紛析數據科技創始人 宋星

引言

2014年10月，我發表了這個博客最重要的文章之一：半小時讀懂互聯網廣告新生態。

這篇文章，僅僅在我這個小小的博客上就累積了近3萬次閱讀。而其他各種轉載署了我的名字或者被冠以別的名字的更是不計其數。

但是，2014年距今已經快有4年時間。今天的互聯網營銷的生態跟四年前相比實際上已經大有不同。之前文章中所提到的RTB等方式，今天仍然存在，但早已不再新鮮，而營銷本身，與四年前相比，則有太多不同。

所以是時候更新一下這個宏大的故事。

正文

新的概念層出不窮，但是背後的邏輯一定要搞清楚。搞清楚了這些邏輯，才能更好理解爲什麼今天的互聯網營銷是這般模樣。

這些邏輯的根源可以用四個詞來表達：移動化、數據、監督學習，以及傳播與其載體的解耦。

這四個詞或許會讓你覺得莫名其妙，但你若繼續閱讀下面的內容，肯定會豁然開朗。

第一章

一切的革命性的推手

首先，你要明白，任何事物無論多麼偉大，它都必須有一個開端。

新的互聯網營銷的生態，其根本的肇始，是移動化。沒有移動化，我們今天的互聯網營銷不會有根本性的變革。

爲什麼移動化如此重要，根本原因在於兩個。

第一，移動設備是我們人類的新器官——它們與我們形影不離，而且往往生存週期以年計算。在營銷上，沒有任何一個設備能夠比移動設備與每一個個體受衆如此深刻而又持久的綁定。

第二，移動設備有持久的，不依賴於任何第三方存在的標記，即設備ID。與PC時代不同，PC時代我們也有可以追蹤設備的標記——cookie。但cookie有兩個嚴重問題：不持久，並且不同主體（企業、組織，甚至個人）建立的cookie完全不同，很難互通。而設備ID則完全避免了這兩個問題——它很持久，大部分情況下除非人們換一個手機，否則設備ID是不會發生變化的；它又是獨立存在的，移動設備不變，不同的主體獲取到的這個設備的ID也都是一樣的。

這兩個原因，既意味着通過移動設備可以更好地（又準確又持久地）“定向”消費者，又意味着提供營銷服務的“各種企業”，能夠非常好的攜起手來，輕鬆地進行數據打通甚至交換，以及在數據打通的基礎上構建各種各樣的營銷技術與方法，取長補短、互通有無、通力合作地共同“對付”每一個消費者。這兩點，在PC時代可都是可望而不可即的。

移動化，這個今天大家早已司空見慣的事情，卻無比深刻的改變了今天互聯網營銷的版圖。

有些朋友說，真正的驅動力應該是數據，應該是數據產生的力量改變了世界。數據確實蘊含着巨大的力量，但是如果沒有移動化，數據的這些力量實際上是無法被釋放出來的。

第二章

移動化帶來了什麼

你說移動化是革命性的推手，那麼移動化到底改變了什麼？別急，移動化在營銷上產生的深遠影響我們早就來到了我們身邊。

移動化帶來的深遠的、不可逆轉的影響來自於如下幾個方面：

移動化之後，比過去的PC端更有可能實現消費者歷程的追蹤，並且廣度和深度都大大擴展。

在消費者歷程上的進步很快轉化爲品牌營銷與效果營銷的打通，即過去人人常常“吹牛”的品效合一。

真正實現了傳播和傳播載體之間的解耦。

創造了監督學習的環境，從而讓智能營銷成爲現實。

這四個點，各個都不得了，扔到地上都得砸出坑。

我們一個一個看。

2.1 消費者歷程追蹤的廣度和深度均大大擴展

首先，移動化，因爲設備ID是不變的，再加上移動設備是數字設備，所以，基於這個ID的相關信息，是可以被各種追蹤的。比如，你在手百上搜索了“OPPO手機”，百度那裏就會有一條記錄：某某ID搜索了某某詞。然後，你又去手機淘寶進入華爲手機的旗艦店，阿里那裏就有一條記錄：某某ID看了華爲手機。因爲這個ID都是你手機的ID，是同一個，所以，這兩個數據記錄都是關於你的。若是百度和阿里願意交換自己的數據，技術上實在沒有難度，它們倆馬上就能都知道，某某ID先搜索了“OPPO手機”，然後進入了華爲天貓旗艦店。雖然阿里和百度這不太可能發生數據上的合作和交換（除非它們中的一個收購了另外一個），但海量的互聯網公司卻在大量進行着這樣的操作，這不過是今天互聯網營銷的日常工作罷了。

