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寡头冲击下“智能代理”能否成为广告公司的出路?

归档日期:06-13       文本归类:智能代理      文章编辑:爱尚语录

  今日(7月28日),多盟在China Joy上宣布了一项他们未来2-3年的一个重要方向:首次推出智能代理平台——星云!

  移动互联网初期阶段,长尾流量繁荣,广告公司更多的在整合和分发;往后,成熟阶段,各行各业都出现了头部App,流量向少量头部App聚集,很多大媒体开始建立自己的广告平台,广告网络的整合分发价值削弱。对应的,行业代理业务越来越多。

  广告公司想要生存,必须想明白自己的立身根本是什么。那些没有核心能力的广告公司,日子越来越难过。

  “无外乎,要么懂客户,用专业赢得客户;要么懂媒体;要么将技术、数据、媒体资源和客户服务能力结合得很好。”针对多盟的最新动作,Morketing第一时间采访到蓝标集团副总裁、多盟总裁边嘉耕,他谈到。

  回顾产业发展进程,可以判断,研发智能代理平台,正是产业升级的必然之果,多盟的主动求变的决心由此可见一斑。

  智能手机兴起之初,长尾流量极其繁荣。彼时移动互联网尚处早期的蛮荒年代,各个领域大都没有形成较大用户规模的佼佼者,因此变现的诉求远小于自身发展的需求。应用层出不穷但又不具备独立变现的能力和意愿,为平台型的变现模式——Ad Network(广告网络)提供了肥沃的生长土壤。

  到了2014年以后,每一个领域开始出现头部App或者生态,他们的主要变现方式依旧是广告,但主要以SDK接入的广告网络难以满足他们对于灵活迭代、数据安全性、用户隐私等方面的更高要求。这时候完全自建广告生态成本又过高,于是行业发生了一个明显的变化——程序化。

  对应的,具备条件的广告网络模式的移动广告平台开始转型,裂变成了更靠近客户的DSP(广告需求方平台),或是更靠近媒体的SSP(流量供应方平台),亦或两者都做。

  在ADX+DSP(公开流量交易平台+广告需求方平台)模式中,广告依旧是大媒体和头部媒体的核心变现方式;但在ADX模式之外,他们也开始自己搭建投放平台,自己管理流量,直接售卖,比如腾讯社交的广点通、搜狐的汇算、今日头条广告平台等等。

  这过程中,主流媒体对于流量的把握逐渐向自己的商业模式和体系倾斜,优先培育自建平台,因此外放在ADX和给DSP的流量中,剩余流量和长尾流量比例越来越大。这个趋势下,至少70%以上流量在媒体自己的平台里竞价售卖。

  两三年下来,主流媒体的自有广告平台收入和规模获得了急剧增长和绝对份额。市场上也因此出现了PDB(程序化直购)、PMP(私有程序化)等媒体接入方式——议价权在媒体手中,第三方更多做附加服务和技术服务——纯RTB模式可获取的流量更加长尾和小量。

  对应的,市场上代理型公司蓬勃发展,如雨后春笋般冒出,并且不乏大体量的玩家。多盟也在思考,在这样的一个市场下,怎么玩?

  市场大部分的头部媒体都会搭建自有广告平台,但其实仔细研究,不难发现平台发展各有先后,步调不一:今日头条广告、广点通起步较早,平台更加成熟,直播/短视频类变现较晚,平台建设则相对初级。

  不管是自己学习还是委托给广告公司,广告投放需要了解不同平台的差异,且通常不能彼此复制,学习成本较高。

  不论是数据粒度、投放结构,还是定向能力,各家并不统一。对于广告主来说,如何评判哪家的投放效果好,基本只能依靠圈内口口相传,没有别的评估方法。

  在移动广告投放中,优化师的角色非常重要。虽然优化师的核心工作看似是“三板斧”式的:调价格,换创意,改定向,但其中细节差异会直接影响成败,比如创意,其更换周期是否正确?动态数据是否充分参考?这些信息无法及时呈现和帮助衡量,往往导致广告主错失良机。

  以多盟举例,其实已经明显感受到来自客户很直接和具体的诉求,比如游戏广告主推广,多盟为其提供各家主流投放平台的代投放服务。由于各平台的数据粒度都不一样,维度也有差异,而广告主想做跨平台数据分析和第三方效果归因时,就很难对齐信息。

  也有很多客户开始提出具体的高阶需求,比如能否提供精细化创意,能否做跨平台特征分析等。

  分析整个广告投放路径,其中能有所作为的地方,都可概括为“投放优化”,它很大程度上决定后期的效果,各大公司都在争抢优化师,雇佣优化师的成本也因此越来越高。

  但行业的优化师水平有高有低,参差不齐。边嘉耕想:那么,是否可以有一种解决方案,将优秀优化师的方法论系统化,标准化。最基本地,一个刚入行的优化师,如何才能不重复犯别人犯过的错误,以减少广告主的损失?除了基本的计算和控制,通过数据和算法的辅助,是不是可以把优秀优化师的思路和手法,转化成机器能实现的东西,完成效率的提升?在效率提升的基础上,机器辅助的效能积累到一定程度,是不是有可能反过来引发优化师能力的突破?

