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央视网大数据名人讲堂丨宋星:大数据创生的神奇互联网广告

央视网大数据名人讲堂丨宋星:大数据创生的神奇互联网广告
 

各位朋友大家好,非常高兴能够参加《大数据名人讲堂》这个节目。今天我想在这个时间跟大家分享关于《大数据创生的神奇互联网广告》。我们知道大数据是一个非常火热的概念。那么在大数据这个领域,在互联网上的应用,又是在大数据领域比较前沿的部分。而在互联网应用领域比较前沿的部分中间呢,互联网广告又是大数据应用的前沿阵地,可以说是大数据应用最直接、最火热,而且应用的技术和解决方案能够落地,解决实际商业问题的一个领域。所以今天分享的这个话题是非常非常有意义的。

 

演讲视频

那么朋友们知道,互联网广告的出现不是一个新事物。世界上最早的互联网广告出现在上个世纪的90年代,到今天已经有20年的历史,中国也大概是那个时候,比美国稍微要晚个三、四年的时间。那么互联网广告并不是一个新事物,为什么今天宋老师您又过来给我们讲大数据创生的这样的一种新的互联网广告呢?这个其实就是我今天特别想跟大家去分享的一个话题。那么在这个话题要讲之前,首先还是想给大家介绍一下互联网广告的一点点小的历史,帮助大家去理解为什么咱们的互联网广告最终跟大数据结合产生了很多神奇的效果。

首先我们来看一看,传统的互联网广告是什么样的,为什么要在互联网广告之前加传统两个字呢,因为这是在没有大数据之前,在没有大数据帮忙之前的互联网广告的一种方式。首先我们看看传统的广告,先不看互联网,先看看最传统的,线下的广告是怎么做的。线下的广告,比较典型的就像咱们电视广告或者楼宇广告,或者平面的杂志广告,这些广告可能已经有数千年的历史。大家可能会问,这个有数千年的历史您夸张了吧?一点不夸张,几千年前,咱们在城门楼子面前贴一个重金悬赏,捉拿某个人,这个其实就是一个典型的平面广告。这样的广告有什么样的特点呢?第一个特点,它的覆盖非常非常的广泛,很多人都能看到这个广告;那么第二个呢,这样的广告很难去非常精准的打击到某一个人。什么意思呢?有的人没有看到过这个逃犯,他理论上不需要读这个信息,没有什么影响,或者他一点儿都不知道这个事。那么同样的电视广告也是,我们在电视上放一个酒类的广告,很可能这个人滴酒不沾,跟我一样,那么这样的广告其实对他没有太大的价值和意义。所以线下的广告是很难精准定向到,定位到某一个对某个商品感兴趣的人,但是多多少少的,线下的这些广告呢还是能够有一个粗略的定位,什么意思呢?比如说我要买汽车了,那么汽车相关的电视频道,汽车相关的这些杂志媒体,阅读他们的这些人,看这些节目的人可能是对汽车比较感兴趣的,他们更有可能比普通人有更大的机会去购买汽车。

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那么线下的广告呢,往往具备一定的粗略的人群划分的这样一个能力,但是不是特别的精细,不是特别的精准,这也是传统广告的第二个特点。第三个,传统的线下的广告,不能够去监测最终的一个效果,或者说不能够很准确的去监测。

举一个例子,我发行了杂志,发行了两百万本,杂志上有一个某某汽车的广告。最后这个汽车公司说,有多少人看了这个杂志了,有多少人觉得这个杂志上的汽车好,想要购买,它能够去非常精确的去了解清楚吗?非常的困难,因为杂志买的人,它也不知道有多少人去买到了,或者说多少人真正去翻到这个杂志,真正去看了。它只能大概的感觉到,应该有,接近200万人看到它的广告。所以这个都是线下广告的一种很模糊的特性。

那么在我们的互联网广告刚刚诞生之初,也是类似于线下广告这种情况,大家是把互联网广告,网页上的一些广告当作传统广告来同等对待了,比如说我们在一个央视网,或者新浪网这些网站,什么样的人都会到这些网站上,上至80岁的老太太,下至10岁的能认字儿的小朋友,大家都会到这个网站上。所以呢,在这个网站上放的一个白酒的广告,它实际上能够覆盖很多很多的人,这是符合传统广告的第一个特点。那么第二个呢,它又不能够很精确地指向某一个对这个酒感兴趣的人,它只能实现一个普遍撒网的方式,来尽可能的覆盖更多的它的潜在的消费者。那么第三个呢,它在广告效果,或者人群追踪上,相对来说它也是比较粗略的,大概能知道到了这个央视网的页面上,一天有500万人或者50万人,这个它可以。但是具体多少人看到了,产生什么样的影响,这个很困难。这个是把传统的互联网广告和传统的线下广告一相对比,发现这两个事情其实很接近。

