一、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告內(nèi)涵
大數(shù)據(jù)目前已經(jīng)成為整個(gè)IT界(包含Internet Technology 以及Information Technology)最熱的詞匯之一，似乎任何一個(gè)話題，只要提到大數(shù)據(jù)，瞬間變得高大上。一夜之間，大數(shù)據(jù)已經(jīng)代替主觀的理性思考，成為智慧洞察的代名詞。
但是當(dāng)我們走過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的頂禮膜拜階段，揭開(kāi)大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用的面紗，反而逐漸對(duì)充斥著話語(yǔ)世界的大數(shù)據(jù)進(jìn)行反思。因?yàn)?a href=http://www.90chu.com/index.php?m=content&c=index&a=infolist&typeid=1&siteid=1&type=keyword&serachType=2&key=%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE style='color:#57A306' target='_blank'>大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對(duì)于社會(huì)問(wèn)題的理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒(méi)在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過(guò)：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無(wú)益累積，以致對(duì)問(wèn)題之說(shuō)明與解決，喪失了其對(duì)特殊的經(jīng)濟(jì)意義的了解。
以大數(shù)據(jù)的廣告應(yīng)用為例，精準(zhǔn)廣告投放應(yīng)該是大數(shù)據(jù)最早的也是最容易產(chǎn)生直接收益的應(yīng)用，如今少有廣告公司沒(méi)有宣稱(chēng)自己是大數(shù)據(jù)科技公司。大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告的核心內(nèi)涵是什么?一言以蔽之，那就是程序化定向投放。其中定向是核心，程序化是手段。
以微信朋友圈為例，不定向區(qū)域，年初的公開(kāi)價(jià)格CPM(每千次曝光成本，朋友圈廣告價(jià)格遠(yuǎn)超一般媒體)40元，定向核心城市140元，定向重點(diǎn)城市90元，如果疊加定向性別，附加10%，再疊加H5外鏈(流量引導(dǎo)效果更好)，再附加20%。就像進(jìn)口化妝品一樣，先按一定比例征收關(guān)稅，后按含稅價(jià)格再征收增值稅，再按含稅價(jià)格征收消費(fèi)稅。
對(duì)于微信來(lái)說(shuō)，客戶(hù)地域、性別雖然也需要數(shù)據(jù)分析解讀，但確認(rèn)相對(duì)比較容易。對(duì)于其它數(shù)據(jù)公司來(lái)說(shuō)，地域依然可以通過(guò)IP或手機(jī)終端GPS獲取，但性別更可能就是一個(gè)數(shù)據(jù)分析出的可能屬性。當(dāng)然大數(shù)據(jù)并不僅僅分析如此簡(jiǎn)單的標(biāo)簽，對(duì)于媒體聯(lián)盟而言，媒體選擇項(xiàng)目眾多，還會(huì)分析客戶(hù)媒體偏好標(biāo)簽，還有時(shí)間段、人群屬性、設(shè)備類(lèi)型、偏好類(lèi)型等多種定向組合方式。
好了，上面對(duì)于精準(zhǔn)廣告有了一個(gè)粗淺的介紹。那么大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告能帶來(lái)什么樣的價(jià)值?通常如下的故事是大數(shù)據(jù)廣告公司經(jīng)常提及的。