當然，消費者的行爲比這個例子中講的複雜的多，就算各個互聯網企業在數據上互通有無，要獲取到全部的消費者在手機上的行爲這大概還是不可能的。不過，局部的互聯網廠商間的合作，或是同一個生態內企業（比如BAT收購或者參股了那麼多企業）之間相互分享彼此的數據，那還不是家常便飯。正是因爲這個原因，消費者在移動設備上的消費歷程，比PC端要容易太多了。

反過來，在傳統的PC端，就算是各家願意交換數據，但各家的cookie那是各不相同，而且自己的同一個用戶，都可能有多個不同的cookie，所以是不能像移動端那樣，直接拿設備ID當索引來交換數據的。爲了交換數據，必須要把各自不同的cookie匹配起來，被稱爲cookie mapping。可是，cookie間匹配上的比例，常常低得拿不出手，再加上看消費者歷程不可能只匹配一次cookie，得匹配很多次。較低的概率再乘在一起，那概率就更低的沒法見人了。所以，在PC時代去談論追蹤用戶的消費歷程，有點像太監操心自己生男孩還是生女孩，實在太多餘。

因此，我們說消費者歷程的追蹤廣度和深度因爲移動化而大大提升了，不僅在實現跨域（實際上是跨不同的app）的追蹤（廣度）上，也在能夠回溯更久遠的時間（深度）上。當然了，完整再現消費者歷程是不可能的，畢竟你阿里無論如何看不到百度的用戶搜索數據，騰訊也別想拿到頭條的用戶閱讀數據。即便如此，消費者歷程可追蹤的廣度和深度的雙雙提升，在互聯網營銷上已經有了非常大的實戰價值。而這個價值，又延伸出下面的另一個重要變化——“品效合一”。

2.2“品效合一”

這個實戰價值，就是所謂的“品效合一”。

我對品效合一四個字，一貫是不太待見的。因爲營銷這個事情，目的性雖強，但也必須目標單一，不太可能既以品牌推廣爲目的，又以實現立即的銷售爲目標。因此，在互聯網營銷活動上，品效肯定是不能真正合一的。

但我這裏所講的品效合一，是指在品牌推廣上努力的效果，能夠多大程度上通過最終的實際銷售效果來加以衡量。

你會說，哎呀這個很好辦呀，我這個月花了1000萬投放了品牌，然後這個月和下個月比去年同期銷售增加了5000萬，所以，我的品牌推廣的效果是1:5的收益呀。

這個不過是大約的數據，是一個淺層次的衡量，而且很容易受到其他變量的影響而無法區分到底是不是廣告推廣的效果。但如果，我們能夠統計到在1000萬的品牌推廣後，最終產生購買的人中間，有20%的人來自於當時點擊了品牌廣告的那羣人，60%的人來自於當時看到了品牌廣告的人，那麼我們就能有一個更加精確的對於品牌推廣帶來的最終銷售效果的衡量。

移動端，因爲有始終如一的設備ID，實現這一點，就比在PC端上容易太多了。看到廣告的人的設備ID和最終購買這個商品的人的設備ID，是可以在一定條件下通過一定的方法實現打通的，而這樣一種打通，便能非常容易的幫助我們查看前端的廣告和後端的購買之間是否有一一對應的關係。把這些對應關係找出來，分析它們佔整體營銷受衆的比例，你就能相當準確地瞭解到品牌推廣多大程度上產生了銷售。

所以，你看看阿里的品牌數據銀行，它的最核心的報告之一，不就是從品牌推廣直到最後的銷售完成甚至重複購買之間數據的打通嗎？

阿里的品牌數據銀行爲什麼沒有再提前幾年出現？一個重要的原因，就是那個時候沒有移動化，想要打通前後數據，實在是非常困難。而今日則完全不同。

當然了，無論是前面所寫的消費者歷程，還是這裏的“品效合一”，實現這二者背後的機制，理想情況下是通過大家都能共同識別的同一類設備ID，但實際的情況則比較複雜，因爲很多時候並不是所有的營銷主體都能獲得同一類的設備ID（常用的設備ID也有好幾種），這種情況下，數據還是需要做一些ID的映射來進行打通的，這也是一個很大的生態，我們後面會詳細介紹，更爲詳細的介紹和打通實戰。

2.3 傳播不再依附於具體的載體（傳播與其載體的解耦）

這個不是移動端的專利，但是移動端卻大大地推進了這個革新。

傳播與其載體的解耦，講的是我們在2014年的“新生態”文章的故事，即，數字廣告的一個大革命性改變——投放不用再固定位置，而是根據每一個受衆個體是否屬於目標人羣進行投放。曾經名噪一時的RTB就是這樣一種方式。

