广告与品牌态度：来自575个以上品牌的证据

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英文标题：
《Advertising and Brand Attitudes: Evidence from 575 Brands over Five
  Years》
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作者：
Rex Yuxing Du, Mingyu Joo, Kenneth C. Wilbur
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  Little is known about how different types of advertising affect brand attitudes. We investigate the relationships between three brand attitude variables (perceived quality, perceived value and recent satisfaction) and three types of advertising (national traditional, local traditional and digital). The data represent ten million brand attitude surveys and $264 billion spent on ads by 575 regular advertisers over a five-year period, approximately 37% of all ad spend measured between 2008 and 2012. Inclusion of brand/quarter fixed effects and industry/week fixed effects brings parameter estimates closer to expectations without major reductions in estimation precision. The findings indicate that (i) national traditional ads increase perceived quality, perceived value, and recent satisfaction; (ii) local traditional ads increase perceived quality and perceived value; (iii) digital ads increase perceived value; and (iv) competitor ad effects are generally negative.
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中文摘要：
人们对不同类型的广告如何影响品牌态度知之甚少。我们研究了三个品牌态度变量（感知质量、感知价值和近期满意度）与三种广告类型（民族传统、地方传统和数字）之间的关系。这些数据代表了一千万次品牌态度调查和575名普通广告商在五年期间花费的2640亿美元广告，约占2008年至2012年期间所有广告支出的37%。包括品牌/季度固定效应和行业/周固定效应，使参数估计更接近预期，而不会大幅降低估计精度。研究结果表明：（i）民族传统广告提高了感知质量、感知价值和近期满意度；（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）竞争对手的广告效应通常是负面的。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> Advertising_and_Brand_Attitudes:_Evidence_from_575_Brands_over_Five_Years.pdf (908.28 KB)

2022-6-25 04:02:50 上传

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关键词：Quantitative fixed effect satisfaction Applications Expectations

广告与品牌态度：来自575个五年以上品牌的证据Houstonrexdu@bauer.uh.eduMingyuJooAsistant教授，加州商业大学市场营销学院，RiverseMingyu。joo@ucr.eduKennethC.Wilbur商业分析和定量营销副教授拉迪管理学院加利福尼亚大学圣路易斯分校Diegokennethcwilbur@gmail.comOctober2018年9月19日，作者感谢韦斯·哈特曼（WesHartmann），两位匿名评论员，以及众多研讨会观众的有益评论和讨论。这项研究是由作者的雇主完成的，数据是从标准Kantar和YouGov数据源中提取的，但分析是由作者独自完成的，因为它没有得到任何其他方的资助或影响。广告和品牌态度：五年来575个品牌的证据统计表明，不同类型的广告如何影响品牌态度。我们调查了三个品牌态度变量（感知质量、感知价值和近期满意度）与三种广告类型（国家传统、地方传统和数字）之间的关系。这些数据代表了五年内575位普通广告商进行的1000万次品牌态度调查和2640亿美元的spenton广告，约占2008年至2012年间所有广告支出的37%。包括品牌/季度固定效应和行业/周固定效应，使参数估计更接近预期，而不会大幅降低估计精度。

研究结果表明：（i）国家传统广告提高了感知质量、感知价值和近期满意度；（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）竞争对手的影响通常是负面的。关键词：广告、品牌态度、品牌跟踪指标、媒体组合模式1简介广告从业者描述了两种类型的广告目标：直接回应和品牌态度。直接回应目标包括对广告的短期反应，如电话、店铺访问、网站交易或在线销售。品牌态度目标包括对广告的长期反应，如消费者对质量、价值或满意度的感知。这两种目标类型软化了重叠，因为两者都试图影响底线目标（如总销售额、利润），但时间范围的差异使得直接响应目标更容易归因于广告而非品牌态度。品牌态度归因的困难导致许多广告商放弃品牌态度归因；只有50%的首席营销官表示，他们从数量上证明了营销支出对企业的短期影响，只有41%的人表示，他们从数量上证明了长期影响。关于营销人员是否有能力估计广告支出对销售和收入等底线目标的影响，学术文献中存在一些争议。例如，尽管电视广告实验很少，而且一些实验在分裂电缆设计中显示出有限的统计能力（例如，Lodish等人1995年），但准实验研究估计了电视广告对直接响应目标的精确影响（例如，Tellis等人2000年、Liaukonite等人2015年、Duet等人2017年、Hartmann and Klapper 2018年、Shapiro 2018年）。

