大数据精准广告没有看上去那么美好

　　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?

　　按照以前的共识，广告被视为品牌用来向那些无法面对面沟通的消费者去传达品牌的特性。因此广告虽然对销售有促进作用，但通常时候，广告的内容并不直接说服消费者去购买，就如中国移动曾经的获奖广告“沟通从心开始”一样。2010年出版的《品牌如何增长》(How Brands Grow)一书(说明，笔者未读过，希望将来能读到)，作者南澳大利亚大学教授拜伦在书中指出，广告要达到好的效果，往往不需要去说服或灌输，只要让人在购买的时候回想起品牌的名字就可以了。市场研究机构Milward Brown创始人高登(Gordon Brown)就指出，广告的功能就是让一个摆在货架上的品牌变得“有趣”。

　　好吧，再回到大数据精准广告案例，其中一个为关键的问题在于，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。

　　，从历史记录中寻找曾经使用过同类产品的客户进行匹配。通常使用的算法叫“协同过滤”，即由某些经验的相关性，找到潜在的适合用户。比如你玩过某款游戏，因此可认为你对该类型的其它游戏也有相同的需求。笔者并不否认该算法对某些领域确实有作用，比如游戏付费用户基本就是之前重度游戏使用用户。

　　但是抛开这些特殊领域，该算法内涵思想“品牌依靠忠诚的消费者发展壮大”与拜伦的理论完全矛盾。拜伦通过对销售数据进行统计学分析，他指出在所有成功的的品牌当中，大量的销售来自“轻顾客”(Light buyer)：也就是购买产品相对不那么频繁的顾客。可口可乐的生意并非依靠每天都喝可乐的人，而是数百万每年喝一次或两次的顾客。这种消费者模式在各个品牌、商品品类国家和时期都适用。无论是牙刷还是电脑，法国汽车或是澳大利亚银行，品牌依靠的是大规模人口——换句话说，大众——那些偶尔购买他们的人。

　　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。

　　本着批判的精神来看待新出现未经检验的思想，笔者希望引用一下广东移动近公布的用户换机特征数据。广东移动对旗下用户的终端迁移分析表明，使用苹果的用户升级终端，继续使用苹果手机的占比64%，忠诚度高。但除苹果以外，其余忠诚度表现好的华为、小米手机，更换4G后持续使用同品牌的占比不到30%。

　　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。

　　第二，如果“协同过滤”存在局限，广告公司会告诉你还有第二种算法，并不基于客户的历史行为记录，而是客户本身特征相似性，来找到与种子客户为相似的客户群体。简称“Lookalike”。先需要广告主提供本则广告起到作用的典型用户，以手机为例，受广告影响感兴趣点击浏览或预购某手机的用户，大约几百或几千个。大数据公司通过Lookalike算法(专业的术语更可能是稀疏矩阵)，寻找与这几百/千个用户高度相似的其它数十万/百万客户群进行投放。

　　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。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。

　　该模型的内涵其实很简单，就是广告要传达给应该传达的客户。比如奶粉广告目标用户就是养育0-3岁孩子的父母。如果知道要到达用户的具体身份，一切问题迎刃而解。但是对于网站或APP应用来说，并不清楚用户身份，唯一清楚的是客户的历史行为数据。而且由于数据本身的分割，有的专注于运营商，有的专注于APP联盟采集，有的专注于电商，有的专注于银行，要从分割的数据中推断出客户的身份信息，Lookalike就是不可避免的手段。

　　唯一的问题是，如果由几百个种子用户推断出新的几百个目标用户，准确性可能高达9成，但如果如某广告公司宣称，对康师傅辣味面进行移动DSP投放时，根据历史投放数据分析挖掘，形成样本库，再通过Lookalike技术进行人群放大，找到与目标受众相似度高的潜在客户，扩展人群1367万，实际投放受众ID2089万。广告效果投放是大化了，那么效果呢?在此，请允许我杜撰一个数字，很可能点击率由0.2%上升至0.3%，精准度提升50%。有意义吗?或许有，但绝对没有想象的那么明显。

　　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。后就是去哪儿买，搜索哪儿有促销活动，哪里优惠力度大。

　　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，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。

　　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，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。