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doubleclick什么意思(送你一份网络营销词汇大全,网络营销专业术语解读)

时间:2022-08-25 16:38:04     人气:157     来源:www.zhongshaninfo.com     作者:爱发信息
概述:......

这是在2017年11月互联网营销和分析专用名词一次重大更新。送你一份网络营销词汇大全,网络营销专业术语解读

Part1:最基本的名词

Ads:就是广告(名词)的英语复数啦。Ads=Advertisements。如果是“做广告”(动词),应该用Advertising。

Click:点击,是指互联网用户点击某个广告的次数。

CPM:Cost Per Mille,这次实际上省略了impression,全文应该是cost per mille impression。Mille是千的意思,在英语中它只跟着per一起用,即per mille,就是汉语的“每千……”的意思。所以CPM是每千次展示的成本。

CPC:Cost Per Click,每次点击的成本。

CTR:Click Through Rate,点击率。就是用click除以impression的比例。

DA:Digital Marketing Analytics的缩写。数字营销分析。

Impression:意思是“曝光”,也被称为“展示”或“显示”,是衡量广告被显示的次数,一个广告被显示了多少次,它就计数多少。比如,你打开新浪的一个页面,这上面的所有广告就被“显示”了1次,每个广告增加1个Impression。

PPC:Pay Per Click的简称。一般是特指搜索引擎的付费竞价排名广告推广形式,因为搜索引擎竞价排名只有一种收费方式,即按照点击付费。虽然也有其他广告形式也是按照点击数量来进行收费,一般不被称为PPC,而被称为CPC,即Cost Per Click。为什么?似乎是约定俗成。

ROI:Return On Investment的简称。一般而言on这个词是应该小写的,所以ROI似乎应该是RoI,不过大家都约定俗成了,不必较真。ROI是典型的追求效果类的营销的关键指标。在中国的互联网营销,这个值一般指的是,我花了多少钱推广费,直接产生了多少的销售。

比如花了1万元做SEM推广,直接卖了3万元的货。ROI会被认为做到了3(即3:1)。这一点与财务计算上的ROI是不同的,后者是利润和投入的比值,但在互联网营销上,大家没有把利润作为R,而是用GMV。关于GMV是什么,本文的下篇有。

SEM:(Search Engine Marketing)(搜索引擎营销),实际上它是可以适用于以下任何一种表达的模糊术语:1.涉及使用搜索引擎的任何数字营销,或2.仅涉及搜索引擎的付费数字营销,即:PPC(付费 – 点击)。对于哪个定义是正确的,没有一个准确的标准,但后者是最常用的。

seo:Search Engine Optimization的简称。就是搜索引擎优化,特别指搜索引擎搜索结果自然排名的优化。所谓自然排名,就是不通过给搜索引擎付钱就能获得的排名。

不花钱就能被搜索引擎排到前面当然是好事,但大家(每个网站)都这么想,所以要出头还挺难的。懂得这个领域的高手过去能挣很多钱,但今天SEO却越来越短时间内就出效果,所以想要通过SEO挣快钱越来越难。

Social:社会化,是social marketing(社会化营销)或者social media(社会化媒体)的简称,具体指二者的哪一个要看场合。社会化媒体,在中国过去是人人网、开心网之类,现在是微信、微博、图片分享类网站应用等。

WA:Web Analytics的缩写。就是网站分析。

Part2:数据分析领域

AI和BI:AI是Artificial Intelligence(人工智能)的简称;BI是Business Intelligence(商业智能)的简称。商业智能又称商业智慧或商务智能,在过去指用数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据可视化技术等进行数据分析以实现商业价值的一种能力。今天的商业智能开始引入人工智能,从而进入一个新的领域。

Benchmark:我在大学的时候这个词被翻译为“定标比超”,真是不明觉厉的感觉呀。Benchmark就是“可以作为对比的参照值”。我的很多客户会问,这个指标在行业中的平均情况是什么样呀?他们的问题可以同样表述为:这个指标在行业中的benchmark是多少?

Bubble Chart:气泡图。一种最多能够表示同一个事物的四个维度(但是一般只用其中三个)的直观的数据可视化方式。这种方式多用在分析流量、用户或者内容的表现上。

Cohort:没有比较约定俗成的翻译,比较多的翻译是“同期群”。跟Segmentation有点类似,但内涵要多一点,多点排队的意思。Cohort一般是一种分析方法,所以一般不单独出来,而是跟analysis在一起,即cohort analysis——同期群分析。这是一种很重要的分析方法,尤其在分析ROI、用户留存这两个领域。

Dimension:维度。维度是对一指一个事物的不同的方面、特征或者属性。这么说太抽象。简单说,人可以分成男人和女人,性别就是人的一种维度。或者汽车可以分为白色、黑色、红色等,颜色就是汽车的一种维度。维度是最基本的数据结构,任何一个度量(指标)必须要依附于一个具体的维度才有意义。

比如说,我说visit=100,这没有任何意义。我说搜索引擎给我的网站带来的visit=100,就有了意义。搜索引擎流量就是维度(即流量来源)的具体的值(就如同男人是性别这个维度的具体的值)。

Filter:过滤。过滤是指摒弃掉不需要的数据,只留下需要的。过滤都需要遵循一定的规则(这是废话),而且过滤掉的数据往往不能找回。过滤是一种常用的定位某个细分领域的方法,与细分(segmentation)的区别在于,segmentation是把总体分成并列的若干块(segment),而Filter则只保留符合规则的块,而丢弃其他不符合规则的块。

Machine Learning:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

Metric(常用作复数,即Metrics):通常翻译为度量或者指标,但是因为指标含义更宽泛,例如KPI或者benchmark都可能被称为指标,度量绝大多数都能能用数字表示,比如汽车的速度,速度就是度量。

营销推广中涉及到的度量分为两类,一类是计数度量(比如常见的PV、UV、访次、停留时间等)和复合度量(两个度量四则运算而成,常见的有转化率、跳出率、留存率、活跃率等)。另外有些度量使用布尔量表示,即是或非。度量必须依附于维度才有意义。

Pattern:指某种会重复出现的模式或规律。Pattern常常用于发现用户行为上的某些趋同特征。比如,我们发现用户都喜欢在晚上10点到11点打开某个app应用,这就是一种pattern。如果我说发现了一个pattern,很兴奋,实际上的意思就是说我发现了一个规律。规律这词,几十年前就有了,pattern这洋文多有逼格呢……

Pivot table:数据透视表。微软数据表格工具Excel的一个重要功能,用于快速汇总统计不同维度的数据,是Excel中最常用也是最实用的功能之一。Pivot table有时也直接表述为pivot。

Random:随机数,或者随机性。但是老外们也用它来形容“混沌”之类的意思。

Segmentation:细分。这是我们最基本的方法,即把总体按照一定的规则分成并列的若干块。做了segmentation之后,每一个块就是一个segment。所以segmentation和segment不是同义词。Segmentation怎么用?怎么发挥最大价值?

