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深度解析2018年中国互联网营销的新生态

时间:2018-08-01 09:47:39  来源:  作者:

  除了选择合适的人,监督学习也同样用在选择合适的创意以及合适的广告位置上。总之,理论上一切对最终有影响的可控变量,都是监督学习可以大展拳脚的地方。

【万字长文】深度解析2018年中国互联网营销的新生态

  那你会问,为啥品牌广告投放不用监督学习这种方法呢?这方法不是挺智能的吗?

部分的品牌广告也会采用监督学习的方式,帮助优化投放人群的选择。

这是个好问题,事实上我们认为,因为,前面讲到的因为移动化而实现的“品效合一”效果追踪的方式,第一次能够有机会从从实际销售转化的角度观察品牌推广的效果。既然人都可以观察,那机器更可以观察了,即机器根据最终的转化调整前端的品牌推广的人群策略。本质上,跟效果推广的监督学习没有任何区别。当然,品牌广告还有可能仅仅只是追求点击广告,这种情况,就把点击率或者点击数量作为机器学习的优化目标,同样可以适用于监督学习。

  不过,另外有一些品牌推广目的就是为了品牌本身,它们甚至不需要受众动动手指点击这个广告,比如很多视频广告的前贴片,看到了就行了,别的不用做。这种情况就只能根据人的属性数据(人口属性或者兴趣等)框定范围进行投放了。

  回到监督学习的投放方式上,这又是一个巨大的进步。不仅仅是因为它解放了人的手工优化劳作,更是因为它理论上能够获得比人手工优化更好的结果。

  那为什么过去没有监督学习,难道是机器学习没有发明出来这个东西?

  当然不是,在PC时代没有监督学习,原因很简单,缺数据呀。因为cookie的原因,不能持续追踪一个消费者,那么监督学习所需要的数据始终是碎片化的、残缺的,就不能让模型得到足够的训练,当然也就无法实现智能的优化。

  监督学习这种方法如此有效,以至于今天的效果类数字广告很多都是大量采用这种方法或者这种方法的变种。最典型的,信息流广告的oCPX的方法,背后最重要的技术方法,就是监督学习。

监督学习不仅仅只是用于广告,对于整体营销的价值也非常巨大。

当然,我们后面还会提到。

  讲到这里,大家喘口气。你可能认为这四个变化每一个都很积极。不错,在广告技术的发展上,这是让人激动的进步;但在重新刻画行业生态上,却不一定总是让然欢欣鼓舞的。我们接着看行业因为这四个移动化带来的重大影响而发生了什么样的或好或坏的改变。

第三章

行业生态遽变

  移动化为数字营销带来了很多新鲜的血液,但也加剧了行业生态的巨大变化。这样的变化,甚至称不上好。

  因为,没有任何时刻,比今天的互联网营销更处处充满了垄断。并且不是某一个层面上的垄断,而是多个关键领域的垄断。垄断主体之外,则附庸着一些实力对比极为悬殊的中小生态。

  不仅如此,移动化所产生的连带效应,也强烈冲击着广告主自身的组织架构,并催生出一些过去闻所未闻的新鲜事物。

3.1寡头们到底垄断了什么

  大家都在讲寡头,可能主要是从收购的角度而言的。确实,A和T两家收购了无数公司,构建了一个几乎涵盖所有数字领域的庞大帝国。

  但对互联网营销而言,仅仅只是巨头们的不断收购,固然会对大家购买流量讨价还价造成影响,但还不至于形成真正的垄断。因为,巨头的中央司令部,总不能控制所有它所辖的每一个广告位资源吧。

  可是,前面讲的移动化完成之后,情况就大大不同,巨头们不仅仅只是控制各种广告资源了,他们更控制了数据。而一旦控制了数据,情势就大大发生了变化。对于广告主而言,令人心态复杂的麻烦就此产生。

到了移动时代,货币一下子全部统一了,所有的商品(数据)就一瞬间全部可以流通起来了。

先看看为什么移动化带来了数据的垄断。因为在PC时代,cookie的原因,就算巨头生态中的每一个个体都收集好了cookie,想要把这些数据都打通,再给每一个用户弄出一个画像,不是不可以,但是实际落地实在是太难。但是,移动时代,生态中任何一个企业获得的用户数据,都是用设备ID标定的,大家可以轻松交换自己手中的数据了。哎呀,这就好像,在PC时代,各家用的都不是一种货币,都没法进行交易;但是

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