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xiaoyao · 2015-01-12 09:58

【摘要】机器盛行，营销者为何更需独立思考？

如今，超过75%的首席营销官都在使用各自独有的机器分析工具挖掘数据价值，数据驱动型营销早已不再是一个口号，已经成为了一条营销守则。

程序化交易让每个营销者可以规模且高效的策划和买入广告媒体，而那些数量惊人的营销数据则由机器算法替我们处理。程序化同时让我们可以根据特定的要求，基于营销者的需要，无论是渠道、频次还是地理位置，进行曝光的调整。

无论如何，人依旧是营销活动中最为关键的部分。技术或许可以用来收集和处理数据，但将其转化为更深层次的洞察，并以此实现最优营销方案的还是每个真实的营销专家。因此伴随着越来越多广告技术的涌入，营销者比此前任何一个时候都更应该保持思考上的独立性，凭借他们卓越的分析能力，最大化数据价值产出。

成功的优化策略需要营销者

一次营销计划的设计，包括优化。首先得从前期勘测开始，它能让整个计划在起跑时就处在领先的位置。当数据收集完成之后，提前勘测可以让数据迅速的依照需求指标进行分层，成为数字广告的竞价依据。强大的分析能力是效果考核指标的必须品。

人工分析可以确保购买策略优化不出现方向性的错误，并为整个自动化营销构筑基石。如若不然，品牌广告主会因为错误的指标而选错了营销优化的方向。程序化广告的规模预计在2017年占到数字广告的60%到70%，如若犯错将会是巨大的损失。

算法：没有人的帮助将不再高效

对于广告主来说，每周数以十亿计的广告展示和每日数以百亿计的广告竞价请求依靠人工来处理显然是不现实的，机器让这一切成为可能，实现了规模化的数字广告投放及优化。然而无论如何，营销算法始终是对于人类行为的预测，唯有人给予他们正确的数据，才能实现真正的高效投放。

数据的充分使用依赖于洞察与分析的自动化分层，让整个营销活动步入良性循环。程序化广告中的算法担此重任，借助机器进行各类数据的分层处理。但人依然是智能分析与决策的关键。分析师可以将机器无法考虑的因素纳入考量，包括无法预知的现实活动、季节性因素，以及各类欺诈，而且他们对于产品未来发展的方向有更好的理解。

人可以为营销带来更多色彩

机器永不犯错，他们非黑即白，而人类则可以在这之中区分出其他颜色。如果没有足够的人为帮助，算法会变得越发狭隘，仅仅只盯着那些高效果的广告曝光。

举例来说，一家航空公司可能会在周日早晨迎来订票高峰，因为当时公司航班票价处在最低的阶段。如果让算法来进行优化，可能会将绝大部分的广告库存用于周日时段的社交网站上，以求最大化的效果转化。但对于品牌来说，这并不是最好的优化，因为人类分析师知道广告对于营销活动最重要的推动作用在于为品牌赢取更多的关注度，在消费者周日来购票前，就将品牌的信息传达给受众。如果按照算法的方式，对于品牌的长期战略将是有害的，人工优化的作用就在于确保算法不会出现偏激的竞价行为。

除了算法处理的庞大数据之外，营销者也应该应该理解数据背后存在的内在意义，并作出正确的举措。将对于品牌营销效果和对消费者行为的细化分析的任务都交由机器解决，这是不利的。机器很有用，但核心还在于“人”。