Supervised Learning:最常见的一种机器学习(machine learning)的方法。在监督学习中,每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成——例如,营销相关的创意、广告出价(排名)、目标人群的各种设置等为输入对象,广告的效果(例如点击率)就是输出值。监督学习算法是分析该训练数据,并产生一个根据已有的数据(输入对象和输出值)推算得出的映射关系,用这一映射关系去推断新的实例的情况。

在刚才那个例子中,历史的创意、出价、目标人群设置数据及其相应效果的输出值可以用来推断未来在各种创意、出价和人群设置下的效果,并利用效果的推断不断调优输入对象的设置,从而让机器实现自动化的营销效果优化。

Unique:Unique是指排重(排除重复)。Unique很少单独用,常用在计数类度量的前面,比如unique visitor,指排除对同一个访问者重复计数之后的访问者数量——同一个人今天到网站一次,明天又来一次,不能就因此变成两个人,unique visitor仍然是1。Unique visitor通常可以简化为visitor,两个可以通用。

Unique visitor和unique user是唯一的两个可以加不加unique都算unique的度量。另一个例子是unique impression,即同一个人多次看同一个广告,还是计算为1次。Unique impression和impression是两个不同的度量,因为后者不排重。

Visualization:数据可视化。是以图表、图形或者动态图形的方式直观展现数据的一种技术和学科。合理恰当的数据可视化能够极大提升数据分析的效率和效果。


Part3:互联网和互联网营销分析技术领域

Attribution:归因。但是实际上这个词被翻译成“归属”更好。归因是指在多种因素共同(或先后)作用造成的某一个结果时,各种因素应该占有造成该结果的多大的作用,即“功劳应该如何分配以及归属于谁”。为解决归因的问题而建立的模型被称为归因模型,即attribution modeling。但我一直可惜这个词没有翻译好,翻译成归属模型或许更容易理解。

Bots:机器人。非人产生的流量,都被称为机器流量,即bots traffic。Bots是互联网虚假流量主要的创造者之一。参见条目:Spider。

cookieCookie并没有真正的中文翻译,cookie是在你浏览网页的时候,网站服务器放在你电脑(或移动设备)的浏览器里面的一个小小的TXT文件。

这个文件里面存储了一个标识你这个人的匿名的ID,以及一些与你访问的这个网站有关的一些东西,这样当你下一次访问这个网站的时候,cookie就会知道你又来了,并且记住你上次访问时候的一些状态或者设置。

Cookie以及与cookie类似的东西是互联网营销的最重要技术之一,几乎所有识别人和标记人的工作都需要cookie及类cookie技术完成。在这次培训中会有详细的说明。

Dashboard:即仪表板(在GA中被称为信息中心), 一个包含并显示有关网站或数字营销活动综合数据的展示页面。仪表板从各种数据源提取信息,并以易于阅读的格式显示信息。

Deep Link:没有汉语直接对应名词,我觉得直接叫“深链”好了,但不能叫做“内链”,后者是另外一个东西。Deep link历史悠久,过去把能够链接到网站的内页(即非首页的页面)的链接都称为deep link,但此后很快deep link这个词的意义就消失了,因为这样的链接实在太普通,都不需要用一个专用的名词来表述。但随着移动端的app的出现,deep link又“东(si)山(hui)再(fu)起(ran)”,特指那些能够跨过app首屏而直接链接到app的内屏(类似于网站的内页)的链接。

Device ID:指用户的硬件设备(尤其是指手机设备)的唯一标识代码。Device ID是这一类设备唯一标识代码的总称。安卓上的device ID一般是安卓ID或者UDID,苹果手机的device ID是IDFA。在PC端广告商用cookie追踪受众,在移动端则利用device ID。

Event Tracking:对用户的行为直接进行定义并追踪的一种追踪方法,广泛应用在Google Analytics、Ptengine、神策分析、AdMaster的SiteMaster等用户数据监测与分析工具中。参见词条:Event。

JavaScript:简称JS,网站页面上的程序,能够让页面除了展示内容之外,还能实现更多的程序运行和功能。网站分析工具监测代码就是JS代码,将JS代码部署在你要监测的网页中,就可以把用户在页面上的互动访问行为不间断的发送到相应数据分析工具的服务器,从而获取想要的用户数据。

Heat Map:热图。在一个图上标明这个图上哪些是获得更多关注的部分。关注可以是眼光,也可以是鼠标点击或者手指的指指点点。热图是做行为统计学研究的好可视化工具。大家都看得懂的东西,但用好则要水平。

HTML:Hypertext Markup Language,即超文本标记语言。HTML是一组代码,用于告诉Web浏览器如何显示网页。每个单独的代码被称为元素或标签。HTML的大多数标记都具有起始和终止元素。

HTTP:Hypertext Transfer Protocol,即超文本传输协议。HTTP是由万维网使用的协议,用于定义数据的格式和传输方式,以及Web浏览器和Web服务器应采取什么措施来响应命令。简单讲就是看到这个东西,就知道是要传输超文本的。而超文本最主要的应用就是网页,这也是为什么网站的域名前面会有http://这样的标识的原因。

HTTPS:Hypertext Transfer Protocol Secure,即超文本传输协议安全版。是HTTP的安全版本,用于定义数据如何格式化和通过Web传输。HTTPS比HTTP具有优势,因为在抓取网页时发送的数据被加密,增加了一层安全性,以便当数据从服务器发送到浏览器时,第三方无法收集有关网页的数据。不过,这对于我们从事数字营销中的部分数据追踪工作带来了困难。我在课程中会介绍这一协议带来的问题即我们如何解决。

IP:是Internet Protocol(网络互联协议)的缩写。IP地址就是给每个连接在互联网上的主机分配的一个地址,过去用于判断不同的访问行为属于同一个人(因为都是同一个IP记录产生的访问)。但由于各种动态IP和虚拟IP技术,用它判断用户人数已经很不可行。

Link Tag:Link Tag特指在流量源头的URL后面加上的标记,用来标明流量源头的名称和属性。最典型的link tag是Google Analytics的UTM格式的标记。目前已经成为标明paid media(花钱购买的广告流量)的标准配置。如何用好它,比你想的丰富,课堂上详解。

Path:路径。任何构成先后次序的一系列事件或行为都可以用路径来描述。路径分析(path analysis)也是较为常用的一种分析方法。

Pixel:本意是像素,但是在监测领域,是tracking code(监测代码)的同义词。参见后面的词条:Tracking。

Responsive Web Design:响应式网页设计,一种允许所有内容无论屏幕尺寸如何设备如何都可以正确显示的创建网站的理念。你的网站将“响应”每个用户的屏幕尺寸。

Spider:蜘蛛,也称Bot(机器人),Crawler(爬虫)。蜘蛛是一个自动程序,它的作用是访问收集整理互联网上的网页、图片、视频等内容。比如百度蜘蛛会将互联网的各种内容抓取回来并分门别类建立索引数据库,使用户能在百度搜索引擎中搜索到想要的内容。同理,Google使用Bot抓取网站,以便将其排名并添加到Google搜索。当垃圾邮件来源的Bot出于恶意原因访问网站时,有时能在Google Analytics中被显示为垃圾邮件。

Tracking:翻译为跟踪,就是数据分析工具跟踪用户各种行为的“跟踪”,用户所有的线上行为都可以被跟踪。监测这个词的“监”这个字,就是tracking。而测,则是measurement。所以监测这个汉语词,最准确的翻译就是tracking and measurement。监测需要用一定的技术手段实现,其中核心技术之一就是监测代码(tracking code),是一串可以发挥监测功能的程序(很多都是脚本语言编写,比如JavaScript语言)。

UID:是User Identification的缩写,即用户ID。

VAST:即Digital Video Ad Serving Template。一种实现视频程序化广告的基础性协议。目前是4.0版本。

Part4:流量与用户行为领域的名词

Acquisition:泛指用户获取。在用户运营中使用的极为广泛,做任何产品的运营的第一步就是获取用户,比如在网页端的推广流量的获取、App推广中用户的下载等。

Action:特指用户需要做出某个动作的交互行为。例如,添加商品到购物车、留言、下载等,都属于action。Action实际上是Engagement的子集。参见词条:Engagement。

Bounce Rate:跳出率,即进入网站后就直接离开网站的人数所占百分比。例如,如果100人访问网站,其中50人立即离开,网站的跳出率为50%。网站的目标是尽可能低的跳出率,平均值往往在40-60%之间。会在课堂上讲解。

