計算廣告的傳播范圍窄化問題與其可行性解決模式

◎邢冰冰

一、計算廣告基于個體的精準廣告投放

計算廣告是以數據與算法為手段、以用戶為中心的智能營銷方式。它在數據實時高效的計算下進行快速投放與精準匹配及優化用戶一系列需求。在操作方面的優點是程序化購買即自動廣告競價與用戶購買。傳統的廣告運動包括調研、策劃、創意、投放和效果評估等環節。由于受制于數據壟斷、企業數字化轉型受困等壁壘，計算廣告并沒有徹底顛覆傳統廣告運動流程，而是助力后者下完成一次革新和進化，其中廣告傳播環節的轉變最具有革新性。

現階段計算廣告的傳播不再是大眾的傳播，也不是分眾的傳播，而是成為基于個體的精準傳播。這一轉變的現實邏輯可以從媒體方、廣告主方進行理解。

首先，媒體端將個體每一次信息接觸都作為一次廣告曝光機會進行零售。隨著大數據與算法時代的到來，個體在媒體終端的每一次點擊、搜索、瀏覽等行為都被認為是一種能夠與廣告密切接觸的機會即廣告曝光機會，媒體終端在技術的數據技術的加持下將這種“機會”上傳至經由AD Exchange(廣告交易平臺)管理的SSP(Sell-Side Platform)平臺作為一次廣告曝光機會加以售賣，這一過程說明媒體不再按照時間或版面來出售廣告位，而是按照廣告曝光次數進行售賣。

其次，廣告人員借助數據技術按次數購買曝光機會。廣告人員將廣告投放訴求下達至第三方平臺DSP(Demand-Side Platform)，DSP平臺鏈接管理用戶資料的DMP(Data Management Platform)工具來篩選出符合廣告人員需求的廣告曝光機會，同時依托競價平臺RAT(反向競價)在AD exchange平臺上購買選中曝光機會，競價成功后的幾秒內即可進行針對個人的廣告投放。至此，廣告傳播開始變成基于個體的精準傳播。

二、數據表象與基于個體的傳播帶來廣告投放傳播窄化

借助于數據技術的優勢，計算廣告實現了基于個人的精準傳播。但這種購買是如此的精準，以往廣告那種能夠帶來的新顧客的可能性被這種精準性消減了。

1.大數據的封閉性導致限于已知市場的惡循環

張梧從康德哲學的角度將只這種只關照數據呈現出的直觀表象而忽視感性存在的思想定義為當今數據表象思維，他精確地指出這種思維的封閉性，將人們的認知被牢牢鎖定在過去的數據痕跡之中，因為大數據分析始終是基于過去的數據痕跡而進行推算的，它不可能突破數據痕跡的藩籬而實現顛覆性創新。在廣告投放層面，這種缺乏主觀思考的數據表象思維導致傳播活動永遠基于過去的數據做出廣告投放，讓精準投放陷入了一個惡性循環:基于已知的市場數據與用戶數據做出基于已知用戶的投放——得到關于此次數據的評估反饋——基于此次已知數據開展下一次廣告活動，這個循環周而復始，因為所有的廣告投放都是基于已知數據所做出的，所以廣告傳播完全困于已知市場，喪失了廣告運動的創新性與開拓性。

2.精準傳播進一步鞏固廣告限于已知市場的惡循環

在數據表象思維的支配下，廣告傳播限定于已知顧客，而這種缺陷被精準傳播放大、鞏固。追尋精確的同時也意味著放棄相關性，這表現在廣告傳播上即是不出一絲不茍地將廣告傳達已知市場，而拋棄與目標廣告個體的相關個體或群體，這無疑進一步消解接觸新顧客的可能性，加強傳播范圍窄化。

廣告投放范圍圈定了廣告運動發揮作用的范圍與程度，根本地影響廣告成效，是廣告運動傳播層面的關鍵。基于個體的精準傳播與傳播窄化的矛盾直接阻礙了當今廣告運動的效力，因此解決用戶購買環節中精確化與窄化的矛盾具有極端重要性。

三、支持有效劃分廣告傳播范圍的可行性模式

廣告目標的建立作為廣告運動的起始環節，具有對整個廣告運動起到加以定性的關鍵作用。廣告目標既規定了廣告運動的整體運行方向，又為具體環節的決策提供原則性指導。因此廣告目標對計算廣告視角下的廣告運動的重要環節:傳播范圍劃分環節也具有指導作用。

傳統的廣告目標主要是定性的描述，包括營銷層面以及傳播層面上的兩層內涵，諸如知名度以及好感度等等。而在計算廣告與傳統廣告日益融合的情況下，廣告人員下達的指令應該是定量的。定性的目標無法直接轉化為定量的指標，這中間需要搭建一項系統或者一項工具，讓傳統的廣告目標能夠直接指導傳播范圍的劃定。筆者嘗試搭建支持有效廣告投放范圍劃分的模型:首先，將傳統的廣告目標劃分為依循性與預測性兩類；其次，不同類別的廣告目標按照不同的指標或者條件進行各自的傳播范圍劃分。再次，依循性目標下的廣告傳播活動主要利用個體屬性標簽去選定個體傳播對象，預測性目標下的廣告傳播活動從個體屬性、社交網絡、即將投放廣告的媒體環境這三個方面來確定群體傳播對象。

