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卷不動了。

即便是發(fā)力短視頻這種流量新貴的商家，近期也普遍有這樣的感覺。不少相對成熟的商家，正在遭遇不同程度的掉量問題。過去是「流量即交易」，商家只要獲得流量，就能有不錯的收益；但現(xiàn)在，情況已迥然不同。

某種程度上，這顯示出第一波精準(zhǔn)紅利趨盡。

什么意思？2008年前后，技術(shù)開始介入廣告業(yè)，廣告從大眾傳播變?yōu)榫珳?zhǔn)傳播。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)聚集更多流量，并且廣告可以向正確的人說正確的話后，技術(shù)介入后帶來的第一波精準(zhǔn)紅利就被釋放出來。

所以，數(shù)字廣告的流量紅利由兩個因素決定：

第一，供需關(guān)系，也就是流量供給是否充裕，這決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，在流量增長接近天花板的同時，更多商家紛紛涌入投流買量陣營?？雌饋?，不可逆轉(zhuǎn)的供需關(guān)系短期內(nèi)已經(jīng)無法帶來更多紅利。

那么，能否釋放新流量紅利的關(guān)鍵就落向另一主軸：匹配效率。

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換句話說，能否讓有限資源物盡其用？究其根本，商家要的是銷售轉(zhuǎn)化。即便流量規(guī)模增長乏力，但如果流量匹配足夠精準(zhǔn)，仍然可以達成目標(biāo)。

翻看騰訊近幾季的財報，你會發(fā)現(xiàn)在討論網(wǎng)絡(luò)廣告業(yè)務(wù)時，「提升廣告轉(zhuǎn)化效率」的表述連續(xù)出現(xiàn)。在2022年年報中，它就提到「提升后的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施提升了廣告主的廣告轉(zhuǎn)化效率及投資回報率」。顯而易見的是，騰訊等平臺方正在著手改進匹配效率的問題，用流量精度的提升實現(xiàn)更高質(zhì)量的增長。

騰訊年報對「網(wǎng)絡(luò)廣告」業(yè)務(wù)的討論

那么，具體如何改進匹配效率？

回答這個問題，首先要深剖本質(zhì)，流量匹配本質(zhì)是人貨匹配。所以，要提升匹配效率，既要增強對商品的理解，也要增強對消費者的理解。只有把匹配兩端充分理解清楚了，匹配這件事才可能變得高效。

前不久，騰訊廣告的朋友提到一句話，我覺得特別準(zhǔn)確：人貨匹配，需要從個人理解升級為系統(tǒng)性理解。

以往，人貨匹配更多仰賴商家個人主觀經(jīng)驗，但會導(dǎo)致大量交易機會流失。舉例來說，口紅商家投放廣告時往往定向女性，但這種主觀定向意味著在觸達環(huán)節(jié)就排除了可能購買產(chǎn)品的男性消費者。

這不是個例。

你知道有多少實際交易發(fā)生在商家原有廣告定向?qū)ο笾?？答案?5%。這是不容小覷的比例，印證了系統(tǒng)性理解的必要性。

所謂系統(tǒng)性理解，就是指需要強化技術(shù)系統(tǒng)在理解商品和理解消費者時的作用，以擺脫過度依靠主觀個體經(jīng)驗可能導(dǎo)致的交易機會損耗。

比如，在以往，潛在的男性口紅消費者會被商家「先天」排除在廣告觸達人群之外；但實際上，男性也可能因為送禮或悅己需求購買口紅。如今，通過人工智能等技術(shù)的加持，技術(shù)系統(tǒng)則會排除人為定向的干擾，提取出轉(zhuǎn)化人群的主要特性，并錨定大部分可能轉(zhuǎn)化的消費者。

從這樣的對比中，你大概能夠了解為什么要系統(tǒng)性理解人貨匹配。上周，海外垂直媒體AdWeek就提到更多廣告主正將預(yù)算回調(diào)至Meta，關(guān)鍵原因是Meta推出的智能投放工具Advantage+提升了流量匹配的精準(zhǔn)性。

何以提升？其實就是增強了對人貨匹配的系統(tǒng)性理解能力。

ADWEEK的相關(guān)報道

如果將細(xì)剖「系統(tǒng)性理解」，它同樣可以分成兩個層面討論：

• 首先，對商品的系統(tǒng)性理解。

•  

• 其次，對人的系統(tǒng)性理解。

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2008年，雅虎資深研究員安德雷·布羅德首次提出「計算廣告」。在這個新概念中，需要計算的是什么？布羅德指出是用戶、內(nèi)容和語境間的最優(yōu)匹配。