假如一個(gè)網(wǎng)站的廣告位，每小時(shí)有1萬(wàn)人來(lái)瀏覽，則一小時(shí)曝光量為1萬(wàn)，之前的CPM為5元，那么一個(gè)手機(jī)廣告主投放一小時(shí)廣告，成本50元。這是傳統(tǒng)廣告投放的結(jié)果。現(xiàn)在有個(gè)大數(shù)據(jù)公司，來(lái)幫助該廣告媒體更好的運(yùn)營(yíng)。該公司宣稱(chēng)它能夠精準(zhǔn)識(shí)別瀏覽客戶(hù)的屬性，告訴手機(jī)廣告主，雖然1萬(wàn)人瀏覽該廣告位，但真正適合投放手機(jī)的只有6千人次，剩下4千人次的曝光為無(wú)效曝光，因?yàn)槭Ｏ碌娜巳褐粚?duì)服裝感興趣。
大數(shù)據(jù)公司建議廣告主按照程序化投放，過(guò)濾掉不適合投放手機(jī)的4千人，僅對(duì)適合投放手機(jī)的6千人付費(fèi)，假如單價(jià)不變，那么在保證相同效果的前提下，成本降低至30元。剩下的4千人大數(shù)據(jù)公司將其銷(xiāo)售給服裝廣告主，成本為20元。由此，在相同的效果情況下，大數(shù)據(jù)廣告大幅降低廣告主的成本。當(dāng)然事實(shí)上，由于RTB(實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià))機(jī)制的存在，當(dāng)價(jià)格(效果相同)低到一定程度，不同手機(jī)廣告主的相互競(jìng)價(jià)，使得真實(shí)價(jià)格一般高于30元，但肯定介于30元到原有預(yù)期成本50元之間，由此形成多方共同獲益的理想局面。
這樣的案例看上去Perfect，無(wú)懈可擊。因?yàn)樗鉀Q了傳統(tǒng)廣告的低效問(wèn)題，比如看起來(lái)有用，但又說(shuō)不清楚到底有用在哪里，這個(gè)正是各公司財(cái)務(wù)總監(jiān)所深?lèi)和唇^的。是的，通過(guò)大數(shù)據(jù)廣告，讓一切花在廣告上的錢(qián)更有依據(jù)，可以在線評(píng)估一條廣告到底造成多少的印象(Impressions)，甚至多少點(diǎn)擊，多少因此而下載使用，多少因此產(chǎn)生交易。
有問(wèn)題嗎?沒(méi)問(wèn)題。有問(wèn)題嗎?你什么意思，難道你要懷疑真理?
二、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告沒(méi)有看上去那么美好
本著證偽的原則，真理只有被證明為謬誤的時(shí)候(理解其應(yīng)用的局限及條件)，才算真理。因此我們必須先回答一個(gè)問(wèn)題，廣告是用來(lái)做什么的?
按照以前的共識(shí)，廣告被視為品牌用來(lái)向那些無(wú)法面對(duì)面溝通的消費(fèi)者去傳達(dá)品牌的特性。因此廣告雖然對(duì)銷(xiāo)售有促進(jìn)作用，但通常時(shí)候，廣告的內(nèi)容并不直接說(shuō)服消費(fèi)者去購(gòu)買(mǎi)，就如中國(guó)移動(dòng)曾經(jīng)的獲獎(jiǎng)廣告“溝通從心開(kāi)始”一樣。2010年出版的《品牌如何增長(zhǎng)》(How Brands Grow)一書(shū)(說(shuō)明，筆者未讀過(guò)，希望將來(lái)能讀到)，作者南澳大利亞大學(xué)教授拜倫在書(shū)中指出，廣告要達(dá)到最好的效果，往往不需要去說(shuō)服或灌輸，只要讓人在購(gòu)買(mǎi)的時(shí)候回想起品牌的名字就可以了。市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Milward Brown創(chuàng)始人高登(Gordon Brown)就指出，廣告的功能就是讓一個(gè)擺在貨架上的品牌變得“有趣”。
好吧，再回到大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告案例，其中一個(gè)最為關(guān)鍵的問(wèn)題在于，大數(shù)據(jù)如何分析出這6千個(gè)瀏覽用戶(hù)適合投放手機(jī)廣告?對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，廣告公司早有準(zhǔn)備，給出如下的種種答案。
