数字广告自动化的差异值

张帅

上世纪90年代互联网商业化起步以来，从美国网景、雅虎、谷歌，到中国四大门户网站，数字广告至今已走过了30年的发展历程。以传媒的角度来看，互联网孕育了早期的数字广告商业化的模式，即向广大用户免费，向广告主收费。这个20世纪的重大科技发明，迅速走向普罗大众，开启了人类社会的数字化进程。

时至今日，数字广告类型越来越丰富，其技术手段也更加完善。数字媒体与技术虽然带来了肉眼可见的营销变革，但是随着不同市场的变化以及隐私新政的开始实施，数字广告市场的泡沫也随即破灭。中国数字广告一度陷入低靡时期，尤其对从业者来说，近两年时期的国内广告市场疲软趋势，让其顿时倍感竞争激烈，兴衰变化迅速。

当下，数字广告投放者更青睐以什么样的核心技术优势，来获取哪些地区的客户及相应的数据？为此，很多品牌广告主，不仅会布局国内的数字广告，还会筹划全球各区域的投放形式。

数字广告的新兴服务力

今日的数字广告环境每一天都在变，比如以社会化媒体营销来说，在短短的几年里，平台不断变化，接口不断丰富，商业化的步伐不断加快。人们刚刚熟悉了几个平台，突然又发现未来还有无穷无尽的变化：图片社交、即时社交、私密社交、社交阅读等等。这些变化不过是数字广告领域的一个分支而已，除此之外，视频、移动、电子商务等多个领域也在每天发生着令人应接不暇的变化。

如果细看，会发现驱动数字广告变化的因素无外乎两点：一是技术进步，二是消费者行为模式变化，这些非常符合“唯一不变的只有变”这一观点。因此，在新一轮的出海热潮的影响下，如何以新技术来开拓屏幕以外的商业新空间，将会是全球不同区域广告投放重点突破的瓶颈。

成立于2013年，总部位于硅谷的Moloco，是一家注重机器学习算法驱动的广告平台。他们汇集了谷歌、亚马逊和推特公司的顶尖人才，来打造核心能力——机器学习。“自动化这三个字其实已经被提很久了，不同的公司都有可能在研究。”Moloco大中华及东南亚销售总监Morden Chen在2022年3月16日的分享会中回答到记者的提问：“只是当Moloco看到整个数字营销市场在经历野蛮生长的阶段中出现了不透明、不公平以及不高效的事情，挖掘到了机会点。以此为基础，机器学习算法除广告投放之外，也可以应用到Moloco RMP-零售媒体平台，给线上零售商带动广告营收，让其平台上的商家能够把货卖得更快、更高效。”

Morden Chen在移动互联网广告科技（AdTech）领域积累了丰富的行业经验，在2020年加入Moloco之前，曾担任过阿里UC国际商业化负责人以及猎豹移动全球广告负责人。在他看来，机器学习逃脱不了算法与数据，因此基于更大量的数据训练的算法，是需要调整之后再应用到商业数据中。而机器学习应用是一个正循环的过程，其中需要根据机器学习的效果，不断地做调整。

“整个行业都重视机器学习，但我们格外重视。未来，Moloco希望整个行业都能用非常透明高效的投放方式，做到移动端的增长。我们也希望基于我们的服务能力，能够帮助中国出海的企业在海外进行一站式营销。”Morden Chen如是说道。

怎么平衡技术的重心

基于机器学习的核心能力，Moloco把它应用在了Moloco Cloud DSP（云营销平台）及Moloco Retail Media Platform（零售媒体平台）等产品之中。Moloco Cloud DSP是一个需求方平台，也就是说甲方通过它来购买流量，从而触达目标用戶。Moloco Retail Media Platform则会直击零售媒体的痛点，以科学的算法去做广告业务，为自营商家或站内第三方商家引流。

Moloco Cloud DSP可以根据客户重视的关键指标情况比如CPI、CPA、ROAS等，提供不同的优化模型，确保核心指标能够实现。除此之外，Moloco还有人力的支援，他们的客户经理们以及数据科学家们，会不断地帮助客户去观察、管理方案，并且提供管家式服务一样的全方位支持。Moloco Retail Media Platform则透过甲方授权提供的一手数据，在对的时间向消费者展示对的广告实现多赢，客户在广告生意上更多的回报，卖家也可以尽快把产品卖出。

“Moloco在中国的业务是帮助客户出海，即国内广告主可以找到我们做国际用户获取，也就是国际化、出海这方面的需求。在这样的背景下，我们其实是要实现两方面的覆盖：一个是所谓的行业面，一个是所谓的营销目标方面。”Morden Chen在介绍Moloco中国的业务着重说道：“我们希望能覆盖除了效果类之外，也逐步能把广告主品效合一的需求做好。今年有一个不一样的地方就是泛娱乐，其包含网文、小说、漫画，细讲游戏也是有娱乐的氛围。这些在一定程度上代表了中国开发者用自己的理解去操盘，让全球的用户能用上、玩上且喜欢，我们认为接下来这个大赛道不会变化，它一定还会持续地发生、不断地增长。”

在保证产品具有差异化竞争的同时，Moloco也在遵循隐私新政所带来的各项要求，因此也需要不断地探索什么样的合规方式可以解决什么样的营销需求。“我认为整个行业都在努力做这个事情，只是说过去一段时间Moloco准备得更充分，所以并没有受到影响，反而是因为在这个过程中我们做得很好，增长得更快了。”

为此，Moloco所提供的数据，在保证满足客户的需求之外，也要保持不会越线。这对于一家广告来说，就如同专业人士走钢丝一样，既要有技术的保障，也要利用好手中的长杆来稳住重心。所以，Moloco的机器学习，在一定程度上解放了人力，比如上传、下载或是A/B 测试，去除繁乱流程化的工序之后，便还需要人的脑力去解决之后的问题。“我们重视用户的隐私、合规性，但是也希望用技术来解决市场上的问题。”