分析：為何說大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告并不靠譜

分析：為何說大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告并不靠譜？

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IT界(包含InternetTechnology以及InformationTechnology)最熱的詞匯之一，似乎任何一個話題，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)我們走過對大數(shù)據(jù)的頂禮膜拜階段，揭開大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用的面紗，反而逐漸對充斥著話語世界的大數(shù)據(jù)進行反思。因為大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟學(xué)家路德維?！ゑT·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經(jīng)濟意義的了解。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有宣稱自己是大數(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，年初的公開價格CPM(每千次曝光成本，朋友圈廣告價格遠(yuǎn)超一般媒體)40元，定向核心城市140元，定向重點城市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%。就像進口化妝品一樣，先按一定比例征收關(guān)稅，后按含稅價格再征收增值稅，再按含稅價格征收消費稅。對于微信來說，客戶地域、性別雖然也需要數(shù)據(jù)分析解讀，但確認(rèn)相對比較容易。對于其它數(shù)據(jù)公司來說，地域依然可以通過IP或手機終端GPS獲取，但性別更可能就是一個數(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單的標(biāo)簽，對于媒體聯(lián)盟而言，媒體選擇項目眾多，還會分析客戶媒體偏好標(biāo)簽，還有時間段、人群屬性、設(shè)備類型、偏好類型等多種定向組合方式。好了，上面對于精準(zhǔn)廣告有了一個粗淺的介紹。那么大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告能帶來什么樣的價值？通常如下的故事是大數(shù)據(jù)廣告公司經(jīng)常提及的。假如一個網(wǎng)站的廣告位，每小時有1萬人來瀏覽，則一小時曝光量為1萬，之前的CPM為5元，那么一個手機廣告主投放一小時廣告，成本50元。這是傳統(tǒng)廣告投放的結(jié)果?，F(xiàn)在有個大數(shù)據(jù)公司，來幫助該廣告媒體更好的運營。該公司宣稱它能夠精準(zhǔn)識別瀏覽客戶的屬性，告訴手機廣告主，雖然1萬人瀏覽該廣告位，但真正適合投放手機的只有6千人次，剩下4千人次的曝光為無效曝光，因為剩下的人群只對服裝感興趣。大數(shù)據(jù)公司建議廣告主按照程序化投放，過濾掉不適合投放手機的4千人，僅對適合投放手機的6千人付費，假如單價不變，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)然事實上，由于RTB(實時競價)機制的存在，當(dāng)價格(效果相同)低到一定程度，不同手機廣告主的相互競價，使得真實價格一般高于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，無懈可擊。因為它解決了傳統(tǒng)廣告的低效問題，比如看起來有用，但又說不清楚到底有用在哪里，這個正是各公司財務(wù)總監(jiān)所深惡痛絕的。是的，通過大數(shù)據(jù)廣告，讓一切花在廣告上的錢更有依據(jù)，可以在線評估一條廣告到底造成多少的印象(Impressions)，甚至多少點擊，多少因此而下載使用，多少因此產(chǎn)生交易。有問題嗎？沒問題。有問題嗎？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問題，廣告是用來做什么的？按照以前的共識，廣告被視為品牌用來向那些無法面對面溝通的消費者去傳達(dá)品牌的特性。因此廣告雖然對銷售有促進作用，但通常時候，廣告的內(nèi)容并不直接說服消費者去購買，就如中國移動曾經(jīng)的獲獎廣告“溝通從心開始”一樣。