E-05-5.84E-04**-2.58E-04 2.51E-05-8.95E-04**交易。（τ=2）-3.42E-04-1.70E-04-1.42E-05-1.51E-04-3.30E-04 1.54E-04-1.87E-04Ads（τ=3）-4.95E-04*-3.00E-04-1.64E-05 2.92E-04 2.00E-05 5.17E-04*-6.53E-04**（τ=4）-9.49E-05-4.91E-05 9.86E-05-2.92E-04 7.19E-05-1.40E-04 1.60E-04（τ=5）4.92E-05-3.33E-04-4.89E-05-2.52E-04 9.01E-05-2.22E-04-1.89E-04复合物。

（τ=0）1.37E-04-3.25E-04-3.23E-04*-3.99E-04-1.05E-04 3.05E-04-2.40E-05本地（τ=1）2.30E-04-4.09E-04-2.62E-04 1.73E-04 3.42E-04-3.80E-04 5.03E-06Trad。（τ=2）-5.25E-04*4.97E-05-6.31E-05 1.29E-05 6.63E-05-6.73E-05 4.85E-05Ads（τ=3）2.04E-04-2.17E-04 2.28E-04-1.06E-04 4.44E-04*-1.55E-05 9.24E-05（τ=4）-8.36E-05 6.34E-05-1.01E-04 1.10E-04 3.22E-05-8.14E-05 06-3.09E-04（τ=5）-3.38E-04 1.82E-04-1.03E-04 9.54E-05 1.08E-04 2.62E-04-1.00E-04组件。（τ=0）1.59E-04-5.74E-04 6.02E-05 6.28E-04*-1.06E-03**1.90E-04-6.59E-04*数字（τ=1）5.16E-04-3.56E-04-2.19E-04-5.35E-04 1.03E-03**-2.13E-04-5.55E-04Ads（τ=2）-2.47E-04 4.33E-04 1.01E-04 6.02E-04-4.38E-04-4.63E-04（τ=3）1.40E-04 7.19E-05-3.33E-04 4.05E-04-2.56E-04-3.25E-04 1.14E-04（τ=4）-1.12E-04-1.32E-04-2.58E-04-1.54E-04 6.82E-04*2.74E-04 8.20E-05（τ=5）-7.82E-04*7.91E-04**-7.97E-04**3.64E-04-4.80E-04 1.62E-04-2.40E-04调整。R平方。971 .966 .983 .968 .972 .961 .947*在95%的置信度水平上意义重大。**在99%的置信度水平上意义重大。估算精度。虽然所采用的控制方法可能并不完全适用于样本中的每个品牌，但我们认为，识别假设对于所考虑的大多数品牌都是合理的，并且总体结果可能接近真实效果。初步经验表明：（i）品牌态度指标均随着品牌自身国家传统广告的多重滞后而上升；（ii）本地传统广告提高感知质量和感知价值；（iii）数字广告增加感知价值；（iv）竞争对手广告的影响通常是负面的。

定性结果是可靠的，因为数据表明，它们不仅仅是由所考虑的一组品牌态度、模型中包含的广告支出滞后数量、广告支出先于品牌态度的假设或数据的暂时分解所驱动。我们希望所提供的发现和控制策略可以帮助营销人员及其代理商使用数据来指导重要的实际问题，如是否做广告、花费多少以及如何分配广告预算。在现有数据使广告对销售因果影响的估计复杂化的行业，如购买周期长或相互购买时间长的市场，可能尤其需要此类经验指导。然而，值得注意的是，广告/销售文献中提出的对统计能力的担忧也适用于广告对品牌态度的影响。有兴趣估计广告支出对品牌态度的准确影响的从业者应认真考虑进行数字实验，将传统广告支出跨时间和地理进行随机分组，并使用第3节中概述的准实验研究设计。本文分析的品牌态度数据无法准确估计行业特定效应，因此品牌特定效应更难估计。因此，我们建议调查其他中间指标作为候选广告应对措施，如门店交易、考虑或通过在线搜索获取信息（如Du等人，2017年）。这项研究受到许多警告和限制。其中最突出的是，发现和控制策略仅适用于所研究的一组品牌，即定期广告的成熟品牌。我们认为，它们在不断发展的类别中，对于新品牌或不定期广告的品牌，用途有限。

因此，了解这些情况下广告支出与品牌态度之间的联系仍然是未来研究的另一个主题，因为这很可能需要定制方法来控制驱动广告和品牌态度的未观察变量。我们认为，这些发现最重要的意义在于再次呼吁进行高性能的现场实验。理想情况下，这些方法将同时在多种类型的媒体上运行，在时间和空间上改变治疗方法，允许媒体之间的互动，并估计治疗对多种可比较的行为和态度指标的影响。特别是，随着越来越多的电视广告以数字方式发布，以及其他定位功能推向市场，这种广告应该变得越来越可行（Tuchman et al.2018）。我们相信，广告业最终将达到这样一个地步，即对因果影响的科学理解被用于制定媒体预算，可以证明媒体预算与利益相关的结果相关联。我们希望本文中的结果将提供一个有用的路标，以帮助指导假设和统计能力计算，因为行业正在朝着这样的方向发展。参考文献：Sailawadi、Kusum L.、Donald R.Lehmann、ScottA.Neslin。2003年，收入溢价作为衡量品牌资产的结果。《市场营销杂志》67（4）1–17。布雷克、托马斯、克里斯·诺斯科、史蒂文·塔德利斯。2015年，《消费者异质性和付费搜索效果：大规模现场实验》。计量经济学83（1）155-174。Borkovsky、Ron N、Avi Goldfarb、Avery M.Haviv、Sridhar Moorthy。2017年，在品牌管理的动态模型中衡量和理解品牌价值。营销科学36（4）471–499。克拉克、C.罗伯特、乌尔里希·多拉斯·泽尔斯基、迈克尔·德拉甘斯卡。广告对品牌知名度和感知质量的影响：一项使用面板数据的实证调查。

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表12按行业列出了样本中的所有品牌。表13-16分别显示了描述性模型、行业/周控制模型、品牌/季度控制模型和所有控制模型中的ad参数估计值及其标准误差。表17-20给出了所有四个模型中滞后因变量的参数估计和标准误差。表21显示了ad参数估计值随感知质量所有控制模型规范中包含的滞后数的变化。表22和23报告了行业特定的ad参数估计值和最近的满意度模型。表24和表25显示了按两周和四周时间间隔汇总的数据中估计的所有控制模型的结果。表12:IndustryIndustry所有品牌消费品Betty Crocker、Campbell\'s、Charmin、Clorox、Colgate、Crest、Dawn、Gillette、M&M\'s、Nabisco、Pillsbury、桂格、Schick、Snickers、TideTools/Hardware Bosch、Craftman、DeWalt、Lincoln ElectricSoft Drinks 7UP、A&W、可口可乐、Dr。