隨后，這個概念在業(yè)界和學(xué)界引發(fā)巨大反響。但是，它的優(yōu)點和缺點都十分明顯：

優(yōu)點是，它將行業(yè)對廣告的理解從人腦智慧主導(dǎo)拉高到機器智能主導(dǎo)。以往的廣告講創(chuàng)意、講傳播、講作品，而計算時代下的廣告講數(shù)據(jù)、講轉(zhuǎn)化、講精準(zhǔn)。

但它的缺點是，仍然站在傳播的視角探討廣告精準(zhǔn)，而將最關(guān)鍵的商品排除在計算范疇之外，這種理解上的局限導(dǎo)致流量轉(zhuǎn)化效率受限。站在消費者的視角，是否購買商品并不僅僅由廣告內(nèi)容支配，商品本身能否滿足用戶需求也發(fā)揮著至為關(guān)鍵的作用。

最近，迫切希望提升流量轉(zhuǎn)化效率的平臺開始察覺到這個bug。他們debug的辦法是三個字：商品化。

在數(shù)字廣告生態(tài)中，人們對消費者的理解足夠立體，我們已經(jīng)能夠準(zhǔn)確和全面地描摹出用戶畫像，并基于此完成精準(zhǔn)匹配。而所謂商品化剛好是在另一側(cè)發(fā)力，即增強系統(tǒng)對商品的理解能力。相較之下，商品化在行業(yè)過往發(fā)展中處于盲區(qū)。

商品化為什么重要？因為通過充分理解商品，能夠避免人貨錯配。

比如同樣是男裝T恤，「全桑蠶絲翻領(lǐng)長袖T恤」和「短袖美式復(fù)古T恤」瞄準(zhǔn)的是截然不同的客群。如果系統(tǒng)無法深刻理解商品間的細(xì)微差異，就必然導(dǎo)致流量匹配不精準(zhǔn)，進而影響轉(zhuǎn)化成績。

長久以來，不少平臺之所以欠缺商品化能力，其中既有主觀意識的問題，也有客觀層面的困難。

比如，商品和消費者數(shù)據(jù)的獲取方式不同。在理解消費者時，我們可以在用戶全時行為中調(diào)用、挖掘和理解大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；但商品不具備主動產(chǎn)生數(shù)據(jù)的能力，對于平臺，如何高效獲得足量商品數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)應(yīng)用于廣告投放？這就成為了廣告平臺商品化發(fā)展必須解決的瓶頸。

如何解決？騰訊廣告團隊分享了一個可供參考的思路?？偟膩碚f，他們將能力建設(shè)細(xì)化到SPU和APU兩個層級。

騰訊對SPU-APU雙層結(jié)構(gòu)的闡述

所謂SPU，指的就是傳統(tǒng)意義上的「標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品單元」（標(biāo)品，Standard Product Unit），它與商品本身綁定，平臺和商家則以標(biāo)品為單位輸入商品數(shù)據(jù)。比如針對美妝產(chǎn)品，消費者選購時往往看重類目、品牌、功效、原料成分等信息，那么平臺就會更具針對性地建立商品數(shù)據(jù)。對于缺乏商品數(shù)據(jù)的標(biāo)品，需要推廣的商家也可以自行補充數(shù)據(jù)或建立新的商品數(shù)據(jù)。在標(biāo)品體系之下，每個商品的細(xì)粒度信息越來越完善，能幫助系統(tǒng)更好理解這些商品。

而APU（廣告商品單元，Ad Product Unit）則是新層級，它本質(zhì)上是標(biāo)品和廣告計劃的融合體。比如，不同經(jīng)銷商可能銷售同款產(chǎn)品，那么他們在投放廣告時可以關(guān)聯(lián)同一個標(biāo)品。這樣做的好處是，在實際投放過程中既能延續(xù)商家原有投放策略，同時又能基于商品數(shù)據(jù)讓系統(tǒng)匹配更加精準(zhǔn)的流量。

更通俗地說，「SPU-APU」雙層能力可以確保流量轉(zhuǎn)化效果有底線（標(biāo)品數(shù)據(jù)為匹配精準(zhǔn)度兜底）、無上限（投放策略探索更高轉(zhuǎn)化可能性）。結(jié)合實際轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)來看，這一策略確實有效，采用APU投放的商家，它們的廣告起量率提升了10%，消耗規(guī)模提升12%。

