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AI赋能营销决策,透明2.0生态呼之欲出

来源: 发布日期 2017-10-26

这两天,一则关于自学成才的新型人工智能应用AlphaGo Zero在围棋对弈中完败它的前辈AlphaGo的消息将人工智能的话题再度掀起一个高潮。


曾几何时,人工智能概念如科幻一般让人难以置信,如今却渐渐成为人们生活不可忽视的一部分。不仅仅亚马逊、谷歌、特斯拉这样的全球企业巨头在积极布局人工智能,在国内,BATJ亦都在规划自己的人工智能蓝图。根据媒体报道,未来5-10年,人工智能将助推全球生产总值增长12%左右,近10万亿美元,而美国和中国则可能成为产业和技术的领跑者。


作为对产业和技术最敏感和最前沿的领域之一,互联网营销业的发展日新月异,人工智能在其中也在扮演愈来愈重要的作用。基于大数据技术的人工智能营销决策平台的领先代表----品友互动创始人兼CEO黄晓南对于人工智能赋能营销有着自己独特而深刻的见解,在接受我们的采访时她提到,实现人工智能的前提,需要有海量数据、通过算法对数据进行加工的能力以及利用有用信息做海量决策等等这些条件。不过,以算法和数据为核心的人工智能赋能决策只是一种协助性的局部解决,并不能完全替代人类。同理,在营销领域,人工智能依旧是通过算法与数据来解决营销的赋能决策问题,但所有算法与数据的基础,一定是人的行为。


“这个过程中,营销的本质没有发生任何变化,依旧是在合适的时间合适的场景对合适的人说合适的话,核心依旧是人。”黄晓南说道。


营销透明化是AI赋能决策的前提

在上个月品友互动发布的《2017数字广告透明化白皮书》中提到:营销下半场的关键词是人工智能,人工智能已经成为营销变革的主要驱动力。


毋庸置疑,随着社会的发展,人群特征、人们的消费方式和触媒方式正变得复杂而多元,数据也变得海量,这深刻影响到整个营销行业也在发生巨大变化,广告主对于营销的决策变得纷繁复杂。黄晓南笑称多年前她在宝洁工作时所从事的市场工作很简单,因为视频广告的形式只有电视广告一种,用户群体也单一。但如今,广告主所面对的媒介形式层出不穷不断翻新,用户千人千面,若需要精准的商业决策必须依赖人工智能进行优化和完善。这正是品友互动致力于将人工智能赋能营销决策的根本原因所在。


不过,黄晓南强调,要想实现通过人工智能赋能营销决策,“其前提必须是营销透明化”。

对于营销透明化,相信每个人都有不同的标准,但基本逻辑肯定相对营销业传统的不透明化,诸如投放过程不透明、投放效果不透明、收费不透明等等。在黄晓南看来,这种不透明的最大问题,首先是信任问题,广告主无法信任中间商;其次传统的中间商赚差价模式导致各方利益冲突。“透明可以作为一种理念,完美连接起品友互动与广告主、媒介平台等各方作为联盟的充分信任与共同利益的过程。透明即信任,是营销决策的基本立足点。”


但透明在实际的操作过程中也会有不同的维度,比如角色透明、收费透明等等。黄晓南认为这些维度都可以算作最基本需求,但从AI赋能一脉相承的角度来看,算法机制透明、数据透明和度量透明则是透明的核心所在。这便是透明2.0的全新生态。


“什么叫算法机制透明?”黄晓南用最简单的语言解释说,“为什么你的算法认为这个用户是男性?为什么你认为这个流量是作弊的?所有的决策背后的机制都应该是透明的,能够帮助广告主去彻底了解技术和参与技术的前提条件,就是算法机制的透明。”


“数据透明指的是智能营销时代下,不应该再有数据链条的割裂,全链条的数据必须要能够有能力在广告主端进行打通,而不是在某一个媒体或者是某一个封闭的生态里面。”


“度量透明其实是过去整个数字营销实践中最易忽略的黑洞,要设定KPI,把度量所有的事情都得要透明地说清楚,什么是好,什么是坏,什么叫赢,人工智能才能发挥真正的作用。”


但营销透明化仅仅只是开始,而远非结束。


千人千面以及千人千策

为了能够推动整个行业对信任重塑,又能使广告主享受到人工智能所带来营销效能的提升,早在去年,品友互动便推出首个全透明的智能数字营销决策平台——擎天柱(Optimus Prime),以系统性的方式保障透明和安全的广告投放,帮助广告主解决触达消费者时的需求,通过算法和数据系统真正实现千人千面。


但随着市场的不断发展和变化,广告主的痛点和需求也在不断发生变化和迭代,营销决策业已上升至CMO战略高度的全链路,从产品定位、人群策略到媒介策略和内容策略等等所有相关方面,如今都需要从更高的层面通过算法和数据来帮助广告主做出决策。因此,品友互动适时地推出了全链路的营销决策产品MIP(Marketing Intelligence Platform),该产品基于细分受众洞察、产品决策、媒介触达决策、智能CRM及智能归因优化,把品友互动打造机器人的能力,赋能给所有的品牌,从而打通海量数据实现良性生态构建,实现策略全面互通。


对于这种自我产品的迭代和升级,黄晓南也举了一个简单的例子来解释擎天柱与MIP的功能与分工:“比如广告主的需求是:请将物料投放某媒体,一天每位用户三次。擎天柱可以轻松实现客户的指令和需求。但现在客户的问题和痛点是,我为什么要投放该媒体?为什么是一天三次?针对不同用户我的物料应该是什么?哪些点可以打动用户?所有的问题变得更基础,更提前,也更向CMO战略层面靠拢,那么,通过算法和数据如何来帮广告主做这些决策?这便有了依赖人工智能赋能营销决策的MIP的产生。”


