数据驱动的互联网营销和运营
宋星的个人博客

永恒的悖论?!——精准营销精准吗?

  所有做推广的人,都希望自己的营销努力是精准的。

  不过,精准与否,可不是媒体和广告商们吹嘘的那样,是不是精准,不由人的意志为转移。

  举一个简单的例子吧,你是从什么时候开始听说“精准广告”、“精准推广”之类的说法的?恐怕小十年是有了。现在你回想起来,那个时候的“精准”二字,恐怕多半是“忽悠”吧!

  既然如此,你怎么能保证再过五年回过头来看现在的“精准广告”,它不是“忽悠”呢?

  既然如此,我们值得认真了解,到底精准营销是什么,在发展了十年后的今天,它是否已经名副其实了?

  这篇文章我想讲讲这个。

一、精准营销的过去

  从本质上看,所有的营销都希望精准(卖水的除外),在过去的岁月中,营销人也尽其所能让广告能够触达到目标人群(Target Audience,简称TA)。

  比如说一本杂志是讲汽车的,那么汽车公司就在这个杂志上做广告,一个网站是讲数码产品的,那么显示器厂商就在上面做广告,这就是那个时候的精准。

  你可以看出这种精准其实没有任何技术含量。

  不过,大概在2005、2006年开始,一种(当时)新的互联网广告商出现了,他们的出现,把精准的档次提高了一点。这些广告商就是我们今天说的广告网络(Ad Network),他们到处购买各个网站不容易卖出的广告位置,然后再把这些位置转售给广告主,从而赚取其中的“差价”。就跟今天的电商卖家批发进货然后零售卖出差不多。

  广告网络之所以能够买到各个网站的广告位,原因很简单,每一个网站都有好的广告的位置和一般的位置。好的位置总是有限的,被人一抢而光,而那些一般的,不太好的位置,总有很多剩下来卖不掉。

  因此,当有人愿意打包把这些卖不掉的广告位都买走,就算价格比较便宜,也绝对比卖不出去强。

  当然,广告网络也不傻,这些位置虽然不是好位置,但价格便宜。而且,对于单一的网站而言,这些品相一般的广告位有一来位置不佳,二来流量也不多,所以广告主才不愿意购买。可是广告网络因为收购了很多网站这样的位置,所以聚沙成塔,流量不多的问题反而迎刃而解。

  不过,广告网络还要面对售卖这类广告的另一个障碍——位置不佳。没关系,广告人最擅长的事情是包装,比如,我可以包装这些广告是——“精准广告”嘛!

  广告网络说自己的广告是“精准广告”,并不是完全没有依据。因为他们说上握着的广告位来自很多的网站,这些网站可以分门别类的归到不同的行业上,因此,我把某一些分类的网站广告位打包起来,卖给对应行业的广告主,对于这些广告主而言,就是相当不错的“精准”广告了。

  在那个时代,这种广告肯定比在网易的首页上的广告面对的人群要“精准”一点,还是受到了不少欢迎。直到今天,类似这种“精准广告”的模式,仍然是非常主流的。

  当然,我知道这跟你想象的精准不是一回事。

二、第一种真正意义上实现精准的广告

  上面那种精准如果不被大家认可的话,那么第一个真正意义上实现精准的广告其实是有的,而且大家绝对不会陌生。就是搜索竞价排名广告。

  不过由于百度长时间不认可竞价排名是广告,而是一种资讯服务,因此长久以来人们也不把它作为精准广告——哈哈,当然我这么说是开玩笑。人们不在精准广告范畴内讨论搜索竞价排名的真正原因,是因为它先天就极度精准,反而没有什么可说的了。

  不过尽管如此,第一种真正意义上的精准广告,跟搜索引擎还真有关系。这种广告最典型的是谷歌的AdSense广告。与前面提到的广告网络不一样的是,AdSense的广告不是直接采购网站上卖不出去的广告位,而是把自己的广告利用技术推到各个网站上去,当然前提是各个网站同意谷歌这么做。

  简单讲,AdSense的这种广告利用了一种技术,这种技术把一段AdSense的代码放在网站想做广告的广告位上,然后网站在被用户打开的时候,AdSense会通过这个代码把一个广告展示在这个广告位上。

  AdSense的广告形式一开始只能以文字的形式,后来可以以规定的尺寸展示图片。这种广告在创意上受到了很多限制,但是,由于它能够一定程度实现精准,因此无论是广告主还是广告媒体都开始接受这种广告方式。

