打破大數據營銷“效率泡沫”_風聞

文|吳俊宇

今年以來， 廣告營銷界正在出現對大數據算法的質疑。

百比赫公司廣告（BBH）的威爾·萊昂（Will Lion）甚至提出了一個觀點，大數據效果廣告存在“效率泡沫”。

在他看來，營銷是人類活動的複雜領域之一，如同軍事戰略一樣，需要大量知識和預判，因此效率和效果的相關性是薄弱的。

“效率泡沫”的觀點甚至認為，在營銷方面，效率和效果沒有那麼重要。

“效率泡沫”其實是有一定合理性的。但如果因此認為營銷方面，效率和效果沒有那麼重要，那無疑是陷入了虛無主義，把廣告營銷行業這幾年來好不容易建立起的可視化策略全部拋棄。

毫不客氣的講，這種想法如同把嬰兒和洗澡水一起倒掉。

然而在2019巨量引擎E-UP效果營銷大賽上，一批項目致力於對優秀效果營銷案例的挖掘，有力地駁斥了這種廣告營銷行業冒頭的虛無主義理念。

一批既講創意又講效果的案例讓人們發現——效果和創意其實可以兼顧，高效的廣告和有效的廣告也能兩全。

巨量引擎就像是一個顯微鏡，把廣告投放過程中的細胞都看得更清楚了。

一

效率泡沫論成因

“效率泡沫”這個論點為什麼會在今年出現呢？坦率來説，這個觀點有其合理性。這是這幾年來大數據營銷行業普遍遇到的難題。

1、點擊並不代表好感，精準投放之後也並不代表接受，有時候大數據廣告僅僅解決了廣告觸達和廣告轉化的問題，有時卻並沒有解決用户好感的問題；

打個比方，用户在一個資訊信息流之中看到了廣告，而且因為誘使點擊的手段點擊了廣告，也的的確確產生了購買行為，但由於整個過程中都充滿了惡意誘導，用户體驗其實並不好，對品牌的印象也很糟。

在數據上品牌方或許感受到了效率提升，但實際品牌卻早已因此損耗。

2、大數據廣告在投放時本身就會根據標籤、特質投放給一部分特定人羣，這羣人可能更容易發生點擊、轉化，然而他們很可能早就是品牌固定消費者了；

比如説，以手機廣告為例，如果根據年輕男性、3C愛好者這些點去投放，或許的的確確可以獲得很高的轉化率，但這種轉化顯然是不夠的。他們其實是品牌的固定消費者，對品牌也有很多瞭解，廣告還需要去影響那些對數碼不瞭解的女性、中老年消費者。

3、市場無時無刻都在發生變化，品牌的銷售曲線自然就會出現波動，這種波動很多時候和廣告投放只有相關關係卻沒有因果關係；

打個比方説，可能一款羽絨服的大數據廣告投放下去了，但其他干擾因素更多，比如天氣、季節的變化都會帶來銷量的波動，很多時候干擾因素過多，很難分辨投放和轉化到底有多少因果關係。