2010年出版的《品牌如何增長》(HowBrandsGrow)一書(說明，筆者未讀過，希望將來能讀到)，作者南澳大利亞大學(xué)教授拜倫在書中指出，廣告要達(dá)到最好的效果，往往不需要去說服或灌輸，只要讓人在購買的時候回想起品牌的名字就可以了。市場研究機構(gòu)MilwardBrown創(chuàng)始人高登(GordonBrown)就指出，廣告的功能就是讓一個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，其中一個最為關(guān)鍵的問題在于，大數(shù)據(jù)如何分析出這6千個瀏覽用戶適合投放手機廣告？對于這個問題，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)使用過同類產(chǎn)品的客戶進行匹配。通常使用的算法叫“協(xié)同過濾”，即由某些經(jīng)驗的相關(guān)性，找到潛在的適合用戶。比如你玩過某款游戲，因此可認(rèn)為你對該類型的其它游戲也有相同的需求。筆者并不否認(rèn)該算法對某些領(lǐng)域確實有作用，比如游戲付費用戶基本就是之前重度游戲使用用戶。但是拋開這些特殊領(lǐng)域，該算法內(nèi)涵思想“品牌依靠忠誠的消費者發(fā)展壯大”與拜倫的理論完全矛盾。拜倫通過對銷售數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學(xué)分析，他指出在所有成功的的品牌當(dāng)中，大量的銷售來自“輕顧客”(Lightbuyer)：也就是購買產(chǎn)品相對不那么頻繁的顧客?？煽诳蓸返纳獠⒎且揽棵刻於己瓤蓸返娜耍菙?shù)百萬每年喝一次或兩次的顧客。這種消費者模式在各個品牌、商品品類國家和時期都適用。無論是牙刷還是電腦，法國汽車或是澳大利亞銀行，品牌依靠的是大規(guī)模人口——換句話說，大眾——那些偶爾購買他們的人。這個理論意義十分深遠(yuǎn)。這意味著你永遠(yuǎn)無法通過精準(zhǔn)營銷現(xiàn)有顧客來增加品牌的市場份額。而對現(xiàn)有顧客的精準(zhǔn)營銷，正是數(shù)字媒體所擅長的。本著批判的精神來看待新出現(xiàn)未經(jīng)檢驗的思想，筆者希望引用一下廣東移動最近公布的用戶換機特征數(shù)據(jù)。廣東移動對旗下用戶的終端遷移分析表明，使用蘋果的用戶升級終端，繼續(xù)使用蘋果手機的占比64%，忠誠度最高。但除蘋果以外，其余忠誠度表現(xiàn)最好的華為、小米手機，更換4G后持續(xù)使用同品牌的占比不到30%。這說明，你向蘋果4或5用戶推廣蘋果6是可行的，果粉效應(yīng)推翻拜倫的理論，證實在部分領(lǐng)域依靠忠誠的消費者發(fā)展壯大是可行的。但除此以外，你向任何一個當(dāng)前品牌的用戶推廣同品牌的手機終端都是不合時宜的。因此，希望通過歷史的電商數(shù)據(jù)分析推斷用戶下一步可能需要是無效的。就如向曾經(jīng)購買過服裝的用戶推廣服裝，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到達(dá)目標(biāo)市場之外的群體。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)他們在準(zhǔn)備購買的時候，該品牌才能自動出現(xiàn)在消費者的腦海中。第二，如果“協(xié)同過濾”存在局限，廣告公司會告訴你還有第二種算法，并不基于客戶的歷史行為記錄，而是客戶本身特征相似性，來找到與種子客戶最為相似的客戶群體。簡稱“Lookalike”。先需要廣告主提供本則廣告起到作用的典型用戶，以手機為例，受廣告影響感興趣點擊瀏覽或預(yù)購某手機的用戶，大約幾百或幾千個。大數(shù)據(jù)公司通過Lookalike算法(專業(yè)的術(shù)語更可能是稀疏矩陣)，尋找與這幾百/千個用戶高度相似的其它數(shù)十萬/百萬客戶群進行投放。這類算法真正考驗大數(shù)據(jù)平臺的計算能力，因為并不是經(jīng)驗性的協(xié)同過濾，而是利用數(shù)十?dāng)?shù)百甚至上千個變量進行回歸計算。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群。該模型的內(nèi)涵其實很簡單，就是廣告要傳達(dá)給應(yīng)該傳達(dá)的客戶。比如奶粉廣告目標(biāo)用戶就是養(yǎng)育0-3歲孩子的父母。如果知道要到達(dá)用戶的具體身份，一切問題迎刃而解。但是對于網(wǎng)站或APP應(yīng)用來說，并不清楚用戶身份，唯一清楚的是客戶的歷史行為數(shù)據(jù)。