第一，從歷史記錄中尋找曾經(jīng)使用過(guò)同類(lèi)產(chǎn)品的客戶(hù)進(jìn)行匹配。通常使用的算法叫“協(xié)同過(guò)濾”，即由某些經(jīng)驗(yàn)的相關(guān)性，找到潛在的適合用戶(hù)。比如你玩過(guò)某款游戲，因此可認(rèn)為你對(duì)該類(lèi)型的其它游戲也有相同的需求。筆者并不否認(rèn)該算法對(duì)某些領(lǐng)域確實(shí)有作用，比如游戲付費(fèi)用戶(hù)基本就是之前重度游戲使用用戶(hù)。
但是拋開(kāi)這些特殊領(lǐng)域，該算法內(nèi)涵思想“品牌依靠忠誠(chéng)的消費(fèi)者發(fā)展壯大”與拜倫的理論完全矛盾。拜倫通過(guò)對(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，他指出在所有成功的的品牌當(dāng)中，大量的銷(xiāo)售來(lái)自“輕顧客”(Light buyer)：也就是購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品相對(duì)不那么頻繁的顧客?？煽诳蓸?lè)的生意并非依靠每天都喝可樂(lè)的人，而是數(shù)百萬(wàn)每年喝一次或兩次的顧客。這種消費(fèi)者模式在各個(gè)品牌、商品品類(lèi)國(guó)家和時(shí)期都適用。無(wú)論是牙刷還是電腦，法國(guó)汽車(chē)或是澳大利亞銀行，品牌依靠的是大規(guī)模人口——換句話說(shuō)，大眾——那些偶爾購(gòu)買(mǎi)他們的人。
這個(gè)理論意義十分深遠(yuǎn)。這意味著你永遠(yuǎn)無(wú)法通過(guò)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)現(xiàn)有顧客來(lái)增加品牌的市場(chǎng)份額。而對(duì)現(xiàn)有顧客的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，正是數(shù)字媒體所擅長(zhǎng)的。
本著批判的精神來(lái)看待新出現(xiàn)未經(jīng)檢驗(yàn)的思想，筆者希望引用一下廣東移動(dòng)最近公布的用戶(hù)換機(jī)特征數(shù)據(jù)。廣東移動(dòng)對(duì)旗下用戶(hù)的終端遷移分析表明，使用蘋(píng)果的用戶(hù)升級(jí)終端，繼續(xù)使用蘋(píng)果手機(jī)的占比64%，忠誠(chéng)度最高。但除蘋(píng)果以外，其余忠誠(chéng)度表現(xiàn)最好的華為、小米手機(jī)，更換4G后持續(xù)使用同品牌的占比不到30%。
這說(shuō)明，你向蘋(píng)果4或5用戶(hù)推廣蘋(píng)果6是可行的，果粉效應(yīng)推翻拜倫的理論，證實(shí)在部分領(lǐng)域依靠忠誠(chéng)的消費(fèi)者發(fā)展壯大是可行的。但除此以外，你向任何一個(gè)當(dāng)前品牌的用戶(hù)推廣同品牌的手機(jī)終端都是不合時(shí)宜的。
因此，希望通過(guò)歷史的電商數(shù)據(jù)分析推斷用戶(hù)下一步可能需要是無(wú)效的。就如向曾經(jīng)購(gòu)買(mǎi)過(guò)服裝的用戶(hù)推廣服裝，或許不如推廣一卷紙或一桶油更為有效。
相反，成功的品牌需要找到一種方式來(lái)到達(dá)目標(biāo)市場(chǎng)之外的群體。品牌的廣告一定要用某種方式獲得這部分人的興趣——只有這樣，當(dāng)他們?cè)跍?zhǔn)備購(gòu)買(mǎi)的時(shí)候，該品牌才能自動(dòng)出現(xiàn)在消費(fèi)者的腦海中。
第二，如果“協(xié)同過(guò)濾”存在局限，廣告公司會(huì)告訴你還有第二種算法，并不基于客戶(hù)的歷史行為記錄，而是客戶(hù)本身特征相似性，來(lái)找到與種子客戶(hù)最為相似的客戶(hù)群體。簡(jiǎn)稱(chēng)“Lookalike”。先需要廣告主提供本則廣告起到作用的典型用戶(hù)，以手機(jī)為例，受廣告影響感興趣點(diǎn)擊瀏覽或預(yù)購(gòu)某手機(jī)的用戶(hù)，大約幾百或幾千個(gè)。大數(shù)據(jù)公司通過(guò)Lookalike算法(專(zhuān)業(yè)的術(shù)語(yǔ)更可能是稀疏矩陣)，尋找與這幾百/千個(gè)用戶(hù)高度相似的其它數(shù)十萬(wàn)/百萬(wàn)客戶(hù)群進(jìn)行投放。