Direct:翻译为直接访问,比如用户直接在浏览器输入网址访问,或者用户直接点击收藏夹里的网址进行访问,都会被记为直接访问。除了上述情况,从QQ客户端聊天窗口或微信客户端的链接直接访问网站的也会被记为直接访问。

Engagement:没有特别合适的中文翻译,这个指标指的是用户在网站或APP上的交互程度或者参与度,可以由多个指标组合而成。比如一个网站有很多交互行为,包括下载文档、观看视频、咨询等,那么会根据每个交互的重要程度给每个交互行为赋值,用户每完成一个交互及赋予相应的数值,这样可以判断不同类别用户的交互程度以及不同页面的交互差异。Engagement和其他一些名词比如effectiveness、performance、acquisition等相似,都是泛指性的名词。

Exit:退出。即用户离开网站或APP的行为,用户离开网站前的最后一个页面称为退出页(exit page),离开APP时所在的最后一个screen叫做exit screen。

Event:事件。在Google Analytics中,对于action(参见词条:action)的表述使用了event这个词。Event和action并不完全一样,但你可以理解为他们是一回事。微小的差别在于,event是用户自行定义的,它可以不是什么特别重要的行为。而action一般指具有一定意义的标志性的用户交互动作。

Referral:翻译为引荐来源。现实生活中,如果我推荐你使用了某个产品,或者我介绍你加入我们光荣的党,我就是引荐人(referral)。而在数字营销中,referral是指那些给我的网站带来了流量的其他网站,通常这些网站上会有链接到我的网站的链接。如果没有做特殊的标记(如使用link tag标记)或者不是特殊的流量源(比如搜索引擎),那么大部分的流量来源都会被监测工具记录为referral。

Retention:指用户的留存。如何让用户能够留存,是一个重要的课题。在这两期公开课培训中会跟大家介绍如何提升retention。

Session:session实际上和visit是一回事。本来,各类工具都是将用户的一次访问(网站)称为visit,但是随着app的普及,visit app听起来很别扭(因为我们都是use app),所以app也就不存在visit了,于是就用session代替。为了统一表述visit和session,有些监测工具把visit改称session。

UI:User Interface,用户界面。UI是用户通过电子设备与内容交互的区域,良好的UI应该是流畅且易懂的。

UX:User Experience,用户体验。UX是指用户如何与网站或应用(他们点击的位置,他们访问的网页)进行互动。 我们可以通过测试页面布局,CTA,颜色,内容等方面的差异来改善转化率的方法来提升UX。拥有良好的UX对于创造良好的业务至关重要,它促进着再营销和用户的参与度。

Visit:即访问。指对用户对网站的访问,通常以30分钟为区隔。如果超过30分钟在网站上没啥动静,则一次访问结束。

Part5:策略与运营

Funnel:漏斗。常与conversion一起用,即conversion funnel(转化漏斗),用于分析转化流程的数据模型。参见词条:conversion。

Goal:目标,是想要达到某种效果,每个网站都会有一些作为目标的交互,比如点击下载说明书、登录、注册、提交订单等。那我们就可以将这些设定为目标,那么这里引出另一概念:转化(conversion)。每完成一次上述的目标,就可以认定为完成一次转化。

KBR:Key Business Requirement。关键商业需求。是一个企业商业目标中最关键的。KBR决定了一个企业的其他目标,并且也决定了我们应该如何制定digital marketing的目标,以及针对这些目标选用什么样的指标或KPI。

KPI:Key Performance Indicator的缩写,译为关键绩效指标,是若干个用于衡量业务表现的最重要的度量。不同的商业目标,不同的业务,所对应的KPI不同。如何设置KPI是一门技术,也是一门科学。

Landing Page:着陆页,或落地页。用户进入网站或者app后,看到的第一个页面。对于网站而言,由于搜索引擎的存在,可能将流量导入到网站的任何一个页面,因此,一个网站的任何一个页面都有可能是landing page。但对于app而言,一般landing page就是首页。不过由于为app提供的deep link也逐渐发展起来,app的landing page也可能是其中的某一个具体页面。参见词条:deep link。

Part6:互联网广告领域的名词

Ad Network:广告网络。它既像是一个行业协会,又像是一个中小publishers(愿意在自己网站和apps上放广告的其实都是publishers。参见词条:publisher)的中介(agency),它帮助建立publishers联合的标准和联合的方法,它代表这些publishers与广告主谈判,它同样与广告主谈价格,提供双方都能接受的定价。愿意进入Ad Network的publisher,签一个协议服从规则就好了,不愿意的,不勉强。

如果广告主有广告需求,会发给Ad Network,然后Ad Network会把这个广告散布到各个适合发布这个广告的众多publishers上去。广告主付费之后,相当部分的费用被分配给publisher,Ad Network则自己留存一部分作为自己的“辛苦费”。

Audience:受众。就是广告的阅览者,普罗大众。受众这个词太书面化了,但是确实没有比这个更明确的词。

Awareness:对品牌或产品的认知。做广告的首要目的,就是让消费者意识到你的品牌或者商品的存在,说白了就是搏存在感。看看近期密集发布的手机在各个新闻app、电商app中频频发力,就知道awareness对广告主有多重要了。

Banner:广义上是图片或者动画展示类广告的统称。这个词的含义源于上街游行队伍中拉着写有标语的大横幅,后来扩展到互联网广告商,并与display ads同义。

Bid/Bidding:竞价。搜索引擎PPC广告,或者RTB广告,都需要竞价。类似于拍卖,但需要在预置条件的前提下通过程序来实现。

Bidder:Bidder即竞价者。在PPC广告范畴内,bidder就是普通SEM的操作从业者。在程序化广告范畴内,bidder一般就是DSP服务提供商。

Branding:品牌推广。

Buzz:消费者或网民对于品牌、产品等广告主在乎的事情在网上发出的各种声音。与IWOM是一个意思。Buzz是苍蝇蜜蜂之类的嗡嗡声,无数网民每天在网上发出的各种意见, 在上帝看来就像苍蝇蜜蜂般嗡嗡作响。

Campaign:特别难找到准确对应的汉语名词,大意是一次有始有终的营销活动。有始,是指营销活动是从严谨的策划和详细的执行计划开始的,有终,是指营销活动有清晰的执行结束的节点。所以心血来潮的营销“游击战”不能称为campaign,那些几乎永远不停止的营销行为(例如SEM投放)也不能称为campaign。

Content Feeds:信息流广告。信息流(主要是在社交网站和APP上)是内容并列排列自上而下像瀑布流一般,而在信息流中插入跟信息内容形态一样的广告,这种形式就是信息流广告。

Coverage:人群覆盖。跟触达非常类似,只是它的含义更模糊一些。往往用百分比来表示,例如,希望reach到的人群是1个亿,而实际reach到的是6000万,那么coverage大约是60%。Coverage不是一个度量,而是一个约定俗成的说法。

Display Ads:展示广告。展示广告主要指静态的图片广告、动画广告,以及富媒体广告(就是能互动一下的flash神马的)。这一广告形式与文字广告(就是文字链)和视频贴片广告形式是并列的不同类广告形式。

DMP:Data Management Platform,数据管理平台。程序化广告(programmatic advertising)中为实现定向受众所需要倚仗的数据平台。但它能做的还远远不止这么多。

DSP:Demand Side Platform(需求方平台)。程序化广告的广告投放管理系统平台以及相应的服务提供方。

Effectiveness:效果。这是广告主评估品牌推广类广告好坏的一个关键指标。效果的含义比较广泛,在不同的campaign目标下可能不尽相同。比如,能够覆盖到的人群情况(coverage)可以作为一种效果;或者,人们是否真正对你的品牌产生了认知(awareness)也被称为一种效果。类似的,人们也用performance来表示营销的好坏,二者是近义词,但又不完全相同。