不過，在PC時代，關於每一個受衆個體的數據實際上是非常有限的，這是前面講到的cookie的短板所造成的客觀問題。移動端所具有的設備ID的持續性，使營銷主和廣告商能夠較長時間的不斷收集同一個人的行爲數據，從而能夠更準確地識別這個人的真正情況和興趣。

再加上，移動端的廣告位和廣告形式與PC端也大不相同，除了少部分廣告（比如開屏什麼的）可以按照傳統的“位置”的方式進行售賣，其他的廣告就是想按照位置售賣也沒辦法。比如，信息流廣告，壓根就不存在具體的位置這一說，頂多給你一個在第幾屏出現就了不起了。

移動端天然就適合追着人投放廣告，而不是固定位置。

本來吧，在五年前，那時候數字推廣還主要是PC端的天下，所以RTB什麼的以人爲標的（而不是以廣告位置爲標的）的廣告形式，想推廣起來其實還挺難的。但是，今天，移動端已經大行其道了，受制於app、微信、信息流、視頻流等各種新媒體的極爲強烈的動態化和個性化，固定位置廣告是真沒有空間了，所以就算傳播和它自己的載體（廣告位）想保持固定關係，也很難實現，再加上能夠持續追蹤一個人（設備ID）的情況，傳播及其載體可以說是基本上徹底一拍兩散了。

所以，你可以認爲，因爲移動化，數字廣告基本上已經完全步入了從頭到尾的程序化階段。而在我寫上一篇新生態的2014年，還只是小部分程序化而已。

2.4 監督學習和智能化的互聯網營銷

移動化擴展了消費者歷程，又能夠在追蹤效果的角度上實現品牌和銷售的打通，再加上投放上是追着人的投放，而不是固定位置的投放——這一系列的變化，促使數字營銷必然要走向智能化。

你想想，如果一個廣告只能按照位置投放，不管什麼人來，都看到的是這家的廣告，那還能有什麼智能可言。智能之所以爲智能，必然是讓不同的人看到合適他的廣告，才能更有效果。

在這個觀點上，大家肯定都是一致的，有異議的地方是，什麼樣的人該看到這個廣告。

一種方法，是品牌廣告投放常用的方法，即根據這個人的屬性或者興趣，投放給他對應的廣告。比如，根據收集的數據，這個人有查看汽車的行爲，那麼給他投放汽車廣告。

另外一種方法，是效果廣告投放常用的方法，即監督學習。

監督學習的廣告投放方式可以說是消費者數字生活移動化之後的必然結果。所謂的監督學習，簡單講，就是你設定一個目標，然後讓機器去各種嘗試達成這個目標。你設定說，我需要100萬元獲得2萬個轉化。機器就開始跑了，一開始跑的時候可能是胡亂投放，但是一段時間後，機器會學習呀，它發現根據過去跑的數據，有幾類特徵的人（其實是擁有某些數據特徵的設備ID）更容易實現轉化，然後就開始稍微傾向於對這些人多進行投放。在不斷的投放-學習-校正-投放-學習-校正的循環中，機器慢慢摸索出了一套方法，並且不斷優化，直到最終跑出最接近你期望的投放結果。

除了選擇合適的人，監督學習也同樣用在選擇合適的創意以及合適的廣告位置上。總之，理論上一切對最終有影響的可控變量，都是監督學習可以大展拳腳的地方。

那你會問，爲啥品牌廣告投放不用監督學習這種方法呢？這方法不是挺智能的嗎？

這是個好問題，事實上我們認爲，部分的品牌廣告也會採用監督學習的方式，幫助優化投放人羣的選擇。因爲，前面講到的因爲移動化而實現的“品效合一”效果追蹤的方式，第一次能夠有機會從從實際銷售轉化的角度觀察品牌推廣的效果。既然人都可以觀察，那機器更可以觀察了，即機器根據最終的轉化調整前端的品牌推廣的人羣策略。本質上，跟效果推廣的監督學習沒有任何區別。當然，品牌廣告還有可能僅僅只是追求點擊廣告，這種情況，就把點擊率或者點擊數量作爲機器學習的優化目標，同樣可以適用於監督學習。

不過，另外有一些品牌推廣目的就是爲了品牌本身，它們甚至不需要受衆動動手指點擊這個廣告，比如很多視頻廣告的前貼片，看到了就行了，別的不用做。這種情況就只能根據人的屬性數據（人口屬性或者興趣等）框定範圍進行投放了。

