第三方監測大浪淘沙 國雙堅守數據價值

“6.2%”這個數字,是7月15日由國家統計局發佈的全國2019年第二季度的GDP同比增速,雖然依然保持穩定,但卻是28年以來的新低。在7月底的政治局會議上,對經濟形勢的判斷,也從“存在下行壓力”變為了“下行壓力加大”。而對於營銷行業的大部分從業者,對經濟下行壓力最直接的感受,恐怕就是品牌主不斷壓縮的廣告預算與不斷提升的營銷效果要求之間的矛盾。面對客戶發出的“你能給我帶來怎樣的ROI?”、“你能給我做到什麼樣的CPA/CPL/CPS”這樣的靈魂拷問,除了無奈,最好的解決辦法,則是直面經濟大勢與客戶需求的變革,真正實現把數字營銷從“數字粉飾的營銷”做成“數據驅動的營銷”。

數據驅動的基礎在於數據。隨著《中華人民共和國網絡安全法》和《通用數據保護條例》(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)等一系列法律法規的出臺,過去基於合作能得到的第三方數據,變得愈發難以獲取,目前,企業獲取數據的方式主要來源於監測。行業內對於數據的監測,有第一方監測(包括自有平臺產生的數據,比如官網、APP的用戶訪問數據,也包括官微、小程序這類半自有平臺數據)和第三方監測(包括非自有平臺產生的數據,最典型的就是在媒體投放廣告產生的數據)之分。第三方監測相比第一方監測有更廣泛的數據來源,而且對於營銷投放的質量、效果具有更直接的指標作用,因此成為了絕大多數品牌主的剛需。

經過多年的發展和升級,第三方監測已經是一個成熟的標準化服務。從最早基本的曝光、點擊量的監測與報告,到頻次、觸達、重合度等統計分析,再到異常流量排查和人群畫像,第三方監測服務逐漸形成了一個以數據統計、異常監測、人群分析、效果評估等能力為核心的整體架構。

異常流量監測難點重重

在第三方監測的眾多功能中,異常流量監測是當下眾多品牌主最為關注的部分。早期第三方監測通過技術手段記錄從媒體端發過來的每一條流量,解決了之前品牌主只能從媒體方拿到投放數據卻無法校驗的問題,很多品牌主也是基於第三方監測,才實現了內部的審計鏈條的完備。但隨著數字廣告領域的發展,一些新的作弊造假手段也隨之誕生,而且變得愈發的有技術含量。這些作弊手段在業內被分為GIVT、SIVT兩種,也被稱為普通異常流量與複雜異常流量。打個比方,普通異常流量是廣告流量界的“小偷”,有很明顯的異常行為特徵,而且可以通過在業界共享一份黑名單來識別這些“小偷”,從而讓品牌主保持足夠高的警惕;而複雜異常流量則是廣告流量界的“詐騙犯”,它們會通過種種手段把自己偽裝成為正常的流量,騙取廣告主的信任,然後在不知不覺中為此買單,甚至被騙了還毫不知情。

在早期,異常流量以普通異常流量為主,因為這種造假的方式簡單直接,對於造假者來說成本也比較低。但隨著第三方監測系統的能力提升以及業界黑名單的推出,普通異常流量變得十分容易識別,小偷成了過街老鼠無所遁形,於是造假者也更新換代,喬裝打扮成為了複雜異常流量。到現在為止,複雜異常流量的佔比已經達到了普通異常流量的十倍。為了應對日趨複雜的流量環境,第三方監測系統也需要提升自己的技術能力,除了基本的常規手段外,還需要利用更高深的模式識別,甚至通過深度學習提取複雜異常流量的特徵然後加以識別。而且這場識別異常流量的軍備競賽是在不斷升級的,異常流量造假的手段日新月異,第三方監測的識別能力也需與時俱進,不斷升級。這種升級一方面是實驗室裡的升級,另一方面也是在真實的場景中真刀真槍不斷與異常流量鬥爭中產生的經驗能力進化。

而且由於複雜異常流量的特殊性,複雜異常流量的識別方法是不能像普通異常流量的規則或黑名單一樣公之於眾的,否則很容易被造假者規避。所以第三方監測系統對複雜異常流量的識別能力一直以來都是個黑箱,但,魔高一尺道高一丈。國雙緊隨行業協會的腳步,與中國廣告協會一同為抵制複雜無效流量努力,並配合協會在第十五屆中國廣告論壇發佈《2018年中國互聯網廣告無效流量行業報告》。同時國雙也在接受權威行業組織的審計,且不論審計工作本身的難度和資源消耗的程度,這是行業對參審公司能力的一次徹底審視,是參審公司自信和實力的直觀表現。

監測服務的三個考量

除了異常流量識別這種第三方監測的核心模塊,第三方監測系統還面臨很多非功能性的問題需要解決。首要的一個問題就是海量數據處理,隨著中國移動互聯網的普及,聯網人數和聯網時長都在屢創新高,數字營銷市場的整體規模也從2010年的300億左右達到了2018年的接近5000億。這代表著大量的流量會進入第三方監測系統中,而這些海量數據的採集、處理、存儲與實時計算,都十分考驗一家第三方監測公司的技術實力與積澱。而國雙可以說是中國最早的一批研發大數據技術的2B公司,也是最早一批擁有一系列大數據相關專利等核心知識產權的公司,其實除了海量的廣告數據,國雙同時也為央視春晚、國慶閱兵、世界盃足球等視頻直播所產生的大量突增併發數據進行實時的大數據計算與可視化的支撐。可以說,國雙的數據處理性能與穩定性是得到了眾多大型客戶乃至政府用戶的認可的。

