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            南大“虎嘯數字商業傳播前沿課程”第八課: AI時代程序化廣告概念、應用及趨勢

            2018.06.09 12:29:03  來源:虎嘯網  

            QQ截圖20180622123002.jpg


            2017年6月8日,本年度南京大學“虎嘯數字商業傳播前沿課程”迎來了其壓軸的主講嘉賓 —— 上海智子信息科技股份有限公司CEO朱建秋博士,他以“AI時代程序化廣告概念、應用及趨勢”為主題,從背景知識、程序化廣告、數據管理平臺、現狀及趨勢等方面展開分析講解,描繪了“人工智能時代數據驅動未來”的廣告與營銷大趨勢。


            背景知識科普


            朱建秋博士用一幅源自北宋的品牌廣告文物作為開場,表達“廣告,是永不消失的故事”的觀點,并引用了行業的數據報告對中國廣告市場的整體概況進行了介紹:2016年網絡廣告市場規模達到2902.7億元,同比增長32.9%。隨著網絡廣告市場發展不斷成熟,未來幾年的增速將趨于平穩,預計至2019年整體規模有望突破6000億元。2016年,不同形式的廣告市場份額亦有所變動,電商廣告首次超過搜索廣告占據首位,信息流廣告增勢迅猛。


            與此同時,朱建秋博士指出,在當今的移動互聯網時代,網絡行業信息泛濫,資本介入所搭建的各類平臺,玩法也更為豐富,從微博到微信,從直播到短視頻,新媒體的形式愈發多元化。與傳統媒體開始走向衰落相對,新媒體優勢立現,其形態層出不窮,人人都是媒體成為趨勢。朱建秋認為,在新媒體主導的時代,“分眾化”取代“大眾化”是必然的結果。分眾就是對廣告受眾進行劃分分類,使用數字技術的傳播途徑把信息直擊目標受眾的一種廣告模式。傳媒分眾化是現代廣告模式上的一個全新的概念。


            朱建秋還對信息技術簡史進行梳理。他指出,上一代計算機技術提升了人類計算儲存的能力,而互聯網、移動互聯網技術提升了人類連接的能力,如今新一代智能技術則成為了科技發展的主方向,將解決信息泛濫的問題,提升萬物互聯的效率。朱建秋還點明了人工智能所改變的營銷的三個領域:內容創意和策劃,機器人和語言識別,度量和優化。



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            朱建秋作“AI時代程序化廣告概念、應用及趨勢”內容分享


            程序化廣告:RTB、DSP


            隨著AI時代的到來,大數據與人工智能的價值愈發凸顯,整個社會的商業模式都在發生著改變。廣告主面對著新經濟環境的挑戰,需要尋求新的營銷方式的轉變,購買性價比更高的流量成為了廣告主的第一需求,在這樣的背景下,程序化廣告應運而生。并且,在技術發展的加持下,廣告營銷的數字化、程序化趨勢愈加明顯。


            朱建秋指出,融媒體時代,跨媒體組合營銷漸成趨勢,超過200萬個網站組成的巨型網絡在應對著數據碎片化。程序化廣告就是像買股票一樣去買廣告,通過RTB(實時競價)來進行廣告交易,是一種從原來傳統的“購買媒體”轉變為“購買人群”的廣告投放模式;并通過程序化購買簡化視圖,講述從廣告主到媒體展示,程序化廣告有需求方平臺(DSP)、交易平臺Adx(RTB)、供應方平臺(SSP),以及作為輔助方的數據平臺(DMP)和 監測平臺等多方角色的共同參與完成。


            談到程序化廣告不得不談談DSP,它是程序化購買的必備工具。朱建秋認為DSP的價值體現在兩方面:


            第一,作為新媒體的通道價值,它相當于互聯網媒體資源池,可將移動端、PC端以及視頻資源等一網打盡,即打通了廣告資源,形成通道;


            第二,作為數據平臺的價值,既然是“購買人群”的廣告投放方式,就需要有用以營銷的人群數據,以及具備對數據作分析、挖掘、判斷、利用的能力。


            近年來,DSP備受人們的關注和爭議,區別于傳統廣告,如電視廣告,廣告主能在固定的時間、空間看到自己的廣告展示,但在程序化廣告投放時,廣告主并不一定能看到自身投放的廣告,投給了誰,投在了哪里,哪些人看了廣告統統不可知。這是當前程序化廣告存在的最大問題,也是各種黑箱操作及爭議的由來。


            朱建秋補充道,人群分析、全網跨屏LBS定向、個性化推薦、智能動態出價等,均是AI在程序化購買中的應用體現。利用人群分析和全網跨屏LBS定向,幫助廣告投放時找對人,讓廣告觸達更精準;利用個性化推薦,讓廣告創意說對話,真正實現廣告與用戶的溝通千人千面;利用智能動態出價,借助領先的算法,針對不同的人群,實現實時的動態出價,幫助廣告主節省成本,讓廣告投放花對錢。