回到監督學習的投放方式上，這又是一個巨大的進步。不僅僅是因爲它解放了人的手工優化勞作，更是因爲它理論上能夠獲得比人手工優化更好的結果。

那爲什麼過去沒有監督學習，難道是機器學習沒有發明出來這個東西？

當然不是，在PC時代沒有監督學習，原因很簡單，缺數據呀。因爲cookie的原因，不能持續追蹤一個消費者，那麼監督學習所需要的數據始終是碎片化的、殘缺的，就不能讓模型得到足夠的訓練，當然也就無法實現智能的優化。

監督學習這種方法如此有效，以至於今天的效果類數字廣告很多都是大量採用這種方法或者這種方法的變種。最典型的，信息流廣告的oCPX的方法，背後最重要的技術方法，就是監督學習。

當然，監督學習不僅僅只是用於廣告，對於整體營銷的價值也非常巨大。我們後面還會提到。

講到這裏，大家喘口氣。你可能認爲這四個變化每一個都很積極。不錯，在廣告技術的發展上，這是讓人激動的進步；但在重新刻畫行業生態上，卻不一定總是讓然歡欣鼓舞的。我們接着看行業因爲這四個移動化帶來的重大影響而發生了什麼樣的或好或壞的改變。

第三章

行業生態遽變

移動化爲數字營銷帶來了很多新鮮的血液，但也加劇了行業生態的巨大變化。這樣的變化，甚至稱不上好。

因爲，沒有任何時刻，比今天的互聯網營銷更處處充滿了壟斷。並且不是某一個層面上的壟斷，而是多個關鍵領域的壟斷。壟斷主體之外，則附庸着一些實力對比極爲懸殊的中小生態。

不僅如此，移動化所產生的連帶效應，也強烈衝擊着廣告主自身的組織架構，並催生出一些過去聞所未聞的新鮮事物。

3.1 寡頭們到底壟斷了什麼

大家都在講寡頭，可能主要是從收購的角度而言的。確實，A和T兩家收購了無數公司，構建了一個幾乎涵蓋所有數字領域的龐大帝國。

但對互聯網營銷而言，僅僅只是巨頭們的不斷收購，固然會對大家購買流量討價還價造成影響，但還不至於形成真正的壟斷。因爲，巨頭的中央司令部，總不能控制所有它所轄的每一個廣告位資源吧。

可是，前面講的移動化完成之後，情況就大大不同，巨頭們不僅僅只是控制各種廣告資源了，他們更控制了數據。而一旦控制了數據，情勢就大大發生了變化。對於廣告主而言，令人心態複雜的麻煩就此產生。

先看看爲什麼移動化帶來了數據的壟斷。因爲在PC時代，cookie的原因，就算巨頭生態中的每一個個體都收集好了cookie，想要把這些數據都打通，再給每一個用戶弄出一個畫像，不是不可以，但是實際落地實在是太難。但是，移動時代，生態中任何一個企業獲得的用戶數據，都是用設備ID標定的，大家可以輕鬆交換自己手中的數據了。哎呀，這就好像，在PC時代，各家用的都不是一種貨幣，都沒法進行交易；但是到了移動時代，貨幣一下子全部統一了，所有的商品（數據）就一瞬間全部可以流通起來了。

那顯然，最受益的當然是巨頭自己了，本來自己就擁有億萬用戶，再加上各個細分領域的生態企業幫着一起了解用戶，還能把這些用戶數據源源不斷彙總起來，對於消費者數據的掌握，以及對這些消費者的瞭解的程度，那是極大加深了。人們用圍牆花園形容這樣一種狀態——在巨頭們的生態花園內，枝繁葉茂奇珍異草，各種數據應有盡有，圍牆之外，則連花草的影子都看不到，更別提什麼牆內開花牆外香了。

前面講了移動化的另一個特徵，是廣告投放不再按照廣告位，而是追着人投放，既然是追着人投放，當然必須得有數據做指導。可是，數據在誰那裏？——當然是在圍牆花園中。你想投放？沒問題，你得有數據，但你用別的數據可不行，因爲是我的花園，我規定了你必須用我的數據進行投放；同理，我的數據還不准你拿出去到別人的花園中去投放。這就是說，過去或許只是廣告位資源的壟斷，現在則是資源和數據被捆綁着壟斷了。

哎呀，廣告主的心態一下子複雜了起來。廣告資源雖然是分散的，碎片化的，可是數據卻是天然集中在巨頭手中的，比如阿里的品牌數據銀行、達摩盤，騰訊社交廣告的DMP，都是一個數據系統對接很多流量資源。因此，現在投放廣告，必須得跟巨頭直接打交道了。因此，這意味着廣告主必須得面對一種強烈的鎖定，不僅僅在資源上越來越集中在巨頭手中，而且在數據上更是隻能依賴於巨頭。