綜合上面三點來看，很多時候，簡單的大數據投放，其實並不能精確計算廣告費是不是每一分錢都花到了地方。

大數據廣告在當下來看，的的確確可能有一些效率泡沫，這種批判性思維也是有價值的，值得營銷業深思。

但是據此直接説不要大數據廣告，就陷入了因噎廢食的困境——我們不可能倒退到過去那個完全沒辦法測量廣告效果的時代。

二

巨量引擎的顯微鏡

在9月17日的2019巨量引擎EVOLVE大會上，提到了這樣一個觀點：

深度瞭解營收構成、成本構成後，才能通過解決方案變更不斷優化，來提升ROI，以幫助企業實現規模化增長。

這種思路的價值在於，根據企業自身情況定製屬於他們自己的大數據營銷方案。

它並不是單純的講轉化效果，而是綜合品牌、效果、營收、成本等一系列因素定製出屬最適合企業自己的方案。

其實所謂的“效率泡沫”問題在廣告測量技術的進化下，再次得到了解決。

這就像是當年的醫學界，一開始只能望聞問切，但是隨着顯微鏡技術的發展，造成疾病的病菌一點一點被捉了出來。

巨量引擎也進化出了屬於大數據廣告測量的顯微鏡。

從廣告效率來説，巨量引擎推出了增長= ROI x規模=（營收/成本）x量的規模化增長模型。讓廣告增長得到歸因與數據優化。

它的作用在於，瞭解不同人羣、不同版位、不同創意、不同投放頻次的增量效果，找到真正容易被廣告影響的人，找到提升廣告影響力的策略組合，指導投放策略的精進，通過一系列分析，最終綜合考慮客户預算、受眾規模和分析數據，決策出廣告投放的最佳方案，將預算集中花在增長效率最高的渠道和投放策略上。

從廣告創意來看，巨量引擎還提供了一站式內容創意製作工具，打造一套完整流程閉環，最大化幫助合作伙伴和廣告主。

這種一站式平台在製作方面，可以將創意生產角色、創意所需物料、創意製作全流程為構成的人貨場，已經進行了悄無聲息的變遷，從單人設計到多元角色共創，從圖文視頻到“萬物皆創意”，從繁複溝通到流程自動化標準化，從底層推動着行業開拓。

其實在國外，Facebook和谷歌也在採用類似的技術，幫助客户做更多廣告投放策略的調整。

比如，優化設置關鍵字、興趣和其他目標投放策略；更改投放規則、投放方案腳本和共享預算方案；避免和競爭對手廣告雷同，確保你的廣告創意在千篇一律中脱穎而出。

1、抵禦廣告性能下降。在國外大數據投放過程中經常發現這樣一個問題，初期大數據投放效果極好，但是中後期效果越來越差，“品牌疲勞”（brand fatigue）顯露。

2、減少無效廣告投放。有些公司甚至可以藉助這種策略在三個月內降低了70%的廣告費。

3、細化廣告效果分析。可以動態監測每一天的廣告效果投放情況，把投放效果更細顆粒化地呈現出來。

效率和創意的兼顧好處是顯而易見的。從全球數字營銷技術進步的角度來看，Facebook、Google、巨量引擎都已經走到了最前沿。它們把廣告計量的精確性往前推了一步。

三

高效和有效全都要

今年1月，英國奧美副主席Rory Sutherland在Campaign英國版網站上發表了一篇名為《Advertising is in crisis, but it’s not because it doesn’t work》（廣告業處在危機之中，並不是因為廣告無效）的文章。

這篇文章提到了一個觀點：

高效的廣告識別潛在客户，而有效的廣告可以創造潛在客户。

按照他的劃分方法，大數據效果廣告是高效的廣告，價值在於讓客户轉化率得以提升；而傳統品牌形象廣告是有效的廣告，這些廣告沒辦法測量效果，目的在於創造潛在客户。

這種兩分法似乎讓著名廣告大師約翰·沃納梅克所雖説的那句“我知道我的廣告費有一半浪費了，但遺憾的是，我不知道是哪一半被浪費了”陷入了始終無解的境地。

也為廣告費的鋪張浪費光明正大找到了理由——被浪費的廣告費其實是拿去創造創造潛在客户了。

事情顯然不是這樣的，人類在還沒有出現顯微鏡等醫學器械之前只能靠着望聞問切、求神拜佛這些不理智、非精細的手段展開醫療。但隨着醫學器械的進步，納米級別的手術刀都可以在血管之間穿梭，真正直達病灶。

在今天，不管是“高效的廣告”還是“有效的廣告”，都有了更好的解決方案。

巨量引擎則是從流量價值、用户價值、品牌價值三個方面，構建了可視化營收的全面度量標準，同時不斷豐富營收結構，從短期流量變現實現了長期用户資產增值。

“效率泡沫”觀點在廣告技術進步之下再次顯得蒼白無力。

這種廣告測量的技術進步這也正如德國哲學家施路赫特所説的：

人類在他與世界的關係上對“可預測性”的需求達到了歷史上空前未有的滿足程度。我們可以説這種可預測性植基於可計算性，亦即人們確信原則上可以“預計”到現世秩序裏的種種規則。

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