尹子杰：流量背后的逻辑到底是什么？
2019-12-09 16:02:54来源：搜狐编辑：莫小烟
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原标题：尹子杰：流量背后的逻辑到底是什么？
12 月 6-8 日，为期三天的 "2019 世界创新者年会 " 在北京顺利举办。本次大会由中国企业联合会指导，由亿欧 · EqualOcean、工业和信息化科技成果转化联盟联合主办，本次大会以 " 科创 4.0：共建全球化新未来 "" 为主题，集结了来自美国、英国、印度、新加坡、印尼、尼日利亚、巴西、日本、以色列等十余个国家或地区的 6000 名创新者，总结 2019 年世界科技与产业创新的成果，预测 2020 年最新创新趋势。
其中 " 产业互联网创新论坛 " 作为此次大会的一个行业垂直会场，包括 UiPath、Pivotal、Jivox、Ritase、爱学习教育集团、福佑卡车、e 成科技、能链集团 ( 车主邦 / 团油 / 快电 ) 、思为科技、即构科技、丽维家、用友薪福社、加和科技、VFine Music、云启资本、AA 投资在内的近二十名大咖嘉宾，就产业互联网时代的产业端创新、数字化转型、全球创业趋势、组织用工能力等方面展开了精彩的分享与讨论。
加和科技创始人兼 CEO 尹子杰做了《AI+ 流量管理如何加速营销创新》主题演讲，尹子杰演讲的核心观点有：
1、技术驱动了从广告投放时代到流量精细化管理时代的转变。
2、近万亿流量市场不仅由大型互联网平台所驱动，更由品牌方的私有化流量管理需求所驱动。
3、企业通过数字化智能化流量管控可以实现消费者体验的优化、投入产出比优化，以及形成更加精准和敏捷的营销智慧。
以下是他演讲的核心内容：
大家好，非常高兴有这个机会跟大家分享。
接下来要讲的话题跟在座所有人都相关，但是又是极少有人真正听说过的。相关是因为流量无处不在，涉及到每一个消费者的各个时刻和场景。但是另一方面流量在 AI 技术驱使下发展的逻辑是什么？这个问题却很少有人了解。这方面内容细讲起来是各种技术术语和业务术语的堆积，所以今天我尽量把这个话题变得有趣一些。
首先，从什么时候开始广告变成流量的？原先简单来讲就是投广告，今天讲的更多的是要关注自己的流量，不管是公域流量还是私域流量。我认为是技术在改变这个行业。
第一阶段的技术主要是比较传统的数据分析技术。整个的营销效率，尤其是在广告这一侧，很大程度上是通过数据分析加上广告购买谈判去实现的，那时候更多关注的是交易的价格。
第二阶段是崛起的互联网技术。互联网时代的到来，最重要的改变是广告变成了可交互的载体，可以被点击。尤其是比较早期上网的网民，在拨号上网时代发现这个页面和广告是可以点击的，所以从那时候开始有一些企业搭建平台，做一些引流的活动。那时候强调的是互动。
第三阶段是大数据技术和 AI。大数据时代开始强调精准。比如说纸尿裤要卖给妈妈人群，啤酒要卖给男士，通过很多行为的判断，能够把更多商品 匹配到这些人。
再到 AI 时代，我们会发现它不满足于精准而是效率，其实精准更多的情况下只是讲这个人群它是不是我的消费者，是不是我的潜在客户，我希望获得它。而效率比精准是一个更广泛的概念，包括了场景和状态。
提到广告和营销领域，不得不提每年持续增长的市场规模。2018 年的数据，整个广告行业 8000 亿，而且这 8000 亿不能完全代表流量市场，因为并不是所有的流量都进入到了广告这样的交易形态，其实整个流量市场应该是远大于 8000 亿的。
这个巨大市场由谁来推动？第一是各大的互联网平台，很多时候发现最近这十年是产业在推动学术，因为确实有商业的需要。最典型的谷歌，他们也是全球最大的广告公司，从他们最开始做关键词定向，包括 Facebook、腾讯、阿里都是如此。这些大的互联网平台公司拥有巨大流量，而他们希望能给消费者提供免费的服务，但同时又需要有商业收入，流量很自然成为商业收入的载体，所以通过各种技术去提高资源的变现效率。
归根到底，客户（广告商、流量主）不是为流量本身付钱，而是为流量产生后续的价值付钱。所以希望通过很多的技术去提高。但是在这样一个阶段，在客户的角度上他还是买的概念，只不过今天对于他来讲是不同的渠道，比如说腾讯有腾讯广告，阿里有直通车等等，选择渠道，归根到底是渠道与渠道之间的效率对比。
但是最近 5 年开始有所改变。很多大型企业说不要看我们已经家喻户晓，人尽皆知，但本身是 2B 的企业，绝大多数交易是发生在经销商环节，广告只是让市场认知它的手段。再加上所有的企业都希望把自己变成数据驱动的经营体，所以他有自己私有化的逻辑出现。
以我们从 2015 年开始服务的欧莱雅集团举例，他们在全球范围内提出用数据驱动生意的增长，这时他们希望把自己定义成是美妆技术类企业，希望能够真正让更多的技术提高自己的运营效率。所以欧莱雅会有一种从内而外，甚至是从组织结构开始的自驱性变化。
