工作前六年基本都在做2B的產(chǎn)品運營，去年開始轉型商業(yè)化銷售運營，一個完全未知的領域，也是能力倍增的一年。分享下過程中我對商業(yè)化產(chǎn)品的認識和業(yè)務思考，希望對你也有幫助。

從抽象到具體，以「效率與體驗」為例

網(wǎng)絡上有很多企業(yè)家的分享，他們愛講一些宏觀的東西，商業(yè)概念、組織理念、競爭準則，大家也很愛聽，很多人花了不少錢去學習這些內(nèi)容，想要打磨自己的底層邏輯。

但事實上，要把他們所說的抽象內(nèi)容落實到業(yè)務里去，往往是一個很具體的過程。我們就以「效率與體驗」為主題，通過商業(yè)化的案例來深入理解。

“企業(yè)到底是追求效率，還是追求體驗”？這個問題在眾多老板**是哲學一般的存在，你肯定聽過某某大佬提到：“只要堅持為用戶創(chuàng)造價值，就一定能實現(xiàn)商業(yè)上的成功。”阿里價值觀認為「客戶第一，股東第三」，同樣表達了這種觀點。

總之，在老板視角往往是“兩手都要抓，兩手都要硬。”

然而，老板們可以大談哲學問題、人文主義，但作為基層打工人，我們常常需要做取舍。以抖音為例，如果每刷10條視頻7條都是廣告，即使短期抖音可以獲得更高的收入（效率），但用戶體驗將受到嚴重影響伴隨高的流失率（體驗），收入增長不可持續(xù)。產(chǎn)品加速商業(yè)化的過程，就需要去化解兩者難以兼顧的困難局面。

「體驗與效率」之所以要取舍，是因為兩者站在了不同的視角。用戶關注「體驗」，當然是廣告越少越好。抖音關注「變現(xiàn)效率」，當然是廣告越精準并且越多越好。

體驗與效率的對立統(tǒng)一，在搜索引擎時代體現(xiàn)為李彥宏的搜索引擎三定律：

搜索引擎第一定律是相關性定律，即根據(jù)內(nèi)容里出現(xiàn)的關鍵詞頻率給出搜索結果。第二定律是人氣質(zhì)量定律，即根據(jù)用戶對某一內(nèi)容的感興趣程度給出搜索結果。

第三定律是自信心定律，即根據(jù)誰出的錢多給出搜索結果。

李彥宏

到了短視頻場景下，抖音等新興廣告媒體的解決方案仍然沿用了李彥宏的理論：

抖音推1條廣告要考慮的事情

2020年抖音靠廣告掙了多少錢呢？從字節(jié)跳動對外披露的財務數(shù)據(jù)預估，大概在1000億以上。我們在抖音看美女，抖音靠我們掙1000億廣告費，相信我們都有光明的未來。

考慮到廣告對用戶活躍會有負向影響，最終用戶接收的廣告數(shù)量將被約束在一定的范圍內(nèi)。根據(jù)2019年華創(chuàng)證券的數(shù)據(jù)，抖音廣告加載率（Ad load）為12%~14%，也就是用戶每100次上下滑，平均有12~14條廣告。

根據(jù)公式：廣告收入=DAU（每日的活躍用戶數(shù)）*人均瀏覽視頻次數(shù)*Ad load（廣告加載率）*eCPM（平臺展示千次廣告的收入）/1000

既然抖音的廣告加載率已經(jīng)比較高了，如果還想把收入從1000億做到2000億，則需要靠更大的總用戶時長（DAU*人均視頻條數(shù)）或者更高的eCPM。

要想實現(xiàn)這兩個目標，需要持續(xù)優(yōu)化「內(nèi)容分發(fā)、廣告分發(fā)」的能力。

雖然都是分發(fā)，但這兩者是有區(qū)別的：內(nèi)容分發(fā)本質(zhì)是【個性化推薦（推薦系統(tǒng)）】

前Facebook工程師宋一松定義了兩者的區(qū)別：“推薦系統(tǒng)和計算廣告是不同維度上的概念。推薦系統(tǒng)是一種技術，廣告是一項業(yè)務。個性化推薦可以用在廣告中，更可以用在別的產(chǎn)品層面。同時，個性化推薦只是計算廣告的一個環(huán)節(jié)，一個完整的廣告系統(tǒng)還需要其他很多重要的技術組件?！?/p>

