數字廣告自動化的差異值

張帥

上世紀90年代互聯網商業化起步以來，從美國網景、雅虎、谷歌，到中國四大門戶網站，數字廣告至今已走過了30年的發展歷程。以傳媒的角度來看，互聯網孕育了早期的數字廣告商業化的模式，即向廣大用戶免費，向廣告主收費。這個20世紀的重大科技發明，迅速走向普羅大眾，開啟了人類社會的數字化進程。

時至今日，數字廣告類型越來越豐富，其技術手段也更加完善。數字媒體與技術雖然帶來了肉眼可見的營銷變革，但是隨著不同市場的變化以及隱私新政的開始實施，數字廣告市場的泡沫也隨即破滅。中國數字廣告一度陷入低靡時期，尤其對從業者來說，近兩年時期的國內廣告市場疲軟趨勢，讓其頓時倍感競爭激烈，興衰變化迅速。

當下，數字廣告投放者更青睞以什么樣的核心技術優勢，來獲取哪些地區的客戶及相應的數據？為此，很多品牌廣告主，不僅會布局國內的數字廣告，還會籌劃全球各區域的投放形式。

數字廣告的新興服務力

今日的數字廣告環境每一天都在變，比如以社會化媒體營銷來說，在短短的幾年里，平臺不斷變化，接口不斷豐富，商業化的步伐不斷加快。人們剛剛熟悉了幾個平臺，突然又發現未來還有無窮無盡的變化：圖片社交、即時社交、私密社交、社交閱讀等等。這些變化不過是數字廣告領域的一個分支而已，除此之外，視頻、移動、電子商務等多個領域也在每天發生著令人應接不暇的變化。

如果細看，會發現驅動數字廣告變化的因素無外乎兩點：一是技術進步，二是消費者行為模式變化，這些非常符合“唯一不變的只有變”這一觀點。因此，在新一輪的出海熱潮的影響下，如何以新技術來開拓屏幕以外的商業新空間，將會是全球不同區域廣告投放重點突破的瓶頸。

成立于2013年，總部位于硅谷的Moloco，是一家注重機器學習算法驅動的廣告平臺。他們匯集了谷歌、亞馬遜和推特公司的頂尖人才，來打造核心能力——機器學習。“自動化這三個字其實已經被提很久了，不同的公司都有可能在研究。”Moloco大中華及東南亞銷售總監Morden Chen在2022年3月16日的分享會中回答到記者的提問：“只是當Moloco看到整個數字營銷市場在經歷野蠻生長的階段中出現了不透明、不公平以及不高效的事情，挖掘到了機會點。以此為基礎，機器學習算法除廣告投放之外，也可以應用到Moloco RMP-零售媒體平臺，給線上零售商帶動廣告營收，讓其平臺上的商家能夠把貨賣得更快、更高效。”

Morden Chen在移動互聯網廣告科技（AdTech）領域積累了豐富的行業經驗，在2020年加入Moloco之前，曾擔任過阿里UC國際商業化負責人以及獵豹移動全球廣告負責人。在他看來，機器學習逃脫不了算法與數據，因此基于更大量的數據訓練的算法，是需要調整之后再應用到商業數據中。而機器學習應用是一個正循環的過程，其中需要根據機器學習的效果，不斷地做調整。

“整個行業都重視機器學習，但我們格外重視。未來，Moloco希望整個行業都能用非常透明高效的投放方式，做到移動端的增長。我們也希望基于我們的服務能力，能夠幫助中國出海的企業在海外進行一站式營銷。”Morden Chen如是說道。

怎么平衡技術的重心

基于機器學習的核心能力，Moloco把它應用在了Moloco Cloud DSP（云營銷平臺）及Moloco Retail Media Platform（零售媒體平臺）等產品之中。Moloco Cloud DSP是一個需求方平臺，也就是說甲方通過它來購買流量，從而觸達目標用戶。Moloco Retail Media Platform則會直擊零售媒體的痛點，以科學的算法去做廣告業務，為自營商家或站內第三方商家引流。

Moloco Cloud DSP可以根據客戶重視的關鍵指標情況比如CPI、CPA、ROAS等，提供不同的優化模型，確保核心指標能夠實現。除此之外，Moloco還有人力的支援，他們的客戶經理們以及數據科學家們，會不斷地幫助客戶去觀察、管理方案，并且提供管家式服務一樣的全方位支持。Moloco Retail Media Platform則透過甲方授權提供的一手數據，在對的時間向消費者展示對的廣告實現多贏，客戶在廣告生意上更多的回報，賣家也可以盡快把產品賣出。

“Moloco在中國的業務是幫助客戶出海，即國內廣告主可以找到我們做國際用戶獲取，也就是國際化、出海這方面的需求。在這樣的背景下，我們其實是要實現兩方面的覆蓋：一個是所謂的行業面，一個是所謂的營銷目標方面。”Morden Chen在介紹Moloco中國的業務著重說道：“我們希望能覆蓋除了效果類之外，也逐步能把廣告主品效合一的需求做好。今年有一個不一樣的地方就是泛娛樂，其包含網文、小說、漫畫，細講游戲也是有娛樂的氛圍。這些在一定程度上代表了中國開發者用自己的理解去操盤，讓全球的用戶能用上、玩上且喜歡，我們認為接下來這個大賽道不會變化，它一定還會持續地發生、不斷地增長。”

在保證產品具有差異化競爭的同時，Moloco也在遵循隱私新政所帶來的各項要求，因此也需要不斷地探索什么樣的合規方式可以解決什么樣的營銷需求。“我認為整個行業都在努力做這個事情，只是說過去一段時間Moloco準備得更充分，所以并沒有受到影響，反而是因為在這個過程中我們做得很好，增長得更快了。”

為此，Moloco所提供的數據，在保證滿足客戶的需求之外，也要保持不會越線。這對于一家廣告來說，就如同專業人士走鋼絲一樣，既要有技術的保障，也要利用好手中的長桿來穩住重心。所以，Moloco的機器學習，在一定程度上解放了人力，比如上傳、下載或是A/B 測試，去除繁亂流程化的工序之后，便還需要人的腦力去解決之后的問題。“我們重視用戶的隱私、合規性，但是也希望用技術來解決市場上的問題。”