http://622000949.qzone.qq.com Sun, 29 Nov 2009 01:44:42 GMT Qzone zh-cn Copyright (C), 2005-2008, Tencent Tech. Co., Ltd. Tue, 27 Oct 2009 06:17:54 GMT http://622000949.qzone.qq.com/blog/1256624274 浪淘金公司倡导的一个理念是“企业应该只为有效果的广告付费”。这句看似简单的话，一方面在我们的客户处引起共鸣，另外一方面，在技术实现上则非常考验我们自身的能力。在浪淘金的努力下，“效果广告”的概念已经为越来越多的人所了解和接受，但我们也注意到对这个词汇的一知半解，甚至误解还是广泛存在的。

首先我们来看一下“效果广告”该如何定义。确切地说，迄今为止，还没有一个完整的定义，但被广泛接受的一个看法是：在以效果为基础的广告系统中，广告主只需要为可衡量的结果付费（维基百科：With Performance-based advertising, the advertiser pays only for measurable results）。这些可衡量的结果有哪些呢？浪淘金采用的方式有：下载数、注册数、电话量、销售量，或者与客户商定的其他可衡量方式。

本篇将与大家分享效果广告和品牌广告，以及精准营销之间的关系，下一篇将从技术角度叙述数据挖掘等技术在效果广告中的应用。　　　　

效果广告 vs 品牌广告

效果广告是相对于品牌广告（形象广告）而言的一个概念，他们的区别在于广告的目的：品牌广告的目的是建立品牌知名度；效果广告的目的是促进销售（或其他消费者行动）。从广告投放上看，品牌广告和效果广告针对于消费者消费行为过程中的不同阶段。为了更容易理解二者的区别，这里引入AIDA模型（如下图所示）。AIDA模 型是国际推销专家海英兹·姆·戈得曼（Heinz M Goldmann）总结的推销模式，是西方推销学中一个重要的公式，它的具体涵义是指一个成功的推销员必须把顾客的注意力吸引或转变到产品上，使顾客对推销人员所推销的产品产生兴趣，这样顾客欲望也就随之产生，尔后再促使采取购买行为，达成交易。AIDA是四个英文单词的首字母：A为Attention，即引起注意；I为Interest，即诱发兴趣；D为Desire，即刺激欲望；最后一个字母A为Action，即促成购买。




浪淘金AIDA模型与效果广告的对应关系图
　　
品牌广告（往往被人们称为“注意力经济”）针对这个金字塔模型的最底端，旨在唤起消费者的注意，树立企业或者产品的品牌形象，这需要大量资金的投入，广告的反复播放，以帮助消费者形成记忆。由于其距离消费者最终的购买行为比较远，其过程控制异常复杂，而结果一般也难以衡量。
　　
效果广告（可以称为“欲望经济”）针对的是这个金字塔模型中最接近消费者购买行为的欲望阶段，其表现形式与品牌广告完全不同，比如资金投入不再是大多数中小企业遥不可及的天文数字，广告效果成为可衡量，因此广告主也无需关心传统品牌广告系统中复杂的过程管理。
　　
在实际的广告操作中，大企业一般将品牌广告和效果广告相结合使用。通过品牌广告来建立消费者对产品的早期认识，通过效果广告促进消费者最终购买产品。数据表明，在效果广告投放中，品牌知名度高的企业获得的销售转化率高于其他同类型企业。
　　

效果广告vs精准营销
　　
在传统媒体中，比如报纸、杂志、电视等，一则广告针对其所有可覆盖受众，但是真正对广告信息感兴趣的人群只是广大受众中很小的一部分（小众人群），其结果势必造成广告费的大量浪费（有一半是浪费的，而且还不知道那一半在哪里），以及受众感到的被骚扰。
　　
随着互联网的出现和快速成长，效果广告找到了自己生长的空间，精准营销的概念也应运而生。精准营销与效果广告的结合，是互联网广告的一大特色和优势。借助精准营销平台和互联网媒介，一则广告不再象传统品牌广告那样针对所有人，而是针对对其有需求的人群，甚至可以做到每个人看到的广告都是不一样的。这样的结果就是广告不再是广告，而是一种资讯，消费者不仅没有受到骚扰之感，反而有“踏破铁鞋无觅处，得来全不费功夫”的欣喜。
　　
不过我们必须注意到，精准营销的概念虽然被广泛使用，但在不同的企业，其定义或所指内涵有很大的不同，比如有的精准营销概念仅仅是指针对不同地域或者不同时段投放广告而已，而精准营销的高级层次应该是指真正找到有需求的潜在用户，并向其推送紧密相关的广告信息。为了达到精准营销的目的，其中涉及到大量数据挖掘、人工智能、自然语义分析、流量分析等高端技术。