這是一種非常準確的解釋。

【個性化推薦】的核心目標是用戶體驗?；诖罅繗v史數(shù)據(jù)嘗試推薦用戶最感興趣的內(nèi)容，包括廣告。其中，用戶體驗的正向行為有“完播、點贊、評論、關注、分享、下載、打賞”等，抖音每日活躍6億+用戶，每個人刷出來的視頻排序大概率都是不一樣的，這與用戶偏好、屬性、實時熱點都有關系。

從每個獨立用戶視角所看到的視頻排序，一般都會經(jīng)歷【內(nèi)容召回→內(nèi)容粗排→內(nèi)容精排】的過程，利用協(xié)同過濾、機器學習、深度學習等算法/策略來確保推薦的精準度。

由于平臺不可能直接把數(shù)千萬條視頻、直播與用戶的興趣進行匹配、排序，所以先通過多種策略做內(nèi)容召回（比如：興趣標簽、相似用戶、熱門內(nèi)容等），先召回有限的候選集，再進行內(nèi)容排序。

谷歌DNN模型的目標就是在給定YouTube用戶歷史行為與上下文的情況下，學習 user embedding 向量u，作為輸入送到 Softmax分類器，用以生成初步候選集作為視頻的召回結果。

召回完成后，內(nèi)容排序有很多種算法模型這里就不展開了，因為我也看不太懂。總之，老板那句“兩手都要抓，兩手都要硬”，并不是想象中那么簡單。

最終，服務器向用戶手機返回了排好順序的視頻，用戶依次向下滑動，他的點贊、評論、觀看時長等行為將被記錄下來，用于未來模型訓練，提升預測的準確度。以億為單位海量的興趣數(shù)據(jù)經(jīng)過訓練不斷反哺到內(nèi)容推薦與廣告業(yè)務中去，呈現(xiàn)飛輪式增長。

計算廣告如何更「高效」

剛才也提到，【計算廣告】作為一項業(yè)務，其核心目標是「平衡」用戶、平臺、廣告主三方的利益：

我們模擬一輪簡化的廣告分發(fā)場景：“用戶看了廣告主A和C的素材后都沒有點擊，而用戶B不僅點擊了廣告主B的素材，并且注冊成為B產(chǎn)品的客戶?！?/p>

這一輪廣告展示中，廣告主A和C需要根據(jù)廣告展示次數(shù)向平臺付費（CPM），但他們獲得客戶的利益點沒有得到滿足，這就出現(xiàn)了客戶收益與平臺成本不匹配的問題，長期沒有改善廣告主自然就會停止投放。

所以，想要滿足客戶的投放目標（如：合理的獲客成本），就需要提高廣告的點擊/轉化水平（CTR/CVR），這就回到了前文所說的「個性化推薦」在計算廣告的應用，盡量匹配用戶感興趣的廣告。例：給飯圈粉絲推薦Idol代言產(chǎn)品。

如何持續(xù)改善廣告點擊/轉化率（CTR/CVR）呢？

以【京東】的廣告排序模型為例，用戶在【搜索商品的場景】，廣告點擊的概率（CTR）可以描述為依賴于4個不同類型輸入的函數(shù)：

??????????????????????????Query：描述用戶搜索意圖。

user(用戶側特征)：描述用戶的興趣、偏好。

item(商品側特征)：描述這個商品是否優(yōu)質(zhì)。

Context(文本特征)：描述用戶搜索時屬于怎樣的場景，是上班的時候搜的還是周末搜的，此時是否有活動。

來源：劉鵠，《CSCNN：新一代京東電商廣告排序模型》

通過構建特征工程并確定目標函數(shù)（貪心算法（局部最優(yōu)）/長期回報），利用Online-Learning大量數(shù)據(jù)訓練后得到CTR優(yōu)化結果。

