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标题: 【干货】360首席架构师刘鹏谈互联网变现与计算广告 [打印本页]

作者: 网络通达 时间: 2018-2-14 17:40

很多人对互联网变现和计算广告的认识还很模糊，盲人摸象慢慢进步。本文为作者在清华大数据“技术·前沿”讲座上所做的题为《互联网变现与计算广告》的演讲，文中他谈到了二者的关系和认识。
本文选自2015年9月28日刘鹏先生在清华大数据“技术·前沿”讲座上所作演讲。
今天借这个机会从我们做计算广告的角度谈一谈，对大数据大家像盲人摸象一样。我谈一谈我对数据的理解。所以我的题目叫做互联网变现和计算广告，谈他们两者之间的广告。
我们还是从一些不太严肃的风格开始，这是我在空号里面写的一个文章，二十一世纪还是什么一个杂志让我写一篇文章，谈谈互联网思维，我想了半天，因为我一直在互联网行业里面干，互联网思维是什么？我指的是中国的市场，中国市场我总结了三个点：

第一，不要钱，和我今天这本书直接相关。互联网上最核心的一点商业模式的东西是免费倾销加后向变现的商业模式。嘀嘀、快的的模式不客气的讲就是倾销，但是不是每一个企业倾销完了都能够活下来，或者能够长大，企业在用倾销的方式获得了市场占有率以后，由于你推的是免费产品，怎么挣钱呢？就要大量用到后向变现的方式，后向变现就是把我免费产品获得无形资产变成钱的过程。
我总结了三种资产：
第一，流量，别人在用你的APP的时候你可以顺便在上面放一点东西，夹一点私活。流量通过广告变现大家都明白。
第二，数据，大家都是奔着大数据来的，肯定对这一点很有兴趣，数据怎么变成钱呢？数据能不能挣钱，会有很多人问这个问题，我觉得这个问题特别可笑，数据不仅挣钱，而且是规模化的盈利，这件事情已经不是这两年才发生的事，这是十年前就已经发生的事情。为什么现在大家还在讨论数据能不能挣钱，这说明很多大数据领域的人并没有真正研究过去在互联网里对数据的使用方法和变现手段。
有一个规律：一切规模化、个性化传递信息的商品，它的售价都会趋向于边际成本，一个网站或者一个APP边际成本是多少，每多服务一个用户，他应该付出的额外成本是多少。边际成本应该是零或者是很小一个数，很自然的这些产品的定价都应该是免费的。其他的商品，比如说电视，乐视的电视是多少钱销售的？毛利为零，甚至是负毛利销售，他有非常明确的后向变现的手段，不要担心他挣不到钱，他只要能够做到一定规模，挣钱是板上钉钉的事情，他挣的方式是先进的方式，别的方式会被他的所打败。手机很明显也会趋向于零毛利的销售。有一些牌子的手机现在毛利已经很低了，甚至是负的，这都不奇怪。
还有一些大家可以去探讨，比如说电影，我坚定的认为电影的票价绝对应该是零，这件事情什么时候会发生？以我最保守的判断，绝对不会超过十年。它的原理是，比如说最近有一个片子叫《港囧》，之前一部叫《泰囧》，它的票房非常好，等于卖给了三千万人，三千万人对于大众喜闻乐见的方式来说，太少了，如果我们用免费的方式把它变成三亿人看，后端产生的商业价值难道仅仅是十个亿吗？
可是问题就来了，如果我们仅仅把前端的商业免费了，后端的变现我们不掌握，你的片子就白亏了，所以后端变现的体系是非常重要的。我本人也看过一些电影，包括植入的广告，包括各种形式，他们从植入广告这一点来说，他们的商业模式还属于比较低级的阶段，现在这种方式支撑不了把片子免费，还获得十亿以上的收入。这里面有很多利益相关方在里面。不要钱，如果你想知道我的书写什么，我希望大家了解什么，重点是了解这个东西，免费的流量和数据如何变成钱的，它涉及到很多复杂的产品技术。
第二，不要脸。现在大多数互联网产品的营销方式和产品点是无底线迎合用户的状态。特别是在面对比较年轻用户的时候，各个互联网公司在产品的文案上、产品的营销点上都是非常出格的，是跪舔用户的状态。
第三，不要命。在互联网上有一种工作方式叫九九六。9点工作到9点，每周工作6天。这在很多创业公司和大一些的公司都是广泛存在的。为什么互联网的人能够这样疯狂的工作？关键的一点是全员持股，硅谷最核心的一个发明就是告诉大家，这企业是你们都有份的，硅谷的全员持股是比所有的技术创新都重要。其他的技术创新是在这个基础上产生的，如果我每个月拿三千工资，你看那个公司能搞出什么。他是在这个激励下产生的。包括马老板说的，马老板把自己的股份给员工分了多少，他自己就剩下百分之七点几的股份，这个事情是大家拼命在阿里加班的前提，我觉得不是价值观。

