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卷不動(dòng)了。

即便是發(fā)力短視頻這種流量新貴的商家，近期也普遍有這樣的感覺。不少相對(duì)成熟的商家，正在遭遇不同程度的掉量問(wèn)題。過(guò)去是「流量即交易」，商家只要獲得流量，就能有不錯(cuò)的收益；但現(xiàn)在，情況已迥然不同。

某種程度上，這顯示出第一波精準(zhǔn)紅利趨盡。

什么意思？2008年前后，技術(shù)開始介入廣告業(yè)，廣告從大眾傳播變?yōu)榫珳?zhǔn)傳播。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)聚集更多流量，并且廣告可以向正確的人說(shuō)正確的話后，技術(shù)介入后帶來(lái)的第一波精準(zhǔn)紅利就被釋放出來(lái)。

所以，數(shù)字廣告的流量紅利由兩個(gè)因素決定：

第一，供需關(guān)系，也就是流量供給是否充裕，這決定了流量成本的高低；

第二，匹配效率，也就是流量是否得到最大程度地使用。

眼下，在流量增長(zhǎng)接近天花板的同時(shí)，更多商家紛紛涌入投流買量陣營(yíng)?？雌饋?lái)，不可逆轉(zhuǎn)的供需關(guān)系短期內(nèi)已經(jīng)無(wú)法帶來(lái)更多紅利。

那么，能否釋放新流量紅利的關(guān)鍵就落向另一主軸：匹配效率。

02

換句話說(shuō)，能否讓有限資源物盡其用？究其根本，商家要的是銷售轉(zhuǎn)化。即便流量規(guī)模增長(zhǎng)乏力，但如果流量匹配足夠精準(zhǔn)，仍然可以達(dá)成目標(biāo)。

翻看騰訊近幾季的財(cái)報(bào)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)在討論網(wǎng)絡(luò)廣告業(yè)務(wù)時(shí)，「提升廣告轉(zhuǎn)化效率」的表述連續(xù)出現(xiàn)。在2022年年報(bào)中，它就提到「提升后的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施提升了廣告主的廣告轉(zhuǎn)化效率及投資回報(bào)率」。顯而易見的是，騰訊等平臺(tái)方正在著手改進(jìn)匹配效率的問(wèn)題，用流量精度的提升實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的增長(zhǎng)。

騰訊年報(bào)對(duì)「網(wǎng)絡(luò)廣告」業(yè)務(wù)的討論

那么，具體如何改進(jìn)匹配效率？

回答這個(gè)問(wèn)題，首先要深剖本質(zhì)，流量匹配本質(zhì)是人貨匹配。所以，要提升匹配效率，既要增強(qiáng)對(duì)商品的理解，也要增強(qiáng)對(duì)消費(fèi)者的理解。只有把匹配兩端充分理解清楚了，匹配這件事才可能變得高效。

前不久，騰訊廣告的朋友提到一句話，我覺得特別準(zhǔn)確：人貨匹配，需要從個(gè)人理解升級(jí)為系統(tǒng)性理解。

以往，人貨匹配更多仰賴商家個(gè)人主觀經(jīng)驗(yàn)，但會(huì)導(dǎo)致大量交易機(jī)會(huì)流失。舉例來(lái)說(shuō)，口紅商家投放廣告時(shí)往往定向女性，但這種主觀定向意味著在觸達(dá)環(huán)節(jié)就排除了可能購(gòu)買產(chǎn)品的男性消費(fèi)者。

這不是個(gè)例。

你知道有多少實(shí)際交易發(fā)生在商家原有廣告定向?qū)ο笾?？答案?5%。這是不容小覷的比例，印證了系統(tǒng)性理解的必要性。

所謂系統(tǒng)性理解，就是指需要強(qiáng)化技術(shù)系統(tǒng)在理解商品和理解消費(fèi)者時(shí)的作用，以擺脫過(guò)度依靠主觀個(gè)體經(jīng)驗(yàn)可能導(dǎo)致的交易機(jī)會(huì)損耗。

比如，在以往，潛在的男性口紅消費(fèi)者會(huì)被商家「先天」排除在廣告觸達(dá)人群之外；但實(shí)際上，男性也可能因?yàn)樗投Y或悅己需求購(gòu)買口紅。如今，通過(guò)人工智能等技術(shù)的加持，技術(shù)系統(tǒng)則會(huì)排除人為定向的干擾，提取出轉(zhuǎn)化人群的主要特性，并錨定大部分可能轉(zhuǎn)化的消費(fèi)者。

