品友互動：AI 時代 如何緩解CMO們的決策焦慮

數字化時代，媒介觸點爆髮式地增長，消費者的注意力變得高度碎片化。當人們的購買決策路徑不再是關注、興趣、搜索、記憶、購買這樣一個簡單和線性的過程，營銷人熟悉的漏斗模型似乎也逐漸喪失了解釋力。

在此背景下，如何影響消費者的心智?如何與消費者建立更加體貼和個性化的連接?這些重要的營銷決策問題，讓 CMO 們感到前所未有的焦慮。

在近日由 SocialBeta 與 DMA 多馬主辦的 MarTech 2030 營銷技術大會上，品友互動 CTO 歐陽辰發表了題為《商業與營銷決策——當 AI 遇見 MarTech》的演講。

▲ 品友互動 CTO 歐陽辰

在他看來，營銷最大的一個變化在於大規模個性化(Mass Personalization)的發生。每個人的時間都被手機上各種不同的 APP 所瓜分，甚至當人們在今日頭條瀏覽新聞或者打開淘寶購物時，看到的也都是「千人千面」的內容，個性化成為一種普適的需求。

而 CMO 們的焦慮最終也可以歸結到一點——儘管數字化帶來了海量的數據，很多營銷決策還是過於依賴傳統經驗，缺乏數據的支撐和科學的依據。

通過人工智慧為廣告主的媒體投放、預算分配和效果衡量等營銷決策提供更多科學的依據，正是品友互動當前努力在做的一件事情。

AI 如何應用於品牌營銷實踐

成立於 2008 年的品友互動，目前佔據中國品牌程序化市場接近 6 成的市場份額。正是看到大數據和 AI 為商業決策帶來的潛在價值，品友很早就開始了在此領域的布局。

去年 6 月，曾在小米、微軟等公司擔當核心研發和管理職務的行業專家歐陽辰正式加入品友，作為 CTO 負責智能營銷雲、數據云等產品的研發工作。他的加盟讓品友的 AI 戰略推進更加如虎添翼。

過去兩年，AlphaGo 戰勝人類圍棋冠軍的標誌性事件，讓人工智慧(AI)一躍成為被人們熟知甚至追捧的熱詞，但 AI 其實並非人們想像得那樣「高冷」和神秘。

歐陽辰告訴 SocialBeta，AI 作為基礎的數據加工能力，在營銷的各個環節(比如實時投放策略、媒體的選擇、轉化率預估等方面)都可以得到廣泛的應用。

「我們公司內部有一個類似於淘寶魯班的項目，叫作馬良，其實也是能夠生成很多的創意，把不同價格、背景的素材糅合在一起，對轉化和效果進行提升。另外，比如素材投完了以後，我們還可以對素材進行分析，看看圖片裡面哪些元素比較好，也可以用 A/B 測試看看什麼時間、給哪些人、投放哪些素材最合適。」

除了廣告投放和創意的自動化生成之外，歐陽辰也非常看好 AI 在歸因分析(Attribution Analysis)領域的落地應用：

「之前的一些歸因模型相對來說比較簡單和傳統。其實現在評估效果的指標是越來越複雜，有可能是媒體的原因，有可能是 campaign 素材的原因，也可能是投放人群或者投放時間的原因，怎麼把這些原因找出來，我覺得人工智慧在這個領域可能也會扎得比較深。」

品友如何解決 CMO 的焦慮

作為履歷豐富的技術專家，歐陽辰談及在媒體端和需求端工作的不同感受時坦言，兩者的挑戰都非常大。在類似小米、微軟這樣的媒體端公司負責廣告技術產品，很多時候需要對平台的收入、廣告主的 ROI 還有用戶體驗三個方面做很多平衡;而在需求端，最大的挑戰在於對客戶需求的深度理解。

「因為客戶看營銷會更全面、更綜合，還有時間更長的一個維度來看問題。 所以我們也需要從整個戰略和決策的角度，從跨平台的角度和整體的效果來看問題，而不是單一地看每個 campaign 的投放效果。

第二，每個客戶的痛點也不完全一樣，這真的需要我們打造一些好的解決方案或者產品，能夠解決客戶的痛點。」

品友研發的數據云產品「福爾摩斯」正是品友開放自身的數據能力，與廣告主一起挖掘數據價值的典型成果。而它的誕生也正是來自於客戶需求的變化。甚至，當來自廣告主的營銷經驗與 AI 相結合時，還會產生更加美妙的化學反應。

「以前我們有一個人群標籤體系，大概覆蓋了 6000 多種人群標籤，能夠幫助廣告主解決定向時的大部分問題。最近一兩年，我們發現廣告主對於人群的分析和細分更加精細了。這種需求很多時候是來自於他們對用戶的深度理解，來自於他們自己非常好的一些經驗。」歐陽辰對 SocialBeta 說。