再来谈流量背后的逻辑到底是什么？
今天的主题虽然是 AI，但是必须往前倒一下，它首先是技术在驱动的事情，未必真的马上就到了 AI 层面，但是可以看，这是很快速在发展的趋势。左边的数据是 Gartner 的统计报告，讲的是欧美的营销主在技术这一块的投入占比，在营销费用里面不同的几个维度，他们预算的占比。其实可以看到他们在第四个象限（技术），他们在整个营销开始里面技术占比非常高。右边是平台自己的流量，左边柱子是 2018 年日均处理的流量规模，右边是 2019 年，可以看到趋势是在快速发展的。
背后是什么呢？其实不是 AI，而是超 AI。广告或流量是毫秒级的业务，不是人工智能可以做到的，是一个超人工智能。事实上人工智能要比超人工智能更难，因为它要代表人的一些判断，但首先是超人工智能。现在看到的每一条广告，每一次流量展现，其实在我们行业里面是以毫秒来做为统计单位，完整的链路的决策过程是 0.1 秒，也就是 100 毫秒，但是背后要完成这么多的判别点。
其实这个还不是最重要的，最重要的是对于企业来讲产生的是右边的东西：第一，它会产生海量的数据，让你能够真的去发现这个背后其实是有这么多可以被控制的点；第二，其实是有系统的协同，当有这么多触点去控制的时候，希望把每个点控制效益提升，就需要跟其他系统对接；第三，实施决策，因为所有的业务过程是以次为单位再去递进和进化的。
所以前面发生的 100 次，它的效果可能决定第 101 次会产生怎样的不同路径。另一个方面它是一个高并发的业务，像我们平台每天处理的流量规模在百亿次这么一个数量级。所以 0.1 秒和百亿次这两个数字代表了这确实是嫁接在技术上的事情。
最后来谈谈企业通过智能流量管理解决什么问题？
首先最外围的是消费者体验。我们都希望看到的信息跟我们有关系，但是不希望被过多无关信息所打扰。企业其实也有同样的希望，因为更好更完整的消费者体验能够带来更大的增值，能够提升 ROI。ROI 提升以后，能够把更多的钱投入到智能运营的搭建，最后能产生营销智慧。一个最简单的应用场景是场景的关联性，这个肯定需要通过人工智能来实现，因为我们不可能用人力去看无数集剧情的内容。但是通过一些视频化的机器学习，我们可以把相应的场景进行标注，然后在合适的场景去展示合适的信息，去提高用户的体验，尽量让这些商业信息做到不打扰或者降低打扰度。
第二，投入产出比 ROI。我们加和服务的很多客户都是集团型客户，集团下面有不同的品牌，每个不同品牌又有 SKU，每个 SKU 底下有不同的创意版本。针对不同的不同品牌和 SKU，其实它背后的人群和消费逻辑不一样。作为集团性的客户，今天买了这么多流量，过去可能跟媒体只是结算的关系。今天这些流量能不能基于自身的业务逻辑去进行二次精细化分配，让每一次流量在自己集团内部能够各取所需，提高自己的 ROI 产出，这是非常典型地应用场景。可以说我们现在服务的世界 500 强里，有 1/3 都实现了流量集中化管理的目标。
第三，如何推动智能经营。基于流量业务线来去理解业务名词，比如说广告投放的媒介计划，到消费者理解或洞察，包括营销分析和场景化营销，这些业务模块已经真正进入到 AI 层面了。过去更多用经验判断，但是当今天更多的系统叠加在一起的时候，需要更加快捷和智能。以广告投放的排期来讲，每一个区域在每个媒体上要投放多少广告，过去只能以月为单位，然后基于这个月收集到的非常有限的销售结果，竞品的销售情况，来人为的给这个区域接下来的广告投放计划做调整。但是今天因为很多的业务系统也在数字化，这些相关的结果是可以跟营销的业务系统打通的。我们现在服务的客户，他们可以以分钟为单位查看营销业务的关联性，事实上相对于大客户而言每周一次的调整是必须的。还有更多精细化的决策，直接通过模型进行算法实现。
到了营销智慧这个层面，智慧首先是认知，这是一个企业需要从内而外考虑的事情，而不是简单地通过外力实现。过去大家把营销当成以产品为中心的达成 KPI 的推广渠道，今天会发现智能化营销可以帮我们产生数据，帮我们应用数据的时候，事实上已经不是推广渠道，而是 2C 互动的链路，这时候应该以消费者为中心的眼光来看待，帮助你实现价值创新的智能网络。尤其是大的集团和跨国企业，他们对智能化营销的普遍认知，并且真的在往这个方向去努力。
我们也希望能够把更多的角色串联在一起，做的太少不行价值有限，做的太多可能会越界。归根到底在创新的过程中，企业希望尽量能一站式解决自己遇到的问题，又不希望把所有鸡蛋放在一个篮子里。术业有专攻，所以我们会把更多的合作伙伴关联在一起，变成一站式的智能流量管理平台。
最后希望跟所有现在已服务和待服务的营销组一起去加和我们的数字想象。谢谢大家。
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