广告的两面性:艺术创造独特性,科学带来确定性
发布时间:2024-04-09 | 来源:阑夕

奥美广告的创始人大卫·奥格威说,克劳德·霍普金斯的著作「科学的广告」值得所有从业者至少读上7遍,否则没有资格进入广告行业。

但其实奥格威和霍普金斯是完全不同类型的广告人,如果用品效合一或者品效协同的概念来区分,奥格威显然是品牌一方的捍卫者,甚至是以一己之力建立了品牌调性的理论。

而霍普金斯是一个没那么感性的人,他坚信只有数据才能证明广告是否有效,所以早在一百多年前,霍普金斯就用核销票券的方式来计算广告投放的CPA成本,本质上和现代的广告机制并无二致。

或者也可以这么说,大卫·奥格威的广告学,几十年来的变化其实并不大,他为广告赋予的艺术价值至今仍在散发光热,不过克劳德·霍普金斯的研究领域——为创意市场寻找科学之锚——几乎已经是「轻舟已过万重山」。

所谓历史的局限性,换种说法就是,时代变得太快了。

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腾讯广告商业平台总经理汪牧远,讲过这么一个很有意思的案例:

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某广告主在微信小程序里投放卖货广告,会在用户点击后产生两条链路,一条是点击广告、小程序打开后直接进入广告素材对应的商品详情页,另一条则是跳转到类似活动推广的关键页面进行下单。

而在真实操作的过程里,后一条链路的转化率要高出5倍,虽然用户未必下单的是广告展示的那件商品,但只要他消费了,投放回报就出现了。

这个差别乍看之下有些反常识,却也非常清晰的证明了「人货场」三要素在技术发展下能够洞察到的颗粒度越来越细,很多时候做广告不光是要找对人,还得准确的分辨场景,以及为不同的场景分配不同的货品。

换句话说,在线广告的优势在于,平台拥有的数据丰富,但无法充分利用起来,就无异于空耗资源,品牌以前操心的是不知道哪一半的广告费被浪费了,现在可能更担心不知道哪一半的数据没有吃透。

比如在上面的例子里,如果没有技术能力去对链路进行追踪,那么其实品牌是不知道转化率为什么存在波动,当它要去做优化的时候,实际上是对两条链路一起优化,幸运的话毫无效果,不幸的话甚至会被误导。

弄错了问题,就不会得到答案。

但这也不是驱使广告平台全面升级的唯一因素,更重要的是,在有了足够强大的技术支持——包括AI大模型的应用——之后,投广告这件事情,究竟能不能拿到确定性。

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其实品牌投广告和我们做内容有着一个共同点,那就是生产方很难预判哪条素材或是作品会火,就像经济学认为敬畏市场的原因在于市场不可预知,在满是不确定性的世界里寻找确定性,本身就是一种稀缺。

所以尤其是在效果类广告行业,长期以来追求的都是大力出奇迹,批量做上几十上百条素材,然后全都投出去做A/B测试,哪条数据最好,就给哪条加量和复投,这是一个「知其然而不知其所以然」的无奈选择。

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可以这么认为,海投模式是一个相对最不坏的做法,却离最优解还差得很远,与其说可以总结出经验,不如说抽卡的尽头是玄学,连一个像素的改变,都能带来不同的反馈,至于对于反馈的解读,则成了既无法证实也无法证伪的事情。

而腾讯广告的解法,证明了平台下场整顿基建层的必要性:所有的不确定性,都来自技术资源的开放不足,客户只有花钱打广告的职能,没有在平台上经营的念头,也很难从流量黑箱里看出门道。

反过来说,如果把高深复杂的技术进行产品化,让品牌拥有更先进的投放工具,那么广告效率就有机会不再往一两个百分点的差异溯源里卷,而是从一个近乎于上帝视角的观测角度,去管理整个预期。

汪牧远分享了一个数据,以新的广告ID来看,升级后的广告投放系统,可以帮助广告主在每万元人力操作上降低83%,实现了更高的投放人效;另外,腾讯广告投放系统里目前广告大约有770万条,完成升级之后,数量预计会减少到大约70万条,这不但意味着重复造轮子的无用功变少了,系统能够分配到每条广告的专注力也加强了。

如果能把错误选项都排除掉,也就不需要试错了。

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这也顺应了广告行业的主流趋势,也就是资产化。

以前的广告生态是封闭的,品牌拿到的只有转化结果,后来逐渐的连官方账号涨粉都被当作数字资产,成为广告投放的ROI一环,腾讯广告更进一步的,是为每个品牌都设计出了广告ID,相当于身份证,围绕这套识别机制,从创意到内容,都是广告主的私有资产,而淘汰了那种一锤子买卖的投放流程。 

因为每家品牌的广告ID都是唯一的,所以相当于广告系统也带有私有化属性,经过实战训练,品牌可以让系统一天比一天更懂自己,每一次投放经验都可以累积起来,指导优化广告效果,而不再是混用系统,以公共的策略对接存在具体差异的各方需求。