在商品化基礎(chǔ)能力搭建完成后，接下來就要解決具體場景中的具體問題，比如新品缺少冷啟動人群、爆品如何跑量更高、人工操作不及時影響商品匹配效率等等?；谝延心芰Γv訊廣告在電商行業(yè)投放平臺中就推出了「上新易」、「爆品通」等商品營銷策略，以及「商品智投」這樣的自動化托管和投放服務(wù)，它們對應(yīng)不同營銷情境：

• 上新易（針對新品）：系統(tǒng)可以基于商品特征，幫助新品快速找到核心圈層人群，大幅縮短商品銷量成長前的冷啟動期，實現(xiàn)快速起量。

• 爆品通（針對爆品）：系統(tǒng)會篩選高潛力商品并對其定向助推。與此同時，平臺也會在SPU標(biāo)品庫中更新「行業(yè)爆品」，以標(biāo)品為單位聚合轉(zhuǎn)化樣本進一步提煉人群特征，方便更多商家跟品精準(zhǔn)投放、形成轉(zhuǎn)化合力。

• 商品智投（投放自動化）：借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)全自動化托管及系統(tǒng)策略投放，將廣告投放中的高重復(fù)性工作交由海量數(shù)據(jù)的機器自主完成，通過新品自動探索目標(biāo)人群、老品學(xué)習(xí)成功投放經(jīng)驗實現(xiàn)跑量更穩(wěn)，真正讓好商品投出好效果，人效大幅提升。

需要注意的是，這些面向不同營銷情境的產(chǎn)品都建立在「商品化」這個根基之上。通過強化對商品的深度理解，商家和平臺可以提高流量轉(zhuǎn)化效率的天花板。

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對商品的理解只是其一，在另一側(cè)增強對消費者的理解同樣重要。

很長一段時間，我們更多是從靜態(tài)維度理解消費者，缺乏動態(tài)視角。什么意思？我們通過大量人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和少量場景數(shù)據(jù)理解消費者，這事實上是將消費者視為某個時點上孤立和相對靜止的節(jié)點。

但是，消費者本身也是在消費決策鏈路上動態(tài)變化的，比如他和品牌之間關(guān)系的親疏遠(yuǎn)近就會影響購買意愿。舉個例子，即便兩個消費者在其他方面極為相似，但如果消費者A是某品牌死忠擁躉、消費者B只是「路人粉」，當(dāng)該品牌遭遇輿情危機時，兩者對品牌的后續(xù)態(tài)度可能截然不同。

這告訴我們，對消費者的理解不只局限在對「人」這個節(jié)點的描摹上，同時也要探究消費者和品牌間的關(guān)系走到哪個階段。所以最近幾年，從阿里AIPL、巨量O-5A到騰訊的5R，各大平臺密集推出了各種營銷科學(xué)模型，它們本質(zhì)上都是為了將消費者還原到具體消費決策場景中，從而加強對消費者需求的理解。

相較其他平臺，騰訊廣告在對消費者的洞察上長期具有優(yōu)勢，因為它覆蓋了大部分網(wǎng)民的大部分線上生活場景。但這意味著它們可以坐享其成嗎？顯然不是。

最近一段時間，騰訊廣告的5R模型開始頻繁出現(xiàn)在從業(yè)者的討論中。它是一個人群資產(chǎn)運營模型，平臺幫助品牌將廣告觸達對象劃分為Reach（R1，用戶觸達）、Respond（R2，淺層互動）、Resonate（R3，深層觸動）、React（R4，成交轉(zhuǎn)化）、Repeat（R5，復(fù)購忠誠）五個層級。

5R模型各層級示意

有了這樣的人群分層，商家的很多營銷活動就能做到有的放矢。

比如，在5R模型中，R3人群就是承前啟后的重要節(jié)點：一方面，它反映了商家前期營銷活動的蓄水成效；另一方面，從各種效果指標(biāo)來看，R3人群意味著用戶轉(zhuǎn)化概率的飛升。所以，以R3為錨點開展?fàn)I銷活動就成為商家高效轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵，企業(yè)很多策略也可以圍繞這個節(jié)點進行。

當(dāng)然，如果你是行業(yè)的資深從業(yè)者，可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)這樣的人群分層理念并非騰訊獨創(chuàng)，其他平臺也有類似工具；但在我看來，騰訊廣告在其中創(chuàng)造性地加入了「健康度」這個新維度。