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但是,随着这样的一个时间的发展,我们发现,传统的互联网广告跟线下广告其实在售卖的方式上也是非常接近的。传统的互联网广告的售卖,跟我们传统的线下广告售卖的角度,比如说我这个媒体要卖一个广告,那当然广告的位置是第一重要的,就跟房地产一样,位置是第一重要的。

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比如说在央视,我们有“标王”,有一些节目之前,《新闻联播》节目之前,或者一些特别好的节目之前,这些广告特别特别的贵,深夜两、三点钟节目的广告比较便宜。那么同样的,互联网广告也是如此,它也会按照在网页上,或者在一个移动手机上的应用上的这样一个位置的好坏来标定它的价格。比如在我们的PPT中间所展示的页面一样,它会把A1、A2不同的位置订上不同的价格。

这是另外一个网站的真实数据,它会更详细的把自己网站上的广告位置画上表格,那么当然这是第一个,价格跟位置有关。第二个,是广告的花费还跟播出的时间长短有关,这个也很容易理解,我播一年的广告,我在央视的《新闻联播》前面播一年的广告和我播三天的广告,当然价格是不一样的。

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所以传统的互联网广告和传统的线下广告几乎没有区别,虽然一个看似很高端,在互联网上,在赛博空间、电子世界中间,一个在传统的真实世界中间,但是它们的生意模式、它们广告的这种方式是非常非常相似的。不过随着时间的推移,我们会发现互联网有很多很好的点,互联网有很多线下不具备的一些特别好的优势。

举一个例子,刚刚讲到了传统的线下广告比较难以去追踪某一个个人,但是互联网广告随着技术的发展,我们发现我们能够对来到这个页面上,对来到这个广告位上的某些个人,我们能够逐步的对他有些了解,而且随着技术的发展,我们不仅仅对某一些人,我们甚至能够对所有的互联网上的用户能够开始有一些或深或潜的了解。这个时候无论是投放广告的广告主,还是做广告的媒体,还是服务于广告主和媒体之间的这样一些专业的广告投放的公司也好,机构也好,大家发现互联网广告应该具有比线下广告更好的一些特点,或者具有一些线下广告不具备的优势,那么这样的一些优势是技术发展的结果,是数据发展的结果。

先给大家看一个例子,这个例子不一定是具体到某个人的,但是它确实,此时此刻就发生在我们的互联网广告行业中间。那么,大家可以看屏幕,现在有一个人,左边这个人,她是一个女士,她到了某一个网页上,这个网页上,正好有一个,左下角这个页面上有一个广告,这个女士过去她看到这个广告就是某一个广告,每天,或者说今天她待会儿再来看这个广告,或者其他人看到这个广告应该都是同样的一个广告,但是我说了数据和技术在发展,怎么发展呢?首先当这个女士来到这个页面上的时候,我们的技术和我们的数据开始工作,能不能您事先了解一下这个女士是一个什么样的人,我们发现这个女士在过去的一段时间内,她关注的雅虎的新闻,她关注的CNN的新闻,那么同时她还对食品相关的网站特别感兴趣,所以呢,我们发现这个女士可能对食品相关的商品是有兴趣的。这是第一个环节。

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当她来到这个页面上之后,我们发现过去这个页面上的广告要事先放好,就像印刷品一样,我不能说这个杂志发给大家之后,再补寄一个杂志上有两页是空白,然后说,您是喜欢这个汽车,您喜欢电脑,我再分别发一些电脑、汽车的贴纸,喜欢汽车的把这个贴纸贴在杂志上,这是不可能的,事先我要印刷好,所以所有的人看到的是一个广告。但是新的技术不一样,这个广告位置在这个女士进入这个网站之前,对于这个女士来说是一片空白。大家可能会问,宋老师为什么这是一片空白,我们从来没有看到任何一个广告位是一个空白的这样一种情况,原来这个空白的时间非常非常短,在电光火石之间就会做一系列的动作,它在很短的时间内是一个空白,多长时间呢?是一百毫秒,大概是人眨眼睛三分之一的时间,这是一个空白。那么这一百毫秒之内要干什么事情呢?第一件事情,我们探测到这个女士是喜欢食品的;第二个事情,我再通知我的一些广告主,这个媒体上可能有好几家广告主,都在这个媒体上投放广告,我再通知这些广告主说,这有一个人来了,她喜欢这个食物,请问你们谁愿意放一个广告在这个位置,于是有一个食品厂商的企业就很高兴,它说我来放一个广告吧,那么在这一百毫秒之内,短短的时间之内,一个食品的广告就被显示在了页面上面。

