户外广告效果测量的首次实验
为了衡量户外广告的效果，某中心的研究人员开发并成功实施了一项针对地铁和通勤线路的实验设计。这是同类研究中的首次尝试。
在线上环境中，研究者可以通过随机投放广告和利用Cookie等技术来跟踪用户行为，从而获得高质量的数据和统计显著的结果。相比之下，户外广告由于无法进行个性化的行为测量，一直不适合进行严格的实验。
为了填补这一空白，研究团队设计了一个全新的实验方案。首先，在某城市的通勤线路上随机投放广告。其次，向居民发送电子邮件调查，询问他们经常使用哪些线路。根据调查结果，计算出不同社区中有机会看到广告的居民比例。最后，利用这些数据直接衡量广告活动的效果。
这种极其简单的方法得出了非常清晰的结果：在为期四周的广告活动中，高广告曝光社区的销售额相比低曝光社区出现了可衡量的增长。
借鉴地理实验思想
该实验设计借鉴了“地理实验”技术中的概念。地理实验通常用于无法进行个体用户跟踪或个性化广告投放的场景，其方法是隔离国家内的地理单元，并随机地在其中部分单元应用广告活动。
以往的观点认为，户外广告不适合进行地理实验，因为户外广告活动通常只集中在少数大城市或一个国家内的单个城市，缺乏足够数量的地理单元来保证统计效力。同时，使用更细粒度的地理单元也存在挑战，例如无法隔离或识别可能看到广告的用户。
创新解决方案：聚焦公共交通线路
然而，研究团队意识到，如果明智地选择户外广告环境，这些挑战是可以克服的。将广告目标锁定在地铁和通勤铁路线上，使得识别有机会看到广告的用户成为可能。调查问卷询问受访者通勤和偶尔出行时使用哪些线路、使用频率以及居住在城市哪个区域，从而计算出每个社区中暴露于广告的居民比例。同时，随机的广告投放位置在城市各社区间创造了随机的广告曝光差异，为实验提供了足够的统计效力所需的地理单元数量。
核心思路是，在调整历史销售趋势后，比较“处理组”和“控制组”区域的销售变化。许多用于分析地理实验的技术，如合成控制法和双重差分法，在此同样适用。
意义与局限
通过这种首次用于户外广告的实验设计，为户外广告效果的因果性测量打开了大门。当然，该实施方案目前特定于地铁和通勤铁路广告，因此仅限于拥有此类公共交通系统的城市。不过，相信从此类实验中获得的经验可以推广到其他类型的户外广告环境中，并可与基于认知调查或多媒体模型等非实验性的广告效果衡量方法相结合。