試想以下情況：A品牌和B品牌在5R各層級都擁有相同的消費者數(shù)量，但A品牌覆蓋的大部分用戶并不忠誠，他們與其他品牌同樣過從甚密；但B品牌剛好相反，其覆蓋的大部分用戶都是獨占用戶。那么，即便粉絲規(guī)模相當(dāng)，哪個品牌的增長后勁更足？顯然是B品牌。

健康度就旨在區(qū)別這兩種情況，即便從表面看用戶資產(chǎn)結(jié)構(gòu)相當(dāng)，但品牌間的資產(chǎn)健康度仍可能存在顯著差別，而這些差別又會影響品牌長效增長。

騰訊廣告又如何具體度量健康度呢？它選擇「廣告獨占互動」和「品牌獨占搜索」兩大指標(biāo)作為依據(jù)，并據(jù)此將消費者劃分為本品偏好、搖擺偏好、其他品牌偏好三類人群。比如，那些高度傾向于A品牌廣告互動或者主要搜索A品牌的用戶，就會被定義為A品牌的本品偏好人群。

對商家來說，當(dāng)然是各層級人群資產(chǎn)中的本品偏好人群占比越大越好；而在評估廣告營銷活動效果時，那些能將大量其他品牌偏好人群扭轉(zhuǎn)為本品偏好人群的投放，也往往意味著最有效的投放。

所以，5R模型為商家提供了一種更全面的人群資產(chǎn)管理思路，不僅梳理消費者與品牌間關(guān)系的親疏遠(yuǎn)近，還將品牌之間圍繞消費者的競奪納入考慮范疇。

在對人的理解更為全面之后，商家也就擁有了更大的精準(zhǔn)營銷空間，比如在預(yù)算分配上就能夠更加具有指向性。以即將到來的618為例，商家可以首先訂立整體營銷目標(biāo)，隨后根據(jù)5R人群各層級間的流轉(zhuǎn)水平倒推每層級所需的投放預(yù)算。通過這一方式，廣告主不僅能夠科學(xué)制定預(yù)算，同時也能獲得比較確定的回報。

基于5R快速制定預(yù)算分配策略

因此，即便對消費者的理解已經(jīng)相對充分，但平臺的探索可以說永無止境。新維度的加入往往會進一步增強對消費者的理解，提升流量匹配的精準(zhǔn)性和轉(zhuǎn)化效率。

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到這里，你大概就能夠理解文章開頭提到的那句話：人貨匹配，需要從個人理解升級為系統(tǒng)性理解。

以騰訊為個案，會發(fā)現(xiàn)它正在通過兩側(cè)的共同發(fā)力提高流量匹配的精準(zhǔn)度：

在「貨」的部分，它正在做從無到有的工作。以往，整個系統(tǒng)都欠缺對商品的理解，這制約了流量的轉(zhuǎn)化表現(xiàn)；而現(xiàn)在，通過搭建商品化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)能力實現(xiàn)了對貨的深度理解，實現(xiàn)轉(zhuǎn)化效率的突破。

而在「人」的部分，它做的是從有到強的工作。以往，騰訊對消費者的理解已經(jīng)相對充分；而現(xiàn)在，它進一步增加了5R模型和圍繞健康度的各項度量指標(biāo)，增強了對消費者在具體品牌決策場景中的理解，讓系統(tǒng)對人的理解更靠近商品交易本身。

通過兩端的相向發(fā)力，人貨匹配實現(xiàn)了從個人理解向系統(tǒng)性理解的飛躍。在這樣的變化之下，無論效果表現(xiàn)還是轉(zhuǎn)化穩(wěn)定性都出現(xiàn)了根本性的變化。

2022年Q4，騰訊網(wǎng)絡(luò)廣告收入同比增長15%，重回正增長軌道。在外界看來，這樣的成績或許更多跟大環(huán)境轉(zhuǎn)暖有關(guān)；但實際上，這離不開騰訊廣告持續(xù)修煉內(nèi)功，有效通過系統(tǒng)升級，優(yōu)化廣告推薦效率的努力。背后的邏輯很簡單：對于人貨的理解能力上去了，流量的匹配就更加精準(zhǔn)，轉(zhuǎn)化能力隨之提升，進而撬動了更多商家廣告預(yù)算的投入或回流。

事實上，對于人貨匹配的系統(tǒng)性理解將成為不可逆的趨勢。

當(dāng)流量紅利增長的喧囂沉寂后，平臺方和商家就將步入修煉內(nèi)功的階段?；貧w人貨匹配的本質(zhì)，自然成為了行業(yè)發(fā)展的應(yīng)有之義。