大数据目前已经成为整个IT界(包含Internet Technology 以及Information Technology)最热的词汇之一,似乎任何一个话题,只要提到大数据,瞬间变得高大上。一夜之间,大数据已经代替主观的理性思考,成为智慧洞察的代名词。
但是当我们走过对大数据的顶礼膜拜阶段,揭开大数据实际应用的面纱,反而逐渐对充斥着话语世界的大数据进行反思。因为大数据在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。
以大数据的广告应用为例,精准广告投放应该是大数据最早的也是最容易产生直接收益的应用,如今少有广告公司没有宣称自己是大数据科技公司。大数据精准广告的核心内涵是什么?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。
对于微信来说,客户地域、性别虽然也需要数据分析解读,但确认相对比较容易。对于其它数据公司来说,地域依然可以通过IP或手机终端GPS获取,但性别更可能就是一个数据分析出的可能属性。当然大数据并不仅仅分析如此简单的标签,对于媒体联盟而言,媒体选择项目众多,还会分析客户媒体偏好标签,还有时间段、人群属性、设备类型、偏好类型等多种定向组合方式。
好了,上面对于精准广告有了一个粗浅的介绍。那么大数据精准广告能带来什么样的价值?通常如下的故事是大数据广告公司经常提及的。
假如一个网站的广告位,每小时有1万人来浏览,则一小时曝光量为1万,之前的CPM为5元,那么一个手机广告主投放一小时广告,成本50元。这是传统广告投放的结果。现在有个大数据公司,来帮助该广告媒体更好的运营。该公司宣称它能够精准识别浏览客户的属性,告诉手机广告主,虽然1万人浏览该广告位,但真正适合投放手机的只有6千人次,剩下4千人次的曝光为无效曝光,因为剩下的人群只对服装感兴趣。
大数据公司建议广告主按照程序化投放,过滤掉不适合投放手机的4千人,仅对适合投放手机的6千人付费,假如单价不变,那么在保证相同效果的前提下,成本降低至30元。剩下的4千人大数据公司将其销售给服装广告主,成本为20元。由此,在相同的效果情况下,大数据广告大幅降低广告主的成本。当然事实上,由于RTB(实时竞价)机制的存在,当价格(效果相同)低到一定程度,不同手机广告主的相互竞价,使得真实价格一般高于30元,但肯定介于30元到原有预期成本50元之间,由此形成多方共同获益的理想局面。
这样的案例看上去Perfect,无懈可击。因为它解决了传统广告的低效问题,比如看起来有用,但又说不清楚到底有用在哪里,这个正是各公司财务总监所深恶痛绝的。是的,通过大数据广告,让一切花在广告上的钱更有依据,可以在线评估一条广告到底造成多少的印象(Impressions),甚至多少点击,多少因此而下载使用,多少因此产生交易。
有问题吗?没问题。有问题吗?你什么意思,难道你要怀疑真理?
二、大数据精准广告没有看上去那么美好
本着证伪的原则,真理只有被证明为谬误的时候(理解其应用的局限及条件),才算真理。因此我们必须先回答一个问题,广告是用来做什么的?