上图:历史上的典型AdSense广告

  它的精准能够实现的原因很简单——因为搜索引擎知道你搜了什么词,然后根据你的搜索词,提供与之相关的广告。

  今天,AdSense广告以及国内的复刻版百度网盟广告等,仍然占据了一定的广告份额,不过,这类广告的份额在逐年降低。有几个原因:

  第一,这一类广告形式,拥有大量流量的主流网站并不喜欢。广告的尺寸规格限制得很死,而且广告的eCPM(就是网站上面的广告,每1000次曝光能够给网站带来的收入)很低。因此,这类广告的主要发布商(publisher)是中小网站,个人站长。但是今天,中小网站和个人站长基本上所剩无几了。

  第二,有大钱的金主广告主,也不待见这种广告,因为尺寸规格太死板,背后的流量又是中小网站或者个人网站。

  第三,这种广告形式随着时间的推移,很多已经融入其他广告形式中了。我们后面还会专门讲到。

  但是,谁也不可否认,AdSense的这种广告的定向技术,是第一种真正意义上的精准广告。从定向的能力而言,由于背后是搜索引擎获取的用户数据的支撑,准确度在今天看都超过绝大多数的定向方式,这也是为什么直到今天,它仍然具有生命力的原因。

  AdSense这种类型的广告形式,也是我们后面要讲到的AdExchange的雏形。

三、今天主流的精准广告是哪些?

  今天的精准广告,主要有三大类,这三大类到底精准不精准,我只做我认为的客观描述,是否精准,各位看官自辨。

  第一类:retargeting(或者谷歌叫remarketing)一类;第二类:RTB及其衍生品;第三类:大型媒体的广告体系。我们从第一类看起。

  精准广告之一:Retargeting广告

  Retargeting广告的思想其实很简单。我们所做的广告,大部分人对这些广告视而不见(你可以看见即使是最好的广告,点击率也只是个位百分数),但另外有一些人,对这些广告似乎确实有兴趣——总有一些人会点击你的广告,进入着陆页,甚至在你网站内“游玩”一番。这些对你的广告感兴趣并且到你的网站上的人,其中一些(一般又是一小部分人)会购买你的商品,而另外一些,则会在没有任何交易之后离开。

  Retargeting广告的宗旨是对这些来过你的网站却又没有买你东西的这些人“进行轰炸”。由于web端有cookie进行追踪,retargeting广告的服务商会在你的网站上加上他们的代码,然后跟踪这些人。当这些人又在互联网上打开了其他的网站,而这些网站上又正好有这个retargeting服务商的广告位的话,retargeting广告服务商就会给他们再次推送你的广告。

  如下图所示:

  Retargeting广告本质上是一种“行为规则触发”式的定向广告。在上面的例子中,这一行为规则即:访问过你的网站却没有在网站上购买东西。Retargeting的“Re”,就是针对这群人。为什么是“Re”?就是因为这些人是已经跟你打过一次交道的,再对他们投放广告可不就是“Re”了。

  当然,上面讲的这种规则,只是一种。Retargeting的行为规则定义可以更加宽泛,比如,只要点击过我的广告的人,无论有没有进站,有没有买东西,我都追踪他们,给他们投放广告;也可以更加聚焦,比如,只对那些没有购买,但是已经把商品放入购物车的人进行跟踪投放。

  因为是对已经对你产生兴趣的人进行追投,所以retargeting的广告效果往往相当好,甚至能超过搜索广告的ROI。但是,这种广告方式也屡受质疑,最大的质疑在于,这些已经进入我的网站中的人,虽然他们还没有立即购买我的商品,但其中一些其实是准备买的,只是他们拖延了一下而已。而retargeting广告,会继续对这些人做广告,而且把这些人最终的购买功劳(归因)算到retargeting的头上,这就显得retargeting广告很有用。但实际上,真正起到作用的是第一次进行的广告推广。也就是说,retargeting的好效果,实际上有非常明显的抢功之嫌。

  Retargeting广告另一个被人诟病的地方在于,它是否是真正意义上的精准。Retargeting的“精确性”并不是依靠其自身的算法在完全随机的人群中找到目标人群,而面对的已经是完全封闭环境中的有限高质量人群。因此,它实际上并不是在大营销漏斗的顶端寻找精准人群,而更是在漏斗的底端去实现截流。精准与否,你来判断。