你會說，也沒那麼嚴重吧。廣告主手上還不是有數據？實在不行，就用自己的數據投放唄。——這個想法就有些天真了，前面也說了，巨頭的資源和數據是捆綁的，這種捆綁是技術上的捆綁，你只用自己的數據，不用人家的數據，人家完全可以不給你做任何接口，就算你想用自己的，你也沒處用呀。而且，就廣告主手上那一點數據，那真是九牛一毛都算不上，太寒磣，對於動輒百萬千萬預算的廣告投放，實在是杯水車薪呀。所以，廣告主手上的自有數據，不是不能用（後面我們還會具體講到），但是卻不可能只是依靠這些數據。

還有人說，廣告主手上大把的預算，此地不留爺，自有留爺處，我去找願意跟我合作的去！——這個想法，放在5年前或許還行得通，彼時的互聯網，雖然談不上羣雄紛爭，但是還是有一些細分領域尚屬自由世界；5年之後的現在，這些細分的互聯網企業，基本上不抱大腿是很難活得下去了；再說，像今日頭條這樣能夠自強自立的，今天其實也成了一個巨頭，就算如此，還不是要找阿里入股？今天就算廣告主手裏有十幾億一年的線上預算，在巨頭們面前，也不會像過去那樣硬氣了。大家都知道，必須跟巨頭們搞好合作，否則營銷這事兒，根本就沒什麼戲唱。

現在你知道，爲什麼今天的互聯網營銷的成本越來越高，因爲事實上的依附關係已經形成。很多人甚至已經意識到，互聯網營銷的成本甚至比線下營銷都貴了。其實，真正的推手不僅僅是巨頭們的買買買，移動化導致的數據壟斷，也是重要的根源。

圖：阿里帝國（圖片來自：http://www.zcool.com.cn/work/ZMTk1OTky

當然，寡頭壟斷了數據也不全是壞事，如果沒有寡頭的壟斷，數據也不可能匯聚到一起，人們也不可能對營銷的對象——這些受衆有更深入的瞭解。唉，反正凡事有利有弊，壟斷雖然帶來了成本的提升，議價能力的減弱，但卻又帶來了數據的豐富和因爲數據豐富而創造的營銷效果的增強。

3.2 數據和基於數據的繁榮營銷生態

如果你讀完了前面的內容，恭喜你，你一定已經理解了這個重要的邏輯：移動化讓廣告和廣告位解耦，這樣廣告必須在數據指導下才能投放；移動化又正好促進了用戶數據的獲取和打通，從而讓媒體和廣告主有機會真正獲得用戶數據。

所以沒有移動化，互聯網營銷的新生態就沒得玩。

不過，今天的現實世界比這個要複雜。儘管寡頭壟斷，列強環伺，似乎生態已經僅僅只是廣告主和互聯網大佬們的單挑博弈，但技術本身的複雜度還是讓很多細小玩家存活在夾縫中間，並且在這個生態中扮演着如自然界生態中“共生”關係一般的角色。

第一，數據本身還是有自己的一個生態。

儘管最重要而且規模也最龐大的數據已經被寡頭們所擁有，但是互聯網營銷還是不能僅僅只依靠這些寡頭們的數據。畢竟，寡頭的圍牆花園是黑箱，很多廣告主不敢100%完全依靠他們。再加上廣告主還是有自己的數據的，數量雖然稀疏，可是質量卻是上乘，不用可惜。因此，幫助廣告主將自己的數據用在寡頭們的廣告資源的投放上，也就成爲了一個很重要的局部生態。

一方面，廣告主往往有CRM數據，都是買了自己產品的客戶，這些客戶的手機號碼他們是有的。如果能夠在互聯網中找到類似於這些現有客戶的人，理論上他們轉化爲客戶的可能性也很大。在2014年的我的新生態的文章中，專門講到了這個，被稱爲“lookalike”。不過，要想玩轉lookalike，廣告主必須有自己的消費者數據系統，僅僅只是CRM是不行的，因爲CRM是購買客戶的管理，但不是站在營銷的角度上的數據的管理。於是，服務於企業的第一方消費者（受衆）數據廠商就應運而生，往往被稱爲第一方DMP，比如國內的品友、AdMaster（nEqual）、國雙（Gridsum）或者國外的Oracle、Adobe之類。