那么另外又有一个人去了,同样的页面,同样的时刻,比如说我去了,假如说我过去的一段时间之内经常关注汽车的消息在互联网上,于是又有一个数据产生了,说这又来了一个人,这个人喜欢汽车,那么请问你们谁愿意把相关的广告放在这个地方。汽车公司就响应了,说:我是奥迪,我是宝马,我要把我的广告放在这个位置。所以大家可以看到,这个是广告的一个巨大的变化。我自己是从事广告行业的,我们所有的广告从业者都有一个共同的愿景,有一个心愿。什么样的心愿呢?广告人往往被骂,广告啊,还有另外的一些行业,您是骚扰行业,您总是给我推送一些我不喜欢的东西。但是实际上我们作为从业者而言,我们特别希望广告最终不是在变成骚扰人的东西,而是变成对每一个人都有价值的信息。

那么刚刚我所讲的这样的一种情况,就接近了这样的一个终极的我们的一个心愿,就是根据人的情况的不同,推送不同的广告内容,喜欢食品的看食品广告,喜欢汽车的看汽车广告,这样大家就不会觉得这个广告是特别骚扰的,而且即使他到了同样的一个网站,同样的一个页面,同样的一个广告位,这个广告还是因人而异,千人千面的,这个就是我们所说的,新的互联网广告一种形式,而且是一种革命性的形式。

那么讲到这里,可能有朋友就会问了,宋老师你讲的这个很好,但是跟我们大数据有什么关系呢?且听我后面慢慢讲来,比如说对这个人的识别我们就需要通过大数据的帮忙。那么不仅如此,您还可能问到另外一种情况,宋老师,这个广告的这个媒体,可能有好多家广告主都在这儿做广告,那么假如说这来了一个人,一个人往往不是单一的,他不仅仅只是一个兴趣,他可能有多个兴趣,比如说这个人喜欢食品,他也同时可能喜欢汽车,那么当这个人到了这个网站上之后,一个大数据就显示了说这个人喜欢汽车、喜欢食品,喜欢旅游,喜欢摄影,那么这样的一些兴趣同时出现的时候,可能有多个广告主都想给这个人投广告,那这种情况下怎么办呢?大数据当然起到作用了,能够很好的探知这个人的兴趣,但是新的问题又来了。兴趣越多,愿意给这个人显示广告的广告主也就越多,这就产生冲突了,怎么办?当然,有好的办法,难不倒广告人。那么广告人就说,最好的办法呢,那这样吧,你们都想给这个人投广告,汽车公司也想投,摄影公司也想投,那没关系,大家坐在一起我们来竞价,您愿意出五块钱,我愿意出十块钱,他愿意出二十块钱,他就得到给这个人展示一次广告的机会,这种方式就把我们平常的传统的互联网广告,按照时间、位置售卖的广告就彻底的发生了革命性的变化。

大家想一想,过去我们是按照这个版位,就包给,比如说包给奥迪汽车了,那么奥迪汽车要买这个版位,一买就是一天至少,这一天也不可能放别人的广告,那么看到这个广告的人,不管他是能不能买得起奥迪汽车,不管他是不是喜欢汽车,他都要看这个广告。但是新的革命性的方式,每一个广告主都有显示自己广告的机会,但是又不能确保说自己的广告百分之百的能显示给所有人,此外广告主还不一定知道说自己的广告是当天一定是什么样的价格来显示的,因为大家可能要相互之间竞价,因此这样的一种广告的方式,第一不太能够保证每天我想要一万人就真的是一万人看到,这是第一个。第二个,价格,广告的预算也变得比较灵活和动态,所以这是一种新的广告方式。

可能有朋友问我,宋老师这样的一种方式今天大家接受吗?可能超出大家的预想,但是我相信有很多朋友也已经感觉到了。现在很多广告主非常喜爱这样的一种广告方式。我们讲到这里先稍微暂停一下再跟大家讲一个跟这个有关的,接下来更加重要的话题。我们这样的一种广告方式实际上对广告行业也产生了巨大的变化,什么样的变化呢?那么它的产业链被这种方式彻底的重新塑造,为什么要这么说?过去,平面媒体也好,传统广告也好,还是传统的互联网广告也好,整个产业链是比较简单的,一边是有广告位置资源的媒体,一边是要购买广告位置放自己广告的广告主,中间可能是有中介机构,三元结构很简单。但是到了这样的一种新的动态的,刚才我讲的这样一种模式,这个就会变成一种新的情况,什么样情况呢?广告主和媒体之间我们会发现他们之间有很多的变化,或者说涌现出了很多新的产业链的参与环节进来了。这个页面是刚刚我讲到的广告的标的变化,价格的变化以及覆盖人群的几个变化。为什么说标的变化呢,就是我讲的过去卖的是广告,卖的是广告位,现在卖的同样还是广告、广告位,但是广告是跟着人投放的,最终我买的是对这个广告、对这个产品感兴趣的人,所以标的就从广告位置变成了人,看广告的受众。那么第二个是价格的变化,要竞价。第三个,覆盖人群也发生了一些变化,过去是广覆盖,现在是精覆盖。