精准营销的一个误区就是将其等同于数据库营销。精准营销会涉及到在互联网上通过Cookie等技术收集海量数据，建立一个庞大的数据库，但是如何利用数学建模找到其中的规律，并加以利用则是难点之中的难点，是大多数公司难以企及的。

下篇预告：数据挖掘在效果广告中的应用 ]]> http://622000949.qzone.qq.com/blog/1256624274#comment 136315393 Tue, 27 Oct 2009 06:17:54 GMT http://622000949.qzone.qq.com/blog/1256624274 http://622000949.qzone.qq.com/blog/1230082017 15倍以上。对于行外的朋友来说，这个数字可能是比较令人难以置信的 – 两家都以技术著称的公司竟然会有这么大的差距。对于数据挖掘和人工智能的同行来说，这个数字就并不稀奇了。不断积累、完善的智能匹配技术通常都能带来以几倍来衡量的效果提升。

通过一个简单的例子，我们可以理解智能匹配技术究竟是怎么作用的。假设你是一个推销员，而且你销售的产品有很多很多种，涉及生活、工作中的方方面面。然后，我们来对比下面两个销售场景：

1）你向你的一位老朋友推销。你了解他的性格、兴趣和品位，另外你还知道他最近关心哪些方面，有什么需要。根据这些因素，你为他选择了一款满足他的需要而且符合他的喜好的产品；

2）你向一位陌生人推销。你知道他的性别和大概年龄，并能够通过他的穿着打扮猜测出他的收入阶层。你从你的很多产品中随机拿出一件你猜测符合这个性别、年龄、收入阶层的产品。

现实生活中，路边发小广告的推销员就非常类似2）的场景。显而易见，1）和2）的销售结果会相差很多倍。而且，被推销者（即消费者）的感受也很不一样。在1）的场景中，消费者感觉到的是一种体贴，更像是朋友提供的帮助，而且很实用。在2）的场景中，消费者可能根本对推销的产品不感兴趣，会感觉被骚扰了，因此想尽快躲开。不幸的是，目前大多数的广告（无论互联网上或网下）采用的是2）的方法。这导致的结果是，大家一提到广告，头脑中的第一个反应常常是骚扰的、负面的，并因此对整个广告行业产生抵触情绪了。

广告智能匹配技术做的事，其实就是通过分析、归纳各种信息，使广告投放者成为每一位消费者的老朋友，了解他的需求和喜好，如此，就能有针对性的为该消费者投放有用的、有兴趣的广告。这样广告的效果自然会大大提高，同时消费者对广告的感受也会得到改善。

常见的广告智能匹配的实现流程是：

第一步：头脑风暴，列举出尽量多的可能对判断消费者需求和喜好有帮助的信息。可以通过时间、地点、人物、事件等线索来帮助打开思路；

第二步：这些信息通过各种排列组合，衍生出更大的信息集合。这是因为有时候某一信息本身的作用有限，但是它和另一信息的衍生（如差值）却可以对匹配的效果有很大帮助；

第三步：尽可能多的收集实际中用户行为的数据和对应广告的效果（广告可以是随机投放的广告）；

第四步：通过各种数据挖掘模型对数据进行梳理，从而确认真正有效果的信息或衍生信息，并建立有效的模型组。常见的建模方法包括决策树、逻辑回归、SVM、神经网络等；

第五步：将模型组应用于实际网站流量，并根据模型组的推荐投放广告。

在实际应用中，模型组需要不断更新，以应对变化的用户行为趋势。模型组更新有两种形式：动态实时更新和周期性静态更新。广告平台可以根据自己的风险偏好，选择适合自己的模型组更新方式。一般而言，动态实时更新的效果更好，但是风险更大。