另一方面，前面也說了，移動化的數據世界，也不是鐵板一塊，光設備ID，就有好多種，這些ID總得打通才能產生價值。而廣告主的數據要能夠用在寡頭們的廣告資源的投放上，也得跟寡頭們打通。所以，不同數據的提供和打通，也構成了一個非常重要的局部生態。

舉一個例子，比如，廣告主說，我線下門店每天進進出出幾萬人，我能否把這些數據給阿里，然後在阿里的數據銀行裏面找到類似於這些人的更廣泛的人羣，並將廣告投放給他們？

實在是太能了。但是，廣告主得做幾件事，第一，探測線下的用戶的實際到訪，得拿到這些人的wifi網卡的MAC地址（這是一種設備ID），你得找相關的廠商幫忙；第二，拿到這些MAC地址之後，得要想辦法轉換成手機的IMEI號碼或者蘋果手機的IDFA，這又得找另一些廠商幫忙；第三，有了這些數據之後，廣告主還得通過第一方DMP把這些數據通過加密（一般是MD5）提供給阿里品牌數據銀行——這又得有第一方DMP廠商來實現。

所以，今天的互聯網營銷生態，已經遠遠不像過去了。廣告主根本不可能僅僅依靠一兩個技術公司就當甩手掌櫃。廣告主要懂的實在太多了。

第二，圍繞數據還有一個更大的生態。

有了數據還不夠。我們前面講了，移動化時代帶來的另外一個極爲重要的後果，是監督學習創造的智能營銷。監督學習，學習什麼？一般我們認爲，當然是學習用什麼創意、選什麼位置、出什麼價、投給什麼人。那麼，創意本身必須得要千變萬化，即我們所稱的動態創意。這就得有相關的服務商。選什麼位置、出什麼價，則又需要另外一些服務商，其實就是我在2014年文章中寫的DSP，或者trading desk，他們並未消亡，而是跟巨頭們捆綁的更緊了。至於投給什麼人，這個仍然是DMP的事情，所以行業中的DMP業務這幾年仍然很火，你其實讀到這裏就能明白原因了。

除了這些直接服務於投放的之外，還有一個局部生態，是衡量投放效果的一衆廠商。比如AdMaster、秒針、DoubleClick（DCM）、國雙（Gridsum）、神策等。他們已經不是過去那些僅僅衡量一下展現或者曝光的小工具了，而是整個智能營銷的數據監控人。這中間有不少的差異，也留到我的課堂慢慢講吧。

除了這些之外，還有一部分幫忙查看是否流量作假呀，或者投放的廣告到了不該去的地方之類的服務，前者較爲主流，後者則因爲廣告資源被逐步壟斷，RTB在國內逐漸邊緣化而使之也變得邊緣化。這也算是一個小生態了。

當然，這些生態在2014年的時候其實已經有了雛形，今天則因爲移動化和寡頭壟斷而變得更加細分與鮮明，但還談不上是完全新生的生態。不過，2018年，確實有新的生態湧現，值得專門一談，大家接着看。

3.3 新的再營銷生態

移動化帶來的對人的數據上的追蹤的優勢，在近幾年創新了再營銷的生態。

過去，再營銷主要是通過流量訪問了網站而沒有轉化來定義的——如果來到了我的網站，卻又沒有轉化，那我下次追着你投廣告。這種方式是通過第三方cookie實現的，是一個有十多年曆史的老方法。

可是，移動化之後，再營銷的玩法空前擴展。比如，前面提到的，利用wifi探測來到店鋪的人羣，然後追投他們；或者根據CRM的人羣，來lookalike進行擴大化的追投；或者根據微信小程序中的用戶的數據，再騰訊社交廣告中進行追投；再或者根據地理位置LBS的範圍劃定來進行追投等等。整個再營銷無論是在方式上變得千變萬化，還是曾經老死不相往來的線上和線下能夠打通，還是在數據利用範圍上變得極爲廣泛，又或是在用戶規模上能夠自如地放大縮小（就跟金箍棒一樣），都不是2014年那個時候可以想象的。

與2014年不同，那個時候的再營銷還比較邊緣化；而今天的再營銷，因爲移動化的關係，已經成爲非常主流的營銷生態。

3.4 Martech生態的嵌入

前面講的所有內容，都可以歸納在一個範圍內：AdTech（廣告技術生態）。但Ad（廣告）這個詞，卻完全不是營銷的全部。Ad負責的是前端找人拉人，但任何一個真正的營銷人都知道，人來之後，還需要對這些人進行引導、說服、轉化和留存。

