CTV Business Proposal

美国 CTV 广告业务立项与 3000 万目标拆解

用公开美国 CTV 市场依据证明机会，用实际客户、投放和销售数据倒推经营目标。主线客户为电商/DTC，游戏/App 作为可选补充。

Executive Summary

建议立项，但目标要倒推。

美国 CTV 已具备足够大的观看基础和预算迁移趋势；3000 万流水目标应由客户数量、成交率、首测预算、续投率和放量系数推演。

第一阶段做投放服务商。

先拿广告主预算，再通过 Google/DV360/YouTube CTV、Roku、Samsung Ads、TTD 等平台采购流量，交付投放与归因复盘。

客户主线是电商。

电商/DTC 是目标主线；游戏/App 可作为验证 AF/Adjust 归因链路和补充增量的可选客户，不作为首版目标成立的核心依据。

美国 CTV 大盘已经足够支撑试点

用户注意力已经迁移到 streaming/CTV。 Nielsen 数据显示，2025 年 5 月美国 streaming 占电视总观看时长 44.8%，首次超过 broadcast 与 cable 合计的 44.2%；2025 年 Q2，美国带广告电视内容占全部电视观看 73.6%，其中 ad-supported streaming 占 ad-supported viewing 的 45.3%。

美国电视观看份额与 CTV 相关指标 — 观看份额说明 CTV 已不是补充渠道，而是电视广告预算迁移的关键载体。

2028 年美国传统电视和 CTV 广告支出预测 — Axios 引用 eMarketer 预测：2028 年美国 CTV 广告支出约 470 亿美元，接近并略高于传统电视。

业务模式：先做 Managed Service，不先做重技术平台

建议定位：CTV 投放服务商 / Trading Desk / Managed Service。

业务链路是：广告主预算 → 我们制定方案 → 通过 Google/DV360/YouTube CTV、Roku、Samsung Ads、TTD 等平台采购流量 → 对接 AF/Adjust/GA4/Shopify/Google 报表 → 输出复盘与续投建议。

客户选择：电商为主，游戏/App 为可选

首版目标测算中，主目标来自电商 A 类和 B 类客户。 游戏/App 客户保留 1-2 个测试样本，用于验证归因链路和跑出补充 case。

优先级	客户类型	选择理由	是否进入主目标
P0	已投过 YouTube、TikTok、Meta 视频或 DSP 的跨境电商/DTC 品牌	视频预算可迁移，素材基础较好，容易解释 CTV 测试逻辑。	是
P0	已投过 CTV/OTT/YouTube CTV 的电商客户	教育成本最低，可从替换预算或优化效果切入。	是
P1	有独立站、Shopify、GA4 或站内数据的电商客户	可做访问、加购、购买、ROAS、品牌搜索提升等复盘。	是
P1	已使用 AF/Adjust 且有海外 UA 预算的游戏/App	归因链路清晰，适合验证 install、purchase、D7/D30 ROAS。	可选增量
P2	纯平台卖家且缺少站外数据资产的客户	可作为长期拓展，但首阶段转化和归因难度较高。	暂不计入

3000 万流水目标：先拆两个口径

口径一：自然年达到 3000 万。 如果 1 月 1 日至 6 月 30 日已有流水，则 7 月 1 日至 12 月 31 日只需要完成剩余缺口。

口径二：7 月 1 日至 12 月 31 日达到 3000 万。 这是更激进、也更适合作为新业务经营挑战的口径，要求下半年独立完成 3000 万。

自然年剩余目标 = 3000万 - 1月1日至6月30日已完成流水下半年独立目标 = 3000万最终可达目标 = min(需求侧销售测算值, 供给/采购交付上限)

目标口径	适用场景	需要补的关键数据	管理含义
自然年 3000 万	财务/年度汇报口径	1-6 月已完成流水、已签约可确认流水、下半年缺口	判断全年是否达标
7-12 月 3000 万	新业务经营挑战口径	A/B 类客户数、成交率、首测预算、续投率、放量系数	判断团队从 7 月起的独立作战能力

下半年流水 = 电商A类客户数 × 成交率 × 平均首测预算 × 放量系数 + 电商B类客户数 × 成交率 × 平均首测预算 × 放量系数 + 游戏/App可选客户数 × 成交率 × 平均首测预算 × 放量系数

月度节奏：6 月搭建，7-8 月测试，9-12 月节日放量

下半年经营节奏不应平均分摊。 CTV 新业务前两个月要优先验证客户、素材、平台采买和归因复盘，9 月之后再结合海外节日做放量。

6月搭建

确认业务模式和报价包
筛选电商 A/B 类客户
确认 Google/DV360 等采买路径
准备归因周报模板

7月首测

上线首批 2-3 个客户
验证素材、CPM、频次、完播
对接 GA4/Shopify/AF 报表
形成第一版 proof case

8月复投

推动首测客户续投
扩展 A/B 类客户池
固化平台采买与周报流程
准备返校季/秋季促销方案

9月预热

围绕 Labor Day/返校季做测试
提前锁定 Q4 大促预算
建立品牌搜索与站内转化基线

10月加速

Halloween/秋促节点放量
确认 Black Friday 创意与预算
扩展再营销与 lookalike 人群

11月爆发

Black Friday / Cyber Monday 主战役
重点监控预算消耗和 ROAS
高频周报和素材快速迭代

12月收口

Christmas / Boxing Day / 年末促销
推动续投和年度复盘
形成 2027 年 pipeline

你需要补齐的数据

后续不需要再泛调研，重点补齐下表字段。补齐后就能把 3000 万目标拆成每月流水、客户数、首测预算和续投要求。

数据类别	需要补什么	用于判断什么
客户访谈	A/B 类电商客户数量、是否投过 CTV、可迁移预算来源、首测预算、成功标准	需求侧可达流水
内部/媒体采购数据	自有库存可售规模、外部平台可采买能力、CPM、最低预算、账期、报表字段	供给和交付上限
销售访谈	可触达客户数、成交率、销售周期、首测预算、续投概率、放量系数	月度目标和团队动作
财务口径	1-6 月已完成流水、已签约待消耗流水、毛利口径、币种口径	自然年 3000 万和 7-12 月 3000 万的差异

Recommended Next Steps

先确认 3000 万的币种和口径：人民币还是美元，自然年还是 7-12 月独立目标。
用 1-2 周完成客户/销售访谈，优先统计电商 A 类和 B 类客户数量。
确认 Google/DV360/YouTube CTV 等平台的最低预算、CPM、报表字段、账期和归因限制。
用首批 2-3 个客户跑 proof case，再用真实续投率修正目标模型。

风险与假设

当前页面中的美国大盘和平台案例来自公开资料；品牌级 2025/2026 CTV 消耗通常不公开。3000 万目标是否合理，最终取决于客户池、首测预算、续投率、采买能力和现金流口径。