一、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告內(nèi)涵

大數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)成為整個(gè)IT界（包括Internet Technology和Information Technology）最熱門的詞之一。似乎任何話題，只要提到大數(shù)據(jù)，都會(huì)瞬間變得高大上。一夜之間，大數(shù)據(jù)取代了主觀理性思維，成為智能洞察的代名詞。

但當(dāng)我們走過對(duì)北京網(wǎng)站產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)的崇拜階段，揭開大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用的面紗后，我們逐漸反思充滿話語(yǔ)世界的大數(shù)據(jù)。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大意義并不意味著它可以取代對(duì)社會(huì)問題的一切理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能在海量數(shù)據(jù)中丟失。著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家路德維希馮米塞斯曾提醒道：“就今天而言，許多人忙于無(wú)用的數(shù)據(jù)積累，以至于失去了對(duì)解釋和解決問題的特殊經(jīng)濟(jì)意義的理解。

以大數(shù)據(jù)的廣告應(yīng)用為例，精準(zhǔn)廣告應(yīng)該是大數(shù)據(jù)最早的應(yīng)用，也是最容易產(chǎn)生直接收益的。如今，幾乎沒有廣告公司不自稱是大數(shù)據(jù)技術(shù)公司。大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告的核心內(nèi)涵是什么？一句話，就是程序化的定向投放。其中，定向是核心，編程是手段。

以朋友圈為例，不針對(duì)地域。年初公價(jià)CPM（cost per thousand impression，朋友圈廣告價(jià)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。性別，增加10%，然后疊加H5外鏈（更好的流量引導(dǎo)效果），增加20%。就像進(jìn)口化妝品一樣，先按一定比例征收關(guān)稅，然后按含稅價(jià)格征收增值稅，再按含稅價(jià)格征收消費(fèi)稅。

對(duì)于微信來(lái)說，雖然客戶的地域和性別也需要數(shù)據(jù)分析和解讀，但相對(duì)容易確認(rèn)。對(duì)于其他數(shù)據(jù)公司來(lái)說，地區(qū)仍然可以通過IP或手機(jī)端GPS獲取，但性別更可能是數(shù)據(jù)分析的一個(gè)可能屬性。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)不僅僅分析這么簡(jiǎn)單的標(biāo)簽。對(duì)于媒體聯(lián)盟來(lái)說，媒體選擇項(xiàng)很多，還要分析客戶媒體偏好標(biāo)簽，以及時(shí)間段、人群屬性、設(shè)備類型、偏好類型等多種針對(duì)性組合。

好了，以上就是對(duì)精準(zhǔn)廣告的粗淺介紹。那么大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告能帶來(lái)什么價(jià)值呢？通常下面的故事是大數(shù)據(jù)廣告公司經(jīng)常提到的。

如果每小時(shí)有10000人瀏覽一個(gè)網(wǎng)站的廣告位，那么每小時(shí)的曝光量就是10000，之前的CPM是5元，那么一個(gè)手機(jī)廣告主投放一個(gè)小時(shí)的廣告就要花費(fèi)50元。這是傳統(tǒng)廣告的結(jié)果?，F(xiàn)在有大數(shù)據(jù)公司幫助廣告媒體更好的運(yùn)營(yíng)。該公司聲稱可以準(zhǔn)確識(shí)別瀏覽客戶的屬性，并告訴移動(dòng)廣告商，雖然有10000人瀏覽了廣告位，但只有6000人真正適合手機(jī)投放，其余4000人次的曝光都是無(wú)效曝光，因?yàn)槭Ｏ碌囊韵氯巳褐粚?duì)服裝感興趣。

