- ③通用性和品类差异性。不同品类，消费者卷入度involvement不同，对品牌深度兴趣/主动问询的行为表现也会有差异。如何在指标定义通用性和品类特殊性之间取得平衡？在保证A3整体框架不变的前提下，营销科学团队针对不同行业和品类，对A3的指标定义进行了微调，反映了不同品类消费者决策因素和行为差异。
- ④外部有效性(预测力Predicting Power)：能否有效预测最终结果，即种草带来的品牌力的提升或者生意的表现。最理想的状态下，这里的生意表现，不仅包括的是抖音电商闭环生意表现，还有品牌在全渠道生意的整体表现。其实，这可能是绝大多数度量指标使用者关心的问题。
在这个品牌主最关注的维度上面，巨量团队做了大量工作进行验证，包括闭环抖音体系内“种草-销售转化”的关联分析，和借助一方数据对抖音种草-外部电商转化、抖音种草-外部销售leads产生进行的关联分析。这些分析，确认了种草指标和销售/leads之间存在强相关性。
综上所述，巨量A3种草系列度量指标在科学性上是有保证的。有了科学性的基础，这些度量指标才可以在业务指导上发挥巨大的作用。
用好度量，科学种草
2.1 科学度量，指导优化种草动作
度量不仅是指标，还是人群资产沉淀和运营，以及种草动作洞察、策划和优化的基础。
A3等不仅是度量指标，更重要的是A3人群可以沉淀下来。A3等度量指标，和其他标签结合，可以圈选特定人群，作为投放的分析、 优化和运营的基础。
一般来说，种草策略的制定和执行优化，沿着消费者购买决策路径有两个方向。一是面向上游，如何更精准更高效的寻找O/A1/A2人群，提高流转率，拓展A3人群规模；一是面向下游，即如何提升A3人群向A4的转化。
不管是面向上游还是面向下游的计划优化，都需要依赖度量数据，利用沉淀的A3人群，在三个维度，进行分析和优化：
种草目标受众
种草触点和路径
种草内容
2.1.1 科学优化种草目标受众
对目标受众优化，首先确定优化目标：面向种草上游优化O/A1/A2-A3流转率， 或者面向下游优化 A3-A4转化率。而实际操作中，往往上下游优化会同时进行，以达到营销效率最大化。
以阿迪达斯为例。
阿迪达斯通过对初始计划中不同人群O/A1/A2-A3流转率和A3-A4转化率的分析，对初始计划的人群策略进行纠偏调整：
巨量云图数据显示，通过人群画像的诊断，A3人群的画像(新一线-四线/Z世代，精致妈妈，新锐白领)，和A4购买人群画像(一二线城市/新锐白领、精致妈妈，资深中产)存在一定区别。因此在大促聚焦的A3人群中，阿迪达斯需要根据A4购买人群特征，对目标人群选择和内容策略上进行纠偏调整。
在实际操作中，聚焦精细化圈选的A3及O-A3潜力转化人群，通过多波次动态投放，促进人群流转和A3人群蓄水，结合增效度量工具进行A/B测试，不断进行动态投放优化：
首波次针对和A4相似画像的潜力转化人群投放；
第二波次增加头条端有相似内容兴趣的潜力转化人群进行投放；
第三波次增加覆盖抖音类目兴趣的潜力转化人群进行投放，逐渐扩大人群覆盖范围。
通过以上人群优化，阿迪达斯实现了A3-A4人群流转率提升了21%，商品成交ROI提升了40%+。
2.1.2 科学优化种草的触点和路径
种草成功的一个重要因素是触点组合的选择。抖音拥有丰富的种草手段，包括品牌广告（如开屏/TopView），品牌内容BGC（如直播/短视频），达人内容PGC和互动内容UGC （如众测任务/看播任务）。拥有科学种草度量指标之后，我们可以通过分析不同触点/触点组合的O/A1/A2-A3转化率，从而选择更种草效率更高的触点和组合。