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那么回到我刚才讲的。广告的产业链也发生了一个巨大的变化,什么样的变化呢?我们可以看到最左边这个图上,最左边是一个广告主,最右边是媒体,这俩没变化,那么中间有很多不太认识的英语名词,比如说Trading Desk,这个没法翻译,中国好像没有对应的汉语词所以就保留英语在这里。

那么为什么有这样的一些结构呢?跟大家简单的介绍一下广告的产业链怎么变化的。首先我们想一想,对于一个广告主而言,刚才我们讲过,他是需要竞价的对不对,如果说这样的一个女士来到了一个网站上,她喜欢摄影,也喜欢汽车,我是汽车公司,摄影也想展现广告,于是我要跟摄影的这家公司来做广告的竞价。竞价怎么做呢,能不能像我们今天在这个演播厅,坐在这里举牌子,苏富比拍卖行,那当然是不可以。因为我说过,这个广告要在一百毫秒之内就要显示出来,等您牌子举完了,这个广告空白了,这个女孩也就走掉了,浪费了一次显示的机会。所以必须要通过程序、通过技术来让这样的一个竞价在电光火石之间就能够立即完成。广告主说我也不会呀,媒体你能帮我做吗,媒体说我是广告位的所有者,我怎么会帮你呢,卖家不能同时也当买家,于是就有一个第三方的中间的机构站出来说,我来帮助广告主来做竞价,这个机构就是我们在图中的、中间的那个小圈,叫DSP,它就是一个帮助我们广告主来对媒体进行竞价的这样一个机构,DSP是需方平台的简称,英文叫Demand-Side Platform,跟过去相比,这就多了一个机构。

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那么紧接着,问题又出现了,假如说全中国或者全世界只有一个网站支持这个动态广告模式还好,可是大家看到这个模式这么先进、这么好,有很多很多的网站都进入这样的一个方式。有多少啊?数以万计、千万计,这么多的网站。于是广告主又发愁了,说我要跟这么多一家一家签约去投这种广告,我光这签字的时间都得好几年,太可怕了。于是,又有一家机构蹦出来说,你们这些所有采用这种动态广告方式的媒体,你们不要再跟一家一家的广告主去签了,广告主您也不用跟一家家媒体去签合约了,这些媒体把您支持这种方式的广告位置放到我的这个平台上来,就像淘宝上卖东西一样,广告位置就是一个东西,但是技术上不说把这个东西给,就像同样在淘宝上做一个登记一样,在我的这个机构把您的广告做一个登记,广告主就没必要跟每一家媒体去做签约,太麻烦,到我这来找这个所有的广告的这样一个支持,这样的动态广告的广告位置就好。那么这样的一种机构叫什么呢,就是蓝圈的这个“广告交易网络”,它的最重要的使命就是从媒体这边把广告位置接入到它这来,同时它要把这些广告位置开放给所有的,帮助广告主去竞价的、去投放的需方平台。同时这个广告交换网络它还会帮助我们的整个交易的买卖双方制定一些规则,比如刚才所讲到的一百毫秒的这个规则就是我们广告交换网络它给制定的,这个大家都能接受,就按照这种方式来就好了。那么利用这样的一种方式,我们就发现基本上广告主就很轻松,媒体也比较轻松。当然媒体是不是直接接入这个广告交换平台的呢,它也不是直接接入的,它中间还有一个右边被称为SSP的这样的一个机构,SSP是做什么的?SSP是帮助我们的媒体去管理它们的动态的广告位置。为什么要管理动态广告位置,媒体往往也需要很多技术的设置,也需要很多接口,跟这个广告交换平台去做,和交换网络去做这样的一个对接,也是技术比较麻烦的,所以由一个第三方更专业的技术机构来解决这个问题当然是更好的。

另外还有一个,左边第三个Trading Desk,全英文的这个,这是什么意思?原来这个DSP也不是只有一家,它有很多很多家。这个DSP呢,广告主有的时候也会犯晕说,这个DSP好还是那个DSP好,于是又有一个DSP之上的选择DSP的机构叫Trading Desk,它也出现了,去帮助我们的广告主去解决这个问题,它说广告主您就不需要去找DSP了,找我来就行了,我帮您选择合适的DSP。