我们重点看第一点，后向变现，或者叫商业化。

第一，商业模式探索。所有免费用户产品在做到一定量以后都会面临这样一个词：商业化。商业化是一个很大的领域，跟商业化相关的问题也很多。我这边举了一些例子，碰到这些问题你就要从商业化里面找答案，而不仅仅是要用用户的角度去找问题。
第二，流量变现。
第三，数据变现，通过免费的用户产品，积累了一些用户行为或者其他用户相关的数据，这些数据怎么变成钱？近些年来大家发现数据变现的能力在某种意义上还要强过流量变现的能力。数据怎么变现？大家先不要去看大数据领域讲的东西，你先好好学习学习广告，因为数据的变现、数据的交易、数据隐私保护的边界在广告领域得到了充分的研究和工业界实战。你要不了解广告，你一定是从头走一遍弯路，这个弯路是非常多的。
第四，具体操作层面的东西，商业产品的建设和运营。比如说一个公司有广告，有游戏联运，返利购买，他们之间是不是有内在的联系？其实他们都是泛广告产品，他背后的商业逻辑基本是一致的。应该共用某些产品和技术平台去实现一个公司整体的商业化战略，这些大家在实际工作中才有感觉，前几个问题都是蛮有意思。我特别希望同学们如果在你的学习之余，除了了解一些用户产品，还能了解一些商业产品的思维、技术，对于你将来参加互联网公司的工作很有帮助。

从大数据说起，大数据这个词是一个咨询公司提出来的，这个词并不是来自于学术界。第二，也并不是来自于纯粹的工业界。这个词的立意非常好，让大家在大的场景下了解数据的价值和作用。由于它这样的起源，在中国现在的状态上，它与工业界实际发生的数据运用的现状以及学术界可落地的研究存在一定的距离，很多时候是概念到概念。所以我常常讲BIG是汉语的英译，是逼格的音译。我认为必须要找到一个落地的点来看看大数据到底做什么。
我自己对大数据的认识，我是从工业界来的，工业界对大数据最直观的认识是传统的工具用不了了，微博上有一些朋友来问我，我现在学大数据是不是应该学SASS这个软件，这让我觉得很难回答，我觉得跟那个没有关系，但是卖这个软件的人肯定跟我过不去。因为我们要了解大数据研究的是什么东西，传统的IOE的企业研究的是交易数据的加工和处理，交易数据的加工和处理是非常困难的，因为他要求正确率极高，一条都不能错，实时性要求极高，所以IOE整个这套系统就是IBM、Oracle和EMC。你别以为现在拉一个互联网企业出来就能做系统，他们绝对是吹牛。
可是互联网企业处理的大数据和IOE处理的交易数据有点不一样，我们关注的大数据是指行为数据，行为数据跟交易数据的区别，交易数据指业务实施过程中不得不计的数据，比如说存取款、利息，这些数据你不能不记，你不记你的业务没有办法开展，但是行为数据是可计可不计的数据，比如说网站的浏览日志。互联网企业一开始也不是想到要记这些数据，因为他的服务器自然而然的给它记下来了，后来他就想能不能给广告变现带来一点作用，于是他就开始挖掘这些数据。交易数据如果是1，行为数据一般都在100以上。第二，它对一致性的要求是比较低的，网站的日志丢千分之一对大多数业务都没有关系。意味着原来IOE所有架构对于处理这种行为数据是不合适的，因为它太贵，我们要用一种更便捷、更低成本的方案来处理。所以工业界我们看到的变化是我们所用到的工具完全的变掉了，去IOE化，阿里这么说他有他的技术，如果现在互联网企业一拥而上，把银行系统都换掉，那是灾难性的。可是原来IOE的你也不要轻易的说你们在做大数据，你们做的事情跟大数据严格来说也没有关系，你们还是在做传统交易数据的挖掘和整理。

