為什么你會收到相親廣告的推送?
編輯導(dǎo)讀:你有沒有一種感覺,現(xiàn)在的產(chǎn)品推送真的太精準(zhǔn)了!精準(zhǔn)到你剛跟朋友聊完某樣?xùn)|西,打開淘寶或者抖音就能看見相關(guān)推送。為什么你可以看到這些廣告呢?這些廣告是如何匹配到你的呢?本文作者互聯(lián)網(wǎng)廣告的匹配邏輯進(jìn)行分析,希望對你有幫助。
可能你有過這樣的體驗 —— 你在微信里跟朋友提到了打算今年買車,然后你在B站里就會看到車展的廣告;朋友給你推薦列巴作為減脂早餐,因為熱量很低,你去百度了一下列巴,然后你打開了淘寶,發(fā)現(xiàn)首頁赫然出現(xiàn)了一款列巴;你剛交房正準(zhǔn)備裝修,在抖音里收到了地板的廣告。
為什么你可以看到這些廣告呢?這些廣告是如何匹配到你的呢?本期我們來聊一聊互聯(lián)網(wǎng)廣告的匹配邏輯。
01 傳統(tǒng)行業(yè)是怎么打廣告的?
我開了一家烤鴨店,為了迅速提升人氣,我買了地鐵站的燈箱廣告,又雇人去發(fā)傳單,還在揚(yáng)子晚報上買了半通欄的廣告。開業(yè)一周內(nèi),來了1000個顧客。
那么問題來了——這1000個顧客哪些是自然流量?哪些是廣告帶來的流量?
自然流量——也就是顧客來我的店,沒有看到廣告,純粹是因為我店鋪的選址正好處在他們?nèi)粘Mㄇ诼肪€上;有多少顧客是因為看到了廣告來我的店?燈箱廣告、報紙廣告和傳單,每個廣告渠道分別給我?guī)砹硕嗌兕櫩停窟@些顧客中又有多少最終購買了烤鴨?
對于一個廣告主來說——我花錢了,自然要清楚這筆錢到底花在什么地方。我想要知道每個廣告渠道分別給我?guī)砹硕嗌倭髁俊⒘舸婧娃D(zhuǎn)化。
“這個渠道給店里帶來了多少新顧客?這些新顧客有多少會成為回頭客?他們最終買了多少烤鴨?如果某個渠道帶來的新顧客數(shù)量很多,但是基本沒有回頭客,并且購買量很少,那是不是這個渠道在刷數(shù)據(jù)呢?”
總之我要知道每個廣告渠道的投入產(chǎn)出比,依此來調(diào)整運(yùn)營策略。
而在傳統(tǒng)媒介時代,廣告主的這個訴求很難實現(xiàn),因為客戶數(shù)據(jù)很難采集。要統(tǒng)計每個廣告渠道的投放效果,每個顧客進(jìn)店都要登記是什么原因進(jìn)店的,后續(xù)這位顧客的進(jìn)店和購買行為都要跟該渠道進(jìn)行綁定。這個數(shù)據(jù)采集工作成本很高。
那么互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),會改善這一點(diǎn)嗎?