所以整个广告的生态发生了很大的变化,中间多出很多技术机构。那么最下边儿,大家还可以看到,有一个叫做DMP的孤独的圆,它是干嘛的呢,它就是我所说的为整个广告交易提供大数据服务的,帮助我们的广告主,帮助我们的媒体去识别这个人究竟是什么样的人的这样一个机构,或者是一个技术解决方案。那么如果没有这个DMP,上面一切都无法成型,为什么呢,你不能够选人,不能够因人而异,不能够了解这个人,上面的这个产业链就不可以存在了,所以DMP是一个基础性,支撑性的结构。大数据和技术产生的广告生态我先讲到这里,这块相对来说比较专业一些。

那么有了这样的一个新的生态,有了这样的一种新的广告的运营的方式,广告的工作的方式不再是按照时间,按照位置,而是按照人、按照竞价来购买的这样一种广告发生了一些新的变化,那么在这样的变化催生之下,我们的广告又产生哪些神奇的效果呢?刚才题目说过,这是大数据催生的神奇的互联网广告。第一个神奇当然就是前面讲到的因人而异的广告,不同的人,即使是同一时间上到同一个页面,他看到的广告也就不再相同。有些朋友可能注意到,自己在淘宝上淘了某个东西,或者关注了某个东西之后,他在上新浪微博的时候,广告就是跟这个商品,相关的一些商品,这就是一个很典型的因人而异的广告的一个具体使用形式。除了这样的形式之后,我们还有没有一些大数据产生的新的神奇的广告的方式呢。

我们来看看,另外一种广告的方式叫做频次控制,为什么要讲频次控制,原因在于我们为什么觉得广告骚扰,就是觉得我们看的这个广告,第一次新鲜,第二次不错,老是看着这个审美疲劳。广告主也在这方面有所研究,他们认为人们看几次这个广告印象最深,但是看得更多呢,印象就没有那么深了。于是他希望能够多帮助,希望能够说控制自己广告的这样一个频次。有的朋友就问,这个很简单,我放在新浪上,让新浪给我控制三次就可以了,但是请注意,这个广告主往往投放不会只是新浪,只是央视网,他会投很多很多的媒体。

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那么能不能实现同样的一个人在不同的媒体上能够跨媒体、跨网站的控制它的频次呢?过去是不可以的,但是刚才我所讲的这样的一种技术它就可以实现这个特点。怎么实现的呢?在我们的屏幕上有这样的一个人,他来到了我们的第一个网站,这个网站上有一个视频是某一个牛奶广告的,他看了一次,然后他又到另外一个视频网站上也看到一个广告,这个广告主希望同样的一个人看几次呢,希望他们尽可能的看三次,不要超过三次,于是他又到了搜狐网,又看了一次这个广告,那么第四次,当他回到最初的这个优酷网的时候,或者他随便再到另外的其他视频网站的时候,因为他前面在不同的视频网站上已经看了三次了,那么第四次他再进来的时候,他看到就是别的广告,不再出现奶粉的广告了,因为广告主认为,看三次足够了,不需要看太多。那么对于广告主而言这就节省了钱,对消费者而言,这种感觉要好很多,为什么呢,因为不再骚扰他,反复的骚扰他,这是一个双赢的局面。

那么区别在哪呢?跟传统的区别在于,过去只能在一个媒体,一个网站之内实现频控,现在应用这样的一种新的方法,我们有广告交换网络,我们有DSP,它可以跳出这些媒体之外对这个人进行识别,它是一个第三方的识别机构,再一个广告也是由它来控制,所以它就能够控制说,即使是在不同的网站上,这个人呢也能够控制我们想让他看到的频率,不会超过三次,两次是可以的,但是一定不会超过三次了,这是第一种,解决了很大的问题。第二种更有意思是叫重定向广告,比如说刚才我讲过的淘宝这个例子就是很典型的,在淘宝上搜索某个东西,这样一个大数据的系统就记住这个人可能对摄影、对汽车感兴趣,当他在进入其他网站的时候,这些网站上有动态的广告的支持的时候,显示出来的就是跟他摄影和汽车相关的广告。同样在这个屏幕的例子中间,这个人可能在某一个地方输入了“我想找生日礼物”,这个信息也被互联网大数据平台捕捉到,那么他到了其他的网站上,显示也是跟生日礼物相关的一些信息,这种叫做重定向的广告。你可以发现重定向的广告的针对性要远远比随机撒网那样一些广告的针对性要强得多。

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那么第三类的创造了一个神奇的效果呢,是被称为定向创意,什么定向创意呢。创意大家知道,是显示出来的图案、文字、视频这种东西。那不同的人喜欢不同的创意,比如说对于汽车厂商而言,有的人可能是为了结婚买汽车,有的人可能是换第二辆汽车,还有的人是因为其他的原因买汽车。那么如果说我们能够事先探测到这个人大概的意图,我们的这个广告的创意可以根据这些意图做一些变化,但是过去是不可以产生这样的变化的,我讲了,只有一百毫秒的时间你去识别这个人,然后立即要提供一个跟这个人特别相关的这样一个创意。那传统说,我现在现画,画了传给这个网络,网络现上,那不可能一百毫秒能解决问题。那么现在我们可以解决,因为这个创意的素材可以在非常短的时间之内立即的组合好。您不是要结婚买车吗,我的创意就变了,我探测到你想结婚、想买车,那么我就说结婚可以凭着新婚的结婚证可以再领取五万块钱的大礼包,诸如此类,在创意上可以直接的体现出来,这是一种很动态的方式,大家可以看到,这是一种很有意思,但是对于广告主而言特别有价值的这样一种方式。