從這樣的對(duì)比中，你大概能夠了解為什么要系統(tǒng)性理解人貨匹配。上周，海外垂直媒體AdWeek就提到更多廣告主正將預(yù)算回調(diào)至Meta，關(guān)鍵原因是Meta推出的智能投放工具Advantage+提升了流量匹配的精準(zhǔn)性。

何以提升？其實(shí)就是增強(qiáng)了對(duì)人貨匹配的系統(tǒng)性理解能力。

ADWEEK的相關(guān)報(bào)道

如果將細(xì)剖「系統(tǒng)性理解」，它同樣可以分成兩個(gè)層面討論：

• 首先，對(duì)商品的系統(tǒng)性理解。

•  

• 其次，對(duì)人的系統(tǒng)性理解。

03

2008年，雅虎資深研究員安德雷·布羅德首次提出「計(jì)算廣告」。在這個(gè)新概念中，需要計(jì)算的是什么？布羅德指出是用戶、內(nèi)容和語(yǔ)境間的最優(yōu)匹配。

隨后，這個(gè)概念在業(yè)界和學(xué)界引發(fā)巨大反響。但是，它的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)都十分明顯：

優(yōu)點(diǎn)是，它將行業(yè)對(duì)廣告的理解從人腦智慧主導(dǎo)拉高到機(jī)器智能主導(dǎo)。以往的廣告講創(chuàng)意、講傳播、講作品，而計(jì)算時(shí)代下的廣告講數(shù)據(jù)、講轉(zhuǎn)化、講精準(zhǔn)。

但它的缺點(diǎn)是，仍然站在傳播的視角探討廣告精準(zhǔn)，而將最關(guān)鍵的商品排除在計(jì)算范疇之外，這種理解上的局限導(dǎo)致流量轉(zhuǎn)化效率受限。站在消費(fèi)者的視角，是否購(gòu)買商品并不僅僅由廣告內(nèi)容支配，商品本身能否滿足用戶需求也發(fā)揮著至為關(guān)鍵的作用。

最近，迫切希望提升流量轉(zhuǎn)化效率的平臺(tái)開始察覺到這個(gè)bug。他們debug的辦法是三個(gè)字：商品化。

在數(shù)字廣告生態(tài)中，人們對(duì)消費(fèi)者的理解足夠立體，我們已經(jīng)能夠準(zhǔn)確和全面地描摹出用戶畫像，并基于此完成精準(zhǔn)匹配。而所謂商品化剛好是在另一側(cè)發(fā)力，即增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)商品的理解能力。相較之下，商品化在行業(yè)過(guò)往發(fā)展中處于盲區(qū)。

商品化為什么重要？因?yàn)橥ㄟ^(guò)充分理解商品，能夠避免人貨錯(cuò)配。

比如同樣是男裝T恤，「全桑蠶絲翻領(lǐng)長(zhǎng)袖T恤」和「短袖美式復(fù)古T恤」瞄準(zhǔn)的是截然不同的客群。如果系統(tǒng)無(wú)法深刻理解商品間的細(xì)微差異，就必然導(dǎo)致流量匹配不精準(zhǔn)，進(jìn)而影響轉(zhuǎn)化成績(jī)。

長(zhǎng)久以來(lái)，不少平臺(tái)之所以欠缺商品化能力，其中既有主觀意識(shí)的問(wèn)題，也有客觀層面的困難。

比如，商品和消費(fèi)者數(shù)據(jù)的獲取方式不同。在理解消費(fèi)者時(shí)，我們可以在用戶全時(shí)行為中調(diào)用、挖掘和理解大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；但商品不具備主動(dòng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的能力，對(duì)于平臺(tái)，如何高效獲得足量商品數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)應(yīng)用于廣告投放？這就成為了廣告平臺(tái)商品化發(fā)展必須解決的瓶頸。

如何解決？騰訊廣告團(tuán)隊(duì)分享了一個(gè)可供參考的思路。總的來(lái)說(shuō)，他們將能力建設(shè)細(xì)化到SPU和APU兩個(gè)層級(jí)。