Performance更偏重有实际产出的具体效果,因此常常被翻译为“绩效”,例如campaign产生了多少的click,产生了多少的交易等等。因此,effectiveness较为抽象,几乎只在品牌推广中被提起,而performance较为具体,在效果类推广中更为常见。

Efficiency:效率,即达到某种效果所花费的成本(包括金钱与时间)。品牌推广类营销常用,效果推广类很少提及。

ePR:通过互联网进行的PR。

Fraud:作弊,也有更通俗的写法即cheating,但fraud特别指流量作弊。反作弊是anti-fraud。另一个与fraud类似的反面词汇是spam,即垃圾短信、垃圾邮件之类的骚扰垃圾信息。

Inbound Marketing:入境营销。入境营销是指用于吸引潜在用户的活动和策略,通过内容、教育和通过提供服务、产品或品牌的信任来吸引潜在客户的方式。本质上就是不拿钱砸广告,而是拿吸引你的东西吸引你的一种营销方式。

IP:Intellectual

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Property,即知识产权。就是过去说的那些原创的,有知识产权的东西。现在天天出现在各种口语和报道中的这个词指各种在互联网上创作的内容。例如,我的这个公开课也可以称得上是IP。抖音里面你上传的短视频算不算?当然也是咯!与上篇的IP写法一样,意义完全不同。

IWOM:Internet Word of Mouth的简称。即网络口碑。

Look-alike:相似人群放大。为了找到更多目标人群,一种方法是,利用DMP,找到与既有目标人群情况(属性)比较类似的人群。这个寻找的过程是通过计算机算法完成的。这个通过寻找相似人群放大目标人群的过程被称为look-alike。关于什么是DMP,请参见词条:DMP。关于什么是目标人群,参见词条:Target Audience。

Minisite/Microsite:没有对应的汉语名词,而且大家也从来不用汉语描述它。就是指为campaign专门定制的campaign网站,这些网站规模都不大,所以被称为mini(迷你)或者micro(微)。

Native Ads:原生广告。通俗说是那些看起来就像网站或者app中正常内容一样的广告。原生广告容易和信息流广告混为一谈,但它们并不是一回事。原生广告可以采用信息流来实现,但不仅仅局限于此。

Post-click:点击后阶段。指流量入口在被用户点击之后的相关用户行为即对应的营销监测与分析体系。

Pre-click:点击前阶段。指流量入口(尤其是广告)在被用户点击之前(含点击本身)的相关用户行为及对应的营销监测与分析体系。

Pre-roll:也叫pre-roll

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ads,即前贴片广告。就是视频播放之前的长达6秒到丧心病狂的120秒的视频广告。

Programmatic:程序化(广告)。一种革命性的广告运作方式。在课堂中会有详细的介绍。

Publisher:即广告发布商。愿意在自己网站和apps上放别人广告的其实都是广告发布商。这么文绉绉的名字国内不这么用,国内直接说——媒体。其实媒体这个词是不准确的,因为含义太广。在国外的文章中,媒体的含义和中国不同,我们所说的媒体投放,实际上是透过publisher所做的广告投放。

Reach:人群触达。如果做互联网广告,能够让广告触达到多少人是广告主关心的。触达实际上等同于unique impression,所以它不是动词,而是一个名词,一个用来记录广告触及到了多少人的计数度量。

ROAS:Return On Ad Spend,即广告支出回报率,数字广告推广的一个指标,显示与广告花费的金额相比的利润。类似于ROI。

RTB:Real Time Bidding(实时竞价广告)。这是程序化广告最重要的一种方式,也是理论上最佳的广告资源变现方案。但具体如何实现,优劣问题,以及国内的情况,课上详细讲。

SSP:Supply Side Platform(供应方平台)。程序化广告的广告资源管理系统平台以及相应的服务提供方。

doubleclick

Survey:调研。这个词是一个有意思的词,主要在它的发音。作名词的时候重音在前——[?sve?],作动词的时候重音在后——[sve?]。

Target Audience:目标受众。任何人都可能看到你的广告,但只有那些合适的人才会购买你的商品。所以,合适的人就是你的目标受众,是你最希望影响到的那群人。

Verification:特指广告的验证。验证有两类,一类是验证广告是否真实被投放出去了,以及投放出去之后广告所处的环境是什么。什么是广告所处的环境?——对于PC

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web上的广告而言,环境就是这个网站以及具体承载广告的这个页面。另一类是验证广告覆盖的人群的情况是不是跟预想的一样。

Viewability:广告可视性。过去统计广告的曝光的时候,不考虑广告是不是真的被人看到了,所以有些广告处在一个很长的页面的第二屏或者更后面的位置,而某个同学只看了第一屏就离开了的情况下,这个广告其实是根本没有处于屏幕中的,这个同学根本看不到这个广告。在不考虑viewability的情况下,这个广告仍然因此而有增加一次曝光(impression),而若考虑viewability,这个广告不增加一次曝光。

Part7:效果营销领域的名词

Affiliate Marketing:有时也就直接简称为Affiliate。这个词在国内没有对应的名词,在台湾被译作“联署营销”,但是这个翻译似乎仍然莫名其妙。Affiliate marketing就是典型的代销模式——你的东西,我帮你卖,卖出多少,你给我按照一定比例提成。在互联网上,affiliate marketing变成了我帮你引流量,我给你的流量如果有转化了,你给我提成。国内的亿起发、领克特等就是做affiliate marketing的专门平台。

AOV:Average Order Value。平均订单价格。

Backlink:反向链接。指一个网站使用html href代码超链接到另一个网站。 反向链接由搜索引擎在其SEO排名因素中使用。其基本思想是,如果“网站A”具有来自其他权重高的网站(网站B,C和D)的反向链接,则网站A可以获得从B,C和D传递而来的一定的权重(即搜索引擎认为你的网站有多重要)。

Black Hat:黑帽。俚语,指不道德的数字营销人员或SEO使用作弊策略来提升自己网站排名或打击竞争对手的网站排名,如伪原创,链接农场或负面(反向)SEO等。与之相对应的则是白帽(white hat)。

Churn和Churn Rate:客户流失和客户流失率。所有需要尽可能让用户反复购买(或付费)的生意,都有这个度量。看名字就知道,这个度量用来描述失去客户的情况。

Conversion Rate:转化率。是指从流量到实际销售转化的能力。与ROI本质是一样的。只是ROI衡量的是现金(收入)对现金(支出)的对比,而转化率衡量的是销售的数量与进入销售漏斗的人数(或者次数)的比例关系。

CTA:Call to Action,号召性用语。网页上的元素,用于将访问者推送到特定的操作或转化。 CTA可以是具有文本,图像或文本的可点击按钮,并且通常使用迫切式动词短语,例如“马上联系”或“立即购买”。

EDM:Email Direct Marketing(电子直邮营销)的缩写,是利用电子邮件(Email)与受众进行商业交流的一种营销方式,电子邮件营销是网络营销手法中最古老的一种。

GMV:Gross Merchandise Volume。这是电商经常会用到的词,书面是“毛销售量”,实际就是销售流水。当然,销售流水不等于最后赚到的钱。GMV=1销售额+2取消订单金额+3拒收订单金额+4退货订单金额。GMV是流水,只要你下了订单,生成订单号,就算了GMV。而这个订单转化为平台的实际收入还会有2、3、4这些流失量。

下单以后后悔了取消订单,订单送到你面前了后悔了拒收订单,签收订单以后后悔了要退货(这个步骤不同的电商平台计算方法不一样,有的平台是不管退不退货都搜算进销售额中)。总之,人艰不拆,GMV数字大,好看,而且我们监测起来也最容易,所以这是最常用的。

