華爾街日報報道稱(chēng)，全球極大的廣告主寶潔計劃減少Facebook上“精準投放”的廣告量，因為投放效果并不明顯。消息傳出后Facebook股價(jià)應聲下跌。

在截止今年6月的上一財年中，寶潔全球廣告開(kāi)支達到7.2億美元，今年計劃增加5%。寶潔表示，不會(huì )削減在Facebook上的廣告支出，但會(huì )調整精準投放廣告的比重，同時(shí)同步加大數字平臺和傳統平臺的廣告開(kāi)銷(xiāo)。華爾街日報援引相關(guān)人士消息稱(chēng)，去年年底起寶潔已經(jīng)開(kāi)始加大電視廣告的投放支出。

這對一向依賴(lài)廣告收入的Facebook不是什么好消息。二季度財報顯示，Facebook廣告收入超過(guò)62億美元，占總體收入的97%，同比飆升63%。在寶潔有意減少精準投放規模的消息傳出后，Facebook股價(jià)應聲下跌。

廣告是Facebook重要的財源，而精準投放更是Facebook引以為傲的技術(shù)。2007年，當Facebook還是一個(gè)不到6000萬(wàn)活躍用戶(hù)的初創(chuàng )公司時(shí)，這一基于人口統計數據、購物和生活習慣的精準投放系統就已經(jīng)在研究中了。作為大數據最早的應用，精準營(yíng)銷(xiāo)甚至被認為是廣告行業(yè)未來(lái)的趨勢。

然而寶潔卻有意減少它的比重回歸電視廣告，原因可能出自數字平臺的屬性。從這上面看，Facebook的確是遇到了麻煩。寶潔的做法讓人看到一個(gè)大品牌在精準廣告投放上的有限性。Facebook上賣(mài)得極高價(jià)的廣告就是精準廣告。你要求的精準度越高，Facebook的收費越貴。

過(guò)去幾年，寶潔發(fā)現在Facebook上他們需要觸達更廣大的受眾。有些案例已經(jīng)證明了這么做是有用的。比如，寶潔推出了一個(gè)新品空氣清潔劑，把廣告精準鎖定在寵物擁有者和家庭，但是銷(xiāo)售上不去。但是當他們把廣告受眾面擴大到Facebook和其他地方所有18歲以上的人群，結果銷(xiāo)量上去了 

——反駁了過(guò)去你投放給一百萬(wàn)人的廣告可能不如你鎖定一個(gè)5000人的群體有效觀(guān)點(diǎn)。

一位研究分析師說(shuō)： 

“品牌越大，你越需要更廣大的受眾，而不是更小的目標群體。精準廣告鎖定在較小的受眾，更適合推廣比如游戲APP等小生意，因為廣告主更好地觸達一些當地的用戶(hù)”。

下面是一些不錯的評論：

評論：我看了我的Facebook廣告，和我的興趣完全無(wú)關(guān)。比如，推薦阿拉斯加航空公司，我這兒根本沒(méi)有這個(gè)公司的航線(xiàn)。推薦Allstate租賃保險服務(wù)，我不租東西而且我們這個(gè)州沒(méi)有這個(gè)保險公司。推薦民主黨左翼國會(huì )選舉廣告，而我是共和黨員。

評論：~-~

我個(gè)人已經(jīng)離開(kāi)廣告行業(yè)的日常工作很久了，但這并不妨礙接受并理解一個(gè)永遠的行業(yè)真理： 

廣告主和受眾的關(guān)系就像你和你家的小強，你關(guān)上門(mén)關(guān)上窗，小強們還是想方設法地跑到你的廚房!一個(gè)世紀以來(lái)，廣告行業(yè)就這么回事。請問(wèn)有沒(méi)有完美觸達、投放，同時(shí)還不讓用戶(hù)心煩的招?沒(méi)有!Absolutely!

當然，這不妨礙我們學(xué)習寶潔的個(gè)案，作為一個(gè)擁有超多子品牌的超級大品牌，超級消費品，給我們的啟示不少。

首先從歷史記錄中尋找曾經(jīng)使用過(guò)同類(lèi)產(chǎn)品的客戶(hù)進(jìn)行匹配是精準投放一種方法。通常使用的算法叫“協(xié)同過(guò)濾”，即由某些經(jīng)驗的相關(guān)性，找到潛在的適合用戶(hù)。比如你玩過(guò)某款游戲，因此可認為你對該類(lèi)型的其它游戲也有相同的需求。筆者并不否認該算法對某些領(lǐng)域確實(shí)有作用，比如游戲付費用戶(hù)基本就是之前重度游戲使用用戶(hù)。