在推送1次廣告時，平臺到底從海量的廣告主中推哪一個，核心考量因素是eCPM（平臺每千次展示的收入） = 預估點擊率（p-CTR） *預估轉化率（p-CVR）* 預估出價（p-Bid）。根據(jù)每個廣告的eCPM進行排序，選出值最大的那個進行展示，如果涉及i個不同的客戶則，取所有客戶∑eCPM求和最大化的解。

來源：劉鵠，《CSCNN：新一代京東電商廣告排序模型》

從產(chǎn)品實現(xiàn)的角度，平臺在廣告排序時需要前置預估點擊率（p-CTR）、轉化率（p-CVR）和出價（p-Bid），所以預估準確度決定了最終平臺的收益是否真的能實現(xiàn)最大化。

預估點擊率（p-CTR）與轉化率（p-CTR）很好理解，就是廣告實際下發(fā)前，平臺并不知道推給用戶后有多少人會點擊、轉化，只能用模型估算，廣告下發(fā)后再基于實際數(shù)據(jù)返回模型學習，不斷提高預估準確度。

預估出價（p-Bid）主要是因為廣告平臺通常采用GSP（廣義第二價格）模式，即：廣告被展示后，廣告主所需支付的價格并非自己出具的價格，而是為下一位出價者的價格+Δ（字節(jié)為0.01元）。這里就涉及到廣告系統(tǒng)需要預估最終的bid price，并在產(chǎn)生實際值后帶回模型進行學習。

字節(jié)跳動的天花板與挑戰(zhàn)

毫無疑問，字節(jié)跳動已經(jīng)成為比肩阿里、騰訊的頂級互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，單純從商業(yè)化的角度，它的想象力也是獨角獸里最大的。

2020年中美主要的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)里：

阿里、Amazon為代表的電商公司，廣告是重要的收入來源，尤其阿里依靠電商廣告成為中國第一大在線廣告媒體，年收入超過2000億+?！竞喎Q「電商廣告」】

Google、Facebook主要營收同樣來自廣告業(yè)務（年收入800~1500億美金），他們的廣告主要是將流量導給APP、網(wǎng)站等廣告主，用戶在點擊廣告后進入廣告主的產(chǎn)品體系，成為其用戶；后續(xù)的付費、活躍數(shù)據(jù)就與Google、Facebook無關了?！竞喎Q「非電商廣告」】

「電商廣告」與「非電商廣告」主要區(qū)別在于“用戶被廣告轉化后，核心數(shù)據(jù)是否留在廣告平臺”，包括在廣告主側的行為數(shù)據(jù)、付費數(shù)據(jù)、偏好數(shù)據(jù)等等。

以天貓為例，Skechers旗艦店在天貓投放“運動鞋”的搜索詞廣告，其投放目標ROI=用戶的成交金額（GMV）*利潤率/廣告成本。當用戶被搜索廣告影響進入Skechers店鋪，并發(fā)生了關注店鋪、購買商品（GMV）等行為時，相關數(shù)據(jù)均被天貓APP記錄，廣告全流程實現(xiàn)了數(shù)據(jù)閉環(huán)，阿里可以利用這些數(shù)據(jù)更高效地優(yōu)化模型，提高商家的變現(xiàn)效率。

而非電商廣告，例如Facebook推廣游戲【皇室戰(zhàn)爭】，其投放目標ROI=用戶在皇室戰(zhàn)爭的付費金額/廣告成本。但當用戶下載皇室戰(zhàn)爭APP之后，其注冊、付費行為Facebook是無法掌握的，只能通過與Facebook的回傳機制（oCPM）讓廣告主告訴平臺誰注冊了、誰的付費水平更高，平臺基于回傳數(shù)據(jù)進行模型學習，持續(xù)優(yōu)化廣告主的ROI。

字節(jié)跳動巨量引擎APP轉化回傳對接方案

考慮到用戶付費很可能是長周期的行為，并且回傳模式難以監(jiān)測更多維的用戶特征，使得非電商廣告受制于數(shù)據(jù)隔離問題，很難像電商廣告系統(tǒng)那樣實時+全量化地將用戶轉化數(shù)據(jù)用于廣告系統(tǒng)的訓練，有效提高電商廣告主的ROI。

