艰难一年：DSP、RTB和程序化广告的2016年终反思(2)

　　不过，你没见着哪个DSP公司因此而违约、赔偿、颜面扫地。整个CPL似乎已经形成了一个(灰色)产业，分工明确，最后你要的数据，总能够做出来。做不出来，要么你是真心把CPL报的太低(作假的成本都cover不住了)，要么完全就是不懂这行的。

　　我没有说凡是低于1000元人民币的CPL就一定会有问题，但我觉得，CPL越低，某些不正常情况的几率就越大，人都要活命，都要混口饭吃。

　　这实际上绝对不是DSP或者RTB方式的原罪，更不是技术本身的原罪，劣币驱逐良币是整个国家经济层面的问题，不仅仅是在数字营销上，不仅仅是在营销上。不多说了。

　　游戏、电商怎么样?以此类推，当然，会好一些，但好的有限。

　　无法自证

　　品牌广告主在利用RTB乃至程序化广告的时候，比效果类广告主更微妙。

　　品牌广告主追求的广告效果，往往是TA，也就是target audience(目标受众)。

　　TA不是由行为定义的。所谓行为定义TA的方式是指一个人(cookie)在网上或者在app上做了什么事情，就定义为一个TA的方式。但品牌广告基本上不是这样定义TA的。——实际上这样定义TA也增加了作弊的道德风险，也行不通，这里就不多讲了。

　　TA在品牌广告主这里是由对人群的人口属性定义的。比如，我要30-40岁的女性受众。

　　一次RTB或者程序化投完之后，到底展现给了多少TA看，是广告主在意的。但是，谁来评价看到的人到底是不是TA?这个地方的问题比较大。广告主往往是用第三方数据，但第三方中国寥寥无几的几家，数据又都是黑盒子，所以事情就不那么单纯了。

　　某种程度上，你想数据好，那么你跟监测方最好搞好关系……

　　某种程度上，BAT也需要跟他们搞好关系。虽然BAT的数据准确度显然是最好的，但是BAT也不能用自己的数据给自己的广告做背书呀。这叫无法自证。

　　这就变成一个有点类似于挟天子以令诸侯的局面，我未必真的有公允无私的数据(黑盒子，不足与外人道也)，但我是第三方，所以你们还是都得听我的，跟我看齐。有数据实力的，所处的位置又不是所谓中立第三方，而是利益相关方，所以即使数据再好，也不能帮助说明广告效果。

　　例如，由于众所周知的策略路由的原因，导致不同机房看到同一个用户的IP是不一样的，会导致媒体识别的用户来源地域与第三方监测识别到的用户来源地域不一致。为了能够证明自己的TA没问题，媒体还得跟第三方监测的服务器物理上放在一起，被称为同源机房。

　　所以，品牌的程序化广告效果，一定程度上变成了大家一起上台唱的一出戏。后台是什么，观众反正看不见，也没有人需要看见。戏唱好了，就足够。

　　少数人会思考，到底如何真正判断品牌投放的效果，引风气之先，但在2016、2017等年份，肯定成不了主流。

　　既然无法自证，第三方认证又不一定有足够说服力，品牌广告的程序化投放就总有一些先天不足。事情如果经不住技术的深挖与推敲，那么就只能在生意上寻求价值。有些人说，品牌广告的投放就是洗钱。这么说不是很恰切，但我咂摸着，似乎又有些道理。

　　如果是这样，一旦出现一些黑天鹅事件，皇帝的新衣被拆穿，不信任立即就会由暗涌变成丑闻，伤害整个行业。2016年的艰难，这或是一个很大的原因。

　　我认为：程序化的技术其实很成熟了，但配套不够好，也就是说，生态还不是很完善。生态不完善，很多时候就得靠“吹水”填满生态。

　　被吹水伤害的概念

　　拥挤的赛道外加道德风险伤害的不仅仅是DSP、程序化技术和服务提供商、广告主，对本身有价值的广告思想和技术也造成了很多冲击。

　　由于程序化背后的流量资源广被诟病。RTB或者DSP都被认为是较低价值的“边角料”资源。在我的CWA和iCDO的微信群中，还有朋友说，DSP的意思就是“低水平(Di Shui Ping)”，也有人说，程序化是“垃圾流量”的代名词。这代表了一种较为普遍的观点。这一观点与被吹水膨胀的各种程序化概念形成了鲜明的对比。

　　精准人群定向是最容易被夸大或者误解的领域。并非这一概念本身的逻辑或技术有任何问题，问题是我们的解读。对它的解读很容易变为，我为你找到的人(看到你广告的人)都是真正对你感兴趣的人。潜台词是，这种广告由于能够实现最准确的人群定位，从而是效果最好的。

　　事实上，由于受众本身兴趣和意图目前还不可通过程序化实现精确描绘的特性，广告效果一定不比那些能够精确描绘的广告形式更佳(这一广告形式目前只有搜索引擎)。对于效果类广告而言，程序化实际上并不通过人类语义学上的标签实现人群的遴选和优化，而是通过类似于重复博弈的机器(监督)学习实现，理论上无论人群被打上了与我们自然语言多么不一致的标签，它照样能慢慢实现效果的优化(以及不断的优化)，但这一效果一般情况下不会比搜索广告更好，也不是因为我们能够预先判断哪些人群会对我们的商品感兴趣，我们所进行的针对性的投放——我们只是利用机器试错、总结、学习，在一段时间后“后知后觉”地完成逐步的迭代式的优化。对于品牌类广告，涉及到我们上面讲到的TA的问题，即TA是预先根据研究理论预判的，而不意味着真正对你商品感兴趣的人。

　　因此，程序化的精准定向是有条件有限制的定向，是暂时还不能精确判断人们意图的定向，因此广告效果也无法被神化。程序化精准定向的条件是时间与一致性的受众标记(对效果类)，或者外部TA数据的准确性(对品牌类)。但程序化不意味着精准定向本身。