但是拋開(kāi)這些特殊領(lǐng)域，該算法內涵思想“品牌依靠忠誠的消費者發(fā)展壯大”與拜倫的理論完全矛盾。拜倫通過(guò)對銷(xiāo)售數據進(jìn)行統計學(xué)分析，他指出在所有成功的的品牌當中，大量的銷(xiāo)售來(lái)自“輕顧客”(Light buyer)：也就是購買(mǎi)產(chǎn)品相對不那么頻繁的顧客?？煽诳蓸?lè )的生意并非依靠每天都喝可樂(lè )的人，而是數百萬(wàn)每年喝一次或兩次的顧客。這種消費者模式在各個(gè)品牌、商品品類(lèi)國家和時(shí)期都適用。無(wú)論是牙刷還是電腦，法國汽車(chē)或是澳大利亞銀行，品牌依靠的是大規模人口——換句話(huà)說(shuō)，大眾——那些偶爾購買(mǎi)他們的人。

這個(gè)理論意義十分深遠。這意味著(zhù)你永遠無(wú)法通過(guò)精準營(yíng)銷(xiāo)現有顧客來(lái)增加品牌的市場(chǎng)份額。

在媒體做“微博營(yíng)銷(xiāo)對90后影響”的項目調查中有個(gè)意外發(fā)現，數據顯示，相比于其他微博營(yíng)銷(xiāo)方式，受訪(fǎng)者看到的精準投放類(lèi)廣告信息比例較低，只有36.7%。并且推送類(lèi)廣告的參與度也較低，只有29%。同時(shí)，受訪(fǎng)者認為推送類(lèi)廣告對他們的影響力和有吸引力是很低的，比例只有18.3%和11.1%。這說(shuō)明受訪(fǎng)者對微博推送類(lèi)廣告的接受度較低。

這一發(fā)現與前面的調查數據形成了反差。起初我對此很疑惑，原因是，擁有幾億用戶(hù)的某微博掌握著(zhù)龐大用戶(hù)數據，最有能力掌握用戶(hù)的基本屬性、偏好、興趣和特征。并且金主入股某微博后，某微博曾表示要做精準推送，在2013年底還測試了私信推送功能，就是為了試水精準信息推送。如果真的是這樣，至少用戶(hù)對跟自身有關(guān)的推送類(lèi)廣告信息不那么反感?？蔀槭裁磿?huì )接受度很低?除非這些推送廣告并不精準，打擾到了用戶(hù)，所以用戶(hù)才會(huì )反感。

于是，我們針對這個(gè)問(wèn)題又進(jìn)行了大量深訪(fǎng)，結果證實(shí)了上述觀(guān)點(diǎn)，受訪(fǎng)者對微博推送類(lèi)廣告信息普遍持反感態(tài)度，主要原因就在于“不精準”、“與我無(wú)關(guān)”。比如受訪(fǎng)者表示，“這些推送的信息太多了，一大堆，根本不感興趣，會(huì )覺(jué)得很煩”，所以他們會(huì )認為這些推送來(lái)的跟自己沒(méi)有關(guān)系的廣告就是一種騷擾;但很多受訪(fǎng)者表示，如果推送的廣告恰好是自己感興趣的或是有需要的，一般會(huì )點(diǎn)擊查看，甚至會(huì )去購買(mǎi)。

這些調查結果從反面說(shuō)明了，推送類(lèi)廣告之所以不受歡迎，查看度、參與度和分享率較低的原因更多是因為與用戶(hù)的相關(guān)性太低，十分不精準，并且撲面而來(lái)，讓用戶(hù)招架不住。

說(shuō)明精準投放的另外一個(gè)問(wèn)題是推送方式顯粗暴，離真正精準還有較大距離。

寫(xiě)這些，是想說(shuō)明大數據精準廣告一無(wú)是處嗎?不，懷疑真理是為了更好的應用真理。大數據廣告的核心“程序化”與“定向投放”沒(méi)有錯，這代表移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢，也與滿(mǎn)足特定市場(chǎng)、特定用戶(hù)群的商品或服務(wù)廣告傳播需求完全匹配。問(wèn)題在于目前的大數據實(shí)際能力與宣稱(chēng)的雄心還有巨大的差距。也就是說(shuō)沒(méi)有看上去的那么好。希望精準投放的公司再接再厲，開(kāi)發(fā)出更契合市場(chǎng)的東西。

來(lái)源：中國廣告網(wǎng)