這類(lèi)算法真正考驗(yàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的計(jì)算能力，因?yàn)椴⒉皇墙?jīng)驗(yàn)性的協(xié)同過(guò)濾，而是利用數(shù)十?dāng)?shù)百甚至上千個(gè)變量進(jìn)行回歸計(jì)算。最后按照相似性的概率打分，按照由高到低選擇合適的用戶(hù)群。
該模型的內(nèi)涵其實(shí)很簡(jiǎn)單，就是廣告要傳達(dá)給應(yīng)該傳達(dá)的客戶(hù)。比如奶粉廣告目標(biāo)用戶(hù)就是養(yǎng)育0-3歲孩子的父母。如果知道要到達(dá)用戶(hù)的具體身份，一切問(wèn)題迎刃而解。但是對(duì)于網(wǎng)站或APP應(yīng)用來(lái)說(shuō)，并不清楚用戶(hù)身份，唯一清楚的是客戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)。而且由于數(shù)據(jù)本身的分割，有的專(zhuān)注于運(yùn)營(yíng)商，有的專(zhuān)注于APP聯(lián)盟采集，有的專(zhuān)注于電商，有的專(zhuān)注于銀行，要從分割的數(shù)據(jù)中推斷出客戶(hù)的身份信息，Lookalike就是不可避免的手段。
唯一的問(wèn)題是，如果由幾百個(gè)種子用戶(hù)推斷出新的幾百個(gè)目標(biāo)用戶(hù)，準(zhǔn)確性可能高達(dá)9成，但如果如某廣告公司宣稱(chēng)，對(duì)康師傅辣味面進(jìn)行移動(dòng)DSP投放時(shí)，根據(jù)歷史投放數(shù)據(jù)分析挖掘，形成樣本庫(kù)，再通過(guò)Lookalike技術(shù)進(jìn)行人群放大，找到與目標(biāo)受眾相似度最高的潛在客戶(hù)，擴(kuò)展人群1367萬(wàn)，實(shí)際投放受眾ID2089萬(wàn)。廣告效果投放是最大化了，那么效果呢?在此，請(qǐng)?jiān)试S我杜撰一個(gè)數(shù)字，很可能點(diǎn)擊率由0.2%上升至0.3%，精準(zhǔn)度提升50%。有意義嗎?或許有，但絕對(duì)沒(méi)有想象的那么明顯。
第三，如果你們持續(xù)懷疑我們算法的有效性，那么我們可以就效果來(lái)談合作，你們可以按照點(diǎn)擊量(CPC)或者激活量(CPA)付費(fèi)，如果達(dá)不到既定效果，我們會(huì)補(bǔ)量。這是大數(shù)據(jù)廣告的終極武器。
終極武器一出，意味著廣告的投放徹底淪陷為做點(diǎn)擊、做激活的渠道，廣告的“溝通消費(fèi)者”初衷早被拋棄得一干二凈。
通常一般消費(fèi)決策遵行S(Solution)、I(Information)、V(Value)、A(Access)規(guī)則，意思是當(dāng)用戶(hù)產(chǎn)生一個(gè)需求，內(nèi)心先就滿(mǎn)足這個(gè)需求形成一個(gè)解決方案。比如說(shuō)3G手機(jī)不好用，速度很慢覆蓋不好，需要換一個(gè)4G終端就成為一個(gè)Solution。那么4G終端有哪些，重點(diǎn)考慮那些終端?消費(fèi)者還是搜集信息，并非從網(wǎng)上搜索，而是根據(jù)以往的經(jīng)歷、品牌效應(yīng)、周邊朋友口碑自動(dòng)回想那些品牌、哪些款式。傳統(tǒng)廣告的最重要功效應(yīng)該就是這個(gè)階段，當(dāng)用戶(hù)需要的時(shí)候，自動(dòng)進(jìn)入到用戶(hù)視線。然后從多維度比較選擇，確定首選購(gòu)買(mǎi)品牌。最后就是去哪兒買(mǎi)，搜索哪兒有促銷(xiāo)活動(dòng)，哪里優(yōu)惠力度最大。
根據(jù)SIVA模型，真正的以效果為導(dǎo)向的廣告本質(zhì)解決的是Access問(wèn)題，最后的臨門(mén)一腳。在這方面，搜索廣告是真正的效果導(dǎo)向廣告，比如淘寶的每一款商品后面都有超過(guò)1萬(wàn)家商戶(hù)提供，到底用戶(hù)去哪里購(gòu)買(mǎi)，得付錢(qián)打廣告，這就是效果廣告。曾有報(bào)告對(duì)比過(guò)，搜索廣告點(diǎn)擊率高達(dá)40%以上。想一想百度、阿里靠什么為生，臨門(mén)一腳的廣告價(jià)格自然高到?jīng)]邊，據(jù)說(shuō)一些醫(yī)院購(gòu)買(mǎi)百度性病、人流之類(lèi)的搜索廣告，單次流量?jī)r(jià)格高達(dá)數(shù)十或數(shù)百元。