衡量第三方監測能力的另外一個維度是服務。在中國的環境中,單純售賣產品,靠客戶自助式使用並不現實,尤其是第三方監測實際是涉及品牌主、代理、媒體等多方的複雜事務,需要有專業可靠的第三方進行專業的服務。國雙開展了多年的第三方監測業務,不僅擁有一支強大的具有豐富經驗的諮詢師團隊,可以快速響應客戶在廣告監測、數據分析、異常流量排查等各方面的需求,背後更有一支過硬的技術團隊,能夠緊跟日新月異的數字營銷市場的發展,及時滿足廣告主的各種創新性訴求。另外,在數字營銷領域,國雙不僅是數字專家,也是營銷專家,多年的專業營銷策劃、媒體策劃與執行的能力,使得國雙更懂營銷,更懂媒體,也更懂市場。

而作為數字營銷生態的一環,要做好第三方監測,除了要有過硬的技術能力與專業的服務團隊外,更要有與整個行業協同的能力與開放的心態。國雙一直以來積極參與中廣協、MMA等行業協會的活動,協助推廣統一的監測標準與工具,並且在去年,國雙作為MMA China廣告標準委員會下OTT監測標準小組組長,推出了業內第一份OTT廣告監測標準,為剛剛起步、增長迅猛但同時又相對較為混亂的OTT廣告行業的規範化發展,作出了重要的貢獻。同時,隨著行業的發展,在IPV6的升級、異常流量黑名單列表的推出等行業重要事件中,國雙都作為中堅力量,發揮了重要作用。

行業鉅變引導新格局

從去年年底到今年,在第三方監測行業裡發生了一些顯著的變化。中廣協和MMA China這樣的行業領導性組織的合作,出臺和升級了一系列監測標準,對行業的發展起到了正向的推動作用,使得過去行業上多種標準並行、各方難以統一的亂象得到了有效遏制,並創造了一個更公平和透明的環境。另外一個不得不提的變化是,之前行業內佔據相當市場規模的兩家企業正式合併,業內普遍擔心這兩家公司的合併,會造成第三方監測領域的壟斷。而行業壟斷除了會造成品牌主喪失議價權的後果之外,由於第三方監測涉及大量的數據,而且在去年下半年也確實暴露了一些涉及數據安全的嚴重問題,業內普遍也對此表示了擔憂。

但事實上,造成當前的這種市場格局,有其歷史原因,但並不會一成不變。正如前面介紹的,廣告行業、營銷行業乃至第三方監測行業都在快速的前進發展,沒有誰能始終保持領先。當前,各家頭部的第三方監測公司的基本實力在伯仲之間,差距更多在於客戶選擇的慣性。但隨著整體經濟大環境的趨緊,品牌主對於第三方監測公司的服務和價格也會更加敏感,這種慣性會被打破,即使當前的佔有率較高,也並不可能真正把控市場上的議價權。而對於數據安全,任何廠商如果存在過分的舉動,品牌主一定會用腳投票,遷移到其他實力相近且性價比較高、安全程度更高的廠商,畢竟這種遷移的成本並不高,而受益是顯著的。

事實上,這種遷移正在發生,行業的市場格局已經形成了肉眼可見的變化。與此同時,國雙也聽到了一些異樣的聲音,包括對國雙監測能力的不實扭曲,如果深入探究,不難發現這些聲音背後的根源都來自於友商的不自信和焦慮。我們可以理解這種焦慮,畢竟作為既得利益者,面臨變化的市場環境和自身的增長壓力,很容易會想到的就是如何壓制競爭對手,避免被分走一杯羹。但同時,通過一些低劣的手段壓制競爭對手,可能獲得短期的利益,但長期對行業,對客戶,甚至對自身都是不利的。就像早期的IE,近期的Yahoo,壟斷市場之後是幾年如一日的不思進取和固步自封,最後前者被Chrome快速逆襲,後者被移動化的大潮拍在了沙灘上,最後的苦果只能自己嘗。而客戶,不論是C端還是B端,最後都會捨棄這樣的企業和供應商。

這也是為什麼今年伊始,已有眾多的品牌主選擇了國雙第三方監測系統。實際上,因為國雙多年來堅持技術,保持低調的特色,在市場上並沒有針對第三方監測能力做太多的宣傳和營銷,但國雙長期在監測領域持續進行投入,低調而堅實的支持了眾多客戶的監測與分析服務,而且更重要的是,正如國雙“專注數據,創造價值”的信條,國雙不僅僅為客戶提供了基本的監測和報告,也不僅僅幫助客戶提供異常流量分析和人群洞察,國雙更是基於自己的全套數字營銷產品與服務能力,結合數據科學團隊與人工智能與大數據技術,為客戶從數據中挖掘價值,指導營銷決策,乃至搭建一整套的營銷自動化的體系。

第三方監測行業正在經歷大浪淘沙,受數據安全、監測能力等因素影響,品牌主將會更加看重服務商的專業服務水準、開放生態構建等多元優勢,而數據的價值也將通過技術能力的迭代得到更深的挖掘和重新定義,整個數字營銷行業的效能也將得益於這個時代的進步,得到普遍的提升。在助力企業數字化轉型道路上,國雙看重為客戶收集的每一條數據,更看重為客戶從數據中獲得的價值。

作者簡介:

國雙營銷雲技術總經理 吳充

目前負責國雙數字營銷產品線的產品規劃與研發,為客戶提供覆蓋監測分析、投放優化、決策可視化一體的營銷解決方案。

第三方監測大浪淘沙 國雙堅守數據價值


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