这个图，A曲线，我认为的大数据是什么样的，如果数据可以采样，就不是大数据的问题，C类的数据可以采样，比如说我要统计360在各个省的用户占比，显然是我先对用户数据采样，采样十万分之一。可是你现在碰到大多大数据都拿这样的案例在糊弄大家，他们把数据大，就当成大数据。这种问题的特点是稀疏的采样数据，结果不变，或者结果的基本不变。就不是大数据的问题。大数据应该是A种曲线。什么样的问题是典型的大数据问题？什么样的问题不能采样？所谓的个性化问题，广告是一个个性化问题，我们要对每一类用户描述他的行为特征和个性偏好。如果我采十亿人，这十亿人描述完了，我采样一百万人，所有的事情照做，你能影响的广告效果和空间的那部分人群就变成了一百万人，这个系统使得你的系统收益大幅度下降。比如说个性化推荐，依然不能采样。现在新的业务，个人征信业务，他也知道每一个人都做描述，所有的个性化问题基本上是大数据问题。我们也可以从另外一个角度理解大数据的应用。我个人是这样认为的，如果你的数据出来的结果是给人看的，不能成为大数据的问题，一定是要给机器看的，你要形成一个闭环的决策过程。

广告是大数据的最典型的应用。数据应用分成两类，一类是Insight，洞察，比如说360对每个省的人口占比，这个结果打出来的是一张表，财务报表、人口统计、百度迁徙地图，这就叫洞察，洞察是整体上把握一些宏观规律，宏观的决策、运营人员和领导用的。这样的领域不能说没有大数据的问题，也有一些采样以后做不了的问题存在，但是大多数问题跟大数据毫无关系。
另外一类应用叫Automation，自动化，我输出的是个体的行为特征信息，如果我对十亿人分析完了，显然领导是不能看的，只有机器能看。在这种情况下数据的结果主要用于微观的数据实施，面向机器和销售人员。我个人觉得自动化的应用，大数据的成分要多很多，洞察的这类应用有很多跟大数据没有关系。我特别不希望大家被很多宣传带歪了，不能弄一张报表就叫大数据，那个叫商业分析。大数据简要说就是面向大规模的加工行为数据，并且把这个加工结果自动的反馈给机器做决策的应用。这是我的看法。肯定有很多人不认同，但是没有关系。

数据怎么变成钱的。左边这个广告位投放的吉列剃须刀的广告，这个广告位卖一万块钱，是流量的价值，每天来十万人，这十万人看到这个广告，你就得给我一万块钱。吉列是主要面对男性的广告主，只给男性用户投吉列广告，省出来的用户都是女性用户，找一个化妆品的广告投给女性用户，找每一个广告主各收六千块钱。对媒体来说，投入产出比也提高了，我收到了一万两千块钱。特别要强调，多出来的两千块钱是什么，这两千块钱就是数据变现的价值。你知道了每一个人是男是女，在原来一万块钱基础上可以凭空多挣两千块钱。仅仅知道一个性别就可以多挣两千，你要知道更多这个人的信息和购物偏好，你显然可以挣更多的钱，这些钱都是数据变现带来的钱。
广告对于数据变现和流量变现，你们在学校可能不太了解广告，但是它太重要了，我们从三个点说明它的重要性。首先整个互联网的意义来说，整个互联网行业的大半部分的收入是来自于广告，大概要到七成到八成左右。当然有人说互联网是不是没有别的挣钱方法了才用广告挣钱？这种说法是错误的。互联网公司做的产品好用，还是微软做的产品好用？免费产品一定做的比收费产品好用。因为在互联网公司里，用户产品的部门和商业产品的部门是分开的，管这个产品的老大根本不考虑挣钱的事，没有这个KPI，没有把他所有的精力和能力解放出来，他可以全身心的服务用户。我的观点是：没有任何的收费产品现在还能做得过免费产品。你要想了解互联网，你如果不了解后向变现，不了解广告，你真的不可能彻底的了解广告，谷歌、脸书90%以上来自于互联网广告，淘宝八成是来自于广告，腾讯一半来自于广告，腾讯游戏业务里面有很大一块是游戏联运业务，本质上仍然是CPS收费的广告业务，算上那一块应该有七成以上。百度冲O2O的业务，那是一个赔钱的业务，赔钱的业务把这个收入冲上去，很难说他将来怎么样，总之现在从利润环境来说，八成以上来自于广告是一点问题都没有，这是一个先进的商业模式，不是无可奈何的事。

大数据有很多应用，这两天很火那么规模化的应用我认为目前只有这样几个：个性化推荐、计算广告、个人征信。普兰替尔（音）蛮独特的，但是它面向公众数据的大数据应用。但是其中形成规模化营收的行业只有广告。
广告很复杂，除了计算技术，还有经济学、社会学、心理学，都有非常具体的应用，非常具体的公式都要用上。