搜索廣告只有少數(shù)壟斷接入公司才有的生意，大部分廣告仍為展示類(lèi)廣告。如果展示類(lèi)廣告也朝效果類(lèi)靠攏，從商業(yè)規(guī)律上屬于本末倒置。
最后結(jié)果是，一方面，廣告的內(nèi)容充滿(mǎn)人性的貪婪(優(yōu)惠/便宜)與色欲(大胸美女)，被改造得不倫不類(lèi)，上過(guò)一次當(dāng)后，在溝通消費(fèi)者方面反而起到負(fù)面作用。另一方面，廣告公司淪落為做流量、做點(diǎn)擊的公司，與北京望京、中關(guān)村著名的刷流量一條街沒(méi)有本質(zhì)的差異，最后誰(shuí)真正點(diǎn)擊了這些有效流量?曾有大數(shù)據(jù)公司分析過(guò)某款高端理財(cái)軟件的階段性用戶(hù)群，與刷機(jī)、貪圖小便宜的極低端用戶(hù)高度相似。
三、多用靠譜的身份識(shí)別可能更有利于提升廣告效果
寫(xiě)了這么多，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告一無(wú)是處嗎?不，懷疑真理是為了更好的應(yīng)用真理。大數(shù)據(jù)廣告的核心“程序化”與“定向投放”沒(méi)有錯(cuò)，這代表移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢(shì)，也與滿(mǎn)足特定市場(chǎng)、特定用戶(hù)群的商品或服務(wù)廣告?zhèn)鞑バ枨笸耆ヅ洹?wèn)題在于目前的大數(shù)據(jù)實(shí)際能力與宣稱(chēng)的雄心還有巨大的差距。也就是說(shuō)沒(méi)有看上去的那么好。
所以，我們更應(yīng)該回歸廣告的本來(lái)目的——更好的溝通消費(fèi)者，來(lái)看待精準(zhǔn)投放，而不是迷信大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)投放這樣的噱頭。那么什么最重要?顯然不是不靠譜的協(xié)同過(guò)濾規(guī)則，也不是根本不知道原因的Lookalike，既然最重要的就是到達(dá)目標(biāo)消費(fèi)者，那么靠譜的身份識(shí)別應(yīng)該就是精準(zhǔn)廣告的核心。
什么是靠譜的身份識(shí)別?對(duì)微信而言，判斷重點(diǎn)活動(dòng)城市是靠譜的，分析性別也相對(duì)靠譜，但如果微信告訴你說(shuō)能夠通過(guò)社交判斷該用戶(hù)是中產(chǎn)白領(lǐng)還是鄉(xiāng)村農(nóng)民，那一定是不靠譜的。因?yàn)榕笥讶镄Q(chēng)正在法國(guó)酒莊旅游的優(yōu)雅女人或許正在出門(mén)買(mǎi)油條豆?jié){。
有時(shí)候用戶(hù)使用的媒體本身就透露客戶(hù)的身份特征。比如經(jīng)常使用理財(cái)軟件的在支付能力上較為靠譜，而使用孕寶APP的80%以上應(yīng)該就是準(zhǔn)媽媽?zhuān)?jīng)常使用蜜芽的一定是寶寶出生不久的媽媽。有大數(shù)據(jù)公司給出過(guò)案例，對(duì)媒體本身進(jìn)行定向和綜合分析定向的效果相差無(wú)幾，這就說(shuō)明媒體定向是有效的，但是其它需求定向都等同于隨機(jī)選擇。
由于大數(shù)據(jù)本身就是不關(guān)注因果，只關(guān)注相關(guān)性，如果經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)洞察證實(shí)的協(xié)同規(guī)則，也可以算作靠譜的規(guī)則。比如游戲付費(fèi)用戶(hù)群基本上可以確定為一兩千萬(wàn)ID的重度使用用戶(hù)。
而要準(zhǔn)確識(shí)別客戶(hù)身份，多數(shù)據(jù)源的匯集與綜合不可避免，圍繞客戶(hù)身份的各種洞察、相關(guān)性分析也是能力提升的必修功課，這或許更應(yīng)該是大數(shù)據(jù)廣告公司應(yīng)持續(xù)修煉的核心能力。
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