02 早期的互聯(lián)網(wǎng)廣告
1994年10月27日,第一條互聯(lián)網(wǎng)在線廣告上線。AT&T(美國電話電報公司)在連線雜志的網(wǎng)站上,投放了一個banner廣告。用戶點(diǎn)擊這個banner,就會進(jìn)入AT&T的落地頁。
當(dāng)時的互聯(lián)網(wǎng)還是一個新生事物,用戶對互聯(lián)網(wǎng)上的一切都感覺特別新鮮。所以當(dāng)時這個并不起眼的廣告點(diǎn)擊率達(dá)到了44%,也就是說近乎于一半的用戶看到這個廣告都會去點(diǎn)擊。而現(xiàn)在多數(shù)平臺的banner廣告點(diǎn)擊率不到1%,44%的點(diǎn)擊率簡直是神話。
當(dāng)時互聯(lián)網(wǎng)廣告照搬了傳統(tǒng)媒體的思維方式和操作邏輯,根據(jù)展示版面和時段計算費(fèi)用(CPT,cost per time)。AT&T的banner在網(wǎng)站上放3個月,費(fèi)用是3萬美金。這種模式只是把線下的廣告復(fù)制到線上,很快出現(xiàn)了問題。
首先是用戶對于互聯(lián)網(wǎng)好奇感的下降,不再是每個模塊都點(diǎn)開看看,那么就會造成點(diǎn)擊率下滑。以前我在你網(wǎng)站首頁放一個banner,一周可以給我?guī)?萬的訪問量,但是現(xiàn)在只有1萬。再按照時間來收費(fèi)肯定不合理,應(yīng)該按照實際帶來的訪問量進(jìn)行計費(fèi)(CPC,cost per click)。例如一個點(diǎn)擊算5毛,你帶來1000個點(diǎn)擊,那么廣告費(fèi)就是500。
但是這種以點(diǎn)擊量為計費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)的方式依然存在不足。網(wǎng)站為了賺更多的廣告費(fèi)會把頁面做的“花花綠綠”來吸引用戶點(diǎn)擊,甚至出現(xiàn)了一種特別激進(jìn)的廣告方式——彈框。
用戶一進(jìn)入頁面,就出現(xiàn)彈框給用戶展示廣告。彈框在整個頁面中擁有最高的層級,可以獲取用戶最多的注意力。更有甚者會故意把彈框的關(guān)閉按鈕做的特別難點(diǎn),用戶一不小心就點(diǎn)進(jìn)去了,這樣就算一個點(diǎn)擊了,可以多收一份錢。可是這種靠傷害用戶體驗,來提升點(diǎn)擊率的廣告方案是殺雞取卵。
從廣告主的角度來看,強(qiáng)制用戶觀看、點(diǎn)擊廣告,用戶是被動的接受,并不會形成轉(zhuǎn)化。例如,網(wǎng)站通過強(qiáng)制的方式為廣告主帶來了10000個訪問量,但是產(chǎn)生的訂單量可能為0。
廣告主更希望,自己的廣告可以精準(zhǔn)的推送給目標(biāo)用戶,這樣轉(zhuǎn)化率更高。
例如,我是一家奶粉企業(yè)。數(shù)據(jù)顯示,孩子出生之后喝的第一口奶往往決定了之后接受的奶粉品牌,此后更換奶粉品牌的概率只有10-20%,因此孩子出生前1-2個月的營銷十分重要。
所以,我的奶粉廣告希望只投放給距離預(yù)產(chǎn)期1-2個月的孕婦,這樣的轉(zhuǎn)化效果更好。那么如何把奶粉廣告定向推送給孕婦群體呢?
03 用戶定向
我們可以在母嬰雜志、網(wǎng)站上投放廣告,因為這些平臺的用戶主要是孕婦群體。我們也可以買搜索關(guān)鍵詞廣告,例如“寶寶”、“奶粉”、“月子”等。搜索這些關(guān)鍵詞的用戶很有可能就是孕婦。
但是這種定向方式依然存在很大的誤差,可能有一些單身男性就是隨手搜索了這些關(guān)鍵詞,他們并不是奶粉的目標(biāo)用戶。所有要做到真正的精準(zhǔn)定向,必須要采集到用戶足夠的數(shù)據(jù),進(jìn)而分析出這個用戶的準(zhǔn)確特征。
在互聯(lián)網(wǎng)誕生之前,企業(yè)和消費(fèi)者無法建立緊密的聯(lián)系。企業(yè)很難直接了解到消費(fèi)者的個性化訴求,只能依賴于抽樣調(diào)查和深度訪談的方式來采集比較狹隘的統(tǒng)計數(shù)據(jù),用以對于市場需求進(jìn)行概括。
