广告营销的技术革命：从洞察到认知
一、关于广告效果的争论
回顾20世纪的广告理论发展脉络，我们能够清晰地发现广告业的先驱们在其发展初期就已经确定了广告作为销售工具的基本属性。然而也必须看到，对于广告是否真正很好地实现了其销售效果、达成了其销售使命的争论，其实在肯尼迪提出“广告是印在纸上的推销术”这一理念的时候，就已经为科学派广告和创意派广告的分歧埋下了深深的伏笔，并最终被沃纳梅克总结为那句通俗但经典到无法超越的语录：我知道广告费用的一半被浪费了，但却不知道是哪一半。这句话经常被广告学界业界、业内业外的人们拿来当作笑谈，但它生动直白地击中了20世纪大众传播语境下广告研究和广告实践所面临的最根本的理论难题和技术困境。
在大众传媒发展的早期阶段，无论是广告人、广告主还是用户都认为广告的目的就是销售、广告对于销售的促进作用是有着显著效果的；而随着大众传媒业、广告业和工业经济的快速发展，学术界和产业界逐渐发现广告效果的“魔弹论”越来越难以奏效，那些扛着科学大旗的广告公司也无法清楚地向它的雇主解释究竟广告对销售起到了什么样的作用，在多大程度上达成了绩效目标。在新的市场环境、信息环境和媒介环境下，缺乏重大的理论建树和技术突破，成为建立在工业经济和大众传媒基础逻辑上的20世纪广告业继续保持高歌猛进姿态的最大发展瓶颈，并直接导致传统4A广告公司版图在大数据、云计算和智能媒体语境下的分崩离析。
实际上，通过对20世纪不同时期的广告理念和策略的历时性研究，我们发现每一种不同的广告学说/假设的产生和流行，都是与当时的大众媒体发展状况和市场经济供求关系紧密相连的，也都在一定程度上受到了彼时广告业界和工商业界的认可甚至推崇，并因为市场的检验和事实的佐证而在不同程度上反映了当时当地的广告生态。例如，霍普金斯致力于提升广告的科学性，但当时广告对于产品销量的提升究竟是因为其精雕细琢的广告文案，还是因为早期的媒体受众对广告与新闻之间的区别还有些傻傻分不清楚，抑或是因为工业产品本身的供不应求导致消费者在接触到广告信息之后便直接作出了购买决定？事实上，无论是早期的科学广告说、实效广告说，还是中期的品牌形象论、产品定位论，再或者是晚期的4C营销组合、整合营销传播等，都无法用真实的数据、客观的标准和显著的效果证明是广告对于销售起到了直接的作用。
在这样的背景下，对广告效果及其科学性的争论是无法在根本上平息的。客观来说，这并不是由于广告从业人员的能力造成的，而是由于大众传播媒介本身的局限导致的。无论借助报纸杂志还是广播电视，广告主和广告公司都无法真正掌握广告受众或媒体受众太多具体的信息，他们既无法准确地统计每一位用户的个性化需求，又不能清晰地对每个人进行用户画像。因此，在模糊的市场观中形成的方法论，也只能是针对受众是无差别的同质化群体这一假设而形成的，并最终形成了基于盖洛普抽样调查模式的量化研究方法和基于4A广告公司市场洞察模式的经验主义研究方法。广告公司非常清楚，对消费者的充分了解是他们能否在日益激烈的市场竞争中生存下来的关键，类似智威汤逊（JWT）这样的广告公司很早就开始以市场调查的方式来洞察用户的品牌消费行为，以便向广告主提供更合适的广告策略[15]，尽管很多时候广告公司会对抽样调查得出来的数据和结论进行修正以使之更符合他们对消费者的“深刻洞察”。
可以说，20世纪建立在工业制造和大众传播基础之上的广告模式和广告理论，都在策划、文案、创意和媒介等广告流程的“洞察”环节上倾注了占绝对优势的人财物资源，以至于无论业内还是业外的人在谈论广告的时候首先要想到创意，却有意无意地避开了它在最本质上应该作为一个为达成销售而服务的科学手段这一核心属性。就连在广告领域从事市场调查工作的毕业生，除了要具备市场营销学、统计学、社会学、消费者行为学等课程的专业知识，还要强调他们还应该具备“创意性思考”的能力[16]，而不是以事实和数据为基础进行“科学性思考”的能力。事实上，这种状况并不能归咎于广告从业者和研究者，大众传播媒体在数据采集技术和用户跟踪技术等方面的局限，才是广告无法借助测量或验证从根本上科学起来的客观原因。
二、品牌传播VS销售导流