“如果说以往大家更多的是在提及如何实现千人千面,那么如今的重点,是在千人千面基础上的更高层的千人千策,这便是我们正在通过AI赋能的事情。”黄晓南补充道。


为了加速推进透明2.0生态的实现,除了推出MIP,品友互动同时还在进行另外一个重点动作:开放内部的品友互动数据云——福尔摩斯给战略客户,让广告主直接参与对于数据标签的设定,直接接触到底层的行为数据,同时将广告主自身对于消费者的理解、对于人群行为的认知真正利用到实际营销决策中去。比如,品友互动数据中有一些通用用户行为的数据标签,某手机广告主认为用户的手机行为轨迹数据对于决策更重要,但品友互动内部的通用数据不符合他的需求,而另一家手机广告主认为其他数据更重要,那么这些广告主都可以和品友互动一起来共建新标签体系来帮助未来的营销决策。


虽然现阶段福尔摩斯暂时只开放给品友互动的少量战略客户,但黄晓南也希望未来有更多广告主参与进来,一起把对人群行为的认知真正利用到自己的营销决策中。


不管是擎天柱还是MIP和福尔摩斯,品友互动的产品和决策的产生与迭代,都是站在广告主角度、针对广告主营销的痛点有的放矢,这个过程中,广告主也扮演着品友互动合作伙伴的角色。对于广告主的参与,黄晓南认为“越早进来越有利,因为可以帮助我们决定产品的思路和走向。”


因为相信而看见

自2012年中国程序化广告元年伊始,程序化购买作为数字广告业的一种革新广告技术,在推动营销变得更加透明、安全与自动化的同时,也因为数据的割裂和封闭,过程黑盒和技术缺失等问题,让全球广告主都面临着不透明所带来的巨大营销痛点。今年的纽约广告周上,一则关于广告主程序化购买的案例再次将原本争议不断的程序化购买推到风口浪尖,在摩根大通今年做的一次广告投放自查中,发现程序化购买把公司广告投向了40万个网站,大多都是非常小众,甚至与摩根大通的受众和调性没有任何关系。最终摩根大通经过人工筛选,把40万个网站减少到了5000个。行业争论的焦点也由程序化购买是否精准演变为行业透明问题。


作为中国程序化购买市场的引领者之一,品友互动完整地经历了中国程序化购买市场的形成和发展壮大的过程,在市场对数据与技术毫无兴趣也无法看见未来的时候,品友互动便在坚持程序化购买和大数据营销的理念和方向。对于程序化购买行业目前鱼龙混杂的现状,黄晓南也颇为担忧,她透露自己也在就行业的很多问题进行思考和分析,比如源头问题,广告主作为需求的提出者,是整个决策的源头,“人工智能是最可靠的,它会严格执行人们的指令和策略,但问题本身往往出在人身上。”再比如中间商混乱的问题,很大程度上是市场教育的不成熟,导致“广告主缺乏挑选中间商的能力。”


基于此,黄晓南清晰地指出摩根大通的问题其实与程序化购买本身并没有关系,问题应该是出自源头所设定的算法机制或者中间服务商身上,说到底,这些问题也都与透明有关。“这件事情换成品友互动来做,一定不是这样的结果,”黄晓南信心十足地说道,“因为品友互动早已经是一个透明的中间商平台。”


黄晓南能够说出这番话的底气,或者说品友互动能够占有中国品牌程序化广告市场59.8%的市场份额的最重要原因,便在于品友互动的数据能力与庞大规模。当广告主在挑选通过人工智能赋能的中间商时,数据更海量规模更庞大的公司一定更具优势。数据量的作用类似我们通常说的阅人无数,识人有术。衡量数据量的标准就是服务客户的多寡以及服务时长,客户越多、服务时间越长,用来自我学习的数据就越丰富。人工智能算法通过对各类大数据的分析学习所获得的改进和汲取的知识与洞察,便是未来程序化购买的核心。“比如在国外大家都在使用谷歌,不断训练它,那么它就变得越来越聪明和强大,其他领域也都是一个道理。”黄晓南解释道。


虽然品友互动与谷歌、亚马逊、BATJ这些互联网巨头一样在数字营销领域在打造自己的人工智能,但与这些公司不同的是,品友互动并不同时扮演媒体平台的角色,正如黄晓南一直强调的,品友互动是一家“辅助广告主决策”的中间商平台,是广告主的联盟者和共同利益体。对于行业的不透明问题,黄晓南认为很大程度上与产业链中各方角色的定位不清也有非常大的关系,这也正好应证了眼下亚马逊为了获得更多广告主认同而正在推动的透明化改革。但黄晓南认为像亚马逊这类平台透明化改革的动力其实并不是那么显著,因为它角色多样,始终与广告主存在利益冲突。而理想的产业链中的各方应是科学分工、高效配合,没有利益冲突。只有如此,各方才更有动力共同推进整个行业的透明化和良性发展。


尽管现阶段行业内还有很多的问题,就如同当年在一片混沌中相信大数据营销是大势所趋一样,如今,黄晓南也坚定地相信AI赋能透明化营销决策一定可以在未来十年内实现,届时整个营销格局将发生巨大变化,“首先是整个市场将会变得十分简单,以算法和数据为核心的人工智能将会赋能广告主的决策;其次,广告主的投放将变得十分自动化和智能化,完全打破现有的工作流程;而且产业链各方将各司其职,比如媒体将集中在内容的输出,广告主则集中在策略和机制的制定等等。” 


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