大數(shù)據(jù)公司建議廣告商按照程序過濾掉這4000個(gè)不適合手機(jī)的人，只為這6000個(gè)適合手機(jī)的人付費(fèi)。如果單價(jià)不變，那么在保證同樣效果的前提下，成本會(huì)降到30元。剩下的4000家大數(shù)據(jù)公司將以20元的成本賣給服裝廣告商。因此，在同樣的效果下，大數(shù)據(jù)廣告可以大大降低廣告主的成本。當(dāng)然，實(shí)際上由于RTB（real-time bidding）機(jī)制的存在，當(dāng)價(jià)格（同效果）低到一定程度時(shí)，不同手機(jī)廣告主的相互競(jìng)價(jià)使得真實(shí)價(jià)格普遍高于30元，但必須在30元與原價(jià)之間。預(yù)計(jì)成本在50元之間，從而形成多方互利的理想局面。

這樣的案例看起來(lái)完美無(wú)瑕。因?yàn)樗鉀Q了傳統(tǒng)廣告的低效率，比如看起來(lái)有用，但不清楚在哪里有用。這是各個(gè)公司的財(cái)務(wù)總監(jiān)所痛恨的。是的，通過大數(shù)據(jù)廣告，所有花在廣告上的錢都更劃算了?？梢栽诰€評(píng)估一個(gè)廣告創(chuàng)造了多少印象（Impressions），甚至有多少點(diǎn)擊，有多少因此而被下載和使用，以及因此產(chǎn)生了多少交易。

有問題嗎？沒問題。有問題嗎？什么意思，你要懷疑真相？

一個(gè)《紙牌屋》讓全世界的文化產(chǎn)業(yè)都意識(shí)到了大數(shù)據(jù)的力量?！都埮莆荨?制作和播放平臺(tái)Netflix在第一季度增加了超過300萬(wàn)流媒體用戶。一季度財(cái)報(bào)公布后，股價(jià)飆升26%，達(dá)到每股217美元，較去年8月的谷底累計(jì)漲幅超過3倍。次。這一切都源于《紙牌屋》是從3000萬(wàn)付費(fèi)用戶的數(shù)據(jù)中總結(jié)觀看習(xí)慣，基于對(duì)用戶喜好的精準(zhǔn)分析而誕生的。

《紙牌屋》 數(shù)據(jù)庫(kù)包含3000 萬(wàn)條用戶評(píng)分、400 萬(wàn)條評(píng)論和300 萬(wàn)條主題搜索。最終拍什么、拍誰(shuí)、演誰(shuí)、怎么播，都是由千萬(wàn)觀眾的客觀統(tǒng)計(jì)決定的。從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉(zhuǎn)化，每一步都以準(zhǔn)確、詳盡、高效、經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)為導(dǎo)向，實(shí)現(xiàn)大眾創(chuàng)造的C2B，即以用戶需求定生產(chǎn)。

如今，隨著互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體的發(fā)展，人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上留下的數(shù)據(jù)越來(lái)越多。海量數(shù)據(jù)和多維信息重組，使企業(yè)尋求平臺(tái)間內(nèi)容、用戶、廣告的充分融合。希望通過用戶關(guān)系鏈的整合和網(wǎng)絡(luò)媒體的社交重構(gòu)，為廣告主帶來(lái)更好的精準(zhǔn)社交營(yíng)銷效果。二、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)廣告沒有看上去那么美好

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本著證偽的原則，真理只有被證明為謬誤的時(shí)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(gè)問題，廣告是用來(lái)做什么的？

按照以前的共識(shí)，廣告被視為品牌用來(lái)向那些無(wú)法面對(duì)面溝通的消費(fèi)者去傳達(dá)品牌的特性。因此廣告雖然對(duì)銷售有促進(jìn)作用，但通常時(shí)候，廣告的內(nèi)容并不直接說服消費(fèi)者去購(gòu)買，就如中國(guó)移動(dòng)曾經(jīng)的獲獎(jiǎng)廣告“溝通從心開始”一樣。2010年出版的《品牌如何增長(zhǎng)》(How Brands Grow)一書(說明，筆者未讀過，希望將來(lái)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(gòu)買的時(shí)候回想起品牌的名字就可以了。市場(chǎng)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(gè)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(gè)最為關(guān)鍵的問題在于，大數(shù)據(jù)如何分析出這6千個(gè)瀏覽用戶適合投放手機(jī)廣告？對(duì)于這個(gè)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(duì)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(duì)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(chéng)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(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(lái)自“輕顧客”(Light buyer)：也就是購(gòu)買產(chǎn)品相對(duì)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(wàn)每年喝一次或兩次的顧客。這種消費(fèi)者模式在各個(gè)品牌、商品品類國(guó)家和時(shí)期都適用。無(wú)論是牙刷還是電腦，法國(guó)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(gòu)買他們的人。

