最后，随着抖音近几年成为品牌种草的新主场，抖音平台的消费者被种草后行为数据的缺失是任何品牌或商家无法接受的。例如，利用电商平台“深I”或者搜索指数来评估抖音种草效果时，因为无法归因到抖音上具体的种草人群或达人触点，分析和优化都缺乏针对性和实操性。用度量数据指导策划和优化也就变得异常艰难。因此，由抖音平台上消费者行为组成的“种草”指标，就显得尤为重要了。
1.2 巨量引擎A3度量体系，真的科学吗？
一切科学的基础是度量。在抖音生态里面种草，应该如何设计度量体系呢？一般度量的对象一是输入，如何定义不同品牌不同类型的种草行为；一是输出，如何度量种草的效果。
在巨量云图推出的O-5A品牌人群资产模型中，将用户划分为O机会人群、A1了解人群、A2吸引人群、A3种草人群、A4行动（首购）人群和A5拥护（复购）人群五个层级，代表了用户从了解到拥护品牌的行为旅程。
其中，A3被直接定义为“种草人群”，是对品牌内容有多次点击、搜索、加购等主动行为的用户群体。以A3种草人群为核心，巨量营销科学团队推出了一组输出指标，度量种草活动的三个主要维度：
- 种草规模指标
A3种草人群是评估种草结果的最重要指标。巨量营销科学团队的分析显示，A3行为是消费者迈向购买转化的关键一步：A3-A4是A2-A4的23倍。
如前文所述，很多厂商/ISV都认识到“深I”/”浅I”应该分别处理。但是巨量营销科学是提供跨行业的权威数据，证明A2/A3(深I/浅I)之间的在营销意义上的巨大差别，在营销科学和实践上都具有重大的意义！
- 种草效率指标和种草价值指标
A3是消费者决策路径上极其重要的一个承上启下的中间环节。所以下面种草度量体系也包含下面两个转化率指标：
A3人群流转率（即O/A1/A2-A3）：这个指标反映种草“质量”, 在巨量营销科学A3度量体系里面属于“（种草）效率指标”；
A3人群转化率（即A3-A4）：种草的最终目的是转化，因此我们也要关注种草人群最终的转化质量。在巨量营销科学A3度量体系里面和GMV等其他指标一起，属于“（种草）价值指标”。
那么，这套指标体系在科学性上表现如何呢？
在心理学社会学等学科领域，需要度量很多复杂的现象。这些现象不像自然科学里面的研究对象例如长度和时间那样直接，针对一个现象可以有多种度量方法和指标体系。因此，我们需要对不同的度量进行科学性和实用性评估，以选择一个想到更“好”的、更科学的度量。
根据营销度量指标的评判标准的几个常用维度，这里从从科学性角度出发，点评一下巨量营销科学的A3种草指标体系。
可靠性Reliability: 指标是否稳定
不同时间段消费者种草后对品牌/商品的主观兴趣与外在行为的关系是否会有较大波动，是否会被一些其他可见不可见因素影响。巨量营销科学团队做了大量指标稳定性测试，确保了指标跨时间维度和跨场景的可靠性。这里就不对细节进行展开讨论了。
有效性Validity - 指标是否有效地反映被衡量的现象。营销指标有效性包括：
-①内部有效性：捕捉的行为是否是真实的品牌主动问询或者调研行为。例如，搜索了什么样的关键词，可以算是对品牌的A3 （搜索品牌词有错别字算不算，产品特有成分算不算，”xx明星同款”算不算等)。 巨量A3指标中包括的行为，例如多次浏览内容、主动搜索等等，和点击行为相比，消费者误操作可能性低，且作弊成本比较大，因此行为数据本身可以反映消费者真实意愿。
-②全面性：是否能全面捕捉到消费者的真实A3行为。例如在抖音被种草后在小红书和电商搜索，又或者到线下门店问询，打电话或者小程序咨询 (保险，汽车，服务)。抖音站内自带搜索和电商，相对于其他社交平台数据更完整，且相当一部分消费者有在抖音闭环内进行搜索和购买的行为。在抖音被种草之后，消费者确实有在抖音站外进行搜索/浏览行为，不管是在小红书/知乎这样的社交/内容平台，还是在独立的电商网站（有人称这种行为为“种草溢出”），笔者看到的第三方数据也证实这种行为是普遍存在的。另外，抖音数据也证实，71%的消费者在抖音被内容种草之后会在抖音站内进行搜索，22%会直接下单。所以，虽然溢出现象是普遍的存在，在无法获取全网Ask行为数据的情况下，抖音站内的Ask/A3行为数据应该是非常好的近似了。