騰訊對(duì)SPU-APU雙層結(jié)構(gòu)的闡述

所謂SPU，指的就是傳統(tǒng)意義上的「標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品單元」（標(biāo)品，Standard Product Unit），它與商品本身綁定，平臺(tái)和商家則以標(biāo)品為單位輸入商品數(shù)據(jù)。比如針對(duì)美妝產(chǎn)品，消費(fèi)者選購(gòu)時(shí)往往看重類目、品牌、功效、原料成分等信息，那么平臺(tái)就會(huì)更具針對(duì)性地建立商品數(shù)據(jù)。對(duì)于缺乏商品數(shù)據(jù)的標(biāo)品，需要推廣的商家也可以自行補(bǔ)充數(shù)據(jù)或建立新的商品數(shù)據(jù)。在標(biāo)品體系之下，每個(gè)商品的細(xì)粒度信息越來(lái)越完善，能幫助系統(tǒng)更好理解這些商品。

而APU（廣告商品單元，Ad Product Unit）則是新層級(jí)，它本質(zhì)上是標(biāo)品和廣告計(jì)劃的融合體。比如，不同經(jīng)銷商可能銷售同款產(chǎn)品，那么他們?cè)谕斗艔V告時(shí)可以關(guān)聯(lián)同一個(gè)標(biāo)品。這樣做的好處是，在實(shí)際投放過(guò)程中既能延續(xù)商家原有投放策略，同時(shí)又能基于商品數(shù)據(jù)讓系統(tǒng)匹配更加精準(zhǔn)的流量。

更通俗地說(shuō)，「SPU-APU」雙層能力可以確保流量轉(zhuǎn)化效果有底線（標(biāo)品數(shù)據(jù)為匹配精準(zhǔn)度兜底）、無(wú)上限（投放策略探索更高轉(zhuǎn)化可能性）。結(jié)合實(shí)際轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)來(lái)看，這一策略確實(shí)有效，采用APU投放的商家，它們的廣告起量率提升了10%，消耗規(guī)模提升12%。

在商品化基礎(chǔ)能力搭建完成后，接下來(lái)就要解決具體場(chǎng)景中的具體問(wèn)題，比如新品缺少冷啟動(dòng)人群、爆品如何跑量更高、人工操作不及時(shí)影響商品匹配效率等等?；谝延心芰Γv訊廣告在電商行業(yè)投放平臺(tái)中就推出了「上新易」、「爆品通」等商品營(yíng)銷策略，以及「商品智投」這樣的自動(dòng)化托管和投放服務(wù)，它們對(duì)應(yīng)不同營(yíng)銷情境：

• 上新易（針對(duì)新品）：系統(tǒng)可以基于商品特征，幫助新品快速找到核心圈層人群，大幅縮短商品銷量成長(zhǎng)前的冷啟動(dòng)期，實(shí)現(xiàn)快速起量。

• 爆品通（針對(duì)爆品）：系統(tǒng)會(huì)篩選高潛力商品并對(duì)其定向助推。與此同時(shí)，平臺(tái)也會(huì)在SPU標(biāo)品庫(kù)中更新「行業(yè)爆品」，以標(biāo)品為單位聚合轉(zhuǎn)化樣本進(jìn)一步提煉人群特征，方便更多商家跟品精準(zhǔn)投放、形成轉(zhuǎn)化合力。

• 商品智投（投放自動(dòng)化）：借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化托管及系統(tǒng)策略投放，將廣告投放中的高重復(fù)性工作交由海量數(shù)據(jù)的機(jī)器自主完成，通過(guò)新品自動(dòng)探索目標(biāo)人群、老品學(xué)習(xí)成功投放經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)跑量更穩(wěn)，真正讓好商品投出好效果，人效大幅提升。

需要注意的是，這些面向不同營(yíng)銷情境的產(chǎn)品都建立在「商品化」這個(gè)根基之上。通過(guò)強(qiáng)化對(duì)商品的深度理解，商家和平臺(tái)可以提高流量轉(zhuǎn)化效率的天花板。

04

對(duì)商品的理解只是其一，在另一側(cè)增強(qiáng)對(duì)消費(fèi)者的理解同樣重要。

很長(zhǎng)一段時(shí)間，我們更多是從靜態(tài)維度理解消費(fèi)者，缺乏動(dòng)態(tài)視角。什么意思？我們通過(guò)大量人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和少量場(chǎng)景數(shù)據(jù)理解消費(fèi)者，這事實(shí)上是將消費(fèi)者視為某個(gè)時(shí)點(diǎn)上孤立和相對(duì)靜止的節(jié)點(diǎn)。