好吧,再回到大数据精准广告案例,其中一个最为关键的问题在于,大数据如何分析出这6千个浏览用户适合投放手机广告?对于这个问题,广告公司早有准备,给出如下的种种答案。
这个理论意义十分深远。这意味着你永远无法通过精准营销现有顾客来增加品牌的市场份额。而对现有顾客的精准营销,正是数字媒体所擅长的。
这说明,你向苹果4或5用户推广苹果6是可行的,果粉效应推翻拜伦的理论,证实在部分领域依靠忠诚的消费者发展壮大是可行的。但除此以外,你向任何一个当前品牌的用户推广同品牌的手机终端都是不合时宜的。
因此,希望通过历史的电商数据分析推断用户下一步可能需要是无效的。就如向曾经购买过服装的用户推广服装,或许不如推广一卷纸或一桶油更为有效。
相反,成功的品牌需要找到一种方式来到达目标市场之外的群体。品牌的广告一定要用某种方式获得这部分人的兴趣——只有这样,当他们在准备购买的时候,该品牌才能自动出现在消费者的脑海中。
这类算法真正考验大数据平台的计算能力,因为并不是经验性的协同过滤,而是利用数十数百甚至上千个变量进行回归计算。最后按照相似性的概率打分,按照由高到低选择合适的用户群。
第三,如果你们持续怀疑我们算法的有效性,那么我们可以就效果来谈合作,你们可以按照点击量(CPC)或者激活量(CPA)付费,如果达不到既定效果,我们会补量。这是大数据广告的终极武器。
终极武器一出,意味着广告的投放彻底沦陷为做点击、做激活的渠道,广告的“沟通消费者”初衷早被抛弃得一干二净。
通常一般消费决策遵行S(Solution)、I(Information)、V(Value)、A(Access)规则,意思是当用户产生一个需求,内心先就满足这个需求形成一个解决方案。比如说3G手机不好用,速度很慢覆盖不好,需要换一个4G终端就成为一个Solution。那么4G终端有哪些,重点考虑那些终端?消费者还是搜集信息,并非从网上搜索,而是根据以往的经历、品牌效应、周边朋友口碑自动回想那些品牌、哪些款式。传统广告的最重要功效应该就是这个阶段,当用户需要的时候,自动进入到用户视线。然后从多维度比较选择,确定首选购买品牌。最后就是去哪儿买,搜索哪儿有促销活动,哪里优惠力度最大。
根据SIVA模型,真正的以效果为导向的广告本质解决的是Access问题,最后的临门一脚。在这方面,搜索广告是真正的效果导向广告,比如淘宝的每一款商品后面都有超过1万家商户提供,到底用户去哪里购买,得付钱打广告,这就是效果广告。曾有报告对比过,搜索广告点击率高达40%以上。想一想百度、阿里靠什么为生,临门一脚的广告价格自然高到没边,据说一些医院购买百度性病、人流之类的搜索广告,单次流量价格高达数十或数百元。
搜索广告只有少数垄断接入公司才有的生意,大部分广告仍为展示类广告。如果展示类广告也朝效果类靠拢,从商业规律上属于本末倒置。
最后结果是,一方面,广告的内容充满人性的贪婪(优惠/便宜)与色欲(大胸美女),被改造得不伦不类,上过一次当后,在沟通消费者方面反而起到负面作用。另一方面,广告公司沦落为做流量、做点击的公司,与北京望京、中关村著名的刷流量一条街没有本质的差异,最后谁真正点击了这些有效流量?曾有大数据公司分析过某款高端理财软件的阶段性用户群,与刷机、贪图小便宜的极低端用户高度相似。
三、多用靠谱的身份识别可能更有利于提升广告效果
写了这么多,大数据精准广告一无是处吗?不,怀疑真理是为了更好的应用真理。大数据广告的核心“程序化”与“定向投放”没有错,这代表移动互联网发展的趋势,也与满足特定市场、特定用户群的商品或服务广告传播需求完全匹配。问题在于目前的大数据实际能力与宣称的雄心还有巨大的差距。也就是说没有看上去的那么好。
所以,我们更应该回归广告的本来目的——更好的沟通消费者,来看待精准投放,而不是迷信大数据精准投放这样的噱头。那么什么最重要?显然不是不靠谱的协同过滤规则,也不是根本不知道原因的Lookalike,既然最重要的就是到达目标消费者,那么靠谱的身份识别应该就是精准广告的核心。
什么是靠谱的身份识别?对微信而言,判断重点活动城市是靠谱的,分析性别也相对靠谱,但如果微信告诉你说能够通过社交判断该用户是中产白领还是乡村农民,那一定是不靠谱的。因为朋友圈里宣称正在法国酒庄旅游的优雅女人或许正在出门买油条豆浆。
由于大数据本身就是不关注因果,只关注相关性,如果经过大数据洞察证实的协同规则,也可以算作靠谱的规则。比如游戏付费用户群基本上可以确定为一两千万ID的重度使用用户。
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