這些就不是AdTech的工作，而是Martech的工作。

2014年我寫第一篇新生態的文章的時候，Martech在國內還沒有什麼生存空間，而今天，Martech則是一個不能忽視的力量。

爲什麼2014年的時候Martech不行？這得從Martech的主要功用說起。

簡單講，Martech針對的是通過引流已經到了廣告主觸點上的受衆（關於什麼是觸點看我這篇文章：2018年宋星半小時讀懂系列——DMP爲什麼有那麼多種，以及哪種更靠譜？然後根據這些受衆的不同情況，自動化的按照某種預先設定的程序對他們進行引導、說服、轉化以及留存等不同類型的操作。

這些個操作，手工來做不是不可以，但是能力太有限，效率太低下。第一，細分不同類型的人羣，人手工做就很困難；第二，不同人羣有了，你給每個人羣針對他們的情況再手工做不同的郵件、短信、落地頁、促銷券等等，實在太繁瑣，效率太低；第三，人很難動態追蹤人羣的變化，從而錯過很多影響潛在客戶的時機。

這些事情，交給機器更合適。可是在2014年的時候，有幾個問題讓機器不足夠發揮作用。第一，移動化沒有產生，人羣的數據仍然是割裂的，你頂多能從你自己的網站搞到這些用戶的數據，機器能夠依據的數據基礎太薄弱；第二，引導、說服、轉化和留存能用的渠道也非常有限，幾乎只能是短信、郵件或者app的通知，這些在美國倒還挺有價值，在中國就實在是太弱雞了。

所以，你看看，到了2018年是不是Martech的很多機器過去沒法乾的事情，現在就可以幹了？移動化通過設備ID等解決了數據問題，這樣Martech也有了打通（實際上是一定程度上能夠打通）app呀、網站呀、微信公衆號呀、小程序呀上同一個受衆個體的數據的機會。而這些數據又可以幫助Martech建立更好的用戶分羣以及針對這些分羣共有特徵的營銷策略。而Martech又可以藉助這些數據和設備ID等，實現除了短信郵件這些之外的消費者觸達，比如在前面講的寡頭資源內的投放、在微信上公衆號的消費者溝通、分人羣的個性化app通知推送、在傳統的RTB上的投放等等。

因爲移動化的原因，這個本來鮮有人問津的領域，開始擠入了更多廠商。包括從智能化營銷切入這個領域的廠商，比如品友（iPinyou）；或者從廣告數據解決方案切入的廠商，比如AdMaster旗下的nEqual；還有從傳統營銷自動化切入這個領域的廠商，如Convertlab、Oracle等。儘管在同一個領域，大家其實也各有特點，例如品友，是以在廣告投放和數據上的積累切入Martech，所以偏向於消費者從推廣一直到轉化全流程的觸達和數據實現的智能（這一智能本質上也是靠的監督學習）——或者簡單講，是把AdTech和MarTech打通所創造的一體化營銷與智能營銷的能力；AdMaster和nEqual則具有相當程度的廣泛覆蓋的解決方案，例如將social（包括微博和微信）也能納入到其中，且同樣有他們數據積累的加持，同樣也強調打通前後端，但也很強調多渠道的整合；Convertlab則更偏向於流量成爲了潛在客戶的後端，在基於用戶標籤和自定規則的個性化分羣（segmentation）方面，以及在“可編程”的智能化觸達方面有相當造詣。

所以，你可以看到，2018年相對於2014年，整個數字營銷生態有多麼劇烈的變化。

第四章

“讓人失業”必將成爲主旋律

前面講了供方——無論是流量主（寡頭和互聯網公司）還是技術解決方案提供商（數據的、AdTech的和MarTech的），現在我們看看需方（廣告主以及廣告代理商，後者就是大家常稱的agency）。

行業生態的變化，必然影響到營銷的需方。首當其衝（最受傷）的實際上是代理商，其次或許也是每一個營銷人自己。失業還是不失業？這是一個問題。

4.1 受傷的agency

Agency的問題是，必須深度轉型。

原因很簡單，現在數字營銷世界的話語權，早已經轉移了。過去，“挾天子以令諸侯，挾客戶以令媒體”的好日子，因爲寡頭和媒體們在營銷資源與數據上的支配地位而迅速走向夕陽階段。

不僅如此，在前面我講的生態中，你也幾乎看不到agency可以大張旗鼓的地方。畢竟agency是做媒介採買和創意的，讓他們做技術和解決方案，這就真的需要痛苦的轉型。