我们来看看例如这样的一个例子,在这个例子中间,汽车本身甚至都可以换掉,可以换成一个房地产,汽车右上角这个视频可以相应地也换掉,结婚人就结婚的这个视频嘛,然后LOGO和文案可以换掉,左边这个访问的网址也可以换掉。因为你本来是卖汽车,如果这个人想买房子,创意变成了房子,那不能再给某个汽车的网站了,应该给房子的网址在上面,这个都是可以动态调整的,非常快速的调整。所以您可能在网上看到的某一个创意,您会觉得说这是不是已经事先准备好的,也许是,也许不是,很有可能它是在非常短的时间之内动态生成的,这种叫做定向创意。这个在传统的平面的广告或者电视广告上可以吗?目前来看,是非常非常困难的。

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我们再来看一看,这个就是大家可能会也有听说过,叫做原生广告,什么是原生广告呢?比如说有些新闻类的网站,新闻网站有很多的频道,或者是您看一些其他的社交媒体,或者是一些有自己的内容聚合的这样一些媒体。那么往往您看到一条消息,但是这条消息是广告,但是您浑然不觉。为什么浑然不觉?因为第一个,比如说央视网的APP它放了一个科技新闻,在这个科技新闻里面讲到一条某某汽车品牌用一种新的电池技术,您以为它是讲新技术,其实它是一个软性植入,但为什么您没感觉到呢?因为第一个,这种广告被称为原生广告的原因,就像是这个app中间的,这个应用中间的一个原生出来的一条新闻或者一条内容一样,它的形式特别的原生,它的内容也是符合这个频道的定位的,所以我们说内容也像是原生的。

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那么以及呢,还有一个很重要的,是对您这个人也是定向的,很可能我上去看到的同样也是一个原生内容广告,我看到也许是一个照相机的新技术,因为我对照相感兴趣。假如说,所以呢其实您看,它是一个模拟成一条新闻,模拟成一条内容的一个广告,但是您的感受会非常好,因为你觉得是在看一个有价值的信息,所以这个是原生的广告,它有三个层次的原生,形式上的原生,人群是有针对性的原生,以及内容它是原生的,一般来讲符合这三个要件的才能叫做原生广告。当然在中国大家定义就不是那么严谨了,有的时候只是形式原生,也算作原生广告。所以其实我们回过头来看,搜索引擎的广告它其实也是一种原生广告,它像是搜索结果一样,尤其是在我们的搜索引擎之前没有写上推广啊,广告啊这样的字体的时候,也没有把它额外的变化的时候,大家真的以为它就是一个搜索结果,这个其实也是应用了原生广告的一个原理。

那么,还有一种广告方式呢,叫做围栏广告,或者说叫做地理围栏广告。我们前面不是讲过吗,广告最大的变化就是因人而异。我们的人可以是了解他的信息的这样,了解他的个人属性,了解他的兴趣的这种对人的一种因人而异,也可以是按照人所处的位置的因人而异。过去我曾经做了一个案子,有一个快餐企业,他就是通过位置的方法,走到离这个快餐的快餐店大概有一公里距离的时候,就会在用户的手机上弹一个广告或者推送一条信息说,某某店离您很近,正在免费送冰激凌。大夏天的大家都想吃冰激凌,这个就是一种地理围栏的方式,广告主所要求的位置的周边,像划一个围栏一样,只要在这个围栏中间,就是反映出这个广告,没在围栏的就不反映,这个是一个按照位置来因人而异的这样一种广告方式。

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当然除了这样的一些广告新形式之外,还有很多很多的新的形式,这个大家慢慢探索,而且我相信随着时间的流逝,会有很多很多更新的广告形式会出现。我就不一一的跟大家去啰嗦了。大家发挥想象,说不定您也能想出一个新的广告的招儿出来。但是原理就是这样,第一,我来探测人是什么样的人;第二,我的广告位置不是再去按照广告位置来进行购买,不是按照时间进行购买,而是按照这个人,我感兴趣的人,或者满足一定条件人的出现来进行投放和购买。第三,我们可以竞价。再一个,这种广告是依托于大数据的。这个朋友会问,宋老师,这种广告是不是只能PC端或者只能移动端,大家刚才也看到了PC端和移动端这样的一种广告方式都非常非常的普遍。

