营销迎来下一个拐点,人工智能可以找回浪费的那一半广告费吗?

摘要:人工智能只是像历史上无数次的技术革命一样,在为媒体和广告业做着加法或乘法,只是这一次会是终局,或许比尔·盖茨自己也预言不准。但或许能够预言准的是,在人工智能与营销的融合中,人并不会缺席。

“这个梦想终于就要实现了,这是我们一切努力的终极目标”,比尔·盖茨口中的梦想便是人工智能,借助外物部分甚至全部取代人脑的计算能力,一直都是人类追求的梦想,从中国古代古老的算筹到后来的图灵机,再到如今计算能力更强的GPU。

更强的计算能力,更多的数据,也让被称作广告界的哥德巴赫猜想的“沃纳梅克之问”有机会被人工智能解开——“我知道我的广告费有一半浪费了,但是我不知道是哪一半”。

这种数字广告的变化也自然会传导到更前端的媒体,被更多的用户所感知到。因为媒体与广告始终都是相伴而生的,从报纸开始,广告似乎也是内容平台最适合的变现方式,内容从来都是典型的注意力经济。

如今,变化才刚刚开始。

一、推荐引擎会取代编辑?

1947年,社会心理学家卢因在其《群体生活的渠道》一文中研究分析了,家庭主妇购买食物的决策,以及他们如何向家庭成员推荐事物,进而提出了著名的“把关人理论”:

“信息总是沿着含有门区的某些渠道流动,在那里,或是根据公正无私的规定,或是根据’守门人’的个人意见,对信息或商品是否被允许进入渠道或继续在渠道里流动做出决定。”

而在大众传媒时代,媒体编辑便承担了这个把关人的角色,一直到门户网站时代都是如此。但随着自媒体的兴起,编辑的作用似乎便开始弱化,而以今日头条为代表的基于推荐引擎的信息流媒体则更是让把关人变为“算法”,影响这个算法的则是内容受众自己。

以推荐引擎为核心的信息流正在成为主要的内容呈现形式,甚至有消息称微信都计划取消订阅制改为信息流。这样的故事听上去十分性感,因为互联网不仅仅极大地延伸了人们获取信息的能力,同时也让受众能够自己决定自己接收的内容,而不是被他人影响和改变。

但问题是,单纯的人工智能推荐引擎确实做到了民主地满足大众内容需求,但大众在内容选择上的盲目性也导致了内容的低俗化。时至今日,人工智能在阅读理解上的能力依然不能让人满意,NLP、NLU等自然语言技术似乎并没有像人工智能在对声音和图像的处理上发展得那么顺利。

简单来说,机器并不能判断什么是真正好的内容。而完全依靠用户,或者大众的选择,就容易激发出人们内心深处的人性另一面,就如同在PC互联网时代,很多网站都会把一些打着擦边球图片写真,作为吸引基础流量的重要手段。

或许推荐引擎完全取代编辑并没有那么容易,人工智能也更多的是赋能作用,而非颠覆。正如新浪首席运营官兼总裁杜红在不久前2017年金投赏国际创意节上说的那样,“智能与人工的关系不是替代,而是融合”。

未来推荐引擎+编辑精选的方式或许将成为内容呈现的主流形式,而反射到媒体对面的广告业来说,内容平台的品牌和口碑,依然会是影响用户和广告主选择的关键因素。

在内容方面有更好口碑和更强人工智能能力的平台会受到用户青睐,同时也能够让广告主更加信任,这或许也是杜红自信的点,因为在很多用户的观念中,新浪的内容是可信且有品质的。于是我们也能够看到无论是华为Mate10这样的新生事物,还是苏宁、长安汽车这样新浪多年的广告合作商,依然会选择新浪这样的平台作为重要的广告投放目标。

二、兴趣带来的人机互动

而随着人工智能技术的发展演进,推荐本身也在变得更加智能化,更贴近于用户真实的兴趣。用户和内容之间不再是一种被动的关系,而是可以有即时性的互动。

最初,搜索引擎的广告价值高是因为其能够精准地掌握用户需要的是什么,因为答案就写在用户的搜索关键词中。

在随着用户一点点地被数字化,用户在数字世界中的画像也更加清晰,以Facebook为代表的信息流广告也在变得更加精准,甚至一定程度上超过了搜索引擎。

如今我们熟悉的微信朋友圈、微博、今日头条式的Feed流,早在2006年,Facebook就已经推出,包括点赞或喜欢的功能,这种信息展示方式的改变自然也带来了整个商业模式的改变,如今信息流广告是Facebook最主要的收入来源,尽管在这之前,这种方式并不被很多人所认可。