但是，消費(fèi)者本身也是在消費(fèi)決策鏈路上動(dòng)態(tài)變化的，比如他和品牌之間關(guān)系的親疏遠(yuǎn)近就會(huì)影響購(gòu)買意愿。舉個(gè)例子，即便兩個(gè)消費(fèi)者在其他方面極為相似，但如果消費(fèi)者A是某品牌死忠擁躉、消費(fèi)者B只是「路人粉」，當(dāng)該品牌遭遇輿情危機(jī)時(shí)，兩者對(duì)品牌的后續(xù)態(tài)度可能截然不同。

這告訴我們，對(duì)消費(fèi)者的理解不只局限在對(duì)「人」這個(gè)節(jié)點(diǎn)的描摹上，同時(shí)也要探究消費(fèi)者和品牌間的關(guān)系走到哪個(gè)階段。所以最近幾年，從阿里AIPL、巨量O-5A到騰訊的5R，各大平臺(tái)密集推出了各種營(yíng)銷科學(xué)模型，它們本質(zhì)上都是為了將消費(fèi)者還原到具體消費(fèi)決策場(chǎng)景中，從而加強(qiáng)對(duì)消費(fèi)者需求的理解。

相較其他平臺(tái)，騰訊廣告在對(duì)消費(fèi)者的洞察上長(zhǎng)期具有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗采w了大部分網(wǎng)民的大部分線上生活場(chǎng)景。但這意味著它們可以坐享其成嗎？顯然不是。

最近一段時(shí)間，騰訊廣告的5R模型開始頻繁出現(xiàn)在從業(yè)者的討論中。它是一個(gè)人群資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)模型，平臺(tái)幫助品牌將廣告觸達(dá)對(duì)象劃分為Reach（R1，用戶觸達(dá)）、Respond（R2，淺層互動(dòng)）、Resonate（R3，深層觸動(dòng)）、React（R4，成交轉(zhuǎn)化）、Repeat（R5，復(fù)購(gòu)忠誠(chéng)）五個(gè)層級(jí)。

5R模型各層級(jí)示意

有了這樣的人群分層，商家的很多營(yíng)銷活動(dòng)就能做到有的放矢。

比如，在5R模型中，R3人群就是承前啟后的重要節(jié)點(diǎn)：一方面，它反映了商家前期營(yíng)銷活動(dòng)的蓄水成效；另一方面，從各種效果指標(biāo)來(lái)看，R3人群意味著用戶轉(zhuǎn)化概率的飛升。所以，以R3為錨點(diǎn)開展?fàn)I銷活動(dòng)就成為商家高效轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵，企業(yè)很多策略也可以圍繞這個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行。

當(dāng)然，如果你是行業(yè)的資深從業(yè)者，可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)這樣的人群分層理念并非騰訊獨(dú)創(chuàng)，其他平臺(tái)也有類似工具；但在我看來(lái)，騰訊廣告在其中創(chuàng)造性地加入了「健康度」這個(gè)新維度。

試想以下情況：A品牌和B品牌在5R各層級(jí)都擁有相同的消費(fèi)者數(shù)量，但A品牌覆蓋的大部分用戶并不忠誠(chéng)，他們與其他品牌同樣過(guò)從甚密；但B品牌剛好相反，其覆蓋的大部分用戶都是獨(dú)占用戶。那么，即便粉絲規(guī)模相當(dāng)，哪個(gè)品牌的增長(zhǎng)后勁更足？顯然是B品牌。

健康度就旨在區(qū)別這兩種情況，即便從表面看用戶資產(chǎn)結(jié)構(gòu)相當(dāng)，但品牌間的資產(chǎn)健康度仍可能存在顯著差別，而這些差別又會(huì)影響品牌長(zhǎng)效增長(zhǎng)。

騰訊廣告又如何具體度量健康度呢？它選擇「廣告獨(dú)占互動(dòng)」和「品牌獨(dú)占搜索」兩大指標(biāo)作為依據(jù)，并據(jù)此將消費(fèi)者劃分為本品偏好、搖擺偏好、其他品牌偏好三類人群。比如，那些高度傾向于A品牌廣告互動(dòng)或者主要搜索A品牌的用戶，就會(huì)被定義為A品牌的本品偏好人群。

