AI不是万金油，理想的程序化广告离不开人文的力量

数字营销微刊 2022年07月03日

2014 年到 2016 年，程序化广告平台如雨后春笋般出现，整个程序化广告市场进入爆发期，但是，这个时期也是极为混乱的。而随着产业生态和技术的发展，以及法规规范的完善，程序化广告流程中的一些环节与角色逐渐被整合，程序化广告逐步走出快速发展所带来的的混乱状态，走上了日益规范化的“新生之路”。

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近日，数字营销市场邀请了TalkingData数据营销高级总监李志强与我们一起针对此话题进行更加深入的探讨。TalkingData创立于移动互联网开始高速发展的2011年，十年来，移动互联网行业、广告主营销诉求、数字营销技术与消费者都在不断变化，程序化广告飞速发展，移动端的程序化广告更是增速不减。

在TalkingData看来，程序化广告的“理想阶段”应该是怎样的？有关程序化广告的发展与未来，接下来有更多问题，需要我们一同做出解答。

不断完善的程序化广告生态

2014-2016年可以被称之为“流量红利”的年代，手机厂商大量发布新型旗舰手机，移动网民也随之呈现井喷式增长。对于广告行业而言，大量广告主可以通过“流量红利”获客，程序化广告市场增长显著，同时也孕育了大量程序化广告平台。

飞速发展有可能会带来生态混乱的隐患，整个程序化广告行业由于在发展初期井喷式增长，相关法律规范和标准也有待完善。甚至有部分流量平台利用广告主对获客、KPI指标的强烈诉求，以“投机取巧”的造假方式，为广告主完成其KPI指标。

随着这几年的进步和变化，虽然乱象仍可见，但是整体行业秩序已经得到明显改善。这离不开三方的努力，一是行业协会及相关单位的牵头，如中国商务广告协会、中国信息通信研究院，都在逐步制定行业内各类平台的标准，推动整个行业的良性发展；二是广告平台的聚合，头部的大型媒体在建立完善其自有广告平台的同时，也通过广告联盟的形式聚拢小流量方，共同形成流量生态，流量的整合也促进了秩序的建立；三是像TalkingData这样的三方服务商，坚持中立第三方广告监测平台的定位，通过不断的技术创新和迭代，用技术能力范围内最严格、最先进的甄别手段对虚假流量进行主动识别和防御，尽可能降低虚假流量带来的负面影响。

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正如前文中所描述，一些小流量方被聚拢为大型广告联盟，同时还会有像DSP、AdNetwork、SSP的整合，监测、DSP、serving的整合等情况出现。但是由野蛮生长向聚合统一的大平台演进的这个结果是有利有弊的。

其优点有二，一是数据的融通和丰富，数据平台可以联动更多维度的数据，基于自身的数据能力，为广告主提供更多样化的数据服务和产品能力；二是每种产品形态都有规则制定者及引领者，会使得整个业态秩序趋于和谐稳定。

但同时也会有对应的缺点，环节和角色的整合可能会催生出大型平台，使得行业内某领域存在一家独大、垄断的可能性，随之还可能产生 “马太效应”与“围墙花园”，在一定程度上会影响整个业态的发展及持续进步。此外，数据安全、隐私合规方面的隐患也不容忽视，而且既当裁判员又当运动员的情况也时有发生。

愈发“强壮”的程序化广告

透明、开放、操作简便和值得信赖，一直是品牌和广告商在程序化广告领域所提出的需求。TalkingData认为，程序化广告投放的核心能力在于人群的定向能力，无论是媒体投放后台还是DSP，流量方都提供了人群定向能力。那么，基于自身算法和数据能力，在实现更细分、更精准的人群定向的过程中，该如何更好地帮助广告主去考量程序化广告过程透明度？

针对这一点，TalkingData推出了AI Shield服务，通过算法和模型的加持，实现智能化的流量甄别。AI Shield利用TalkingData数据能力及场景标签，通过设备特征、广告行为特征、线上使用行为特征、线下行为特征、家庭特征五大特征维度、总计上万个特征细节，建模评估设备的真实性，并按周更新评估结果。

AI Shield在TalkingData营销产品矩阵中扮演着重要角色。从营销投放流程来看，投放时，使用TalkingData智能营销云，广告主将洞察好的人群包推送至媒体及DSP的前置机，当流量请求过来时，会前置性的触发AI Shield，提前对虚假流量进行过滤、不参与竞价操作；投放后，使用品牌广告价值分析产品TalkingData Brand Growth，对接收到的媒体数据，除了进行GIVT、SIVT流量的甄别外，还可以通过AI Shield增加一次流量判断。AI Shield能够在广告投放、广告监测等程序化广告过程中，为广告主真实有效地甄别可疑流量，减少广告预算浪费。