既然是这样一种好的方式,大家就会问,宋老师这样好的方式跟我们大数据究竟有什么关系?究竟有什么样的一个关联呢?我们来看一看,如果说数字营销,互联网的营销就像是一个精力运作的机器一样,那么我们必须要有数据,数据就好像精密运转的机器,运算大脑的血液一样,机器的机油一样是不可或缺的。

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最开始提到了一个话题,您提到我们能够知道这个人昨天或者是前一段时间看了很多的网站,或者说看了某一类的网站,您是怎么知道的呢?这个就是跟我们技术的发展有很大的关系,在现实生活中间我们很难定位这个人在现实生活中的行为,但是在互联网上我们能够定位到几乎可以说每一个网民他的行为。又有同学要问了,宋老师这是不是侵犯隐私了?实际上这个关于隐私,后面会跟大家讲到。但是我们确实可以通过捕捉人的行为,判断这个人,在互联网上的行为来判断这个人的兴趣,从而能够去想办法了解这个人,并且推送他感兴趣的广告。

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我们怎么做到的?有几个办法,第一个,在互联网广告上有一个比较好的一点,那就是在互联网世界中间我们可以识别人的唯一性,为什么要识别人的唯一性呢,在现实社会中间,这个人去了银行去了哪,他可能走到哪去以后呢,我们能知道这是同一人,因为我们知道这个人有一个共同的手机号码,或者他有一个同样的名字。那么在互联网上呢,他去了某一个网站,他又去了另外一个网站,很可能这两个网站就认为这是两个不同的人,那么因此为了解决这个问题,在互联网上有一些识别人的唯一性的一些指标,或者一些办法,在我们的页面这一端叫做cookie,小甜饼的意思,这个cookie是为了识别人在网络上的唯一性的。

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那么在移动端或者是在移动端的页面上也是用cookie,那么在移动端的应用上,app上,那么会被称为一些叫做ID的东西,比如说我们苹果手机用的就是IDFA,那么安卓手机用的就是另外的一些ID,UDID啊或者安卓ID之类的。总之,我们可以根据设备来识别同一个人。那这两个人同样在一起使用这个设备,那怎么办,那我能识别这两个是不同的人吗?一般来说就比较困难,当然这种情况发生的,在今天的这个碎片化的社会发生的情况是比较少的。

我们能识别了人之后呢,我们就有很多很多的小的,像机器人一样啊,或者小的程序一样。昨天去了央视网,央视网就会记录说有人来了我央视网,过两天又来了,我又记录,他是在我央视网看了汽车相关的内容,英语相关的内容,时政相关的内容等等,它会把他记下来,那么同样的广告主也会记录这个人在广告主的网站上,在广告主的生意中间他所做的事情,比如说看了广告主的某一个广告啊,看了广告主的它的网站的内容啊,等等。那么,央视网的这个信息和广告主自己的信息能够组合在一起,当然这个还是有一些技术的设置的。什么样的一些技术设置呢?因为在央视网上,用的人的ID或者说cookie,跟广告主的cookie不一样,我们会有一些技术把这两个cookie能够匹配起来,央视网叫123,在广告主那儿叫ABC,那么我们要想办法知道ABC和123是同一个人,但是这个确实有办法,那么利用这样一种方式之后,我们就像滚雪球一样,央视网有数据,电信运营商有数据等等,各有数据,最后把这些数据揉成一个大球来描述每一个具体的人,就像是我PPT题目中间的对于某一个人的描述一样,这只是一个例子。

但是大家知道中国有多少网民?据说现在有7亿多的网民,每个网民还有超过一个设备。那么这个设备中间又有各种各样的cookie也好,ID也好,又有好多个,所以大家会发现7亿个网民,每个网民两个设备,14亿设备。每个设备上如果有5或8个cookie或者是ID的话,这一共就是一百多亿的数据,除了这个一百亿的数据以外,每一个ID或者cookie上面还有很多描述ID或者cookie的属性的标签,他喜欢汽车,他喜欢摄影,他喜欢照相,他喜欢旅游,等等。这些标签,每一个ID对应的标签可能也有一百个,这样大家就会发现这是一个浩如烟海的数据。

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但是如果这数据不全,数据不准确,又不能够精细对应到这样的一个人。大家想想有一个人来到这个网站上,本来是喜欢汽车的,结果搞错了,搞成他没有这个支付能力能够买汽车,这样的一种情况是不够好的,所以数据本身的要求太高了。因此我们是不是大家可能会问,能有一家提供这么多的数据吗?目前来讲在中国没有任何一家,在国外也是,没有任何一家能够提供这么大,海量的数据,这是真正的大数据,为什么在互联网领域最主要的应用是互联网广告领域的应用呢,就是在这,它是真正的要利用这样的一些海量的数据,而且这些数据的实时性要求特别高,对吧,一百毫秒,你探测到这个人去年喜欢汽车,今年可能早就买了汽车,你还拿去年的数据来做今年的广告,那就已经完全不行了。所以它既是数据量大,又是海量的数据,这是一个非常高的专业性的事情。