但字節(jié)跳動強就強在，同時兼具了【電商廣告】與【非電商廣告】兩大業(yè)務（內(nèi)容+電商），這在過去所有中美互聯(lián)網(wǎng)巨頭里都是沒有過的。

抖音非電商廣告年收入已經(jīng)做到了1000~2000億；而抖音電商2021年GMV目標是1萬億，按3%的貨幣化率計算，電商廣告有機會做到300億以上。隨著直播帶貨大趨勢的推動，未來抖音電商還有成倍的增長空間，字節(jié)跳動的商業(yè)化天花板遠沒有見頂。

當然，字節(jié)也在面對很多新的挑戰(zhàn)。在過往的電商廣告、Feeds廣告都是向用戶推送「廣告素材（視頻、圖文）」，廣告主可以使用大量差異化的素材/投放人群做AB測試，找到最優(yōu)人群和素材。但直播電商的實時性很強，羅永浩周日18:00~21:00點直播，廣告系統(tǒng)也只能調(diào)度相關時段的流量，并且直播過程也是難以預測的，這也給廣告系統(tǒng)提出了更高的要求。

「流量產(chǎn)權」的博弈場

有些觀點認為，電商平臺做大后擁有了對合作商戶收費的權力，這是一種“征稅權”。在反壟斷的大背景下，賦予“征稅”標簽更有利于突出平臺的強勢與商戶的弱勢。

但冷靜下來思考，天貓作為線上的萬達廣場，其向商戶收費（包括：店鋪租金、廣告費）的前提是天貓能夠為商戶帶來持續(xù)的生意。為此平臺也付出了很多的努力，包括在物流端做重（菜鳥網(wǎng)絡）保障用戶的購買體驗，提供豐富的金融服務（螞蟻金服+網(wǎng)商銀行）支持小微商家經(jīng)營。

阿里每年還要去外部媒體采買流量以支撐更大的交易規(guī)模，2020年在抖音阿里就花了200億的廣告費，這些努力的目的則是構建平臺流量的持續(xù)性和競爭力，這和萬達付出高價搶拍市中心的土地資源是一個道理。

相比于“征稅”的強制性，電商平臺投入大量資本為建設更有商業(yè)價值的經(jīng)營環(huán)境，并向商戶收取的租金、廣告費的行為，可以視作【流量產(chǎn)權】（主要是經(jīng)營權）的商業(yè)變現(xiàn)。

談到產(chǎn)權，意味著經(jīng)營權、收入分配權、使用權與轉讓權。它的威力我們并不陌生，1979年安徽省鳳陽縣小崗村，18位農(nóng)民簽下一份“生死狀”，開啟了包產(chǎn)到戶的農(nóng)村改革序幕（即：生產(chǎn)者獲得經(jīng)營權），包產(chǎn)到戶后第1年的產(chǎn)量就相當于實行人民公社25年產(chǎn)量的總和。

該“生死狀”現(xiàn)藏于中國國家博物館

小崗村農(nóng)田的經(jīng)營權價值由產(chǎn)量決定，四十年后虛擬世界的【流量產(chǎn)權】，它的價值又由什么決定呢？回到天貓的例子，歸根結底還是由商戶在這里的變現(xiàn)能力決定的。如果天貓如同城郊荒野的老舊小區(qū)底商一般，商戶們不會沉迷在“淘寶直通車”的氪金游戲里。

脫離電商語境，我們把本文前半部分提到的【廣告業(yè)務】與【短視頻/直播業(yè)務】聯(lián)系在一起，抖音就像一個線上的旅游度假區(qū)，這里有好看的妹子表演節(jié)目，也有跳傘、趕海、自駕等項目，也有不斷擴建的大型購物商場（抖音電商），6億用戶每天都愿意來這里娛樂消遣，這里的廣告位自然有人愿意買單。