用戶被定義為同質(zhì)化的大眾,流水線生產(chǎn)出來的無差別商品被分發(fā)給無差別的大眾。例如,Office軟件,絕大多數(shù)用戶只能使用不到10%的功能,但是商家不得不標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)出來滿足所有用戶的需求。
但是大眾并不是無差別的,他們有血有肉,每個人都有著個性化的訴求。用戶需要的是個性化的服務(wù),而不是程序化和標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)出來的商品。商家當(dāng)然知道每個用戶的訴求不同,但是如果要滿足每個用戶的個性化訴求,商家必須以受眾個體作為單位,整合復(fù)雜而又離散的數(shù)據(jù)。顯然商家沒有能力收集和了解數(shù)以億計受眾用戶的興趣愛好與行為偏好。
而互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)使得對全量用戶數(shù)據(jù)采集和分析成為了可能。電視廣告很難衡量效果,因為你不知道有多少用戶真的觀看了廣告,還是一到廣告就去上廁所、喝水。但是流媒體廣告,平臺可以知道每一個用戶他到底完整的看了哪些廣告,哪些廣告是中途跳過,以及是什么時間點(diǎn)跳過的。
一個奢侈品牌來某平臺投放廣告,明確表示我的目標(biāo)用戶是高收入人群。你找出你平臺中那些高收入的用戶,把廣告推送給他們。
平臺如何才能獲取到用戶的收入呢?非政府部門是不可以調(diào)取客戶的納稅記錄和銀行存款。直接查肯定不行,可以通過一些相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行側(cè)面判斷。
例如,收集用戶的晚上11點(diǎn)到凌晨6點(diǎn)的地理位置。這些時間點(diǎn)的位置,理論上就是用戶的家庭住址。再根據(jù)外部數(shù)據(jù)(鏈家、安居客等)匹配,可以獲取到所在小區(qū)的平均單價,進(jìn)而就能預(yù)測出這個用戶的收入水平。當(dāng)然這里的匹配會有誤差,例如這個用戶可能只是小區(qū)的租戶,或者說是小區(qū)的門衛(wèi)。還需要更多的數(shù)據(jù)來提升用戶定向的準(zhǔn)確性。
04 用戶身份標(biāo)識
商家采集到用戶數(shù)據(jù),需要給用戶一個身份標(biāo)識,將這些數(shù)據(jù)跟用戶關(guān)聯(lián)起來。
例如,用戶去宜家購物,店家會在價碼去區(qū)分會員/非會員的差距,來誘導(dǎo)用戶注冊成為宜家的會員。你要成為我的會員,我會給你分配一個編碼,比如9527,9527就是你的身份標(biāo)識。根據(jù)9527,就可以查詢到你的聯(lián)系方式、郵寄地址和購物記錄,包括每次購買的商品、時間和金額。通過這些數(shù)據(jù),宜家就可以判斷你出你的價值,計算出你可能購買的商品和時間。
可是這些數(shù)據(jù)屬于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù),又稱第一方數(shù)據(jù)。要精準(zhǔn)的定向用戶,需要綜合多個平臺的信息。比如你在社交媒體上的發(fā)言,在電商平臺的購物記錄。你在微博里發(fā)了一條動態(tài):“五一假期要到了,想去云南自駕行”,又在小紅書里查看了很多云南自駕游的攻略。那么可以看出你對于五一去云南自駕游有著很高的期望值,應(yīng)該給你推薦云南旅行相關(guān)的服務(wù)。
那么問題又來了,我的微博ID是“王M爭”,小紅書ID是“金州拉文”,怎么知道這兩個不同平臺的id其實是一個人呢?這就必須要有一個跨平臺的用戶身份唯一標(biāo)識,數(shù)據(jù)匹配就是收集同一個用戶在多個平臺的客戶識別碼,通過打通這些客戶識別碼來拼合數(shù)據(jù)。把你在網(wǎng)絡(luò)中不同平臺的行為進(jìn)行串聯(lián)起來,知道這幾件事是一個人完成的。