Keyword:使用搜索引擎竞价排名的广告主设定的关键词,较为结构化,较规范。这些词不可能穷尽用户的search queries,因此搜索引擎会把用户的search queries转变为与之最相近(不过是否真的是最相近,那就只有搜索引擎知道了)的keywords,然后显示搜索的结果。

Lead:销售线索。常常用复数(leads),发音跟中文的“栗子”很像。销售渠道中与潜在客户进行沟通,意图通过电话,电子邮件或在线表单填写进行交易的负责人。

Monetization:变现。

MRR:Monthly Reoccurring Revenue,直译是每月都会产生的收入,实际就是用户要交的月费。比如我办了一个158元的包月电话套餐,对于电信公司而言,我就给他们贡献了MRR 158元。

Organic Search:自然搜索流量源,即用户点击了自然搜索结果产生的流量,而不是点击了竞价排名(PPC)而产生的流量。

Performance:绩效。即通过营销之后获得“战果”。ROI就是一种典型的performance,销售额之类的也是。

Quality Score:质量得分。百度凤巢或者Google Adwords对PPC广告中使用的关键字质量的评级。这些分数主要取决于广告文案的相关性,预期的点击率以及着陆页的质量和相关性。 质量得分是确定广告竞价的一个组成部分,获得高分可以以更低的成本获得更高的广告排名。参见词条:SEM、PPC、Landing Page。

Remarketing:再营销,也称为重定向(retargeting)。一种付费广告的形式,允许广告客户向已访问过其网站的客户展示广告。原理是利用第三方cookie或者device ID进行追踪,当某个曾经来过你的网站或者app的访问者出现在与你的再营销广告服务商合作的网站或者app上时,这个网站或者app上的广告位呈现出你的广告。

Search Query:用户的搜索词。人们在各种搜索框(典型的如搜索引擎的搜索框)内填入的词,这些词可能很不结构化,且非常随意。而keyword,则是使用搜索引擎竞价排名的广告主设定的关键词。

SERP:Search Engine Result Page。就是搜索引擎的搜索结果页面。

Part8:移动端常用的

ASO:App Store Optimization。狭义上指针对苹果应用商店的app排名所做的优化工作。广义则指对所有的应用市场的优化。与SEO类似,都是排名优化,只是优化的对象变成了应用市场。

DAU:Daily Active User(日活跃用户数量)的缩写,通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),是用来衡量产品的用户粘性的重要指标。

H5:是HTML5的简称。它实现的功能与Flash类似(用于实现动画和各种酷炫的人机交互界面等),但是比Flash具有更强的兼容性,可扩展性,稳定性以及安全性,因为该技术是HTML的延展,而非如同Flash一样是一个单独创立出来的事物。目前各大互联网钜子们——包括Adobe(Flash的所有者)——都已经加入支持H5,H5在移动端几乎已经完全取代了Flash。

LBS:Location Based Service,基于位置的服务。低逼格的讲就是用手机定位之后,能否关联一些服务或广告的。当然实际的应用比我说的肯定逼格高很多。

MAU:Monthly Active User(月活跃用户数量)的缩写,概念与DAU相仿,区别在于时间跨度。MAU除了能衡量用户粘性,还可以分析产品衰退周期。

Screen:如果说web端用page view来记录页面被浏览的次数,那么screen就是app的页面,screen view就是app的页面浏览的次数。但因为screen没有page这个东西,所以就用screen来表示。我也不知道应该对应什么汉语名词,或者应该用“屏显”?反正相信你懂的。

Part9:企业、组织机构与产品

Google Analytics:谷歌分析,简称GA,是全球用户量最大的网站和APP上流量用户行为的监测与分析工具。

Universal Analytics:简称UA,是GA在2013年左右做的一次大升级版本,目前无论是免费还是付费版的GA,都是基于Universal Analytics的。GA的付费版叫Google Analytics Premium,简称GAP。

GTM:Google Tag Manager,是谷歌公司用于管理网页上各种广告、监测和分析代码的平台型工具。

DCM:DoubleClick Campaign Manager的简称 (即新版 DoubleClick for Advertisers 7),DCM 是一个管理及投放广告的全面解决方案,覆盖从 广告策划、管理、定位、投放、优化到生成报告等。广告的impression和click等几乎所有的度量,都可以通过它来进行监测。

AdWords:全称Google Adwords,是谷歌搜索引擎的关键词竞价系统,按点击收费(CPC)。

AdSense:全称Google Adsense,是谷歌推出的针对网站主(简称发布商)联盟的一个互联网广告服务,通过程序来分析网站的内容,并且投放与网站内容相关的广告。

DAA:Digital Analytics Association,数据分析协会。美国的互联网营销数据分析行业协会,号称是全球协会,但主要章程和成员都在美国,对其他国家的影响力较小。

IAB:Interactive Advertising Bureau,美国的互动广告局,也是类似于DAA的行业协会,主要领域是数字广告。这个协会在美国,但对全球数字广告的影响力巨大,尤其是标准和技术上。

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  • 编辑导读:中国程序化广告还活着,但它已经死了。作为大数据广告代表,程序化广告曾繁盛一时,如今正在一步步走向衰亡。本文作梳理了程序化广告的发展历史,一起来看看吧。


    从事数字营销及程序化行业8年以上,见证了程序化在中国的兴起和衰落;

    本文可能会涉及一些负面内容,不针对任何个人与单位,仅作行业探讨与思考;

    任何一项事物的发展,都有好与坏,反思过去,拥抱未来,请客观辩证看待;

    中国程序化广告还活着,但它已经死了。

    作为大数据广告代表,程序化广告曾繁盛一时,在中国一度有百亿甚至千亿级规模,而如今正逐渐走向消亡。

    其概念本身并不坏,甚至理论上是完美的广告生态,但为何这样完美的广告生态在中国会走向消亡?

    一切还得从互联网广告的源头说起:

    01 网络广告简史

    原始时代的广告更像是互联网行业在尝鲜,通过手工发布,贴在网站上的某一个角落,按时按位置包断,一条广告可能需要整个网站重新上线。

    彼时的互联网广告,除了展示的地方在电脑屏幕上,与高速路牌广告并没有本质差异;甚至在很多人眼里,抛开那么一点互联网新鲜感,相比于高速广告好不了多少,后者至少24小时都在,而前者关机就消失了。


    早期互联网广告样例与环境

    此时,整个互联网广告的运作是非标、低效、高成本的。

    对于广告主,如果想在多个网站上投放,那就需要与不同网站发生多次商谈,并产生多个合同。

    早期中国主要的网站只有四大门户,这时候想发布一条广告还相对轻松。

    但随后互联网规模迅速滚起了雪球,继续按照这种采买模式,给广告主和网站双方带来的商务成本呈几何数级增长。

    另一边,对于用户,体验也相对低下。

    用户每一次都只能看到重复的广告,哪怕极不感兴趣,永远也不会点击,广告还是会不断出现在用户面前;就像电线杆子上的狗皮膏药,只想用不断的存在感,占据用户心智。

    这种形式,对于作为先进生产力代表的互联网来讲,显得毫无技术含量。

    所以,互联网人一边追求着极客精神对广告进行技术升级,另一边开始资源整合降低成本,很快迎来了更加高效智能的联盟(AdNetwork)时代

    联盟简单理解就是聚合了大量不同渠道的网站和广告主,并形成了一个规模化的广告撮合网络(AdNetwork);广告主可在这个网络中一次性购买多个站点,而无需多次商务谈判。

