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Internet Technology 以及Information Technology)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)我們走過對北京網(wǎng)站制作大數(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？

一部《紙牌屋》，讓全世界的文化產(chǎn)業(yè)界都意識到了大數(shù)據(jù)的力量?！都埮莆荨返某銎贩郊娌シ牌脚_Netflix在一季度新增超300萬流媒體用戶，第一季財報公布后股價狂飆26%，達到每股217美元，較去年8月的低谷價格累計漲幅超三倍。這一切，都源于《紙牌屋》的誕生是從3000萬付費用戶的數(shù)據(jù)中總結(jié)收視習(xí)慣，并根據(jù)對用戶喜好的精準(zhǔn)分析進行創(chuàng)作。

　《紙牌屋》的數(shù)據(jù)庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。最終，拍什么、誰來拍、誰來演、怎么播，都由數(shù)千萬觀眾的客觀喜好統(tǒng)計決定。從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉(zhuǎn)化，每一步都由精準(zhǔn)細致高效經(jīng)濟的數(shù)據(jù)引導(dǎo)，從而實現(xiàn)大眾創(chuàng)造的C2B，即由用戶需求決定生產(chǎn)。

如今，互聯(lián)網(wǎng)以及社交媒體的發(fā)展讓人們在網(wǎng)絡(luò)上留下的數(shù)據(jù)越來越多，海量數(shù)據(jù)再通過多維度的信息重組使得企業(yè)都在謀求各平臺間的內(nèi)容、用戶、廣告投放的全面打通，以期通過用戶關(guān)系鏈的融合，網(wǎng)絡(luò)媒體的社會化重構(gòu)，為廣告用戶帶來更好的精準(zhǔn)社會化營銷效果。

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》(How Brands Grow)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)Milward Brown創(chuàng)始人高登(Gordon Brown)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，因此可認為你對該類型的其它游戲也有相同的需求。筆者并不否認該算法對某些領(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”(Light buyer)：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。這意味著你永遠無法通過精準(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，就是廣告要傳達給應(yīng)該傳達的客戶。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。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的占卜預(yù)判功能，意味著一個擁有億級用戶的社交網(wǎng)絡(luò)平臺若能夠通過對大數(shù)據(jù)的解構(gòu)，為企業(yè)提供個性化、智能化的廣告推送和服務(wù)推廣服務(wù)，則意味著企業(yè)可以搶占更大的商業(yè)空間。

伴隨著社交媒體的興起，消費者對廣告行為的依賴方式已經(jīng)發(fā)生變化，傳統(tǒng)的廣告和營銷手法其實更難奏效?！斑@個年代在做市場營銷的如果不了解移動化的概念，很難去理解消費者，碎片化的消費場景已經(jīng)讓實體店發(fā)生變化了。”騰訊網(wǎng)絡(luò)媒體事業(yè)群總裁、集團高級執(zhí)行副總裁劉勝義如是表示。

對此，星巴克中國市場推廣部副總裁韓梅蕊認為，社交媒體可以幫助企業(yè)與消費者進行良好的互動，也使得整個營銷變得更加精準(zhǔn)，在韓梅蕊看來，星巴克沒有可口可樂那么廣泛的渠道，因此廣告必須更加富有針對性，而社交媒體對大數(shù)據(jù)的解構(gòu)可以解決這個問題。

因此，星巴克在線下已經(jīng)有大量用戶的情況下，并沒有以增加新顧客為第一出發(fā)點來進行社會化營銷，而是為維護老顧客為主，通過老顧客的口碑稱頌來實現(xiàn)新顧客的增長。因為在消費者決策鏈中，由消費者自己驅(qū)動的營銷變得越來越重要。

如今，消費者獲取信息的渠道和范圍已經(jīng)大大增加。他們已經(jīng)不再聽任企業(yè)的擺布，而是追求更加個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，并根據(jù)搜集來的各種信息做出判斷、隨時分享，將個人體驗的影響擴大到更大范圍的群體之中。

在社交媒體時代，大數(shù)據(jù)還是發(fā)動機，是讓用戶不斷轉(zhuǎn)化的平臺。相應(yīng)的，營銷由獨立轉(zhuǎn)為系統(tǒng)性工程，而數(shù)據(jù)在營銷全程中扮演的角色，也必然要由參考工具轉(zhuǎn)向驅(qū)動發(fā)動機。數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)營銷引擎，將顛覆傳統(tǒng)的營銷決策模式及營銷執(zhí)行過程，給網(wǎng)絡(luò)營銷行業(yè)乃至傳統(tǒng)行業(yè)帶來革命性的沖擊。

每一次營銷，都將形成循環(huán)效果。通過定位用戶群、分析用戶內(nèi)容偏好、分析用戶行為偏好、建立受眾分群模型、制定渠道和創(chuàng)意策略、試投放并收集數(shù)據(jù)、優(yōu)化確定渠道和創(chuàng)意、正式投放并收集數(shù)據(jù)、實時調(diào)整投放策略、完成投放評估效果等，完整的數(shù)據(jù)應(yīng)用過程不斷把控營銷質(zhì)量與效果，實現(xiàn)從效果監(jiān)測轉(zhuǎn)向效果預(yù)測。

“盡管社交媒體讓整個廣告營銷更加精準(zhǔn)化，但也要根據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)的特性來決定是否采取精準(zhǔn)化營銷。”鄭靖偉表示，一些快速消費品并不太適合精準(zhǔn)化營銷，戶外、電視以及報刊等傳統(tǒng)媒介對于快速消費品依舊有很強的吸引力。

值得注意的是，社交媒體對于大數(shù)據(jù)的解構(gòu)不可避免地帶來隱私問題，當(dāng)用戶在使用電子郵件、社交網(wǎng)絡(luò)的時候，大概也會知道自己的信息將被記錄下來，當(dāng)用戶發(fā)表的言論或者分享的照片、視頻等，都決定著互聯(lián)網(wǎng)運營商將向你推薦什么樣的資源和廣告；當(dāng)用戶拿著智能手機滿世界跑的時候，手機廠商們早已通過定位系統(tǒng)把你的全部信息收羅在自己的數(shù)據(jù)庫里，利用這些信息來構(gòu)建地圖和交通信息等。

以前，這些記錄幾乎不會對普通人造成影響，因為它的數(shù)量如此巨大，除非刻意尋找，人們不會注意其中的某些信息。但是，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進步，這一狀況正在悄然發(fā)生改變。這也是“數(shù)”變時代下，企業(yè)和消費者都面臨的挑戰(zhàn)。

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。有大數(shù)據(jù)公司給出過案例，對媒體本身進行定向和綜合分析定向的效果相差無幾，這就說明媒體定向是有效的，但是其它需求定向都等同于隨機選擇。

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)過大數(shù)據(jù)洞察證實的協(xié)同規(guī)則，也可以算作靠譜的規(guī)則。比如游戲付費用戶群基本上可以確定為一兩千萬ID的重度使用用戶。

而要準(zhǔn)確識別客戶身份，多數(shù)據(jù)源的匯集與綜合不可避免，圍繞客戶身份的各種洞察、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。