【万字长文】深度解析2018年中国互联网营销的新生态

2014年10月，我发表了这个博客最重要的文章之一：半小时读懂互联网广告新生态。

这篇文章，仅仅在我这个小小的博客上就累积了近3万次阅读。而其他各种转载署了我的名字或者被冠以别的名字的更是不计其数。

但是，2014年距今已经快有4年时间。今天的互联网营销的生态跟四年前相比实际上已经大有不同。之前文章中所提到的RTB等方式，今天仍然存在，但早已不再新鲜，而营销本身，与四年前相比，则有太多不同。

所以是时候更新一下这个宏大的故事。

正文

新的概念层出不穷，但是背后的逻辑一定要搞清楚。搞清楚了这些逻辑，才能更好理解为什么今天的互联网营销是这般模样。

这些逻辑的根源可以用四个词来表达：移动化、数据、监督学习，以及传播与其载体的解耦。

这四个词或许会让你觉得莫名其妙，但你若继续阅读下面的内容，肯定会豁然开朗。

第一章图：阿里帝国（图片来自：http://www.zcool.com.cn/work/ZMTk1OTkyNTY=.html）

当然，寡头垄断了数据也不全是坏事，如果没有寡头的垄断，数据也不可能汇聚到一起，人们也不可能对营销的对象——这些受众有更深入的了解。唉，反正凡事有利有弊，垄断虽然带来了成本的提升，议价能力的减弱，但却又带来了数据的丰富和因为数据丰富而创造的营销效果的增强。

3.2 数据和基于数据的繁荣营销生态

如果你读完了前面的内容，恭喜你，你一定已经理解了这个重要的逻辑：移动化让广告和广告位解耦，这样广告必须在数据指导下才能投放；移动化又正好促进了用户数据的获取和打通，从而让媒体和广告主有机会真正获得用户数据。

所以没有移动化，互联网营销的新生态就没得玩。

不过，今天的现实世界比这个要复杂。尽管寡头垄断，列强环伺，似乎生态已经仅仅只是广告主和互联网大佬们的单挑博弈，但技术本身的复杂度还是让很多细小玩家存活在夹缝中间，并且在这个生态中扮演着如自然界生态中“共生”关系一般的角色。

第一，数据本身还是有自己的一个生态。

尽管最重要而且规模也最庞大的数据已经被寡头们所拥有，但是互联网营销还是不能仅仅只依靠这些寡头们的数据。毕竟，寡头的围墙花园是黑箱，很多广告主不敢100%完全依靠他们。再加上广告主还是有自己的数据的，数量虽然稀疏，可是质量却是上乘，不用可惜。因此，帮助广告主将自己的数据用在寡头们的广告资源的投放上，也就成为了一个很重要的局部生态。

一方面，广告主往往有CRM数据，都是买了自己产品的客户，这些客户的手机号码他们是有的。如果能够在互联网中找到类似于这些现有客户的人，理论上他们转化为客户的可能性也很大。在2014年的我的新生态的文章中，专门讲到了这个，被称为“lookalike”。不过，要想玩转lookalike，广告主必须有自己的消费者数据系统，仅仅只是CRM是不行的，因为CRM是购买客户的管理，但不是站在营销的角度上的数据的管理。这中间的道理就不在这篇文章中详述了，如果大家感兴趣，可以参加我的课程：深度公开课：数据和大数据驱动的智能营销与运营（8月19日北京）。于是，服务于企业的第一方消费者（受众）数据厂商就应运而生，往往被称为第一方DMP，比如国内的品友、AdMaster（nEqual）、国双（Gridsum）或者国外的Oracle、Adobe之类。

另一方面，前面也说了，移动化的数据世界，也不是铁板一块，光设备ID，就有好多种，这些ID总得打通才能产生价值。而广告主的数据要能够用在寡头们的广告资源的投放上，也得跟寡头们打通。所以，不同数据的提供和打通，也构成了一个非常重要的局部生态。

