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AI赋能广告需求方——人工智能在数字营销领域的新使命

返回列表 来源:yb体育网页版 发布日期:2021-09-24 08:53
 本文摘要:11月29日,“2020中国数字营销教育年会暨DMT数字营销人才秋季认证颁奖仪式”在北京望京凯悦旅店隆重举行。智子云CEO朱建秋博士受邀作为分享嘉宾,就“人工智能带来数字营销能力厘革”议题,给大家作了【AI赋能广告需求方——人工智能在数字营销领域的新使命】主题分享。从社会现象和业务实战角度出发,探讨在新格式下,数字营销人才造就的生长变势与更多可能。

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11月29日,“2020中国数字营销教育年会暨DMT数字营销人才秋季认证颁奖仪式”在北京望京凯悦旅店隆重举行。智子云CEO朱建秋博士受邀作为分享嘉宾,就“人工智能带来数字营销能力厘革”议题,给大家作了【AI赋能广告需求方——人工智能在数字营销领域的新使命】主题分享。从社会现象和业务实战角度出发,探讨在新格式下,数字营销人才造就的生长变势与更多可能。分享实录内容如下:列位专家、列位向导、列位数字营销领域的朋侪们,大家上午好!很荣幸有时机和大家一起分享关于AI应用的一些履历和看法。

智子云是一家在数字营销领域从事AI研发和应用的技术公司,一直密切关注和追随着这个领域内的生长趋势。最近几年,在数字营销领域内AI开始向一个新的应用偏向生长,也就是我今天要讲的主题:AI赋能广告需求方。直白地讲就是,AI技术开始向广告的需求方渗透,广告主们开始使用AI技术强化自身的营销能力,从而提升竞争力。

与大媒体端的AI应用相比,广告需求方的AI应用刚刚开始,急待开拓,充满了希望。所以,我将这种AI赋能称为“人工智能在数字营销领域的新使命“。

我们先来思考一下现在数字营销领域内AI主要用在那里?要回覆这个问题,我们先来认清一个残酷的事实:大部门AI相关的人才都集中在专业的大媒体、大厂、在最近《反垄断指南》的平台清单里,也就是在那些大巨细小的花园围墙里。这么多智慧的头脑聚集在内里干什么?他们自然是在资助媒体资源方提升效率和收益。这个向媒体方集中的趋势从数字媒体兴起就开始了,直到最近几年才开始泛起一些微妙的变化。

那么,这个改变是怎么发生的呢?我们看一下AI在数字营销领域的应用路径。已往和现在,AI的能力都在媒体供应方,是站在媒体的态度,为资源方的利益服务的。那么,很自然地,就会有人站在广告需求方的态度,开始资助广告主拥有AI能力,为广告主的利益服务。这个最早站出来的就是DSP。

固然,我们现在知道,DSP因为剩余流量,因为数据和资源先天不足,而衰落了,这个我们后面再详谈。接下来,新生的营销技术MarTech和营销云MarketingCloud开始扛起了为广告主服务的大旗。

我们要明白一下,从广告技术AdTech到营销技术MarTech,不仅仅是名字的变化,确实有看法和技术应用的变迁。最近,朋侪圈看到一篇文章《未来三年,MarTech偏向至少跑出十家独角兽》,大家思考一下这个判断的出发点,也在这里。站在广告主态度上的公司将会拥有更大、更充实、更有前景的市场。

回过头来,我们看一下媒体方用AI干了什么。一个直观的感受就是,AI让媒体售卖的方式变得越来越精致,越来越和效果挂钩。

现在一个运营设置好线索转化成本,AI将立刻起作用,并逐步到达最优。OCPA、甚至电商的CPS,很好地体现了AI的价值。

与早期的包断媒体位置的售卖方式相比优势是很显着的。我们可以将媒体方的目的总结为:精致化售卖媒体资源,优化eCPM,提高媒体方的整体收入。可以直观明白一下:只要你愿意多花钱,就会自动有更多的“流量”(这里的流量,可以是点击,线索,甚至是购置)过来,这在没有AI的时代是不行能实现的。可是,对于广告主而言,这些过来的流量,需要一种AI能力,资助其判别、评估以及二次转化,而且对好的流量,还要能再用于优化公域大媒体的投放。

这样一种AI能力,媒体方是不行能提供的。一则是因为此类服务过于繁琐,收益不大,另外这项服务在许多情况下会与媒体自身的利益有矛盾,作为流量的供应方要完全站在需求方利益去思量问题,这是不现实的。回首数字营销生长的历程,曾经有一个类型的AI应用实验去饰演“需求方服务平台”的角色,这就是前面提到的DSP。

我们从2012年开始切入这个行业,亲身履历了DSP的兴起和衰落。DSP刚开始的观点很是好,建设实时竞价为焦点的法式化购置框架,通过AI算法和精准人群数据的驱动,以广告主KPI为目的举行广告流量的精致化采购。DSP的问题可以从数据、媒体资源、模式三个方面来视察。

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在数据层面,DSP只有小媒体和大媒体剩余流量的数据,小型媒体不具备AI能力,需要依靠生意业务中心和DSP资助举行售卖,可是小媒体缺乏富厚的用户数据。大的媒体在生意业务所只售卖剩余流量,同时大媒体对用户数据管控很严,DSP侧基础无法获得和大媒体对等的用户数据。在媒体层面,随着围墙花园越来越高,大媒体提供的流量越来越“剩余”,甚至爽性不支持DSP了。