對(duì)商家來(lái)說(shuō)，當(dāng)然是各層級(jí)人群資產(chǎn)中的本品偏好人群占比越大越好；而在評(píng)估廣告營(yíng)銷活動(dòng)效果時(shí)，那些能將大量其他品牌偏好人群扭轉(zhuǎn)為本品偏好人群的投放，也往往意味著最有效的投放。

所以，5R模型為商家提供了一種更全面的人群資產(chǎn)管理思路，不僅梳理消費(fèi)者與品牌間關(guān)系的親疏遠(yuǎn)近，還將品牌之間圍繞消費(fèi)者的競(jìng)奪納入考慮范疇。

在對(duì)人的理解更為全面之后，商家也就擁有了更大的精準(zhǔn)營(yíng)銷空間，比如在預(yù)算分配上就能夠更加具有指向性。以即將到來(lái)的618為例，商家可以首先訂立整體營(yíng)銷目標(biāo)，隨后根據(jù)5R人群各層級(jí)間的流轉(zhuǎn)水平倒推每層級(jí)所需的投放預(yù)算。通過(guò)這一方式，廣告主不僅能夠科學(xué)制定預(yù)算，同時(shí)也能獲得比較確定的回報(bào)。

基于5R快速制定預(yù)算分配策略

因此，即便對(duì)消費(fèi)者的理解已經(jīng)相對(duì)充分，但平臺(tái)的探索可以說(shuō)永無(wú)止境。新維度的加入往往會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)對(duì)消費(fèi)者的理解，提升流量匹配的精準(zhǔn)性和轉(zhuǎn)化效率。

05

到這里，你大概就能夠理解文章開頭提到的那句話：人貨匹配，需要從個(gè)人理解升級(jí)為系統(tǒng)性理解。

以騰訊為個(gè)案，會(huì)發(fā)現(xiàn)它正在通過(guò)兩側(cè)的共同發(fā)力提高流量匹配的精準(zhǔn)度：

在「貨」的部分，它正在做從無(wú)到有的工作。以往，整個(gè)系統(tǒng)都欠缺對(duì)商品的理解，這制約了流量的轉(zhuǎn)化表現(xiàn)；而現(xiàn)在，通過(guò)搭建商品化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)能力實(shí)現(xiàn)了對(duì)貨的深度理解，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化效率的突破。

而在「人」的部分，它做的是從有到強(qiáng)的工作。以往，騰訊對(duì)消費(fèi)者的理解已經(jīng)相對(duì)充分；而現(xiàn)在，它進(jìn)一步增加了5R模型和圍繞健康度的各項(xiàng)度量指標(biāo)，增強(qiáng)了對(duì)消費(fèi)者在具體品牌決策場(chǎng)景中的理解，讓系統(tǒng)對(duì)人的理解更靠近商品交易本身。

通過(guò)兩端的相向發(fā)力，人貨匹配實(shí)現(xiàn)了從個(gè)人理解向系統(tǒng)性理解的飛躍。在這樣的變化之下，無(wú)論效果表現(xiàn)還是轉(zhuǎn)化穩(wěn)定性都出現(xiàn)了根本性的變化。

2022年Q4，騰訊網(wǎng)絡(luò)廣告收入同比增長(zhǎng)15%，重回正增長(zhǎng)軌道。在外界看來(lái)，這樣的成績(jī)或許更多跟大環(huán)境轉(zhuǎn)暖有關(guān)；但實(shí)際上，這離不開騰訊廣告持續(xù)修煉內(nèi)功，有效通過(guò)系統(tǒng)升級(jí)，優(yōu)化廣告推薦效率的努力。背后的邏輯很簡(jiǎn)單：對(duì)于人貨的理解能力上去了，流量的匹配就更加精準(zhǔn)，轉(zhuǎn)化能力隨之提升，進(jìn)而撬動(dòng)了更多商家廣告預(yù)算的投入或回流。

事實(shí)上，對(duì)于人貨匹配的系統(tǒng)性理解將成為不可逆的趨勢(shì)。

當(dāng)流量紅利增長(zhǎng)的喧囂沉寂后，平臺(tái)方和商家就將步入修煉內(nèi)功的階段?；貧w人貨匹配的本質(zhì)，自然成為了行業(yè)發(fā)展的應(yīng)有之義。