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01
卷不动了。
即便是发力短视频这种流量新贵的商家,近期也普遍有这样的感觉。不少相对成熟的商家,正在遭遇不同程度的掉量问题。过去是「流量即交易」,商家只要获得流量,就能有不错的收益;但现在,情况已迥然不同。
某种程度上,这显示出第一波精准红利趋尽。
什么意思?2008年前后,技术开始介入广告业,广告从大众传播变为精准传播。当互联网聚集更多流量,并且广告可以向正确的人说正确的话后,技术介入后带来的第一波精准红利就被释放出来。
所以,数字广告的流量红利由两个因素决定:
第一,供需关系,也就是流量供给是否充裕,这决定了流量成本的高低;
第二,匹配效率,也就是流量是否得到最大程度地使用。
眼下,在流量增长接近天花板的同时,更多商家纷纷涌入投流买量阵营。看起来,不可逆转的供需关系短期内已经无法带来更多红利。
那么,能否释放新流量红利的关键就落向另一主轴:匹配效率。
02
换句话说,能否让有限资源物尽其用?究其根本,商家要的是销售转化。即便流量规模增长乏力,但如果流量匹配足够精准,仍然可以达成目标。
翻看腾讯近几季的财报,你会发现在讨论网络广告业务时,「提升广告转化效率」的表述连续出现。在2022年年报中,它就提到「提升后的机器学习基础设施提升了广告主的广告转化效率及投资回报率」。显而易见的是,腾讯等平台方正在着手改进匹配效率的问题,用流量精度的提升实现更高质量的增长。
腾讯年报对「网络广告」业务的讨论
那么,具体如何改进匹配效率?
回答这个问题,首先要深剖本质,流量匹配本质是人货匹配。所以,要提升匹配效率,既要增强对商品的理解,也要增强对消费者的理解。只有把匹配两端充分理解清楚了,匹配这件事才可能变得高效。
前不久,腾讯广告的朋友提到一句话,我觉得特别准确:人货匹配,需要从个人理解升级为系统性理解。
以往,人货匹配更多仰赖商家个人主观经验,但会导致大量交易机会流失。举例来说,口红商家投放广告时往往定向女性,但这种主观定向意味着在触达环节就排除了可能购买产品的男性消费者。
这不是个例。
你知道有多少实际交易发生在商家原有广告定向对象之外?答案是35%。这是不容小觑的比例,印证了系统性理解的必要性。
所谓系统性理解,就是指需要强化技术系统在理解商品和理解消费者时的作用,以摆脱过度依靠主观个体经验可能导致的交易机会损耗。
比如,在以往,潜在的男性口红消费者会被商家「先天」排除在广告触达人群之外;但实际上,男性也可能因为送礼或悦己需求购买口红。如今,通过人工智能等技术的加持,技术系统则会排除人为定向的干扰,提取出转化人群的主要特性,并锚定大部分可能转化的消费者。
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