举一个例子，比如，广告主说，我线下门店每天进进出出几万人，我能否把这些数据给阿里，然后在阿里的数据银行里面找到类似于这些人的更广泛的人群，并将广告投放给他们？

实在是太能了。但是，广告主得做几件事，第一，探测线下的用户的实际到访，得拿到这些人的wifi网卡的MAC地址（这是一种设备ID），你得找相关的厂商帮忙；第二，拿到这些MAC地址之后，得要想办法转换成手机的IMEI号码或者苹果手机的IDFA，这又得找另一些厂商帮忙；第三，有了这些数据之后，广告主还得通过第一方DMP把这些数据通过加密（一般是MD5）提供给阿里品牌数据银行——这又得有第一方DMP厂商来实现。

所以，今天的互联网营销生态，已经远远不像过去了。广告主根本不可能仅仅依靠一两个技术公司就当甩手掌柜。广告主要懂的实在太多了。

第二，围绕数据还有一个更大的生态。

有了数据还不够。我们前面讲了，移动化时代带来的另外一个极为重要的后果，是监督学习创造的智能营销。监督学习，学习什么？一般我们认为，当然是学习用什么创意、选什么位置、出什么价、投给什么人。那么，创意本身必须得要千变万化，即我们所称的动态创意。这就得有相关的服务商。选什么位置、出什么价，则又需要另外一些服务商，其实就是我在2014年文章中写的DSP，或者trading desk，他们并未消亡，而是跟巨头们捆绑的更紧了。至于投给什么人，这个仍然是DMP的事情，所以行业中的DMP业务这几年仍然很火，你其实读到这里就能明白原因了。

除了这些直接服务于投放的之外，还有一个局部生态，是衡量投放效果的一众厂商。比如AdMaster、秒针、DoubleClick（DCM）、国双（Gridsum）、神策等。他们已经不是过去那些仅仅衡量一下展现或者曝光的小工具了，而是整个智能营销的数据监控人。这中间有不少的差异，也留到我的课堂慢慢讲吧。

除了这些之外，还有一部分帮忙查看是否流量作假呀，或者投放的广告到了不该去的地方之类的服务，前者较为主流，后者则因为广告资源被逐步垄断，RTB在国内逐渐边缘化而使之也变得边缘化。这也算是一个小生态了。

当然，这些生态在2014年的时候其实已经有了雏形，今天则因为移动化和寡头垄断而变得更加细分与鲜明，但还谈不上是完全新生的生态。不过，2018年，确实有新的生态涌现，值得专门一谈，大家接着看。

3.3 新的再营销生态

移动化带来的对人的数据上的追踪的优势，在近几年创新了再营销的生态。

过去，再营销主要是通过流量访问了网站而没有转化来定义的——如果来到了我的网站，却又没有转化，那我下次追着你投广告。这种方式是通过第三方cookie实现的，是一个有十多年历史的老方法。

可是，移动化之后，再营销的玩法空前扩展。比如，前面提到的，利用wifi探测来到店铺的人群，然后追投他们；或者根据CRM的人群，来lookalike进行扩大化的追投；或者根据微信小程序中的用户的数据，再腾讯社交广告中进行追投；再或者根据地理位置LBS的范围划定来进行追投等等。整个再营销无论是在方式上变得千变万化，还是曾经老死不相往来的线上和线下能够打通，还是在数据利用范围上变得极为广泛，又或是在用户规模上能够自如地放大缩小（就跟金箍棒一样），都不是2014年那个时候可以想象的。

与2014年不同，那个时候的再营销还比较边缘化；而今天的再营销，因为移动化的关系，已经成为非常主流的营销生态。

篇幅关系，再营销有多少套路，每种套路怎么玩，又如何帮助广告主更有效的挖掘营销转化的机会，大家还是听我的公开课吧。深度公开课：数据和大数据驱动的智能营销与运营（8月19日北京）。

3.4 Martech生态的嵌入

前面讲的所有内容，都可以归纳在一个范围内：AdTech（广告技术生态）。但Ad（广告）这个词，却完全不是营销的全部。Ad负责的是前端找人拉人，但任何一个真正的营销人都知道，人来之后，还需要对这些人进行引导、说服、转化和留存。

这些就不是AdTech的工作，而是Martech的工作。

2014年我写第一篇新生态的文章的时候，Martech在国内还没有什么生存空间，而今天，Martech则是一个不能忽视的力量。

为什么2014年的时候Martech不行？这得从Martech的主要功用说起。

简单讲，Martech针对的是通过引流已经到了广告主触点上的受众（关于什么是触点看我这篇文章：2018年宋星半小时读懂系列——DMP为什么有那么多种，以及哪种更靠谱？然后根据这些受众的不同情况，自动化的按照某种预先设定的程序对他们进行引导、说服、转化以及留存等不同类型的操作。