    交易形式由低效的一对一,进化为高效的多对多,形成了一个相对完备的交易网。

    资源整合的结果是将商务谈判、售卖模式、广告形式等所必须的环节标准化,这一点符合现代工业精神。

    进而带来的效应是,极大地解决了原始模式中的效率和效果问题,以致各方面成本显著降低;如果还是过于抽象,可以想像一下,到每个农民地里去买菜和到菜场买菜之间的成本区别。

    对于广告主,可以按展现或者点击付费,而不是僵硬的包断;同时,这些展现可以通过一定条件进行筛选,以保证广告被展示给所预想的目标客户(俗称定向)。

    互联网的技术价值在这个时候开始显现,Google的DoubleClick早在96年就开始使用cookie记录用户偏好来决策给用户展示的广告;这是大数据精准广告的雏形,而往后精准广告不过是在此思想基础上更加精细化、规模化应用而已。

    继而带来的好处是广告主的预算被花在了刀刃上,而不是盲目海投给大量不相关用户。

    对于用户,体验更佳,尽管因为数据和算法在成熟过程中,广告体验可能会带来一些负反馈;但个性化的内容所带来的用户感知和效果,终究还是革命性的,要远好于一成不变的重复展示。

    乍一看,广告联盟更加标准且精准,广告主成本降低、媒体方收益增加、用户体验上升,达到了各方的完美平衡;但,联盟依然有他的局限——缺乏开放性

    联盟广告实际上是相对封闭的体系,各个联盟之间互不相通,继发的负面影响是:

    • 对于流量方,收益没有最大化,尽管在联盟内部可以是多个广告主竞价购买,但是如果在联盟之间,再作一次比价,那显然可以货比三家,卖得更高;
    • 对于广告主,联盟所圈定的媒体范围毕竟有限,无法覆盖全网用户,也就不能完全满足广告主的需求。

    为了打破这样的局限,国外很多公司早已开始探索,Copy

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    to China是国内互联网早期标准的发展路径。

    中国的互联网再一次受外部启发,广告产业再次升级,迎来了大数据、程序化时代

    2005年,第一个ADX(AdExchange,程序化流量交易平台)RightMedia在美国诞生,程序化交易正式萌芽(后RightMedia于2007年被雅虎以6.8亿美元收购)。

    在程序化交易的体系下,投放系统可以基于媒体、联盟、流量市场的开放接口,任意对接,快速拥有全网流量,而且明码标价并全网比价;理论上广告主选择面最广,而媒体流量也卖得最高,同时全网大数据也可实现更精准用户投放,并提升用户体验

    ——这简直就是一个完美的三者共赢生态!

    中国从来不会放弃任何一个向先进生产力学习的机会,因此,程序化从2010年开始逐步引入中国,并在2012年走向成熟,这一年,程序化风潮将巨头们成功吹动,BAT们开始解封自己的联盟,推倒围墙,以更加开放的形态拥

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    抱程序化时代。

    阿里TANX、百度BES、腾讯ADX等流量交易平台相继开放,各大型媒体也构建了自己的SSP或者ADX加入程序化大军;以往仅供内部平台交易的数百亿流量在市场上公开售卖

    ——这完全就是互联网广告的全球化时代,营销人开始相信,世界是平的。

    彼时,以DSP为代表的数百家程序化广告投放公司(MediaV、舜飞、爱点击等)如一夜之间浮出水面;

    DSP、SSP、ADX、DMP、RTB、PMP……各类概念开始百花齐放,不绝于耳;

    智能算法、机器学习以及后来的AI被视作不可或缺的核心竞争力;

    大数据精准营销成为程序化的代名词。

    中国的程序化广告市场,在2012年之后迎来了空前繁荣,因此,2012年也被称作中国程序化元年

    而在随后5年,程序化一路高歌猛进,资本也疯狂加码,至2018年,中国营销融资事件近千起,融资金额超500亿;其中很大部分是以程序化为代表的数字营销公司所贡献:聚胜万合智云众、艾德思奇被相继并购,iClick、MobiVista等也成功IPO。


    2009-2018中国营销融资统计(数据来源:营销资本论坛)

    02

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    程序化消亡史

    但程序化的狂欢,仅仅维持在这5年左右的时间。

    其消亡,自一开始就埋下了隐患,而真正点燃这根导火线的,是源于2016的一个事件……

    2016年宝马中国市场总监被实名举报,勾结多家DSP公司收受贿赂、数据造假,甚至虚假包装空壳公司作为长期DSP供应商用以洗钱。

    这则对个人的举报,表面上看起来是一个孤立事件,但实际上,对程序化广告乃至整体数字营销来讲都是一次巨大震动。

    蝴蝶翅膀一扇,将整体行业的遮羞布毫不留情面地掀开。

    从此以后,往日倍受追捧的DSP、RTB等概念,成为业内要刻意避讳的关键词;广告主在程序化的预算也因此大面积缩减,包括可口可乐、万事达信用卡、葛兰素史克、联合利华等知名品牌,先后暂停了从代理服务商进行程序化购买;程序化一下子陷入深渊,广大服务商们根本拿不到预算。

    为什么运作高效、技术先进的程序化广告,会面临如此尴尬境地?

    究其原因,广告终究是一门生意,而每一门生意的背后,都是利益在博弈

    程序化的核心内涵:开放、透明、精准;当这个概念涌进中国的的时候,就像一场革命,大家兴奋地扛起这面大旗,势要推翻原有生态,重塑营销。

    但,中国的程序化,在各方利益纠缠之下,从一开始就是一场蹩脚的革命。

    这场革命的死门便是致命的“黑盒”。

    营销界有一句著名的言论——我知道我的预算浪费了一半,但我不知道哪一半;在程序化面前,可能远不止一半,程序化的黑盒,可以让预算全部浪费掉。

    黑盒的内涵包括两方面:

    • 投放黑盒,品牌方买不到真实流量;
    • 价格黑盒,品牌方花更多的钱买流量。

    1)投放黑盒

    过往,尽管包断广告,显得落后且没有技术含量,但对于广告主来讲,总能在合同期内,随时随看到自己的广告。

    而程序化广告的核心就是利用大数据智能定向、精准营销,将广告展示给最契合的用户;但广告主再也不能随时刷到自己的广告,也不知道自己的广告被投到了什么地方;随之而来的是品牌安全事件频繁爆发,例如,广告被投到了不健康的网站。


    汽车和奶粉广告出现在了低俗页面/APP环境中(图片来源于Adbug《国数字广告作弊报告》)

    程序化精准营销是一把双刃剑——既能以技术为本提升投放效能,但也让整个投放过程将不再透明。

    不透明的投放过程就是一个黑盒,而黑盒就留下了作弊空间。

    程序化服务商们,可以放心大胆地向广告主解释,为什么他们看不到自己的广告——因为,你可能不是精准用户,所以我们没有向你展示广告;也可以用来堂而皇之地黑掉广告主的预算,哪怕他们没有帮广告主花掉一分钱。

    传统意义上,手握千亿预算的强势甲方,在黑盒空间中,完全是待宰羔羊。

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    当然,作弊不是那么简单,一切都需要讲证据,无论是投放媒体、体量,还是投放效果,都需要拿出数据证明。

    尽管程序化服务商都有能力监测投放数据,但甲方广告主们,当然不会同意服务商们自己证明自己;因此,引入了公允的第三方监测——每一次广告投放都会由第三方监测独立收集数据并上报,公平公正。

    中国的行业协会、品牌、营销服务商以及第三方监测机构还联合在一起,共同成立了相应监测标准机构——例如MMA,用以制定移动广告技术标准,所有的参与方都遵循相应技术准则,以最大程度确保广告行业规范化运营。