直到今天，对于广告应该在多大程度上承担销售功能的争论依然还在沿着科学派与创意派的分歧继续走下去，这也就是在当下的互联网和移动互联网环境中所体现出来的效果广告与品牌广告的区别。传统大众媒体、广告公司、公关公司偏重品牌促进增长的营销方式，通过品牌广告塑造的经典形象为企业和产品带来持续关注度、美誉度和忠诚度，但它不强调广告与销售之间的直接必然关联。《当代广告学》对于广告概念的界定很好地反映出了品牌广告的功能和价值：“广告是由可识别的出资人通过各种媒介，通常是有偿的、有组织的、综合的和非人员性劝服的，进行有关产品（商品、服务或观点）的信息传播活动。”[17]这个定义意味着，广告（尤其是品牌广告）的本质功能是一种品牌告知和信息传播活动。“广告的根本目的是广告主通过媒体达到低成本的用户接触……进而影响其中的潜在用户，使他们选择广告主的概率增加，或者对产品性价比的苛求程度降低。”[18]这种思维直接影响了早期互联网广告的理念与实操，无论是媒体、广告主还是广告公司在互联网发展初期都仅仅把互联网广告视为大众媒体广告的一种线上形式，并仍然坚定不移地认为网络展示广告的主要目的是对品牌认知的一种支持。[19](https://www.daowen.com)
在近些年的实践过程中，新兴的数字化媒体和网络营销公司则会更加强调在互联网和移动互联网的应用场景中，以精准投放为手段、以销售效果为导向，对广告所带来的销量进行更精细化和集约化的运营。“在新媒体时代，人类的行为和态度可以通过数据的形式呈现出来，如果能够对数据进行采集、分析、探索及应用，就能做到精准营销，引导广告商将资金投向有需求的特定受众，不仅可以帮助广告主省下大批的预算投资，还能够在精准定义市场需求的基础上提升广告效果。”[20]之所以发生这种转变是因为，传统媒体广告投放的总投入容易确定，但总产出很难衡量，然而在互联网广告投放的场景下它的总投入和总产出都有非常直接的数据作为支撑，广告曝光之后的用户点击、下载、注册或者购买行为都能够被记录、收集和分析，这些数据可以作为调整或优化广告投放策略的客观依据，从而帮助企业的营销人员不断提升广告活动的投资回报率（ROI）。
这也恰恰正是数据驱动的效果广告在2010年后席卷全球营销领域的重要原因。尽管效果广告发展迅速，但我们仍然面对着这样的一个现实：大多数广告主对营销总监、市场总监甚至运营总监的招聘要求还依然停留在过去的“品牌总监”逻辑中，即使这个总监有可能不懂互联网、移动互联网、效果广告投放以及线上线下流量转化等运营策略，知识结构的老化和技术基因的缺乏正在成为很多企业在新的环境中谋求转型的限制因素。互联网尤其是移动互联网快速发展所带来的营销进化是一种质变，它意味着广告不只是在用户面前的呈现和曝光，更重要的是他们能够立即在手机端通过点击广告、跳转到产品或品牌的交易页、完成在线下单支付等几个简单步骤从而实现最终的销售效果。也就是说，移动互联网广告的营销效果因为让用户增加了一个闭环型的点击购买动作而变得更具备可测量性。
基于大众媒体的品牌广告“无法实现即时场景、即时即刻的用户购买，而基于移动端的效果营销必然是转化链更短、效率更高也更为先进的营销模式……在移动互联网时代，一切传播形式都具备导向购买（或下载、注册等用户行为）功能，这是一个根本的思维取向。如果不能导向购买，则不叫效果营销”[21]。因为技术的进化已经极大地压缩了从广告曝光到购买决策的时间和空间，这对于广告促进销售的效果提升至关重要。一条广告信息从打动用户到触发他的购买冲动往往只是转瞬即逝的几秒钟时间，如果广告活动能够在当时当下解决从曝光到购买的转化问题，那就意味着它可以完成即时销售，而不需要像传统广告那样经历“曝光—关注—理解—接受—保持—决策”这一系列漫长的时间周期和空间距离。否则，在快节奏的信息环境下，一旦用户因为无法直达交易页面而跳出当前场景，在经历了一段时间的保持期、遗忘期或者冷静期之后，广告直接促进销售的效果必然因为丧失最佳的交易窗口期而大打折扣。这也就是为什么传统大众媒体的品牌广告无法向广告主承诺销售业绩而仅仅只是强调其信息传播功能的主要原因。
三、新技术造就新思维