就连“定位”理论的提出者特劳特还在2012年发文称“Facebook公司的广告会破坏良好的用户体验,难以解决用户被打断的问题,是一个很难销售的平台。如果你是追求利润收入的公司,还是离Facebook远一点吧。”但事实的结果或许不需要多说。

基于用户兴趣进行的广告推荐不仅没有打扰到用户,反而带来了更高的转化率,因为它真正读懂了用户需要的是什么。

在此基础上,国内的内容平台中新浪则更进一步,首创了重视用户即时兴趣的推荐“即时推”。具体而言就是用户阅读完一条内容,返回信息流首页时,AI推荐引擎会根据刚刚阅读内容与用户兴趣的相关性,再推荐一条相关的兴趣内容,并以动态插入的形式呈现在此前阅读内容的下方,并持续推荐至用户兴趣结束,跳过兴趣推荐内容继续阅读。

这一功能最大的结果是抓住了用户更多的注意力,让用户因为兴趣而产生更长的阅读时间。而媒体本身就是一个注意力生意,抓住了更多的注意力,也就意味着可以产生更大的广告价值。

与此同时,由于在这个过程中更精准的了解到了用户的兴趣,信息流背后的广告推荐引擎推荐的广告精准性也便更高,更容易让广告主找回自己“失去的那一半广告费”。

三、人工智能时代企业如何做营销?

面对如上的变化,作为生态另一端的广告主的反应往往都会慢一些,这并不是广告主本身的问题,而是因为在广告界始终都是一种新的广告渠道或形式出现,需要一段时间进行论证和测试,才会有大规模的广告投放迁移。

当然,互联网时代加速了这种迁移速度。在2017年年初,阿迪达斯CEO罗斯德便率先跳出来说道,“很明显,年轻消费者主要是通过移动设备来跟我们进行互动的”,“数字化业务对我们来说是至关重要的;你们不会再看到任何电视广告了”。

尽管在中国,广告界或许暂时还不会出现如此决绝的决定,但我也看到在信息流大热了一段时间之后,这种影响也传导到了广告界,广告主一端也在积极求变。

而没有变的或许是对好内容的需求,好的内容依然是稀缺的,无论分发渠道、推荐算法如何变化。新浪首席运营官兼总裁杜红曾提到的两个数字,目前头部媒体的阅读量占整体的70%以上,而头部媒体的通读率更会高达80%,即有80%的人选择将头部媒体的文章、短视频、或图集看完。

由此可见,用户依然是需要好的内容来消费,尽管一些猎奇性、标题党内容会一时热闹,但好内容终究还是会占据用户最多的注意力。因此企业依然还是会选择将预算投放到好内容聚集的地方,因为那里有更高质量的用户,能够带来更大的投入产出比。

广告和用户体验之间绝不是一种互相伤害,广告依然需要围绕和运用好的内容来做营销,而用户同样也需要广告本身提供的信息价值,以及整个免费的注意力经济生态。而人工智能给营销也将带来前所未有的变革,他们不仅可以使营销的内容更具针对性,而且使企业与客户沟通的时机、频率和渠道都更具效率。

传统营销往往优先考虑产品的特点、定位,再去寻找潜在消费者,而借助人工智能,企业可以预先全面地了解到消费者的历史行为、实时动态、未来倾向,进而帮助品牌深层次地了解用户的所思所想和消费决策,最终通过个性化推送为品牌和消费者双方最大化价值。

人工智能的出现,让公司预测趋势的把握大大提高。企业从不计其数的渠道获取各种数据,再经过精密分析后,这些数据都将成为企业做出决策的依据。精明的营销者或许都应该意识到,借助人工智能将能够使自己洞悉先机。

很显然,当下市场营销将会在人工智能之下实现一次颠覆。未来的营销,消费者将不再是旁观者,而是会成为营销一部分。然而,我们没有理由感到恐惧,因为这种改变将可以帮助企业拥有更强的竞争力和市场表现。

这是一个公平的生意,早在1652年,第一个咖啡广告等在英国伦敦街头的周刊上时便开始了。只不过这一次,人工智能为这个生意带来了新的玩法,让人工的价值放大的同时,也带来了更多的智能,以弥补人工的不足。

人工智能只是像历史上无数次的技术革命一样,在为媒体和广告业做着加法或乘法,只是这一次会是终局,或许比尔·盖茨自己也预言不准。但或许能够预言准的是,在人工智能与营销的融合中,人并不会缺席。


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