规模化营收，在北美2013年在线广告总收入是四百亿美金，中国2013年达到了一千亿人民币，去年达到一千五百亿人民币。中国从07年到2013年在线广告涨了10倍，从17亿美金涨到180亿美金。对比的电视广告增长了一倍，全球没有增长这么快的电视市场了。美国从07到13年基本上没有涨，08、09年的时候跌了很多，就是因为当时的经济危机，经济危机对整个广告市场的影响是巨大的。网络广告07年美国已经很成熟了，两百亿美金，但是它仍然增长了一倍多。报纸的数字惨不忍睹，中国的报纸可能跌下去的速度比美国还要快，我家附近的方圆一公里以内的几个报亭都没有了。特别是北京、上海，报纸跌的速度非常快。当然也不完全是，很多纸媒的老板跟我讨论，我们办电子版是不是就能解决问题呢？我个人认为是解决不了。这个图我希望告诉大家，在线广告是一个发展及其迅速的市场，它的季度复合增长率都达到两位数。并且这个增长速度现在没有变慢，而是在变快，因为移动互联带来了大量的新的机会。
传统广告主要做Brand为Awareness，品牌广告，是为了带动长期的利润率和离线的转化率，他希望你记住这个品牌，将来选择它的可能性变大，承担的利润空间也会变大。可是互联网广告除了能做上面这种广告，互联网广告创造了一种崭新的市场---效果广告的市场。效果广告的市场有意思就在于，为什么互联网可以做效果？酷旁在线下发的效果是很低的，可是在线上发，数字广告可以很方便的对每个人投送不同的内容，短期有购买欲望的人一定是很少一部分人，数字化媒体特别适合做这个。你并没有看到在互联网广告快速增长的过程中，电视广告快速下降，其实没有这个，因为以谷歌、脸书为代表的互联网广告面对的是中小型的效果型的广告主，这部分的广告主传统电视广告对谷歌他们是不在意的。谷歌根本不屑于抢电视广告的生意，那些中小企业加起来比五百强的广告费多太多了。对销量比较在乎的情况下，长期的比如说到京东这种体量，他一定是效果和品牌要并重，只有品牌广告能拉动他的利润率，效果广告拉动不了企业的利润率。
说到计算，为什么上面这些事要用计算来解决呢？因为商业产品或者广告特别好的一点是，我可以用一个公式来表达我有话的东西，这一点比用户产品要简单很多。微信火了以后有很多分析师就来讨论，为什么微信比手机QQ好？但是这些讨论都是马后炮，或者并不能根据这些讨论重新造一些产品出来，因为用户是非理性的，我选择微信或者QQ，有一些调研说95后更喜欢手机QQ，这就证明在用户产品优化过程中很难找到一个明确的优化目标让他变得更好。但是广告不一样，我们的优化目标很清楚。这个大括号里面有两项，一个是R，一个是Q，都是一个概念，没有任何数学成分在里面，R是收入，你投一次广告出去挣了多少钱，Q是成本，你得到这次展示的机会付了多少钱，这两个一减就是你的利润，你投广告的目的就是为了优化利润。前面那个求和，我优化的是一组广告展示上的总利润。
广告跟个性化推荐最大的差别在，广告比个性化推荐复杂得多。最大的差别，广告主有预算，我今天最多投多少钱，还有一个是你今天至少要给我投多少，这使他的计算变得很复杂。R有一个词叫做eCPM——期望千次展示收益。M是一千次可能是几块到几十块钱，一次就是几厘，说起来很别扭。eCPM是广告系统最想要优化的指标，提高R，降低Q。降低Q对于大多数的广告主来说不是一个核心任务。只有在DSP里面，Q才是可以优化的，有一个出价策略的问题，大多数的产品主要是优化R。广告的过程也很简单，但是也很重要，我们从广告的展示页，首先用户如果对他发生兴趣，发生一次点击，他在链接页上进行更复杂的操作，他如果想要这个东西，他会到转化页下单。点击的过程是发生在媒体上的，新浪上投的广告，点击是发生在新浪上，转化的过程是发生在广告主站内，点击和转化两个量发生在不同的媒体，这产生了一个有意思的分工，这一次点击到了广告主站内以后，他平均能够给广告主带来多少钱。这两个量的分解，决定了我们广告的很多有意思的付费模式。