而且由于數(shù)據(jù)本身的分割，有的專注于運營商，有的專注于APP聯(lián)盟采集，有的專注于電商，有的專注于銀行，要從分割的數(shù)據(jù)中推斷出客戶的身份信息，Lookalike就是不可避免的手段。唯一的問題是，如果由幾百個種子用戶推斷出新的幾百個目標(biāo)用戶，準(zhǔn)確性可能高達(dá)9成，但如果如某廣告公司宣稱，對康師傅辣味面進行移動DSP投放時，根據(jù)歷史投放數(shù)據(jù)分析挖掘，形成樣本庫，再通過Lookalike技術(shù)進行人群放大，找到與目標(biāo)受眾相似度最高的潛在客戶，擴展人群1367萬，實際投放受眾ID2089萬。廣告效果投放是最大化了，那么效果呢？在此，請允許我杜撰一個數(shù)字，很可能點擊率由0.2%上升至0.3%，精準(zhǔn)度提升50%。有意義嗎？或許有，但絕對沒有想象的那么明顯。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談合作，你們可以按照點擊量(CPC)或者激活量(CPA)付費，如果達(dá)不到既定效果，我們會補量。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擊、做激活的渠道，廣告的“溝通消費者”初衷早被拋棄得一干二凈。通常一般消費決策遵行S(Solution)、I(Information)、V(Value)、A(Access)規(guī)則，意思是當(dāng)用戶產(chǎn)生一個需求，內(nèi)心先就滿足這個需求形成一個解決方案。比如說3G手機不好用，速度很慢覆蓋不好，需要換一個4G終端就成為一個Solution。那么4G終端有哪些，重點考慮那些終端？消費者還是搜集信息，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)該就是這個階段，當(dāng)用戶需要的時候，自動進入到用戶視線。然后從多維度比較選擇，確定首選購買品牌。最后就是去哪兒買，搜索哪兒有促銷活動，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問題，最后的臨門一腳。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1萬家商戶提供，到底用戶去哪里購買，得付錢打廣告，這就是效果廣告。曾有報告對比過，搜索廣告點擊率高達(dá)40%以上。想一想百度、阿里靠什么為生，臨門一腳的廣告價格自然高到?jīng)]邊，據(jù)說一些醫(yī)院購買百度性病、人流之類的搜索廣告，單次流量價格高達(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廣告。如果展示類廣告也朝效果類靠攏，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，上過一次當(dāng)后，在溝通消費者方面反而起到負(fù)面作用。另一方面，廣告公司淪落為做流量、做點擊的公司，與北京望京、中關(guān)村著名的刷流量一條街沒有本質(zhì)的差異，最后誰真正點擊了這些有效流量？曾有大數(shù)據(jù)公司分析過某款高端理財軟件的階段性用戶群，與刷機、貪圖小便宜的極低端用戶高度相似。三、多用靠譜的身份識別可能更有利于提升廣告效果寫了這么多，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告一無是處嗎？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”沒有錯，這代表移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢，也與滿足特定市場、特定用戶群的商品或服務(wù)廣告?zhèn)鞑バ枨笸耆ヅ?。問題在于目前的大數(shù)據(jù)實際能力與宣稱的雄心還有巨大的差距。也就是說沒有看上去的那么好。所以，我們更應(yīng)該回歸廣告的本來目的——更好的溝通消費者，來看待精準(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)消費者，那么靠譜的身份識別應(yīng)該就是精準(zhǔn)廣告的核心。什么是靠譜的身份識別？對微信而言，判斷重點活動城市是靠譜的，分析性別也相對靠譜，但如果微信告訴你說能夠通過社交判斷該用戶是中產(chǎn)白領(lǐng)還是鄉(xiāng)村農(nóng)民，那一定是不靠譜的。因為朋友圈里宣稱正在法國酒莊旅游的優(yōu)雅女人或許正在出門買油條豆?jié){。有時候用戶使用的媒體本身就透露客戶的身份特征。比如經(jīng)常使用理財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，經(jīng)常使用蜜芽的一定是寶寶出生不久的媽媽