  精准广告之二:RTB及其衍生品

RTB是Real Time Bidding的首字母简写,这种广告方式我曾经专门写文章详细介绍过。如果大家不熟悉,请看这片文章:半小时读懂互联网广告新生态,也是这个博客的经典文章之一。

  RTB广告的最大特点,就是广告位上事先并不确定会出现什么广告,只待有互联网用户看到这个广告位的时候(例如在打开包含这个广告位的页面的时候),广告才会根据这个人的情况,展示出来。

  比如,一切都很理想的状况下,如果这个人正怀着孩子,那么出现婴儿奶粉的广告最合适不过。而另一个人,他这段时间满脑子想的都是购买汽车,那么他来到同样的这个广告位,看到的应该是汽车的广告。

  从这一点看起来,RTB应该是最接近于真正意义上的精准营销——在完全开放的互联网全网空间中,寻找在此时点上最适合某个广告的人群。理论上,这种广告的效果会非常惊人。

  理论上如此无敌,现实情况下这种广告形式真的精准吗?

  与Retargeting广告相比,RTB广告是在全网开放环境中,面对的人群完全随机,因此,实现精准人群定向的难度,比前者实在要困难无数倍。RTB的精准与否,有且只有一个决定因素——数据。

  不过,有一丢丢令人沮丧的是,RTB可以依赖的数据有两个很大的问题——第一、可用数据非常稀疏,且局部化、片段化,用人话说,就是可用数据太少了,离真正深入的了解一个互联网用户此刻的需求或兴趣,还差的十万八千里;第二、就算有数据,也经常不能把数据帖上人。这主要由数据的“围墙花园”状况和对互联网用户标识的不能互认互联互通所导致。例如,如果一个广告投放公司,拥有网上所有访问者的准确数据——他们的人口属性、社会属性、兴趣爱好、此刻需求等,那么这种情况能够实现精准投放吗?——这又涉及到这些数据的使用范围的问题。RTB广告,拥有数据和能够利用这些数据还不是一回事。比如,我是一家DSP,我拥有所有这些准确的数据,我要把这些数据用在RTB的广告平台上(准确说,是用在AdExchange中),我需要跟AdExchange做每一个受众个体的互认,这可不是一个简单的工作。技术性的内容不多讲,这里简单解释一下——二者涉及到相当长时间大量的数据匹配(透过重定向技术带来的ID mapping技术实现),在数据量级不大的情况下,这并不是大问题,可是,真的拥有全网用户数据,这种数据匹配就目前的技术就几乎变成了一个不可能完成的任务。

  关于这两点,稍微引申一下就可以说上个大半天,所以这里就不再多说了,大家也可以查看我之前写的关于程序化广告数据方面相关的文章。总之,结论就是——RTB广告也依仗的数据,可以用,但是与我前面所讲到的理想中的状况,还真是封建社会到共产主义社会的距离。

  因此,RTB广告,在现实环境的运行中,并不是我们想象中的,这个人喜欢汽车,我们就投放汽车广告,绝大多数都不是这样。而是采用了监督学习的方式,即RTB“实际上并不通过人类语义学上的标签实现人群的遴选和优化,而是通过类似于重复博弈的机器(监督)学习实现,理论上无论人群被打上了与我们自然语言多么不一致的标签,它照样能慢慢实现效果的优化(以及不断的优化)”。也就是说,通过机器学习,哪怕一群人打的标记是“女性化妆品”,可是广告系统通过监督学习,发现“女性化妆品”人群的汽车投放效果好,后面就会给这类人群投放汽车广告!

  讲到这里,你觉得RTB算是精准营销吗?

  利用RTB技术的其他一些“衍生品”广告,例如Automated Guarranteed(中国叫PDB)广告、Prefer Deals广告等(关于这些广告的解释,请看我的这篇文章:半小时读懂PMP私有广告交易市场),在精准定向上面临的问题跟RTB完全一样。所以,不再单做讨论了。

  为了解决这些数据不够强大造成的定向不精准的问题,行业中出现了一些专门致力于实现营销用数据的广泛性和精确性的解决方案,例如DMP(Data Management Platform),例如CDP(Customer Data Platform)。前者以互联网全网人群数据的覆盖为主,更偏向市场营销;后者以广告主自己所有的客户数据为基础,更偏向于客户运营和营销。前者的数据目前还没有摆脱前面所述的几个问题;后者的数据准确性足够,可惜覆盖的人群太窄太少,甚至比retargeting广告的人群还小。所以都只能说差强人意。