「比如，我們有一個母嬰的客戶，開始我們用標準的母嬰標籤做了幾輪實驗，效果也還不錯。後期他們推出新品，我們便和客戶一起進行人群的細分，他們將行業經驗整理成可查詢的邏輯，同時我們深度開放自己的底層數據，和客戶一起打造最精細的人群標籤，進行精準的投放實驗和分析。在數據合作方面，我們保持開放、合作和共贏的商業模式，希望和客戶共同挖掘更深度的商業價值。

我們一直在思考，與其提供標準化的東西，不如跟客戶一起深度定製人群包。把廣告主的經驗通過系統表達出來，計算機可以在後台積極利用這些領域知識的輸入，通過有監督和無監督學習的融合過程，把這些領域經驗直接應用在投放的優化過程中，這也是我們品友福爾摩斯數據云的初衷。

這樣，數據云平台就可以利用廣告主和我們自己的一些經驗一塊來找到更適合的人群。最後發現，效果其實也得到了提升。」

除了「福爾摩斯」數據云，歐陽辰也向我們介紹了品友的另一款營銷決策產品 MIP。這是一個包括了 DMP、產品概念測試、內容智能管理等模塊的營銷雲產品，可以把整個營銷環節里比較重要的商業決策能力，比如媒體投放策略、人群的篩選和歸因分析都集成其中。

「MIP 其實已經做了一兩年了，現在我們只是把這些能力沉澱在一個標準化的產品裡面對外推出。它其實有點像是營銷大腦一樣的角色，專註營銷環節中的關鍵決策，通過 AI 技術賦能營銷決策。最後的執行既可以是常規的投放，也可以是 OTT、程序化投放，也可以結合這兩方面，或者在線下做一些事情。」

歐陽辰認為，MIP 最大的價值在於讓廣告主能夠基於數據和分析模型，建立起更快的投放-反饋閉環，幫助他們做出更加科學的決策。而在此之前，廣告主的每次投放都比較孤立，一旦負責人離職，投放經驗和數據也沒有辦法積累和沉澱。

「以前，廣告主可能是每個月或者每個季度才會討論一次投放方案。有了 MIP 以後，廣告主可以每個星期甚至每天都試驗一種或多種投放方案，這樣就可以慢慢積累到最好的實踐。

我們在做一些內部項目的時候也發現，廣告主嘗到甜頭以後，甚至會把很多歷史數據都給到我們去分析，看看能不能把他過去投放時的一些經驗再挖出來。」

AI 時代品友的定位和使命

儘管整個營銷市場上談論 AI 的公司很多，歐陽辰認為，要讓 AI 真正落地，服務好品牌的商業決策，對於技術服務公司的營銷經驗、大數據基礎和程序化決策能力都有比較高的要求。而這三個方面，正是品友互動從成立至今，基於自身業務線逐漸積累起的優勢。

「過去九年，我們幫廣告主花了很多的預算，我們也有很多年度預算上億的客戶。每年我們也在不斷學習，沉澱數據和營銷經驗。

在大數據基礎方面，我們對接的媒體量比較大，每天有超過 260 億次廣告請求。去年 2 月，我們戰略投資了一家 Wifi 探針公司芝麻科技。此外，我們也有一個很好的數據平台，可以幫助客戶去整合第三方數據。這些方面都讓品友可以慢慢把線上線下的數據打通，能夠有更多的數據，為廣告主提供數據服務。

第三，我們整個公司其實比較依賴於程序去做投放決策，包括用程序決定投哪個媒體、出多少錢，檢測流量是不是反欺詐。我覺得，在行業營銷經驗、大數據基礎和程序化引擎這幾個方面的積累，都能夠幫助品友更好地去解決客戶的問題。」

最後，當談到如何理解品友的新定位——「幫助品牌主打造屬於自己的 Alpha Go」時，歐陽辰表示：「AlphaGo 其實是決策引擎的一個代名詞。我們希望幫助廣告主，讓他們所有的營銷決策都能依據數據。

至於這種引擎怎麼打造，我們會結合品友的營銷經驗和數據能力幫助客戶打造這樣的智能系統。通過 MIP 產品，我們為廣告主提供更多媒體決策，包括預算怎麼分配，人群如何定向，物料怎麼篩選，投放過程中怎麼來做 A/B Test，如何建立科學的歸因分析等。最終，這些數據和經驗都能夠沉澱在廣告主自己的智能系統當中。

我們覺得每個廣告主都應該有自己的 AlphaGo，這樣廣告主就可以利用數據實現自己的營銷策略，為企業長期的智能營銷打下一個很好的基礎。品友將致力於幫助廣告主打造有競爭力的營銷決策引擎，這是廣告主自己的 AI 核心能力，以應對未來更加智能化和數字化的營銷挑戰。

最後，在 AI 營銷的時代，我們祝願每個品牌廣告主都能快速建立自己強大的營銷決策引擎，這也是『當 AI 遇見 MarTech』的最美時光。」

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