上面的流程看似简单，但是实际的执行其实是复杂的，而且需要长期的技术积累。我个人有幸在2002年加入Google总部，作为创始团队的一员，参与了Google广告系统的全程开发，并且亲自负责领导了几个关键部分的开发。广告智能匹配系统是其中的一个核心部件，它的发展和完善经历了很长的过程，并且现在也是Google广告部门重点关注的方向之一。另外，广告智能匹配系统的高效运转还需要很多其他相关技术的支持，例如超高负载下高速处理数据的技术，自然语言理解技术，关键词拓展技术等等。 ]]> http://622000949.qzone.qq.com/blog/1230082017#comment 136315392 Wed, 24 Dec 2008 01:26:57 GMT http://622000949.qzone.qq.com/blog/1230082017 http://622000949.qzone.qq.com/blog/1229390891
现实状况：
-谷歌在左侧展示自然搜索结果，在右侧展示竞价排名广告，并且加以严格的区分。谷歌强调，搜索结果不能根据商业利益进行人工干预
-百度的竞价排名广告与自然搜索结果同时出现在左侧。但是，有报道称，百度正在推出新的广告系统 --“凤巢”，期待以此来解决用户被搜索结果和竞价排名混淆的问题。

关于竞价排名广告可不可以放在左侧，网上有很多文章从道德的角度上进行了讨论。这里，我只想从技术角度分析一下为什么目前百度采用左侧竞价排名。

百度真正的难言之隐，恐怕是其在广告智能匹配技术方面的落后。广告智能匹配能力是指搜索引擎根据用户的搜索行为来匹配相关广告的能力。其直接衡量指标是在相同场景下的RPM（每千次搜索产生的广告收入）。通过下面的分析，我们可以对比百度和谷歌在这方面技术能力的差距。

我们先看两组数字：
1）据艾瑞最新发布的中国搜索引擎市场调查报告显示，2008年第三季度，中国网页搜索请求规模达371.9亿次，其中百度占73.2%，谷歌占20.8%
2）同一信息在搜索引擎中，左侧搜索结果获得的点击率大约是右侧的10倍以上。（这是我个人的经验。在百度竞价排名和火爆地带同时做广告的朋友，可以自己比较一下）

假设百度和谷歌的广告智能匹配能力相同，则理论上，百度产生的广告收入应该是谷歌的（73.2%/20.8%）×10 = 35倍。然而，实际上百度和谷歌的收入差距远远没有这么大。根据易观国际的最新报告：2008年第三季度，中国互联网广告市场份额中，百度占27.8%，谷歌12.2%。即百度与谷歌的广告收入的实际比例为（27.8%/12.2%）= 2.3倍。因为百度还有大量展示类广告，所以搜索引擎广告收入的实际比例应该小于2.3倍。

由上面的分析可以推算出：谷歌的广告智能匹配能力是百度的（35/2.3）= 15倍！
（以上推导采用的均为对百度有利的保守数字，所以实际的差距应该更大。）

换个角度说，如果百度能够在广告智能匹配方面提升到与谷歌相当的技术水平，那么即使百度全面放弃左侧竞价排名，其广告收入不仅不会下降，而且还会提升。这样百度就不用担心商业模式的改变对股价的影响了。

如果有对广告智能匹配技术有兴趣的朋友，请看我的下一篇blog《浅析广告智能匹配技术》 :-) 敬请期待 … ]]> http://622000949.qzone.qq.com/blog/1229390891#comment 134218240 Tue, 16 Dec 2008 01:28:11 GMT http://622000949.qzone.qq.com/blog/1229390891 http://622000949.qzone.qq.com/blog/1229318992
　　最近新电影不少，你有没有什么电影想推荐给我？给我留言吧。除了电影，生活也是很丰富的。如果我有一个假期，我希望找朋友们聚聚，能好好的旅游一次，最好再有时间好好的休息一下。你打算怎么度过你的假期的？告诉我吧！

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