這個(gè)理論意義十分深遠(yuǎn)。這意味著你永遠(yuǎn)無(wú)法通過精準(zhǔn)營(yíng)銷現(xiàn)有顧客來(lái)增加品牌的市場(chǎng)份額。而對(duì)現(xiàn)有顧客的精準(zhǔn)營(yíng)銷，正是數(shù)字媒體所擅長(zhǎng)的。

本著批判的精神來(lái)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(dòng)最近公布的用戶換機(jī)特征數(shù)據(jù)。廣東移動(dòng)對(duì)旗下用戶的終端遷移分析表明，使用蘋果的用戶升級(jí)終端，繼續(xù)使用蘋果手機(jī)的占比64%，忠誠(chéng)度最高。但除蘋果以外，其余忠誠(chéng)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(chéng)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(gè)當(dāng)前品牌的用戶推廣同品牌的手機(jī)終端都是不合時(shí)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(wú)效的。就如向曾經(jīng)購(gòu)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(lái)到達(dá)目標(biāo)市場(chǎng)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?cè)跍?zhǔn)備購(gòu)買的時(shí)候，該品牌才能自動(dòng)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(huì)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(lái)找到與種子客戶最為相似的客戶群體。簡(jiǎn)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(gòu)某手機(jī)的用戶，大約幾百或幾千個(gè)。大數(shù)據(jù)公司通過Lookalike算法(專業(yè)的術(shù)語(yǔ)更可能是稀疏矩陣)，尋找與這幾百/千個(gè)用戶高度相似的其它數(shù)十萬(wàn)/百萬(wàn)客戶群進(jìn)行投放。

這類算法真正考驗(yàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的計(jì)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(gè)變量進(jìn)行回歸計(jì)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(jiǎn)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(duì)于網(wǎng)站或APP應(yīng)用來(lái)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(yíng)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(gè)種子用戶推斷出新的幾百個(gè)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(duì)康師傅辣味面進(jìn)行移動(dòng)DSP投放時(shí)，根據(jù)歷史投放數(shù)據(jù)分析挖掘，形成樣本庫(kù)，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(wàn)，實(shí)際投放受眾ID2089萬(wàn)。廣告效果投放是最大化了，那么效果呢？在此，請(qǐng)?jiān)试S我杜撰一個(gè)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(duì)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(lái)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(huì)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(gè)需求，內(nèi)心先就滿足這個(gè)需求形成一個(gè)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(gè)4G終端就成為一個(gè)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(dòng)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(gè)階段，當(dāng)用戶需要的時(shí)候，自動(dòng)進(jìn)入到用戶視線。然后從多維度比較選擇，確定首選購(gòu)買品牌。最后就是去哪兒買，搜索哪兒有促銷活動(dòng)，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(wàn)家商戶提供，到底用戶去哪里購(gòu)買，得付錢打廣告，這就是效果廣告。曾有報(bào)告對(duì)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(jià)格自然高到?jīng)]邊，據(jù)說一些醫(yī)院購(gòu)買百度性病、人流之類的搜索廣告，單次流量?jī)r(jià)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(shuí)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(cái)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。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的占卜預(yù)判功能，意味著一個(gè)擁有億級(jí)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)若能夠通過對(duì)大數(shù)據(jù)的解構(gòu)，為企業(yè)提供個(gè)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(fèi)者對(duì)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(yíng)銷手法其實(shí)更難奏效?！斑@個(gè)年代在做市場(chǎng)營(yíng)銷的如果不了解移動(dòng)化的概念，很難去理解消費(fèi)者，碎片化的消費(fèi)場(chǎng)景已經(jīng)讓實(shí)體店發(fā)生變化了?！彬v訊網(wǎng)絡(luò)媒體事業(yè)群總裁、集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁劉勝義如是表示。