  精准广告之三:大媒体内部的广告体系

  “广告体系”——为什么用了这么含糊的一个说法呢?因为大媒体内部的广告体系的命名相当混乱。有的称自己的广告资源及其售卖方式为“Exchange”(这也是最多的一种),有的称“广告平台”,有的则起炫酷的名字,但实际上它们都不过是媒体自己的广告资源的销售平台。所谓大媒体,也是一种泛泛的说法,流量大的网站、app,就算是大的媒体了。媒体自己的广告资源,这也是一个泛泛的说法,有时候大媒体的流量也未必够用,这个时候难免从别的地方引来一些流量,所以也未必都是自己的流量资源。

  大媒体内部的广告体系,往往一定会宣传自己是“精准营销”。一方面,用户(广大网民)往往都会在这些媒体上进行注册登录,难免留下很多个人信息;另一方面,大媒体对于自己用户的内容消费行为能够全方位跟踪。因此,理论上,大媒体内部的广告资源可以做到非常精准的人群定向。

  比如,炽手可热的信息流广告,或者微信上的广告,或者大型视频平台上的前贴片广告。理论上,都是可以很精准的。

  不过你会注意到,我连续用了两次“理论上”。

  理论上精准,实际上可能有距离。

  大媒体内部的广告体系的精准程度,取决于三件事。第一,用户数据系统的成熟程度;第二,广告资源配置的算法;第三,广告主的数量,或者更准确说,是广告资源的消耗。第一件事我就不用多解释了,数据不准,恐怕没法实现精准。第二件事情,也不难理解——媒体的广告资源配置的核心是按照eCPM构建的,目的是为了最大化广告收入。如果广告按照CPC定价,广告资源配置模型是以CTR(就是质量分背后最大权重的东西)和广告主的出价共同影响的。尽管广告被点击的概率和人群的精准性高度相关,但是并不能直接划等号。再加上出价的影响,可能会因更高的出价而牺牲一定的点击率,使精准度程度下降。因此,可以理解,当精准程度符合eCPM最大化时,算法也倾向于实现更好的精准,但当精准度和eCPM并不一致时,算法往往不会为精准度而牺牲eCPM。

  而第三件事情,则是我想多说几句的。

  广告主的数量,或者更准确说,广告资源的消耗,是最影响媒体广告精准性的。首先,我们需要理解一个前提,任何一个媒体都不能无限制供应广告位,因此广告资源必然是稀缺的。比如,百度贴吧的广告仅仅是比之前多了一些,就被网友们诟病为“在广告中找帖子”。广告位太多,会影响媒体产品的用户体验。媒体必须在维系用户数量和尽可能多的提供广告二者之间找一个平衡。

  因此,常常出现媒体的广告资源供不应求的情况。这种情况下,如何处理呢?

  媒体有两个办法,第一个办法,当然是提价。价高者得。这个很公平。第二个办法,增加流量。可是,增加流量并不容易,靠改进产品体验增加流量,是一个缓慢的过程,广告主等不及呀!于是,从各种渠道引入流量或者交换流量,成为一种选择。这也是为什么我前面说,媒体自己的广告资源只是一个泛泛的说法。

  那么,实际情况下,媒体如何选择呢?大部分媒体都不是傻瓜,他们的选择是——第一个办法+第二个办法!也就是说,他们既提高价格,又增加流量!

  由于增加的流量,往往不可能是自己媒体的流量(因为前面说了不可以随意增加广告位而影响用户体验),来路如何,是个黑箱,而且媒体自己的用户数据跟这些流量的打通情况也无从知晓,因此,这些流量的精准性,也同样无从知晓。

  而这些额外增加的流量,如何分配,又是一个大学问。比较科学的分配方式,是按照广告主们的流量采购份额,按比例分到各个广告主去。这样,大家都不会觉得有什么不正常。不过,有的时候,为了确保那些“更重要的”广告主的利益,部分不那么重要的广告主就难免收获更多这些“外来流量”,从而极大影响精准性。

  无法确定到底多少媒体采用这样的方法,但资本市场的逐利性,必须不断攀升的广告销售额以及中国互联网用户增长率的必然放缓和用户使用行为的碎片化,只会加重这种状况,而绝不会缓解。

四、新技术带来的“新精准”

  近些年来移动端的不断发展和新的技术持续问世,继续刷新着“精准”的方法。

  一种非常常见的精准营销方法是:从CRM到DMP再到广泛程序化投放的精准方法。我们来看看这种方法情况如何。

  首先,很多大型品牌主都有数据量较为庞大的CRM系统,记录了很多他们的客户数据,尤其是其中有这些客户的PII(个人识别数据)数据。PII数据中最重要的,又是客户的手机号码数据。

  于是,握有这些数据的广告主说,我要用这些数据做精准营销!