            此外,朱建秋強調:“曾做過比對,與傳統DSP相比,全自動智能化DSP不僅實現了從人工優化到機器自動優化的轉變,還能提升2倍以上的運營效率,提升40%以上的KPI導向,效率提升的同時效果較人工也更穩定,并能實現數據透明,讓數據私有化?!?/p>


            數據管理平臺DMP


            朱建秋指出,DSP的數據支撐來自DMP,DMP的核心作用是數據整合和挖掘,多維度獲取人群數據,最大程度還原人群畫像。


            目前,企業數據管理正面臨著數據孤島和數據資產流失的問題。企業的各類數據分散、儲存在不同的業務系統中,造成企業內部一個個數據孤島,數據無法共享和聯通,數據系統無法為營銷提供數據支撐。同時,在使用不同營銷工具時,企業的數據大多儲存在第三方,也造成了企業的數據資產流失。


            在此背景下,DMP的作用2016年開始得到行業重視。朱建秋表示:“智能化DMP將驅動營銷技術快速進化,建立企業數字營銷的超級大腦?!逼髽I級私有DMP能解決內部數據(企業內部所有和客戶相關的數據能夠持續導入DMP)、外部數據(能夠接入第三方DMP數據源)、數據評估(能夠對第三方數據進行評估)、數據挖掘(擁有數據挖掘建模的能力)、營銷工具(能夠接入不同的營銷工具)、工具評估(對不同營銷工具的效果進行評估)、智能控制(企業級DMP控制不同營銷工具投放的量)等諸多問題。


            在企業構建私有化DMP的過程中,朱建秋認為要在規劃之初就要從功能、價值等多方面考慮,主要集中在三個步驟:


            第一步

            收集數據:進行數據的存儲管理。DMP的一大基礎則是源源不斷的數據采集和更新,只有保持數據的活性和可用性,整體系統才會協調運轉,智能服務才會更加精準。


            第二步

            分析數據:進行全面細致的數據評估。企業營銷過程中,DSP服務一般會咨詢多家公司,往往不同公司給出的數據也大相徑庭,其根本原因就是存在數據黑箱,無法評估其數據到底是否有效可用。但企業構建私有化DMP之后,就可以對數據真假做出有效分析與評估,按照自身的營銷目標和策略接入不同的營銷工具;


            第三步

            根據分析結果要做出取舍,要能夠集成外部系統。企業私有DMP可以接入第三方DMP的數據,并且可以對第三方DMP的數據進行評估,同時也可以接入不同的營銷工具,利用自己手里的數據測試不同營銷工具的有效性。


            現狀及趨勢分析


            “在2016年國內程序化廣告市場中,已經隱隱嗅到了‘檸檬’的味道!”朱建秋感嘆道。年初,朱建秋發表的《2017年,DSP、RTB和程序化廣告的“透”視與展望》一文里有指出,所謂“檸檬市場”,又稱之為次品市場。它的存在是由于交易一方不能評估商品的真正價值,只好通過市場上的平均價格來衡量所有商品。如果不加以調控,這將是一個死亡螺旋。最終,真實價值處于均價以上的商品也會全部消失,市場上只剩下壞商品,市場萎縮在所難免。這就是檸檬市場的表現。


            但是,朱建秋仍對程序化廣告的未來持有樂觀態度 —— 程序化廣告依舊會保持增長。程序化購買將在數字化廣告領域內持續滲透,這不是一時的亂象所能阻擋的。


            綜合行業里幾位分析師的觀點:2015到2016年間,Google、Facebook占美國數字化廣告份額的65%。在國內,大平臺預計也會瓜分掉65%~70%。據相關機構測算,到2019年中國數字化廣告市場會高達5000億元。未被巨頭瓜分的剩余35%還是個大市場,而程序化購買將主導這個大市場中的絕大部分交易。


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            鄭麗勇教授(右)為朱建秋(左)頒發南京大學新聞傳播學院業界導師聘書并合影留念


            作為2017年度南京大學虎嘯數字商業傳播前沿課程的壓軸主講嘉賓,朱建秋結合其數據挖掘技術的研究和成果轉化工作經驗,為南大師生帶來了一場干貨滿滿的分享。


            在課程的最后,朱建秋提出了自己的期許:廣告已經不僅僅只是創意、營銷和傳播,廣告已經是最早一批“互聯網+”的行業了,人工智能會對社會和生活帶來巨大的改變,廣告行業也不例外,希望大家能多去了解人工智能的內容,要更多地去跨學科,未來才會做出更有創意的廣告”。


            關于虎嘯數字商業傳播前沿課程


            該課程起源于2016年,是“虎嘯公益行”的系列活動之一,是中國商務廣告協會數字營銷委員會主辦,虎嘯獎組委會承辦的實戰專家走進高校公益活動。此次“虎嘯數字商業傳播前沿課程”攜手中國傳媒大學,以開拓大學生視野,關注營銷領域最新前沿資訊,促進產業、學術、人才的緊密融合為目標的公益課程,該課程對完善高校的數字營銷課程的體系建設的意義重大。

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