在模式层面,DSP要真正代表广告主利益只有两个选择,要么在广告主内部私有化落地,要么成为一个纯正的SAAS服务。但这两个选择都有各自的问题。对于私有化来说,DSP平台的搭建太庞大,软硬件和人力的投入都是一般广告主无法蒙受的。同时DSP的业务模式又阻碍了它成为一个单纯的SAAS服务。

广告主不仅要向DSP支付服务费,还要支付媒体投放的成本,而且这个媒体成本DSP最终付给了哪些媒体、付了几多并不透明。这样DSP在海内的商业情况下,一定不行能再代表广告主利益,最终异化成了效果渠道或者补量渠道。优质媒体和数据资源的双重匮乏直接导致了DSP的投放效果很难和大媒体平台相比,再加上模式难以真正代表广告主的利益,衰落也成为了一种一定。

随着短视频、直播等新的媒体平台的崛起,大型媒体平台、垂直媒体平台数量也越来越多,而且各个平台都有自己的非尺度化的接口。这就导致了现在媒体情况变得越来越庞大。

这样关闭的媒体就是我们常称的“围墙花园”。广告投放相关的数据和AI能力都在这个围墙内,出不来。在这种情况下,DSP英雄迟暮,新生的MarTech和MarketingCloud开始扛起了为广告主服务的大旗。

我们可以总结一下MarTech的应用,从公域、数据、私域三个维度来看。公域的应用就是营销云(Marketing Cloud),营销云解决庞大的公域媒体广告的投放和优化,相对来说比DSP模式轻,而且透明。

AI起到的作用是营销决议支持和营销自动化。数据层面,在广告投放前端是数据治理平台DMP,在后端是客户数据平台CDP,这些系统能够收罗内部系统、外部投放、第三方数据提供方的数据,并对数据举行处置惩罚、整合、建模、应用。在私域层面,就是智能运营系统,AI起到的作用是个性化以及良好的服务体验,从而导致更高的转化率。总结来看,MarTech是代表广告需求方的利益,AI应用的终极目的就是替广告主优化ROI。

因此,我认为在数字营销领域,AI正在从专业大媒体向广告需求方渗透落地。这种渗透是正在举行时,不是完成时!所以我称之为:AI的新使命。

我们畅想一下,这种AI能力的终极体现是什么。可以设想是有一个AI的优化师和AI的客服,前者能直接帮你在庞大的媒体情况中做自动化的投放,后者能够在私域里以最高的转化率维护和转化客户。

虽然现在这种效果大部门只停留在想象层面,可是需求是很强烈的。我们现在对接的一些客户需求主要集中在这两个方面。有一个有200个优化师的客户,提的需求就是使用AI淘汰优化师的量,如果能从200个淘汰到150,甚至100,就是很大的进步。

智能客服的初始版本,现在大的电商平台都在使用了,私域一定也会应用这种技术,虽然比力低级,可是肯定是未来的偏向。未来的效果要等候新技术,新工具,新平台,甚至新的数字营销情况。现在阶段,哪些系统和工具能够赋能广告主呢?总结起来,就是客户数据平台CDP;提供公域广告优化的营销云;以及私域精致化运营工具。

这些系统已经成了当前数字营销领域的热点。三个工具中,CDP是数据基础,AI一定建设在数据之上。

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对于公域优化,我们遇到最多的需求就是:“我们现在在公域平台上每个月有数百万的投放,怎么使用数据去提升各个平台的投放效果呢?”。私域运营就是现在比力热的私域流量治理。广告主拥有的AI能力就是智能营销,详细落地就是在这些系统上,通过智能营销为企业构建一个精致化的数字运营体系。

我以智子云为例子,简朴说一下智能营销的精致化运营体系。智子云是一家典型的营销技术公司,一直追随数字营销技术和AI应用的变迁,调整和完善公司的SaaS产物线。从法式化广告(RTB、Marketing API,从DSP到营销云)到数据平台(DMP、CDP、数据中台),再到私域运营,正反映了数字营销行业从粗放式运营到精致化运营的生长进化。

智子云的产物体系包罗一其中台,三个前台。中台是将数据收罗、数据处置惩罚、数据建模、数据使用等数据相关的功效和服务集成在一个平台上。三个前台依次是,公域引流的智效营销云,私域运营的智营SCRM系统,以及资助企业快速线上化的智店社交电商平台。从公域引流,建设客户数据平台,对私域用户举行精致化运营,然后发生线上销售,提升客户忠诚度和转化率,打造数据闭环,告竣AI为广告需求方赋能的新使命,提升ROI。

最后,我总结一下今天讲的内容:最早应用AI的是大媒体,应用的目的是精致化售卖资源,优化eCPM,提高媒体方的总收入。当前阶段,AI正在从大媒体向广告主渗透落地。所以,我认为AI的新使命是赋能广告需求方,让广告主拥有智能营销的能力。智能营销当下的热点是:营销云 + CDP + 私域运营。

再次谢谢大家的聆听,希望有时机多交流相同,也恳请列位专家品评指正。


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