這樣的轉型是否留給了agency足夠的時間我不知道，但在這時間窗口中，能真真切切地感受到來自傳統的諮詢公司甚至是四大這樣的會計公司的虎視眈眈。傳統諮詢公司或者是四大跟agency搶肉的背後，顯然是大家都注意到今天的互聯網營銷生態，早已經不可能單純依靠受衆掌握的客戶名單和廣告位資源來建立競爭優勢（這些優勢當然存在，可惜已經從agency的手中不斷轉移了）。而移動化帶來的數據、技術以及綜合數據和技術帶來的營銷革新，纔是代理商們真正應該擁有的優勢。但這些優勢，看起來諮詢公司們覺得自己一點也不弱，至少跟agency們比較起來是不遑多讓的。

所以，難怪今天的agency們，無論在美國還是在中國，都能感受到寒冷和殺氣。

但，從我的角度看，agency（例如我所效力的陽獅媒體集團(Publicis media groupe)）至少有幾個點仍然具有很重要的優勢。第一、agency仍然更加理解營銷——無論坊間有多少中傷，agency對於營銷和數字營銷的理解畢竟是幾十年智力和資源的積累。我們這些年有技術化營銷的傾向，但是，不要忘了，營銷首先仍然是一種技藝，而不是技術。營銷畢竟要解決人的心理問題，要通過合理的創意、友善又具有吸引力的表達，以及恰如其分的投放策略來影響消費者。在這些方面，誰也無法否認agency具有極大的優勢。第二、agency通過一系列的內部強化、重組以及收購正在彌補技術革新上的短板。這個道理很簡單，agency又不會坐喫等死。以陽獅爲例，在6年前即成立了專門的程序化部門AOD，而經過數次改組，無論是內部組件的DTI practice（數據、技術與創新業務部），還是它收購Sapient，在數據能力、技術能力和諮詢能力上都能充分滿足目前數字化革新的需要。

當然，擺在agency們面前的形勢仍然嚴峻。沒有人搶飯碗的日子總會過去，技術本身讓營銷變得扁平，而處在夾心中的agency肯定會感受到這個扁平化帶來的擠壓。

4.2 甲方爸爸們也有失業之虞

甲方爸爸們的日子當然比agency好不少，但是內部的變革可能會悄然發生。

簡單講，移動化帶來的一系列好變化不見得就不會給甲方帶來挑戰。

最顯著的挑戰，是移動化的數據打通之後，前端的營銷和後端的銷售轉化乃至CRM都一併能夠打通了。

過去，Marketing的負責人（CMO）和銷售轉化或者CRM的負責人（CIO/COO）其實還是相安無事的。畢竟大家各幹一攤，彼此數據不能從消費者的個體級別上實現打通，因此，也就談不上太多深入的相互協作。

但是，現在不同了，前面講過，移動化之後，消費者歷程不再是大問題，至少你自己企業的客戶的消費者歷程肯定不是問題——從前端受廣告投放的影響一直到最終的消費和留存，都可以通過設備ID持續追蹤嘛。那麼新的問題反而來了，前端的Marketing和後端的銷售轉化/CRM，必然在新的形勢下要開展協同與合作；或者公司的層面必然要求兩個過去各自承擔KPI的部門，要攜起手來共同承擔一些共有的KPI；或者當業績波動的時候，雙方都因爲數據的打通而打開了相互的黑箱從而有了相互指責的資本。總之，不管如何，Marketing和CRM曾經的兩個獨立部門變得開始不那麼獨立，甚至公司要求他們必須“結婚”！

CMO還是CIO最終誰能成爲最後的勝利者已經不再重要，或許公司也會考慮來一個更性感的CGO，但無論如何，平靜的水面將會打破。甲方爸爸們的每次架構重組，都是傷筋動骨。

4.3 更長遠的失業

但更長遠的失業，恐怕是“監督學習”這些機器學習甚至人工智能可能帶給我們的。移動化之後，數據打通了，機器學習有本錢了，而營銷執行本身也早已經程序化，並且肯定會從程序化邁向智能化。

營銷從業者將會面臨什麼樣的來自機器的挑戰呢？優化師或許仍然有價值，但人數肯定會減少一半；創意生產儘管仍然需要好的頭腦，但更多體力勞動肯定也是交給機器了，所以創意總監還在，創意主管的位置或許不保；而媒體的採買，這個恐怕是最惶惶然的，理論上，媒體採買這個事情本身就應該隨着傳播和載體的解耦而不復存在！

機器無法取代人的，或許是創意、創造、創新與機器永遠不可能擁有的人生經歷。或許，我們未來的工作，恰恰是生活經歷本身？

不過，回到眼前，2018年，留給生態中不同玩家的時間窗口，又各自還有多少呢？