这些个操作，手工来做不是不可以，但是能力太有限，效率太低下。第一，细分不同类型的人群，人手工做就很困难；第二，不同人群有了，你给每个人群针对他们的情况再手工做不同的邮件、短信、落地页、促销券等等，实在太繁琐，效率太低；第三，人很难动态追踪人群的变化，从而错过很多影响潜在客户的时机。

这些事情，交给机器更合适。可是在2014年的时候，有几个问题让机器不足够发挥作用。第一，移动化没有产生，人群的数据仍然是割裂的，你顶多能从你自己的网站搞到这些用户的数据，机器能够依据的数据基础太薄弱；第二，引导、说服、转化和留存能用的渠道也非常有限，几乎只能是短信、邮件或者app的通知，这些在美国倒还挺有价值，在中国就实在是太弱鸡了。

所以，你看看，到了2018年是不是Martech的很多机器过去没法干的事情，现在就可以干了？移动化通过设备ID等解决了数据问题，这样Martech也有了打通（实际上是一定程度上能够打通）app呀、网站呀、微信公众号呀、小程序呀上同一个受众个体的数据的机会。而这些数据又可以帮助Martech建立更好的用户分群以及针对这些分群共有特征的营销策略。而Martech又可以借助这些数据和设备ID等，实现除了短信邮件这些之外的消费者触达，比如在前面讲的寡头资源内的投放、在微信上公众号的消费者沟通、分人群的个性化app通知推送、在传统的RTB上的投放等等。

因为移动化的原因，这个本来鲜有人问津的领域，开始挤入了更多厂商。包括从智能化营销切入这个领域的厂商，比如品友（iPinyou）；或者从广告数据解决方案切入的厂商，比如AdMaster旗下的nEqual；还有从传统营销自动化切入这个领域的厂商，如Convertlab、Oracle等。尽管在同一个领域，大家其实也各有特点，例如品友，是以在广告投放和数据上的积累切入Martech，所以偏向于消费者从推广一直到转化全流程的触达和数据实现的智能（这一智能本质上也是靠的监督学习）——或者简单讲，是把AdTech和MarTech打通所创造的一体化营销与智能营销的能力；AdMaster和nEqual则具有相当程度的广泛覆盖的解决方案，例如将social（包括微博和微信）也能纳入到其中，且同样有他们数据积累的加持，同样也强调打通前后端，但也很强调多渠道的整合；Convertlab则更偏向于流量成为了潜在客户的后端，在基于用户标签和自定规则的个性化分群（segmentation）方面，以及在“可编程”的智能化触达方面有相当造诣。

所以，你可以看到，2018年相对于2014年，整个数字营销生态有多么剧烈的变化。

第四章
“让人失业”必将成为主旋律

前面讲了供方——无论是流量主（寡头和互联网公司）还是技术解决方案提供商（数据的、AdTech的和MarTech的），现在我们看看需方（广告主以及广告代理商，后者就是大家常称的agency）。

行业生态的变化，必然影响到营销的需方。首当其冲（最受伤）的实际上是代理商，其次或许也是每一个营销人自己。失业还是不失业？这是一个问题。

4.1 受伤的agency

Agency的问题是，必须深度转型。

原因很简单，现在数字营销世界的话语权，早已经转移了。过去，“挟天子以令诸侯，挟客户以令媒体”的好日子，因为寡头和媒体们在营销资源与数据上的支配地位而迅速走向夕阳阶段。

不仅如此，在前面我讲的生态中，你也几乎看不到agency可以大张旗鼓的地方。毕竟agency是做媒介采买和创意的，让他们做技术和解决方案，这就真的需要痛苦的转型。

这样的转型是否留给了agency足够的时间我不知道，但在这时间窗口中，能真真切切地感受到来自传统的咨询公司甚至是四大这样的会计公司的虎视眈眈。传统咨询公司或者是四大跟agency抢肉的背后，显然是大家都注意到今天的互联网营销生态，早已经不可能单纯依靠受众掌握的客户名单和广告位资源来建立竞争优势（这些优势当然存在，可惜已经从agency的手中不断转移了）。而移动化带来的数据、技术以及综合数据和技术带来的营销革新，才是代理商们真正应该拥有的优势。但这些优势，看起来咨询公司们觉得自己一点也不弱，至少跟agency们比较起来是不遑多让的。