另一方面，最近的displayadvertising现场实验令人信服地表明，需要非常大的样本量才能充分推动广告实验，观察方法可能无法很好地替代实验估计（Lewis和Rao，2015年，Gordon等人，2017年）。本文的主要目的是在大量定期广告的品牌样本中，调查品牌态度数据与广告支出之间的联系。尽管销售数据稀疏且高度可变，但品牌态度数据往往不稀疏，同样的标签也适用于广告内容，这通常反映了广告活动的目标，但遗憾的是，在我们的数据集中没有观察到。https://cmosurvey.org/wp-content/uploads/sites/15/2018/02/TheCMO调查Topline Report-Feb-20181。pdf，2018年3月访问。广告实验普遍缺乏；例如，见Rao和Simonov（2018）。数字广告投放有助于实验和测量个人层面的响应数据，但广告媒体面临着几个普遍存在的问题，这些问题使实验分析变得复杂，包括广告（非）可视性（IAB 2015），默认情况下广告阻塞的高发率（Shiller et al.2018），非人类传播（WhiteOps 2016），和广告盲症（例如，Owens et al.2014）。目前尚不清楚此类展示广告结果是否适用于其他媒体。高度稳定。数十年来，许多大品牌都订阅了“品牌跟踪”调查，此类数据的供应可能会增加。

例如，Facebook和谷歌最近都推出了产品，以评估广告对品牌态度的“提升”。虽然销售数据通常是衡量广告效果的最重要指标，但它们可能不是所有品牌广告反应的唯一统计指标，甚至不是最好的统计指标。一些企业，尤其是那些产品采购周期长或采购间隔时间长的企业，可能更愿意考虑品牌态度等中间反应变量。消费者的品牌态度本身就是重要的指标，因为他们反映了消费者对品牌质量和价值的认知，并预测了搜索和考虑等下游行为（Dotson et al.2017）。品牌态度的财务价值通过品牌资产评估变得有形；强势品牌的售价通常远高于实物资产价值，因为即使品牌更换了所有者，消费者的态度也会持续。从实践的角度来看，许多广告商无法估计广告对销售的因果影响，但他们将面临是否做广告等运营问题；花费多少；以及如何在媒体上分配他们的支出。一个可能的前进方向是考虑用其他衡量消费者对广告反应的指标取代salesdata。更具体地说，我们解决了三个主要问题。

同一品牌及其竞争对手的广告如何改变品牌态度？这些关系在态度测量和广告媒体类型上如何变化？控制时间变化的不可观测物的各种策略如何改变影响大小和精度？我们的目标是尽可能地“让数据说话”，将可比方法应用于许多广告品牌的可比测量。为了回答这些问题，我们在五年的观察期内对来自37个行业的575个知名品牌的独特数据集进行了研究，将每周的品牌态度数据与每周的广告支出数据相结合。总的来说，这些数据包括2640亿美元的广告支出，占观察期内所有广告支出的37%，以及大约1000万次品牌态度调查。我们研究了定期在“大N、大T”面板数据集中做广告的成熟品牌。请注意，我们没有关于直接响应目标的数据，因此无法谈论此类结果。我们考虑的品牌态度指标是调查对象的百分比，表明每周每个品牌的可接受感知质量、感知价值和近期满意度。我们考虑的三种广告媒体是国家传统媒体、地方传统媒体和数字媒体。我们怀疑，每种类型的广告都可能直接影响每个品牌的态度：广告内容可能传达不同的特征，从而影响感知质量；它可以传达当前的定价条款，从而影响感知价值；它可以引导消费者直接购买，从而增加表示最近满意的人的比例。

尽管我们相信这些影响都可能发挥作用，但我们预计感知质量与国家广告的关系最为密切，因为国家广告通常传达产品信息和差异信息（Liaukonyteet al.2015）。我们预计，随着本地传统广告和数字广告的出现，感知价值将大幅提升，因为定价和可用性在地理位置上经常有所不同，并且此类信息通常通过地理定位媒体上的广告进行传播（Kaul和Wittink 1995，Lee et al.2017，Xu et al.2014）。我们估计的模型都包括滞后品牌态度、按媒体类型划分的同期和滞后广告投放、品牌固定效应、周固定效应和加权标准误差，以反映每周调查对象数量的外部变化。在这种情况下，因果推理的根本挑战不在于广告对消费者的非随机分配；品牌态度数据是从大量消费者样本中收集的，这些消费者的选择似乎与广告效果无关。相反，广告支出的时间安排存在一个主要困难，因为广告时间安排可能是非随机选择的，并且可能与需求高峰或广告响应度提高的时期相吻合。我们研究了两组控制变量，作为对这种广告时间内生性问题的可能补救措施：品牌/季度固定效应，以控制可能驱动广告和品牌态度的时变、品牌相关的不可观察因素；以及行业/周效应，以控制可能影响多个竞争品牌广告和品牌态度的行业层面的不可观察因素。