“只要流量大就能輕松變現(xiàn)嗎?”這個問題的關鍵在于【流量產(chǎn)權】在誰的手上。我們對比微信生態(tài)電商（優(yōu)衣庫小程序商城）與傳統(tǒng)電商平臺（天貓優(yōu)衣庫旗艦店），同樣是在線商場，兩者的【流量產(chǎn)權】邏輯仍有很大的不同。

在微信生態(tài)下，你很難說騰訊擁有了流量產(chǎn)權，因為流量匹配由用戶與商家的【關注關系】決定，騰訊也幾乎不干預（當然也沒掙到廣告費）。這就衍生出了以【關注關系】為中心的私域營銷理論（社群、裂變等），以完美日記為例，其通過大量社群反復觸達消費者，拉動品牌產(chǎn)品的售賣。

當然，微信將【流量產(chǎn)權】的變現(xiàn)能力讓渡給商家，和其產(chǎn)品戰(zhàn)略也有很大的關系，作為中國人的社會連接器，微信專注于賦能一個個微小的個體，在商業(yè)化上一直都比較克制。你去觀察成都從成華大道去往二仙橋的路上，免費公園的人明顯更多。這種選擇也讓微信長期保持了簡潔、高效的產(chǎn)品體驗，成為唯一十億級的國民APP。

這座超級流量池，無形中為騰訊游戲、核心生態(tài)伙伴“美團、滴滴、京東、拼多多”輸送了大量的流量，以全面遏制阿里的發(fā)展，實現(xiàn)了體驗（微信的用戶體驗）與效率（生態(tài)的經(jīng)營效率）的最佳實踐。

B站也是非常典型的以【關注關系】為中心的社區(qū)，大家關注自己喜愛的UP主，UP主持續(xù)創(chuàng)作優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容獲取更多忠實粉絲和穩(wěn)定的流量，并最終通過廣告變現(xiàn)。此時，【流量產(chǎn)權】成為KOL的核心資產(chǎn)。

也不排除未來的某一天，B站迫于壓力急于變現(xiàn)，也許會像YouTube那樣，用戶每看幾分鐘就強行插入一個廣告。強制插入廣告的行為，意味著即使KOL利用【關注關系】和粉絲建立了強的連接，但流量控制權仍然掌握在平臺手中。

當平臺開始加速商業(yè)化時，往往就是【流量產(chǎn)權】再博弈過程，一個健康的內(nèi)容平臺，可以支撐更多的創(chuàng)作者在必要的規(guī)則約束下得到良好發(fā)展，這類平臺在博弈中就能掌握更大的話語權。想想也是，你去迪士尼樂園里賣烤串，當然會自覺遵守園區(qū)的抽傭規(guī)則。

但如果平臺把過多精力放在變現(xiàn)上，則大概率會稀釋內(nèi)容質(zhì)量與用戶體驗，百度多年來依賴醫(yī)療廣告成癮不能戒除，導致其長期承受輿論的討伐。抖音即使在廣告分發(fā)領域找到了【個性化推薦】的良藥，也無法無節(jié)制地提高廣告加載率，并且伴隨著抖音電商內(nèi)容的激增，娛樂內(nèi)容占比進一步下降，消費者的口袋終會捉襟見肘。即使是這樣，算法的上帝視角仍有機會根據(jù)不同用戶對商業(yè)內(nèi)容忍耐度的差異，千人千面地調(diào)整娛樂與消費的內(nèi)容比例，最終把人困在系統(tǒng)里，成為欲望的囚徒。

總體來看，在未來的日子里，「體驗與效率」仍然是一個老板口中“都要硬”，但執(zhí)行起來卻非常困難的事情。但相信市場經(jīng)濟的力量總是能用“無形的手”將商業(yè)活動推向更有效率的真實世界。就像我每天在抖音只看1小時「井川里予純欲天花板舞蹈」，字節(jié)跳動就可以賺到2000個億，相信我們都會擁有光明的未來。

參考文章：

《CSCNN：新一代京東電商廣告排序模型》，劉鵠，DataFunTalk

《效率與體驗》，孟巖

-END-