为何有人说大数据精准广告并不靠谱?
来源(广告买卖网) 作者() 阅读() 时间(2015/12/4 13:50:49)
该模型的内涵其实很简单,就是广告要传达给应该传达的客户。比如奶粉广告目标用户就是养育0-3岁孩子的父母。如果知道要到达用户的具体身份,一切问题迎刃而解。但是对于网站或APP应用来说,并不清楚用户身份,唯一清楚的是客户的历史行为数据。而且由于数据本身的分割,有的专注于运营商,有的专注于APP联盟采集,有的专注于电商,有的专注于银行,要从分割的数据中推断出客户的身份信息,Lookalike就是不可避免的手段。
唯一的问题是,如果由几百个种子用户推断出新的几百个目标用户,准确性可能高达9成,但如果如某广告公司宣称,对康师傅辣味面进行移动DSP投放时,根据历史投放数据分析挖掘,形成样本库,再通过Lookalike技术进行人群放大,找到与目标受众相似度最高的潜在客户,扩展人群1367万,实际投放受众ID2089万。广告效果投放是最大化了,那么效果呢?在此,请允许我杜撰一个数字,很可能点击率由0.2%上升至0.3%,精准度提升50%。有意义吗?或许有,但绝对没有想象的那么明显。
第三,如果你们持续怀疑我们算法的有效性,那么我们可以就效果来谈合作,你们可以按照点击量(CPC)或者激活量(CPA)付费,如果达不到既定效果,我们会补量。这是大数据广告的终极武器。
终极武器一出,意味着广告的投放彻底沦陷为做点击、做激活的渠道,广告的“沟通消费者”初衷早被抛弃得一干二净。
通常一般消费决策遵行S(Solution)、I(Information)、V(Value)、A(Access)规则,意思是当用户产生一个需求,内心先就满足这个需求形成一个解决方案。比如说3G手机不好用,速度很慢覆盖不好,需要换一个4G终端就成为一个Solution。那么4G终端有哪些,重点考虑那些终端?消费者还是搜集信息,并非从网上搜索,而是根据以往的经历、品牌效应、周边朋友口碑自动回想那些品牌、哪些款式。传统广告的最重要功效应该就是这个阶段,当用户需要的时候,自动进入到用户视线。然后从多维度比较选择,确定首选购买品牌。最后就是去哪儿买,搜索哪儿有促销活动,哪里优惠力度最大。
根据SIVA模型,真正的以效果为导向的广告本质解决的是Access问题,最后的临门一脚。在这方面,搜索广告是真正的效果导向广告,比如淘宝的每一款商品后面都有超过1万家商户提供,到底用户去哪里购买,得付钱打广告,这就是效果广告。曾有报告对比过,搜索广告点击率高达40%以上。想一想百度、阿里靠什么为生,临门一脚的广告价格自然高到没边,据说一些医院购买百度性病、人流之类的搜索广告,单次流量价格高达数十或数百元。