所以，难怪今天的agency们，无论在美国还是在中国，都能感受到寒冷和杀气。

但，从我的角度看，agency（例如我所效力的阳狮媒体集团(Publicis media groupe)）至少有几个点仍然具有很重要的优势。第一、agency仍然更加理解营销——无论坊间有多少中伤，agency对于营销和数字营销的理解毕竟是几十年智力和资源的积累。我们这些年有技术化营销的倾向，但是，不要忘了，营销首先仍然是一种技艺，而不是技术。营销毕竟要解决人的心理问题，要通过合理的创意、友善又具有吸引力的表达，以及恰如其分的投放策略来影响消费者。在这些方面，谁也无法否认agency具有极大的优势。第二、agency通过一系列的内部强化、重组以及收购正在弥补技术革新上的短板。这个道理很简单，agency又不会坐吃等死。以阳狮为例，在6年前即成立了专门的程序化部门AOD，而经过数次改组，无论是内部组件的DTI practice（数据、技术与创新业务部），还是它收购Sapient，在数据能力、技术能力和咨询能力上都能充分满足目前数字化革新的需要。

当然，摆在agency们面前的形势仍然严峻。没有人抢饭碗的日子总会过去，技术本身让营销变得扁平，而处在夹心中的agency肯定会感受到这个扁平化带来的挤压。

4.2 甲方爸爸们也有失业之虞

甲方爸爸们的日子当然比agency好不少，但是内部的变革可能会悄然发生。

简单讲，移动化带来的一系列好变化不见得就不会给甲方带来挑战。

最显著的挑战，是移动化的数据打通之后，前端的营销和后端的销售转化乃至CRM都一并能够打通了。

过去，Marketing的负责人（CMO）和销售转化或者CRM的负责人（CIO/COO）其实还是相安无事的。毕竟大家各干一摊，彼此数据不能从消费者的个体级别上实现打通，因此，也就谈不上太多深入的相互协作。

但是，现在不同了，前面讲过，移动化之后，消费者历程不再是大问题，至少你自己企业的客户的消费者历程肯定不是问题——从前端受广告投放的影响一直到最终的消费和留存，都可以通过设备ID持续追踪嘛。那么新的问题反而来了，前端的Marketing和后端的销售转化/CRM，必然在新的形势下要开展协同与合作；或者公司的层面必然要求两个过去各自承担KPI的部门，要携起手来共同承担一些共有的KPI；或者当业绩波动的时候，双方都因为数据的打通而打开了相互的黑箱从而有了相互指责的资本。总之，不管如何，Marketing和CRM曾经的两个独立部门变得开始不那么独立，甚至公司要求他们必须“结婚”！

CMO还是CIO最终谁能成为最后的胜利者已经不再重要，或许公司也会考虑来一个更性感的CGO，但无论如何，平静的水面将会打破。甲方爸爸们的每次架构重组，都是伤筋动骨。

4.3 更长远的失业

但更长远的失业，恐怕是“监督学习”这些机器学习甚至人工智能可能带给我们的。移动化之后，数据打通了，机器学习有本钱了，而营销执行本身也早已经程序化，并且肯定会从程序化迈向智能化。

营销从业者将会面临什么样的来自机器的挑战呢？优化师或许仍然有价值，但人数肯定会减少一半；创意生产尽管仍然需要好的头脑，但更多体力劳动肯定也是交给机器了，所以创意总监还在，创意主管的位置或许不保；而媒体的采买，这个恐怕是最惶惶然的，理论上，媒体采买这个事情本身就应该随着传播和载体的解耦而不复存在！

机器无法取代人的，或许是创意、创造、创新与机器永远不可能拥有的人生经历。或许，我们未来的工作，恰恰是生活经历本身？

不过，回到眼前，2018年，留给生态中不同玩家的时间窗口，又各自还有多少呢？

来源：网站分析在中国

原标题：【万字长文】深度解析2018年中国互联网营销的新生态

关键词：