    这看起来合情合理,万无一失,但最大的漏洞,也就在这里

    即便到了今天,大部分第三方监测仍是基于API形式上报,API的漏洞在于收集的部分数据都由投放方或者媒体方填写,而非主动采集;简而言之,通过简单的数据伪造,就可以将A媒体的流量,伪装成B媒体的流量,挂羊头卖狗肉轻而易举;更有甚者,连流量都不买了,直接通过集群或者群控手段,买IP和设备,以虚假无效流量和点击绕过第三方监测。

    Admaster数据显示,2018年上半年平均无效流量占比近30%,按照当年数字广告3000亿市场规模计算,仅无效流量就造成1000亿损失——这个数字应该相当保守。

    第三方监测当然不会坐以待毙,也会构建自有反作弊算法,但在底层技术缺陷导致的数据错误面前,再好的算法也巧妇难为无米之炊

    这也是为什么宝洁等大品牌,在2018年开始,强制要求APP支持SDK形式的监测,因为这类监测由SDK主动收集环境信息,可以从源头保证数据的准确性。

    此外,由于技术原因,程序化服务商自有监测和第三方监测之间天然存在一定误差,而误差在5%~10%以内是业界所接受的公允值,这也创造了最高10%的可操作利润空间。

    10%可一点不少,上一篇文章我们提到,为联盟平台拉广告主的平台代理们,利润通常5%,就凭这么微薄的利润率,仍然可以做出可观的收益,更遑提10%。

    不过,技术的漏洞可以通过升级来弥补,但人的漏洞却防不胜防

    行业中某些监测机构的一小戳不规范操作人员,配合程序化服务商里应外合篡改数据,已经是公开的秘密(此处不宜深入展开)。

    自然,广告主们并不是只会看第三方监测报告,也会自己亲自刷广告,以检测广告是否被投到了合约外的媒体上;这一点,程序化服务商们早有应对,作弊之时直接过滤广告主所在的地域、办公区IP、LBS位置等,让广告主彻底被蒙在鼓里。

    广告主也会要求服务商们截图,以证明广告被合理投放,甚至要求拿当天出版的报纸与广告截图一起拍照录视频;但他们不知道的是,自动化拟真环境合成技术,已经发达到了什么地步。

    ……

    程序化广告,以自动化技术提升的效率收益,在投放黑盒所带来的各种成本面前,显得微不足道

    2)价格黑盒

    诱发程序化服务商挂羊头卖狗肉的另一个动因便是价格不透明。

    由于公开竞价不需要提前商定价格,每一次展现竞拍都有价格差异,广告主们也就无法知道真实成本价,这就带来的套利空间。

    价格不透明情况下,程序化服务商们追逐以差价获取利润,这种模式下有巨大的利差,对服务商也是巨大的诱惑。

    潘多拉魔盒一旦打开就难以收场,以致不择手段。

    如今,很多服务商们最擅长的技术可能已经不再是大数据处理、机器学习、算法优化,而是如何以低成本的方式,以虚假流量、虚假效果等手段扩大利差;所谓大数据营销,可能只是装点门面的幌子

    如果价格透明,服务商们不倚赖差价获利,那么利润来源将主要是服务费,但是,中国市场为服务付费的历史并不长久,这样的习惯还没有完全培养起来。

    这一点,从SaaS行业现状可见一斑,往往SaaS服务商们需要3~5年才能有稳定的收入,而这之前是长期的免费试用周期,在周期内培养用户习惯和粘性,随后逐步完成收割。

    中国的程序化从业者们,努力尝试过以透明模式和服务费获利,AdServing服务商们便是在这种背景之下诞生;AdServing与DSP们最大的不同,便是不碰流量采买,由广告自己买好原材料,再交由AdServing服务商加工;通过算法和数据,满足广告主的效果要求,例如降低CPUV(每独立用户点击价格)、提升TA浓度(TargetAudience,目标人群)等。

    但是不成熟的服务市场,并不愿意为这项服务付出过多的费用,早期3%~5%,再往后是1.5%,以至最后部分服务商免费做,以获取那部分可赚差价的订单。

    当然,服务费一降再降的原因,不只是出于广告主意愿,也源于后文程序化服务商们相互之间的恶性竞争

    ……

    3)黑盒隐患

    中国程序化终究打不开那些黑盒,各种生态规范化尝试,就这样在各方利益纠缠中消逝。

    随之消逝的,还有甲方与市场的信任,2017年宝洁全球CMO炮轰数字营销造假、不透明潜规则。

    ——这,只是程序化大厦轰然倒塌的开始。

    中国的程序化服务商们,每一家都有全生态的野心,一家DSP公司同时拥有ADX、SSP、DMP等业务毫不新鲜;尽管如此,资本成功案例屈指可数,那些趁风口勉强IPO的程序化服务商们,有的已经退市,有的濒临退市;此番景象,与当时目标百亿的自信,形成鲜明对比。

    而在国外,除了巨头,很难看到业务全生态覆盖的服务商,生态中每一个单独的角色都可以做成独角兽,甚至高至百亿美金市值;而这些独角兽们,可能只做生态中最精细化的分工,例如:

    • 法国Criteo以动态商品广告(Dynamic Product Advertising,DPA)业务为主成功上市,目标客户仅仅是服务电商网服类,且主要采用再营销定向(Retageting),这种只是众多广告定向中的一个分支;
    • 美国TTD(The Trade Desk)目前市值已经300亿美金,而他们的业务范围相比与任何一个中国程序化服务商,都太过狭窄,他们仅做DSP SaaS服务,不赚流量价差、不卖数据。

    同样的业务,国外风生水起,国内却水深火热,为何?

    中国程序化服务商们,得自己背下这个锅;这是他们集体博弈的结果,简单来讲,是恶性竞争

    最开始服务商们,可能只想做一个DSP,但是无数次被甲方问到,你们都做DSP,差异在哪里?

    解决差异化的方式有两种:你无我有,你有我优,这是考60分还是考90分的选择。

    相比于优化,通常做一个新东西更容易,考到60分时间短、见效快,所以,服务商们选择了多元化经营,直到全家桶业务全部覆盖完成。

    这也是为什么服务商们,不断推出各种新概念——新概念才是拿预算的灵丹妙药;所以,整个中国程序化市场,各种新事物源源不绝,从大数据到AI,从DMP到CDP,从RTB到PDB,从AdTech到Martech……

    但,大多数也就只停留在了概念之上,实效只有天知道。

    例如,2017年左右,DMP被捧到了一个新高度,很多甲方为了不错过大数据时代,被鼓动花了上千万的预算搭建了自己的DMP;但DMP到底怎么用,服务商们自己也说不清楚;最后甲方确实如预想的一样,积累了数据资产,但这一大堆不知如何应用的大数据,恐怕早已堆砌在服务器的硬盘上吃灰。

    不断刷概念的做法,无异于杀鸡取卵,饮鸩止渴

    经过一段时间的业务和产品的扩展,服务商们猛然发现,对手在短期就可以快速追赶,业务和产品做得再宽、再广,也会迅速同质化。

    这时候,国的程序化服务商们接连犯错,概念拼完了,接下来就是拼价格;

