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                  先別急著吹牛,其實(shí)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告并不靠譜

                  【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 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,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(shí)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(jìn)行反思...

                  先別急著吹牛,其實(shí)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告并不靠譜

                  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(shí)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(jìn)行反思。因?yàn)榇髷?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。

                  一、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告內(nèi)涵

                  著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家路德維希·馮·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(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(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,后按含稅價格再征收增值稅,再按含稅價格征收消費(fèi)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(jī)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(xiàng)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(jī)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(yùn)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(jī)廣告主,雖然1萬人瀏覽該廣告位,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效曝光,因?yàn)槭O碌娜巳褐粚Ψb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(jī)的4千人,僅對適合投放手機(jī)的6千人付費(fèi),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(shí)上,由于RTB(實(shí)時競價)機(jī)制的存在,當(dāng)價格(效果相同)低到一定程度,不同手機(jī)廣告主的相互競價,使得真實(shí)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?yàn)樗鉀Q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(diǎn)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(fèi)者去傳達(dá)品牌的特性。因此廣告雖然對銷售有促進(jìn)作用,但通常時候,廣告的內(nèi)容并不直接說服消費(fèi)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(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(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(jī)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(jìn)行匹配。通常使用的算法叫“協(xié)同過濾”,即由某些經(jīng)驗(yàn)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(shí)有作用,比如游戲付費(fèi)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(fèi)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(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析,他指出在所有成功的品牌當(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?,而是數(shù)百萬每年喝一次或兩次的顧客。這種消費(fèi)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(yàn)的思想,筆者希望引用一下廣東移動最近公布的用戶換機(jī)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(jī)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(jī),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(shí)在部分領(lǐng)域依靠忠誠的消費(fèi)者發(fā)展壯大是可行的。但除此以外,你向任何一個當(dāng)前品牌的用戶推廣同品牌的手機(jī)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(fèi)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(jī)為例,受廣告影響感興趣點(diǎn)擊瀏覽或預(yù)購某手機(jī)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(jìn)行投放。

                  這類算法真正考驗(yàn)大數(shù)據(jù)平臺的計算能力,因?yàn)椴⒉皇墙?jīng)驗(yàn)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(jìn)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(shí)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(yùn)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(jìn)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(jìn)行人群放大,找到與目標(biāo)受眾相似度最高的潛在客戶,擴(kuò)展人群1367萬,實(shí)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?jiān)试S我杜撰一個數(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(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(jī)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(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(jìn)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(diǎn)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(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有本質(zhì)的差異,最后誰真正點(diǎn)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(jī)、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ヅ洹栴}在于目前的大數(shù)據(jù)實(shí)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(fèi)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(fèi)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(diǎn)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?yàn)榕笥讶镄Q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(jìn)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(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。


                  來源:大數(shù)據(jù)

                  聲明:數(shù)據(jù)猿尊重媒體行業(yè)規(guī)范,相關(guān)內(nèi)容都會注明來源與作者;轉(zhuǎn)載我們原創(chuàng)內(nèi)容時,也請務(wù)必注明“來源:數(shù)據(jù)猿”與作者名稱,否則將會受到數(shù)據(jù)猿追責(zé)。

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