對(duì)此，星巴克中國(guó)市場(chǎng)推廣部副總裁韓梅蕊認(rèn)為，社交媒體可以幫助企業(yè)與消費(fèi)者進(jìn)行良好的互動(dòng)，也使得整個(gè)營(yíng)銷變得更加精準(zhǔn)，在韓梅蕊看來(lái)，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(duì)性，而社交媒體對(duì)大數(shù)據(jù)的解構(gòu)可以解決這個(gè)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(diǎn)來(lái)進(jìn)行社會(huì)化營(yíng)銷，而是為維護(hù)老顧客為主，通過老顧客的口碑稱頌來(lái)實(shí)現(xiàn)新顧客的增長(zhǎng)。因?yàn)樵谙M(fèi)者決策鏈中，由消費(fèi)者自己驅(qū)動(dòng)的營(yíng)銷變得越來(lái)越重要。

如今，消費(fèi)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(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)，并根據(jù)搜集來(lái)的各種信息做出判斷、隨時(shí)分享，將個(gè)人體驗(yàn)的影響擴(kuò)大到更大范圍的群體之中。

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

每一次營(yíng)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(shí)時(shí)調(diào)整投放策略、完成投放評(píng)估效果等，完整的數(shù)據(jù)應(yīng)用過程不斷把控營(yíng)銷質(zhì)量與效果，實(shí)現(xiàn)從效果監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)向效果預(yù)測(cè)。

“盡管社交媒體讓整個(gè)廣告營(yíng)銷更加精準(zhǔn)化，但也要根據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)的特性來(lái)決定是否采取精準(zhǔn)化營(yíng)銷?！编嵕?jìng)ケ硎?，一些快速消費(fèi)品并不太適合精準(zhǔn)化營(yíng)銷，戶外、電視以及報(bào)刊等傳統(tǒng)媒介對(duì)于快速消費(fèi)品依舊有很強(qiáng)的吸引力。

值得注意的是，社交媒體對(duì)于大數(shù)據(jù)的解構(gòu)不可避免地帶來(lái)隱私問題，當(dāng)用戶在使用電子郵件、社交網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，大概也會(huì)知道自己的信息將被記錄下來(lái)，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(yùn)營(yíng)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(jī)滿世界跑的時(shí)候，手機(jī)廠商們?cè)缫淹ㄟ^定位系統(tǒng)把你的全部信息收羅在自己的數(shù)據(jù)庫(kù)里，利用這些信息來(lái)構(gòu)建地圖和交通信息等。

以前，這些記錄幾乎不會(huì)對(duì)普通人造成影響，因?yàn)樗臄?shù)量如此巨大，除非刻意尋找，人們不會(huì)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(jìn)步，這一狀況正在悄然發(fā)生改變。這也是“數(shù)”變時(shí)代下，企業(yè)和消費(fèi)者都面臨的挑戰(zhàn)。

三、多用靠譜的身份識(shí)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(wú)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(cuò)，這代表移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢(shì)，也與滿足特定市場(chǎng)、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(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(lái)目的——更好的溝通消費(fèi)者，來(lái)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(shí)別應(yīng)該就是精準(zhǔn)廣告的核心。

什么是靠譜的身份識(shí)別？對(duì)微信而言，判斷重點(diǎn)活動(dòng)城市是靠譜的，分析性別也相對(duì)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(guó)酒莊旅游的優(yōu)雅女人或許正在出門買油條豆?jié){。

有時(shí)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(cái)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(duì)媒體本身進(jìn)行定向和綜合分析定向的效果相差無(wú)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(wàn)ID的重度使用用戶。

而要準(zhǔn)確識(shí)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。

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