客戶的識別碼很難做到準(zhǔn)確的匹配,首先因為目前的客戶識別碼是基于不同體系的(終端、瀏覽器、路由器、操作系統(tǒng)等)。其次客戶的識別碼在同一系統(tǒng)里也并非唯一,例如,你可能有多個微博賬號、多個微信號。就算你只有一個微信號,可以有無數(shù)個openid(openid是用戶在微信公眾號/小程序里的身份標(biāo)識)。微信號是用戶在微信中的全局唯一標(biāo)識,微信沒有提供方法獲取用戶的微信號。
openid只是特定公眾號/小程序下的用戶唯一標(biāo)識
比較常用的連通方式是手機(jī)號,因為基本上每一款app都要求輸入手機(jī)號才能完成注冊??梢酝ㄟ^手機(jī)號來打通不同平臺的用戶數(shù)據(jù)。例如我用iPad看了nba比賽,那么當(dāng)你用手機(jī)打開某個電商平臺就可以看到某款籃球鞋的優(yōu)惠券。因為這兩個平臺你都綁定了手機(jī)號。手機(jī)號屬于非常敏感的隱私信息,具有較高的風(fēng)險。
當(dāng)然我們也可以通過基于設(shè)備來標(biāo)示用戶,例如安卓的imei和iOS的idfa,這種方式是默許同一個設(shè)備的使用者是同一個人。有些廣告主直接把目標(biāo)用戶的設(shè)備號信息提供給媒體平臺,媒體平臺看這些用戶哪些在自己的平臺上,匹配上了,那么廣告就會被推送給這部分的重合用戶。
從iOS 14.5開始,蘋果更加注重對用戶隱私權(quán)限的保護(hù)。將IDFA的授權(quán)從系統(tǒng)層面提升到app層面,也就是說之前你只要授權(quán)一次,所有的app都可以獲取IDFA,而現(xiàn)在每款app都要自己去授權(quán)來獲取IDFA。當(dāng)你的app要訪問蘋果的IDFA時,就會彈框提示是否允許應(yīng)用程序跟蹤。
中國廣告協(xié)會牽頭多家互聯(lián)網(wǎng)公司和廣告中自己做了一套CAID(China Anonymization ID),原理就是app采集一些非用戶隱私的設(shè)備參數(shù),上報給服務(wù)端生成一個CAID,以CAID來替代IDFA作為設(shè)備的唯一標(biāo)識。但是這些接入CAID sdk的應(yīng)用都收到了蘋果官方的郵件,明確拒絕了CAID,如果不下掉CAID,應(yīng)用將會被下架處理。
the big boss is watching you
不管是IDFA還是CAID,或者是將來其他的什么技術(shù),其目的就是將用戶在不同平臺的獨(dú)立信息流進(jìn)行整合,你看了哪些書、跟朋友聊了什么、看了哪些電影。將你在互聯(lián)網(wǎng)上的所有行為整合關(guān)聯(lián),這有點(diǎn)類似1984中“老大哥”的角色。
我想起了電影《少數(shù)派報告》,描述了在未來社會,監(jiān)控系統(tǒng)可以預(yù)測罪犯的犯罪企圖。在你犯罪之前就把你抓獲,這叫做“預(yù)防犯罪”偵查。我本來以為這種設(shè)想是不現(xiàn)實的,但是未來或許已經(jīng)來了。
#專欄作家#
王M爭(微信公眾號:王M爭),人人都是經(jīng)理專欄作家,資深互聯(lián)網(wǎng)人,B站賬號:王M爭
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打破各個平臺的關(guān)聯(lián),從法律層面制約,違者重罰!
我不關(guān)注商家如何通過我的信息來給我精準(zhǔn)匹配,我關(guān)注的是為什么我的信息會默認(rèn)可以賣給資本且不支付我任何報酬
難道不是輸入法的鍋?
細(xì)思極恐
文末這個是不是說明,是不是ios的隱私性更高一些
說的對,還是蘋果做的徹底
但可能只是看起來,畢竟數(shù)據(jù)給了蘋果
單憑金州拉文的ID也得給你點(diǎn)個贊