当两组控制变量都包含在内时，因果解释要求假设品牌/周广告支出的选择不考虑未来品牌/周偏离品牌/季度不可观察或未来品牌/周偏离行业/周不可观察。虽然这种识别假设不太可能适用于每个品牌，但我们怀疑它适用于样本中的绝大多数品牌。为了总结主要发现，数据表明品牌/季度和行业/周固定效应是品牌态度数据的单独和共同重要决定因素。此外，与没有另一组控制变量的描述性模型相比，包含两组控制变量的模型产生的结果更符合预期，并表现出更大的内部一致性。估计表明：（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）当地传统ADS提高感知质量和感知价值；（iii）数字广告增加感知价值；（iv）竞争对手的广告降低了品牌态度。结果带来了两个重要的警告。首先，我们无法观察到如此大规模和多样化的品牌样本的directresponse结果。如果我们没有发现广告媒介对品牌态度的显著影响，则不能证明影响为零，也不能说明广告媒介对直接责任者的影响。其次，我们将这些估计值解释为平均治疗效果（ATE），并遵循下面进一步讨论的一些调查抽样注意事项。然而，我们怀疑广告商可能最关心的是治疗（ToT）效果，通常会更大。接下来，我们将讨论当前研究与现存文献的关系。

随后的章节解释了数据并提供了一些无模型的证据；讨论识别；明确实证模型；报告并解释结果；并讨论该练习的总体学习、局限性和含义。1.1与以往文学的关系关于广告的实证文献非常丰富。最相关的是一组证明广告可以影响中间消费者结果的论文，即销售前的行为和态度。例如，Draganska和Klapper（2011）表明，广告提高了品牌知名度，扩大了消费者的选择范围；Joo等人（2014年）发现，电视广告增加了与产品类别相关的谷歌搜索数量以及包含品牌特定关键词的搜索比例；Hu等人（2014）的研究表明，广告可以预测每月的汽车品牌搜索量，进而预测每月的购买数据。还有几篇论文估计了品牌态度和广告支出之间的行业特定关系（Hanssens等人，2014年，Srinivasan等人，2010年）。最密切相关的论文是Clark、Doraszelski和Draganska（2009），他们在一个大型年度面板数据集中估计了广告对品牌知名度和感知质量的影响，包括2000-2005年间348个品牌960亿美元的广告支出。正如那篇论文所解释的那样，之前的大多数文献都是基于横截面数据的，其将广告效果与未观察到的混淆（如产品质量）区分开来的能力值得怀疑。Clark等人（2009）发现，在他们的首选规范中，焦点品牌自己的广告提高了自己的知名度，但并没有显著改变感知质量。相比之下，焦点品牌的竞争对手广告降低了品牌知名度，提高了感知质量。

虽然当前的分析复制了Clark等人（2009）的某些方面，但我们的增量贡献取决于几个重要的差异：时间分解、方法、度量和结果。最重要的差异可能是数据的时间维度。Clark等人（2009年）分析了一个“大N、小T”型面板，对平均品牌进行了4.2次观察。相比之下，当前的论文在252周的数据中调查了575个品牌的平衡小组，这与Tellis和Franses（2006）的中心结论一致，即“过度分解数据不会导致任何分解偏差。”更细粒度的数据允许对可能的时变混淆进行更广泛的控制，这是本文的中心主题之一。事实上，克拉克等人。（2009年，第229页）说：“也许分析广告效果的理想数据是广告支出、品牌知名度和所研究品牌的感知质量的时间序列。有了足够长的时间序列，我们就可以试着为每个孤立的品牌识别广告支出对品牌知名度和感知质量的影响。”直观地说，更多的分类数据可以更清晰地描述广告支出时间（随时间变化很大）和品牌态度（最稳定的长期平均值）之间的超前/滞后关系。由于消费者媒体习惯和企业广告支出在这两个时间段之间发生了显著变化，因此，有兴趣将2000-2005年样本期的结果与2008-2012年后期的结果进行对比；例如，数字广告大幅增长。态度测量、方法和结果也存在重要差异。Clark等人（2009年）观察了0-10分制的感知质量平均评级，并将知名度定义为对品牌质量进行评级的受访者的百分比。