  怎么做呢?主要有两种方法:定点投放和放大定点投放。先看第一个。

定点投放:

定点投放的意思,就是寻找你的CRM中的这些客户,并且针对性的给他们投放广告。这些用户不是有手机号码吗,我给他们发短信!发短信是最“低级”的玩法。更高级的玩法,是把这些手机号码对应的手机设备ID(device ID)找到,然后在移动端(主要是各种app上)锁定他们进行投放。这种方式,与我们前面所讲的Retargeting方式实际上非常类似。读者朋友们可能会问,为什么不能用手机号码直接在app上投放广告呢?主要有两个问题,第一,手机号码一般的app不能够随意拿到,尤其是对没有root的Andorid或者没有越狱的iOS而言,所以直接用手机号码在app上定位目标受众,有技术上的不可逾越的障碍。相反,app是拥有获取手机上device ID的权限的,所以使用device ID进行定向广告投放,基本上app都可以做到。第二,法律上也是禁止的。所以,必须要将手机号码对应的device ID找到,才可以进行定向广告投放。

  这种方法毫无疑问的非常精准,但却几乎无法作为广泛使用的营销方法。一来即使是最大的广告主,他们的CRM系统中的客户数据也只能被成为“小数据”,最多几十万个客户的数据与动辄数千万的“受众数据”实在相去甚远——所以覆盖的人群太有限。其二,营销面对的人群已经是你的客户,营销的价值已经大大降低。其三,也是这个方法的最大问题,是通过电话号码找到对应的device ID的难度较高。并非不可以做到,但只有特定的数据提供商可以拥有部分匹配数据(即使是运营商也比较困难,因为运营商手里有电话号码,却不一定有足够的device ID)。因此,本来CRM覆盖就有限,再加上其中能够找到device ID的更加有限,所以自然这种方法不堪重用。

上图:安卓ID(Android Device ID)和IMEI都是典型的设备ID

  再看第二个。

放大定点投放:

放大定点投放是在定点投放的基础上的改进。定点投放的问题不是能够“准召”的人太少吗?没关系,我们可以把已经找到了的人的情况,做“放大处理”。什么是“放大处理”?就是把已经找到了的人的数据标签做为基础依据,然后再到互联网上找跟这些人相似的人群。其实,就是look-alike的方法,即利用算法,在互联网上,找到那些跟你已经掌握的人群(例如你的CRM中的客户人群),相类似的人群。

  放大定点投放也被认为是一种新的精准投放的方式。它的精准性能(效果),取决于很多因素的影响。这些影响因素包括但不限于:(1)基础人群数据的准确性(例如CRM数据中对于客户信息,尤其是人口属性、兴趣和行为数据的准确性);(2)Look-alike时,面对的更为广大的受众数据的真实性和准确性;(3)Look-alike算法本身的能力;(4)可支持对look-alike之后的定向受众进行定向投放的媒体广告位置的数量。

  因此,这种方式是否能够实现真正的精准,我就不做太多评论了。我的主观感觉,影响变量如果太多,效果的可控性就一定会太少。

五、永恒的悖论——精准营销到底能不能精准?

  目前为止,我们分析了市场上的各种精准营销手法。

  从上面的文字中,你可能能够发现一个规律——越是封闭环境,且有限可控的流量,越是能够接近我们所期望的精准;越是开放环境,越是广泛的流量,则看起来与精准有更远的距离。

  另外,还有一个强烈影响精准性的因素,是所有追求KPI的营销努力,都可能被“问题流量”所影响。而精准广告,被广告主所期望着应该带来更高的KPI,则更有可能被“问题流量”所左右。

  互联网营销的一个铁律,或者悖论,是你不可以同时放大流量的数量和提升流量的质量。精准广告似乎要打破这个悖论?还是会在未来才能够打破这个悖论?还是让我们更待未来吧!

  感谢各位朋友!

PS:最近突发奇想,尤其是上次今日头条事情获得了广泛关注。我准备开一个语音脱口秀节目:互联网营销“乱弹琴”,准备在互联网数据官(iCDO,公众号:互联网数据官)上独家播放,敬请朋友们关注!

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