在优化、分析的程序化广告环节当中，还有一些消费者端的变化对 TalkingData的产品和技术迭代提出了要求。

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首先，当最受广告主关注的消费人群从80后逐步转向90后甚至00后，其人群特征和消费偏好也更加个性化、多元化了。在营销中，为了更好地发掘和满足不同消费人群的需求，就需要对消费者进行更深入、全面的洞察，并进行更精细化的投放。针对于此，TalkingData构建起拥有八大类、900+标签的客群标签体系，以及拥有上万特征指数的特征库。通过标签、特征的灵活组合，再利用先进的算法模型，可以实现多维度客群画像、高潜客户预测与精准投放。

其次，随着当下消费者触点越来越多，并逐步融合线上与线下，对广告投放的策略、执行和效果监测都带来了很大挑战。TalkingData的消费者数字化运营平台，能帮助广告主统一用户ID体系，整合自有App、小程序、门店等线上线下触点，联动媒体、电商平台等外部触点，并支持公域广告投放和全链路归因，实现消费者的数字化全链路运营。

传统品牌广告都是以曝光量、覆盖度等统计性指标评估营销活动的优劣，而近年来广告主对品牌整体认知更加重视，也希望从投前预测、投中监测、投后效果评估进行优化。正因此，移动端的程序化广告增速不减，从追求曝光到品牌整合，移动程序化广告对广告主的品牌建设，也起到了越来越重要的作用。

在品牌建设上，移动程序化广告的优势从宏观角度看，移动端的用户覆盖要远超PC端、传统电视、OTT，且用户在移动端的使用时长以及使用依赖度也要远超其他屏，这就为移动程序化广告提供了天然的流量优势。

再从微观角度看，移动端的重定向能力也同样超过其他屏，对于品牌人群转化链路的各个环节，移动程序化广告都具备优势。触达、种草、转化、复购的整个链路，移动程序化广告都可以基于重定向的优势能力，帮助广告主更好的找到对应的人群，以更切合该人群偏好的素材创意引导用户向更深层次转化。

TalkingData的品牌营销产品矩阵，正是围绕着广告主在品牌营销上的各种诉求，从投前人群分析、人群定向，到投中活动监测，最后到投后的人群标签化沉淀、销售转化效果评估、高潜力客群挖掘、人群重定向二次投放，这一整个链路的完整覆盖，为赋能广告主的品牌营销起到了关键作用。

更加可持续的程序化广告shiye-tou-tiao

近年来，《个人信息保护法》、《数据安全法》等法律规范的生效实施对程序化广告领域影响深远。

从宏观层面来看，《个人信息保护法》和《数据安全法》等相关法律规范特别强调了保护数据安全的必要性，同时也明确了个人信息的范围，以及各类App在收集、提供个人信息时的“最小必要”原则，对个人隐私的保护起到了至关重要的作用。

从微观层面来看，无论是媒体、数字营销服务商还是广告主，参与数字营销的公司都会受到或多或少的影响。程序化广告的核心在于人群定向能力，广告主也因为流量方具备人群定向能力，且有目标人群的前提下才会投入大量的营销预算。

短期来看，流量方的人群定向能力如果因法律法规受到影响，则广告主可能会因此减少预算支出。长期来看，规则的明确与监管的加强，对于数字营销而言是一种良性的引导，除了促进行业整体有序健康发展，也推动广告主将更多的资源投入到创作优质素材、提升用户体验中，更有利于获得平衡、可持续的收益。

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此外，基于对满足最新法律法规要求的考量，一些行业头部广告主开始将合规能力作为选择数字营销服务商的核心考量要素之一。TalkingData安全岛一经推出就获得了很多广告主的关注。这种将安全合规作为底层能力、借助前沿技术革新数据融通模式的新方案，让广告主能够在不共享自身数据、也不拥有合作方数据的前提下，进行数据应用与联合营销，相信很有可能成为未来的主流合作方式。

最后，抛开程序化广告技术，广告和营销本身已经存在了上百年历史，而且它时时刻刻存在于人们的日常生活里。对于这个社会科学领域范畴，科技的进步诚然对其发展起到了关键作用，但是决定性作用，仍然在人文情感、社会这一层面。如果我们“把一切交给AI”，忽略了广告营销的人文情感，那可能会给受众及社会带来一定的负面影响。

对于程序化广告的理想状态，需要兼顾人文、科技两个层面，人文层面考虑的是如何以更让受众满意的方式进行营销，让受众从认知、到感兴趣、到产生消费意愿、最终到产生忠诚度，这一层面离不开人文的力量。同时，科技的加持也是必不可少的，人工智能对传统的营销模式带来了革命性的改变，可以极大地提升行业的效率及准确性，在人文的前提下，如何更好的利用人工智能，寻找到二者的平衡点，是未来理想化程序化广告的重要关注点。

作者：李志强

来源：数字营销市场

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