  边嘉耕说:“这其实是广告主对于智能代理有了更高的要求”。本质上,它涉及到两阶段:第一阶段是人的智能(Human Intelligence),第二阶段才是人工智能(Artificial Intelligence)。

  第一阶段,在人的直觉认知范围内,有规律可循的,机器可以学习出来,如果人们认为没规律可寻的地方,比如创意,可以辅助广告主,进行优化和提升。

  第二阶段,脱离人的直觉认知范围限制,真正到人工智能,数据积累模式有了很深的沉淀,通过深度学习可以在未知中发现规律。

  据了解,“这件事要不要做?”多盟也做过多次反复的评估。一开始,他们考虑:系统投入非常大,如果只给内部用来提升效率,投入与回报不成比例。

  论价值,可以从两方面来说:1、内部对工具系统的需求到了什么程度,客户是否有同样需求;2、做这件事情的难度,以及媒体平台的配合程度。

  到今年上半年,多盟发现:1、广告主对工具系统有需求,代理商也有需求;2、媒体平台已经开始开放API,正积极跟广告公司讨论更有效的业务模式,给广告主提供更多的价值。

  针对媒体平台的支持,边嘉耕补充:“做星云平台,需要在媒体平台上抓取广告信息,可能涉及信息结构、统计数据、操作记录等,如果使用技术的方式模拟人肉抓取,存在授权不好管理和频次太高的问题。一般来讲,媒体平台不会无限制的让你抓信息,媒体可能不愿意配合代理平台,也可能直接封号,限制访问等。那么,这件事情从技术上来说变得不可能,只有媒体平台配合才可能实现。”

  广点通、今日头条,UC头条、百度原生和新浪微博等都陆续开放了不同层次的API,他们积极寻找具有技术基因的广告公司,并且配合工具系统平台,这就意味着在投入端,可行性变得更有把握,产出层面,多方使用价值更大。从而,其边际效应能够很好的放大,不断迭代。

  得到大部分媒体平台的支持后,多盟确信这件事情值得做。由此,多盟正式启动项目,推出智能代理平台——星云。

  在投放项目里,根据优秀优化师的直觉、经验和对以往的数据投放的归纳,形成方法论。其中,优秀优化师核心素质是直觉能力。

  要将优化师的能力和方法论,固化下来,使用到更多营销活动上,这怎么操作?机器学习。“机器在进行学习和得出结论之前,并不会预设会得出什么样的结论,它在未知的地方发现结论”,边嘉耕解释。

  据多盟透露,这是一个工具化系统,跟以往的登陆平台不一样的是,它支持私有化,也可以是公有系统。边嘉耕说,主要要看服务的是谁,客户的具体选择。

  站在广告主角度,广告公司需要进行投放数据的管理。首先要解决一个顾虑——数据安全性问题。

  与市场上所有主流媒体的投放平台深度对接,经客户一次性安全授权,自动获取其投放数据,并支持与第三方数据平台对接,拼接后续数据形成闭环。

  通过机器学习,分析细至创意x小时级的实时数据和历史情况,进而提供账户健康度评估与异常提醒。从多个角度进行投放本身、跨平台的数据分析比对和深度特征归纳。

  通过智能算法,高准确率识别相似创意,令用户可以跨平台的、多尺寸的快速识别和归总创意,然后基于海量投放数据的机器学习,预估或计算这些创意组的广告质量,从而高效找到创意优化点。

  通过操作记录分析,归因有效性,察觉明显异常操作行为,及时提醒关注,最大程度保障优化过程低错误率和高能效。

  “在更早之前的PC年代,有人尝试去做这件事情,但这过程中,时机没有成熟;而现在,技术和数据越发成熟,这件事情变得可能。”边嘉耕回顾。

  从广告网络,到DSP,再到智能代理,多盟的能力构建,一直围绕广告技术展开。不同的是,对星云这样的系统作重点投入,似乎不再执着于对投放平台主导权的追求,而更多地转向营销方法论的智能化。

  对于未来,边嘉耕谈到:“现在,我们无从判断这个决策的成算。只是庆幸于,有这样一群理工男,身怀技术产品的执念,冲到营销市场里面来,想做些不一样的事情。”

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