都说恒产者有恒心,有恒心的意义在于,广告可以成为一个长效的、可经营的铺子。

消费品行业,可能是腾讯广告在投放模式上搞创新的最大受益方之一,它原本就是腾讯广告订单的基本盘——经常刷朋友圈的,都不会对各种快消品、数码电器甚至汽车的广告感到陌生——同时因为对ROI的敏感度极高,任何效果上的波动都会直接影响企业的预算表。

所以也不难理解,腾讯广告投放平台选择以消费品为切入点,验证这次升级究竟有没有为客户带来经济效益,它的营销诉求清晰朴素,基本上就是为了卖货,而平台一顿操作猛如虎下来,只有品牌为之买单了,才有价值。

更重要的是,零售类型的广告也在成为整个在线广告市场的新一代发动机,去年的支出增长超过20%,在经济形势尚不明朗的时代,谁能为品牌提供落袋为安的营销方式,谁就可以得到更多的票数。

而腾讯之所以强化广告资产的概念,也是因为除了促成交易之外,它在中文互联网里独一档的社交关系链——比如企业微信——也能承接线索留资的功能,非常适合消费品行业精耕细作的风格。

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品牌方应该相当乐于接受这种明确产权的方向,无论是代理公司变更,还是优化师换了人,都不会影响到历史资产的积累,哪怕是在形式上更像是智力资产,它们都能形成可复用的经验,便于动态化的管理。

以其为基础,才有后面在创意生产和投放策略两个环节的提效。

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比如腾讯自己训练的千亿参数规模混元大模型,在普通用户接触到成熟产品之前,腾讯内部就已经用上并拿它改善业务流了,广告公司也可以用它来写文案、做设计、想亮点 ……以它为底座开发出的一站式AI广告创意平台——腾讯广告妙思,更是从创意素材生成层面为广告主提供助力。

事实证明,大模型的优势非常适合解决广告投放中创意生成的痛点,因为它的内容提取是系统可知的,不仅素材生成速度变快,在与审核底层打通之后,由腾讯广告妙思生产的素材过审速度也更快,平均等待时长缩短80%左右,与此同时,让系统去分析海量数据,并借助AIGC技术生成更加贴合广告效果诉求的素材从而提升投放效果,也是人力难以企及的计算规模。

AI的作用就该如此,不是内卷,而是一切围绕生产力,服务人类管理他们的工作效能。

而广告质量的评估,则由每条链路的反馈决定,创意可以是主观的,但效果却是客观的,当品牌可以没有遗漏的看到各条链路里用户都做出了怎样的行为——是点开了还是关掉了,点开后做了那些动作,又是发生在什么场景下的,等等——让货找对人这件自古以来就棘手得不行的事情,只会变得越来越通透。

这些改变叠加在一起,就是腾讯广告投放模式的升级全貌:以新资产为体,以新链路和新创意为两翼,为广告的回报创造顺风起飞的条件。

在数据上,这套新的投放模式已经覆盖了腾讯生态中差不多1/3的广告,实操下来,起量率涨了207%,达成率多了8.7%,稳定性则高了26%,看上去是走在了一条正确的路上。

换个角度来看,技术的进步,最后一定体现在工具的增强层面,如果发动机不能被安装到汽车上,它就毫无价值。

腾讯广告大刀阔斧的为它的广告系统改造,既取决于它运营着海量丰富的社交生态,也是因为能直接转化为对商业客户的服务,工具到底趁不趁手,不需要靠问卷调查,不需要组织评委会,实时的CTR、跳转率、下单量、停留时长、GMV等数据,会在最短的时间里送上鲜花,或是上门打脸。 

最后的结果就是,广告投放的确定性与日俱增,甚至是可量化的,而技术推动效率革新,主动替广告主考虑到了降本增效的需求,并能真实的体现在ROI上,以及在有品牌资产的积累之后,企业和广告平台之间产生了正循环,投得越多,懂得也就越多,成功的广告不再依赖灵光一闪,而是系统工程的产物。

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和大多数同行不一样,克劳德·霍普金斯是一个身材矮小、口齿不清的广告人,他完全没有美剧「广告狂人」里的角色魅力,以出色的说服力征服一家又一家的甲方。

事实上,他从来不认为广告的重点在于说服力,而是相信广告是一门精准的科学,优秀的广告不是在写字楼里抽着烟想出来的,只有掌握了市场的数据,才能理解怎样做出最有效的广告。

他用了一生的时间,为广告业建立「确定的原则」,也以杰出的业绩成功赢得了让所有人都心服口服的声誉,但我想,如果霍普金斯能够看到今天的数字广告生态,看到腾讯这些公司是如何用技术把他的设想逐一实现的,一定会有新的感悟出来。

就像是和人工智能的机器一起创作广告这幅画面,历史上的大师们固然无法亲见,但它又确实呈现在被揭开的未来的一小块帷幕里头。


 
 
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