也正是因为如此,所以我们现在采取的方法是,既然没有一家能够做到,我们把很多家的数据源一起集合起来判断、来了解同一个人,通过这样的一种方法来做到。但是大家会说,宋老师您讲的好可怕,以前3·15晚会也曝光过,有一些数据的泄漏,您这个广告可能侵犯人的隐私了,有些网站我看了我不希望别人知道,这样的一种情况发生的时候,你做广告的人都知道我在互联网干了什么行为,那我岂不是不能上网,也不能用手机,用App了。

央视网大数据名人讲堂丨宋星:大数据创生的神奇互联网广告

不用担心,首先做广告的这个数据有一条红线,就像我这个PPT,屏幕上所画的这一条横的红线一样,它被称为PII数据的红线,什么叫PII数据的红线呢?所谓的PII是个人识别信息数据的英文简称,什么叫个人信息识别数据,就是那些能够识别到你个人,比如说我通过这个信息就知道讲课的老师就是宋星,或者某某住在什么地方,他的孩子叫什么名字,他自己叫什么名字,他手机号码是什么,他email是什么,车牌号是什么,等等,这个信息是红线,是绝对不可以使用的。我使用的手机号码,推一条短信给他,未经过他允许,这个就是有问题的,这是触犯了红线。在我们国家,目前也有比较清晰的立法,对于使用公民的隐私数据是有严格要求的。

过去是有这样的案例,因为他是快递工作或者是其他的工作,拿到很多别人隐私的数据,电话号码等等,PII的信息,他卖给一些营销机构,结果这个人因而获刑,这样的例子是有的。所以我们广告的从业者,这个红线是绝对不可以碰的。那么既然你不知道姓名,不知道身份证、手机,你怎么能一直定位他的呢?就是我刚才讲的cookie和ID,cookie是完全随机的代码,ID也是完全随机的代码,了解这些cookie,了解这些ID,我只能知道cookie也好,ID也好,背后对应的是一个设备,这个设备背后又对应的是一个人,但这个人具体是什么样的,他的名字、电话、住址统统都不知道,那么我们知道什么呢,我们知道他大概可能是一个男士,可能大概是一个30岁的男士,可能在北京地区,或者更细,可能在西城区,这个是可以的,但更细到了门牌号码,到了他的email,这个是绝对绝对不可以的,如果知道了,并且利用这种信息去做营销推广,去做侵犯公民隐私行为的话,是会受到国家的法律制裁的。

那么比如说,我们的运营商也会拿出一些大数据来做营销,帮助广告主来做营销,那么运营商,电信运营商,它拥有很多公民的隐私数据,那么我们在跟它们合作的时候,它们绝对不会给我们任何关于这个人的手机,姓名,以及他的身份证号码等等,这样的信息,它只会告诉说,这有一个cookie,这个人可能喜欢汽车,就是我前面讲的这个例子,这个是我要特别特别强调的。当然,现在咱们的公民,整个社会可能对这一块有一些误解,所以我也想在这个领域稍微跟大家再解释一下,目前来看,由于国家立法的严格,由于整个商业社会随着我们经济的发展更加讲规则,不能说现在没有侵犯公民隐私的情况,但确实越来越少。

央视网大数据名人讲堂丨宋星:大数据创生的神奇互联网广告
 

那么讲到这里,今天的这样一个分享主体内容就基本上跟大家介绍完了,如果说朋友们对这一块特别感兴趣的话,也希望未来多跟朋友们交流。总之数据就像海洋,知识也像海洋,徜徉在数据的海洋中间,我们得到的不仅仅是乐趣,更是一些真知灼见,更是不断地推动我们的社会生活和经济发展向着更快速,更高效的方向前进。今天的分享就到这里,谢谢大家。

 

作者丨宋星,阳狮媒体集团数据解决方案总经理。个人网站:chinawebanalytics.cn。前Adobe Omniture大中华区首席商业咨询顾问。百度特聘专家和钻石讲师,Google mLab特聘顾问,北京航空航天大学软件工程学院特聘教授,中国最受欢迎的互联网数据专业网站:网站分析在中国的创立者和全部文章作者,被誉为全球前15的网站数据分析博客站。他的专业文章被全球超过200万的读者以及超过100万次被其他网站引用。

注:本稿件摘自数据观入驻自媒体-软件定义世界(SDX),转载请注明来源,百度搜索“数据观”获取更多大数据资讯。

 

责任编辑:陈卓阳

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