    ——你费率5%,我就减半;你返点10%,我加码;你收费做,我可以免费先交个朋友……其结果可想而知,利润越来越薄,蛋糕越来越小。

    历史总是惊人地相似,最早4A的出现,就是为了避免恶性竞争,建立了统一的服务标准,其中最核心的便是将客户费率约定为17.65%。

    而中国的程序化同互联网一样,发展太快,来不及坐下来好好商量,在市场上同行相轻,相互捅刀。

    合则两利,中国的程序化服务商们听了很多这样的大道理,但依旧过不好这一生。

    当然,这背后,也有服务商们的无奈——

    如果非要挑出互联网广告生态中最重要的三个资源,那一定是:广告主、流量和数据——广告主是预算的来源,流量则是必须的传播途径,而数据是优化效果的关键。

    程序化服务商们的无奈,便在于,这三种核心资源没有一样掌握在手里。

    而他们做全生态业务,一方面是出于野心,步子跨得太快;另一方面则在没有核心资源的情况下,想方设法给自己找到一点生存的空间。

    doubleclick

    特别的,在存量博弈的时代,流量的稀缺性已经高于广告主,它可能是当下最重要的资源;而这个最重要的资源,却牢牢掌握在巨头和大型媒体手里。

    巨头们表面上开放了上百亿的流量,但他们也有自己的广告联盟,外部DSP只是一个“二等公民”,采量优先级一定低于巨头自己的平台。

    例如,据百度内部人士透露,BES曾经开放了数十亿PV流量,但同期外部DSP的消耗最高值也在100~200万元每天,而当时的百度联盟日收入3000万以上;一对比可知,大量的流量首先满足了内部需要,外部DSP能获得的流量只是水面上的冰山。

    我们站在公司运营的思维上,就可以轻易看到程序化的另一个短板;开放资源所带来的额外增益效果并不明显,也让资源方失去了继续开放的动力。

    以百度为例,开放流量目的就是将流量收益最大化,但外部DSP所消耗的这部分流量,可能本身价值就是100多万;稍微一算便可知,整体流量收入的提升比可能仅仅在个位数,相对于投放建设的成本,可能入不敷出。

    除了巨头,大媒体手里的流量则完全有自己的售卖逻辑,外部DSP往往只能吃到残羹冷炙;优质的位置和流量,可以通过私有交易、包断采买等方式,优先卖给实力玩家;这其中的溢价空间,要远大于开放竞价所带来的提升,实力玩家们也乐得接受,至少广告投放和价格都是透明的。

    所以,通常程序化所获得的公开流量,都是被称之为“尾量”的劣质流量,大品牌怎么会愿意,他们的广告被投放在这样的流量之上。

    这也不难理解,为什么有的程序化服务商在无奈之下革了自己的命,做起了媒体代理业务,以此拥有流量,以图生存。

    数据资源的困境也是类似的情况。

    早期在监管并不严格的2015左右,还有电信运营商将底层数据开放合作,以供DSP实现精准定向;银行卡、POS机终端们也与各程序化服务商讨论过,如何在尽可能安全的情况下,将用户的消费数据赋能给广告投放的同时,卖出一个好价格。

    不过,可以很明白的看到,这些数据尽管很诱人,但从不属于任何一个程序化服务商;他们能获得的数据极其有限,大多来源于流量自带的数据以及投放监测数据,这些数据的效果不能说没有,但也是象征意义大于实际。

    有人说,还有广告主自己建的DMP,收集了用户在自己产品上的行为数据;但,能收集到有意义数据体量的DMP实在太少,而且用户行为有时效性,量凑齐的时候,部分数据有可能已经失效;最重要的,这个数据也不归属于程序化服务商。

    无论技术如何升级,广告依然是重资源型产业,没有核心资源,一切都是空谈。

    除了行业本身的种种原因,政策层面对隐私的保护,可能是压死程序化的最后一根稻草

    程序精准营销最为依赖的便是用户ID和行为数据,但是iOS 14已经取消了IDFA,AndroidQ也无法获取IMEI……这些以往用以精确标识用户的ID,只能以更模糊的方式代替。

    根据监管要求,所有APP获取的用户数据,都必须获得用户同意,并向监管申报,能获取的用户行为数据大幅降低。

    身份的模糊,行为的缺失,对依赖于数据和开放的程序化而言,是一个不小的意外打击。

    03 结语

    程序化的初衷是产业升级,但迁移至国内却水土不服,它的消亡:

    • 根本原因是,致命黑盒因各方利益纠缠没有被成功打开;
    • 内部原因是,程序化服务商们恶性竞争的同时步子跨得太快;
    • 外部原因是,没有掌握核心资源的无奈。

    但程序化消亡,也许并不是一件坏事。

    一方面,我们可以清楚的看到,大量预算又回归到以效果广告为主的巨头联盟广告平台,而平台更加包容、智能、开放:

    • 随着寡头效应加剧,巨头版图已经大到可以覆盖全网,广告主可以在一个广告网络中获得最广泛且安全的用户触达;
    • 而平台积累的海量、维度丰富的用户行为大数据,可以让算法威力得到极致发挥,再也不必担心巧妇难为无米之炊;
    • 巨头们也以另一种方式开放——例如MarketingAPI、RTA,让跨平台聚合投放成为可能。

    这对广告主也是利好,他们选择用脚投票:


    2020年预算向头部平台迁移(数据来源:QuestMobile AD INSIGHT广告洞察数据库)

    另一方面,虽然流量增长已经到顶(根据CNNIC数据,2020年互联网消费的主力军城镇网络用户增速仅0.05%);但数字营销市场还在不断扩张,新的营销方式也在不断涌现,从更多维度扩展了新的市场空间,视频、社交、内容、私域等新形态营销方兴未艾,如日方升;在新的维度大数据还可以发挥新的作用


    2021年上半年广告收入占比(数据来源:QuestMobile AD INSIGHT广告洞察数据库)

    尽管还有很多行业报告,不愿意相信程序化时代已经过去,将大数据广告统一归结为程序化,表面上看起来仍然有不小的市场规模;但从业者冷暖自知,大量程序化服务商早已转型,要么在新广告主领域做营销SaaS,要么做媒体代理,有的甚至直接跳脱营销行业。

    是时候,忘记程序化,拥抱新变化。

    作者:Eden;公众号:进化力报告

    本文由 @进化力报告 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

    题图来自Unsplash,基于CC0协议

  • 英国最高法院今天支持Google恢复其对一项诉讼的上诉,该诉讼指控Google未经用户同意在iPhone的Safari浏览器中错误地跟踪用户。根据裁决,法官认为,该诉讼试图要求Google对据称受其跟踪行为影响的数百万用户进行赔偿,是"偏激的",是代表没有授权这种法律行动的个人行事。

    doubleclick

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    法官认为,即使该诉讼中提出的要求的法律基础是合理的,他也应该行使CPR规则19.6(2)赋予的自由裁量权,拒绝允许该要求作为代表诉讼继续进行。他将该诉讼描述为"代表未经授权的个人进行的恶意诉讼",在该诉讼中,赔偿金的主要受益者是出资人和律师。

    劳埃德诉Google一案是世界上针对大型科技公司的隐私案件中的一个里程碑。理查德-劳埃德声称,2011年至2012年期间,Google在iOS

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    Safari浏览器的广告网络中使用嵌入式cookies追踪用户,尽管其告诉用户没有这种追踪。

    劳埃德投诉Google的案件于2012年8月在美国和解,Google被裁定支付2250万美元的罚款。在其投诉中,联邦贸易委员会指控,在2011年和2012年的几个月里,Google在访问GoogleDoubleClick广告网络内网站的Safari用户的电脑上放置了某种广告跟踪cookie,尽管Google之前已经告诉这些用户,由于Mac、iPhone和iPad使用的Safari浏览器的默认设置,他们会自动选择不接受这种跟踪。

    根据联邦贸易委员会的投诉,Google特别告诉Safari浏览器的用户,由于Safari浏览器默认设置为阻止第三方cookie,只要用户不改变他们的浏览器设置,这种设置"有效地完成了与[选择退出这个特定的Google广告跟踪cookie]相同的事情。"

    伦敦高等法院最初阻止了对Google提起上诉的企图,但上诉法院维持了这一决定。Google随后对这一决定提出上诉,此案由此将升级到英国最高法院。

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