“从传统大众媒体向数字化媒体的转变，使得广告营销活动能够更容易地获取、存储和分析数据，从而大大提高了数据的利用效率。”[22]借助于前沿的数据技术对用户行为数据和消费数据进行的分析和挖掘，营销人员能够在个体层面上对不同用户的兴趣、偏好和需求形成更加客观和全面的认知，而不是仍然使用经验主义的方法在市场调查获得样本数据基础上进行主观的用户洞察。由于用户各方面的数据处于不断更新的状态之中，因此营销人员对用户所形成的认知也会随着数据的更新而处于一个动态完善的过程中。借助于大数据所形成的用户画像，营销人员及其所使用的程序化软件可以对不同时间、不同地点、不同状态、不同场景和不同情绪下的用户实施不同的广告投放策略。这使得全新环境下的精准营销技术越来越强调广告本身与用户需求之间的相关性[23]，相关性越高，广告投放的精准程度也就越高，用户点击并完成购买的转化率也就越高。
从本质上来看，大数据思维和技术在广告营销领域的应用，正在从底层逻辑上对大众媒体时代的市场调研方式和消费者洞察方式进行解构，它在很大程度上克服了市场分析和广告投放等方面的经验主义倾向，为我们在广告营销领域建立更加客观的认识论和更加实效的方法论提供了新的思路。具体而言，大数据作为一种全新的思维和应用不仅仅是一种网络技术和统计方法，而且对我们从经验主义的洞察模式向数据主义的认知模式转变有两方面的影响：一方面，市场分析的对象从有限样本扩展到了总体用户，它解决了过去4A广告公司市场洞察太过主观的弊端：“由于无法穷尽一切样本，因而无法保证结论的可证伪性，以致很多形而上学命题带有较大的偏见。”[24]另一方面，它更加注重呈现不同变量之间可能存在的关系，这也就意味着营销人员能够发现更多非线性因果关系，但的确在事实层面上直接影响用户购买和产品销售的客观因素，并进一步利用包括广告在内的一切手段对这些因素施加影响从而提升营销活动的效果。
这都使得营销人员有机会对市场、用户、产品进行更加客观、理性和全面的认知，并且利用大数据分析和计算的方法有针对性地将不同的产品信息个性化地匹配给不同的用户。事实上，用户需求的个性化和差异化特征并不是今天才呈现出来的，在市场经济从卖方市场向买方市场转变的时候它就已经萌芽，但工业社会的大规模生产、传播和营销方式并不支持低成本的、面向具体用户的产品定制、信息定制和沟通方案定制：尽管理论上营销人员可以对市场进行无限的细分，但在技术层面和经济层面都无法将这种理想状态落地。直到计算机技术、互联网技术和大数据技术在21世纪的第一个十年取得了突飞猛进的发展，计算广告概念的出现才在技术应用层面上对这种个性化的营销策略予以确认。
在美国计算机协会和美国工业与应用数学学会联合举办的世界计算机算法最权威的离散算法研讨会（SODA，Symposium on Discrete Algorithms）第十九次学术年会上，时任雅虎研究院资深研究员的安德烈·扎里·布罗德较为系统地介绍了计算广告与推荐系统等概念，不久后他与另外一位同事又在斯坦福大学开设了计算广告学导论的课程。可以说，计算广告这一概念是在互联网技术和互联网广告快速发展的前提下，由具有计算机科学、数据科学、数学算法等背景的互联网广告一线科研和从业人员——而不是那些在传统大众媒体广告领域的创意、策划、投放人员或者广告学术研究者——率先总结提出并迅速与产业实践结合的一个应用型概念。虽然没有对计算广告的基本定义及其内涵和外延给出清晰的界定，但是他在这次学术研讨会上以及不久后参加几个不同的关于推荐算法的研讨会上都明确提出了“计算广告的核心挑战是为特定场景下的特定用户找到一个合适的广告，以实现‘最优’匹配”（The central challenge of computational advertising is to find the “best match” between a given user in a given context and a suitable advertisement）[25]。
事实上，计算广告理念是对20世纪初拉斯克尔和霍普金斯等人提出的科学广告理念的一种新的诠释，但计算广告与科学广告两个概念所赖以存在的基础是不同的，后者是建立在大众传播时代对市场深刻洞察的基础之上的，而前者则是建立在网络传播时代利用大数据对用户进行全面认知的基础之上的。