我重点跟大家讲讲广告产品的发展过程，让大家了解一下数据在广告业务里发展的核心动力作用。在广告行业里，我们的生产力是越来越多越精细的数据要用到广告产品的交易过程中。由于我们要用数据，我们在不断的变，才产生了现在非常复杂的产品形态。左上角几个灰色的我们叫做合约广告，合约广告是从线下广告直接演化而来的，线下广告以杂志举例，杂志每期给你开一个位置，让你填上广告合同，这一期开你的，你给我多少钱。线上最早的时候也是这种方式，最早做这种广告的还是雅虎，当时最大的门户有一个叫做美国在线，美国在线跟雅虎是不一样的，美国在线当时是收费的，雅虎是免费的，不挣钱，雅虎就开出一个栏，当时是叫刊例价，你投在我这个位置上，投一天或者投几个小时多少钱，签一个合同，签完了我们就执行，这是最原始的方式。前面讲的数据变现的模式用不了，因为你把刊例的位置给一家放在那儿，他一定不是一个高效的模式，其实这种方式叫CPT，按照时间来付费的广告模式。它主流存在的时间并不是很长，很快进化到展示量合约的模式，展示量和约就是要用到我前面讲的数据量变现的模式。我把流量分成男女两部分分别收买。希望大家掌握一些商业产品设计和运营的思路。
我一旦把流量分成男女在卖的时候就有一个问题了，你说你这里面一半是男的，一半是女的，这可不一定，比如说你是一个汽车网站，你九成都是男性，只有一成女性，你要告诉我，你应该给我投放多少次女性的广告。那个位置都给我，我可以雇公司来检查。但是你现在说女性给我，我没有办法检查，我只能要求你给我一个量的保证。我只能把展示量加在里面，这种叫展示量和约。在这儿产生了广告领域第一个里程碑式的技术和产生，我把人分成产品了，可以说也是一个根本性的变化，根据人群来售卖，售卖的标志已经变成人群了，不再是位置了。位置也只是一个载体。他让广告的售卖方式也发生变化，广告售卖方式要适用数据的使用，不得不发生变化。
这个变化进一步发展你会遇到问题，如果我希望用特别精细的数据来变现。我常举的例子是母婴人群，我们定义女性里面孩子在负一岁到正二岁之间的女性产品。他的变现价值高，因为这部分女性购物上呈现出全天侯且非理性的状态，我深有体会，因为我有两个孩子。我多卖20%，这部分人群单价可能比正常人要高三四倍，我希望把他单拿出来卖。可是单拿出来有一个小问题，这部分人的量很少，有两重原因，第一重是确实量就不多，第二，我知道的不多。这部分人是母亲，我不一定知道，我知道是母亲的就那一点人，那一点人我单签一个合同，我会发现合同执行不了。因为那个量很小，就意味着不稳定。对原来的售卖构成挑战，雅虎现在的技术都解决不了这个问题，所以他的广告主一千到两千就上限不了了。还有一种方式是搜索，搜索的标的物是关键字，有的恨不得三个月来一次展示，你卖是不卖。
这两方面的要求需要有一种新的售卖模式，这种售卖模式就是我们真正广告产品上一个里程碑式变化：竞价广告。把定价权交给需求方，原来的定价权是供给方的。竞价的方式是这个东西你出多少钱，谁出的钱高，这个展示就给谁。数据交易将来关键的走势也在于定价权向需求方转移，我不跟你约定你拿不拿得到，你自己出价，拿到算你的。这样把整个市场盘活了，大量的中小企业主涌入进来。

继续发展，又发展成现在的实时竞价广告，或者是程序化交易。这个词现在很火，它是最新的广告售卖模式，它的本质还是希望数据进入到市场里面，是第一方数据，第一方是指广告主。前面我们说的那么多数据，母婴也好，都是供给方给的定义，但是会有一些定义，比如说京东，我的流失用户这是我自己的定义，别人没有任何能力给我定义，因为你没有这个数据，前两个月来过京东，现在不来了，谷歌的数据再强你也不会知道。我希望用我的数据来影响我的营销。这种数据的价值是极高的，甚至远远超过第二方数据的价值。要想这种数据用起来，交易过程中，我没有办法预先开出来这样一个数据的展示让你来买。现在大家认为比较先进的合理的模式就是程序化的模式，我实时问你，我这里有一次展示的机会，在这个展示即将发生的那一刻，我把请求送到京东的服务器，问你一下，你要不要这次广告展示机会，你如果要，你自己定一个价格传给我，仍然是需求方定价。除了定价以外，把这个选择的机会也都交给需求方。这盘活了很多东西，比如说今天的数据交易，如果没有需求方选择模式，数据交易量没有这么大，数据交易是程序交易规模化运转起来以后，才成为一个选择。

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