1.依循與預測兩個維度的廣告目標劃分

數據是事實或觀察的結果，是用于表示客觀事物邏輯的未經加工的原始素材。只有正在發生或者已經發生的事實才能夠被觀察到，因此數據本身永遠是過去式的。但在社會環境中，人類使用數據的目的是進行預判。舍恩伯格曾言大數據的核心就是預測，它是將數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。數據具有兩個基本功能:描述一件事實或者預測一種未來。前者聚焦于過去式的事實，講求精確性；后者其基礎上更進一步，包含著更多可能性。這恰恰與目標用戶購買環節的現存矛盾:過于精確與缺乏開拓性相對應。因此，把傳統的廣告目標劃分為依循和預測兩個維度將有助于廣告人員針對現存矛盾，做出合理的傳播范圍劃定。

2.營銷因素與廣告創意影響目標劃分

廣告是營銷傳播活動。在營銷環節，營銷目標決定廣告目標市場。在傳播環節，廣告創意決定了廣告投放的方式及規律。營銷因素與廣告創意因素在傳統廣告時期已經是影響媒體購買的重要因素，因此按照營銷因素與廣告創意這兩指標，筆者試作以下分類:如果傳統的廣告目標在營銷中不考慮開拓新環境或者廣告創意普適性不強，那么在此模式中被劃分為依循性目標，反之則為預測性。不考慮新市場主要是指:不宣傳市場內全新的產品或理念、不進軍全新的人群市場等。

3.依循性目標指導下的廣告活動基于個體屬性實現針對個人的精準傳播

在依循性目標下，關于受眾的認知較為明確，且由于不考慮新市場，傳播的精準性對于廣告傳播活動貢獻度更高，因此可以選擇精確的用戶描述指令，指令中詳細描述目標用戶的個體屬性，如:“20-22歲，購買本品牌口紅三次以上，一線城市居住”。同時選定高度符合的用戶，如若A用戶80%符合條件、C用戶100%符合條件、D用戶40%符合條件，這種情況下就放棄D，而選擇符合度更高的AC。篩選條件隨著廣告目標對精確性要求的變化而變化。

4.預測性目標指導下的廣告活動基于三個維度以實現針對群體的傳播

預測性目標旨在開拓新市場，希望在向已知顧客傳遞信息的同時也能夠接納未知客戶，需要堅決避免用戶購買窄化問題。筆者認為可以從三個方面來指導購買指令的下達:以定量方式確保精準性的個體基本屬性、以定性方式確保發散性的社交網絡，以定性方式確保穩定的傳播環境。

個體基本屬性即是個體的愛好、需求、媒體接觸習慣等基本洞察。社交網絡指代個體所屬的群體、組織等既往關系。媒體環境指即廣告曝光所屬的媒體以及與這家媒體相關的一切屬性與關系。這三個層面共同構成了一個以已知用戶為中心構建的特定群體網絡生活空間。個體的基本屬性層面指導購買已知用戶，這能夠保障廣告到達的精準性。通過已知用戶的社交網絡鏈接起擁有一定相似度的人群，這期間極大地包含了廣告人員無法確定，但的確是產品或服務潛在消費者的人群。最后，媒體環境就像是網絡空間居住者的社區環境，指示了目標用戶的整體水平與用戶接受信息時的基本氛圍，是形成口碑、社群傳播等良性效果的穩定依托。前者排除購買群體時的不穩定性，后者打造利于廣告接受的整體環境。從這三個層面出發確立購買指令，購買的將不再是原子式的個體，而是在特定媒體環境中，擁有一定關聯度并且相互溝通交流的特定群體。在這個群體中，廣告信息既能夠被廣告人員能夠預測到的目標群體接受，還能夠被廣告人員無法預測的潛在用戶接觸。

預測性目標下的人群購買依靠的底層邏輯是:依賴已知用戶的基本特征去發現未知用戶，其實現路徑是定向的群體購買。廣告人員從出于精準性個體屬性、發散性的社交網絡和廣告將要投放到的媒體上來考慮指令的下達。

結語

計算廣告將數據與算法帶入廣告行業，使廣告投放走向基于個體的精準傳播。但是數據旨在呈現已發生事物的表象，缺乏主觀決策與創造的廣告傳播勢必局限于已知市場。以廣告目標為出發點，將廣告傳播目標劃分為預測與依循，在此基礎上開展不同側重點的傳播活動的思維模型可能為打破廣告傳播困境提供有益視角。但解決這一困境更根本的思路是:在數據技術面前廣告傳播活動的任何環節都應該保持主觀能動、清醒和反思。