微信朋友圈廣告真的是大數(shù)據(jù)推薦的嗎？

時(shí)間：2022-05-26 16:33:01 | 來源：網(wǎng)絡(luò)營銷

時(shí)間：2022-05-26 16:33:01 來源：網(wǎng)絡(luò)營銷

近日，微信朋友圈信息流廣告首批上線，寶馬中國、Vivo智能手機(jī)和可口可樂的廣告出現(xiàn)在每個(gè)人的朋友圈信息流里，但是每個(gè)人只有一個(gè)，所以瞬間全體微信用戶被貼上了三個(gè)標(biāo)簽：刷出寶馬廣告的，刷出vivo廣告的和刷出可口可樂廣告的。

微信的朋友圈廣告采用了在Feed信息流中內(nèi)嵌，與正常的單條朋友圈完全一樣，由文字和圖片構(gòu)成，點(diǎn)擊之后進(jìn)入廣告的完整H5界面，用戶可以點(diǎn)贊或者評論，還能看到自己的好友的點(diǎn)贊和評論，這能夠讓你看到自己的朋友中誰和自己看到了同樣的廣告，因此迅速引爆了朋友圈。

微信朋友圈廣告的事兒已經(jīng)過去好幾天了，眼看各路大神一波一波的評述事件，億企邦在揣摩數(shù)篇大作之后，有幾個(gè)問題值得探討一下。

1、擁有了很多的數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)嗎？

微信擁有11億以上用戶，4億多活躍用戶，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是天文數(shù)字，這些自由發(fā)布，沒有導(dǎo)向的社交軟件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，在這次朋友圈廣告中到底用來干嘛了呢？

以這次的廣告商在朋友圈里的發(fā)布，用幾種常見的大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式，我們來揣測一下：

模式一：使用的是微信用戶的海量數(shù)據(jù)

這個(gè)模式使用的是微信用戶的海量數(shù)據(jù)，篩選出與廣告商的定位一致的群體，例如用腎的，例如關(guān)注奢侈品、名車的，用各種標(biāo)簽條件定義用戶，進(jìn)而推送廣告。

模式二：利用微信用戶數(shù)據(jù)勾勒出屬性

利用微信各種用戶數(shù)據(jù)勾勒出屬性，如用戶的收入，年齡，區(qū)域，教育水平，所處行業(yè)這類基本特征，比對廣告商的產(chǎn)品定位人群屬性，以屬性相近的部分，加上事先做推廣測試時(shí)候的用戶反饋參數(shù)，如預(yù)告時(shí)右上角的是否感興趣選項(xiàng)，再篩選出來的群體，進(jìn)而推送目標(biāo)。

模式三：以用戶的偏好為分類條件

當(dāng)屬性不全的時(shí)候，就要應(yīng)用第三種模式，以用戶的偏好為分類條件，如曾發(fā)布喜歡旅游，喜歡科技產(chǎn)品，喜歡吃喝玩樂等等，就成為了定義條件。

以這些偏好進(jìn)行排序，篩選出前20最受用戶關(guān)注的偏好，再以這些偏好跟廣告商的客戶定位進(jìn)行比對，以相似度最高的部分為推送人群。

上述三種常見的大數(shù)據(jù)推薦模式并不涉及到社交屬性，其實(shí)，如果精準(zhǔn)分析能夠到用戶消費(fèi)行為和傾向這個(gè)層級，億企邦覺得社交屬性是可以弱化的，因?yàn)楹笳叩膶?shí)質(zhì)作用是擴(kuò)大受眾群體而已。

以微信的用戶體量，精準(zhǔn)分析出幾百萬甚至上千萬的寶馬潛在用戶應(yīng)該不是難事，但這次推送并不是一對一推到用戶的對話框，而是在朋友圈利用社交屬性來進(jìn)行傳播，那還是Feed流廣告的路子，并沒有將大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)能力應(yīng)用到位。

因此，微信擁有海量數(shù)據(jù)不假，但微信是不是在做大數(shù)據(jù)分析要看在海量數(shù)據(jù)上做什么，這次推送并不是嚴(yán)格意義上的大數(shù)據(jù)行為。

2、事件炒作的廣告效應(yīng)

第二個(gè)疑問就是：這次的廣告效應(yīng)，幾乎是以事件炒作，利用用戶的轉(zhuǎn)發(fā)而形成的，那么跟大數(shù)據(jù)有什么關(guān)系呢？

產(chǎn)生這個(gè)疑問，就是因?yàn)檫@次三家廣告商，都投放的是品牌廣告，并不是具體產(chǎn)品的宣傳，提高的是品牌的認(rèn)知度（具體可查看億企邦《利用微信朋友圈推銷產(chǎn)品的5大模式》的相關(guān)介紹）。

而在微信的用戶體量下，加上“高中低廢”的人群分類話題炒作，應(yīng)該歸入事件營銷的路子上，沒看出來跟大數(shù)據(jù)應(yīng)用有什么關(guān)聯(lián)，因?yàn)樽罱K消費(fèi)轉(zhuǎn)化還是靠廣告商的自我努力。

有這么多用戶數(shù)據(jù)為什么不利用呢？對此，我們不妨再大膽的假設(shè)一下：

（1）、微信對它的11億多用戶并不全了解，否則，它應(yīng)該把11億用戶里面哪些是真土豪、真?絲找到，相應(yīng)地推寶馬或者可樂，精準(zhǔn)跟事件營銷又不是沖突的。

（2）、微信從“高質(zhì)種子用戶”開始做設(shè)定，隱含的前提是：活躍度高和參與廣告互動的用戶以及他們的社交脈絡(luò)跟寶馬、vivo和可口可樂的廣告受眾有相當(dāng)?shù)闹睾隙?，這個(gè)設(shè)定顯然從一開始就準(zhǔn)備從事件炒作角度進(jìn)行，并沒有以精準(zhǔn)為根本。

那么不難看出微信是以社交屬性為廣告推薦的根本，并沒有應(yīng)用基于內(nèi)容、協(xié)同過濾、規(guī)則、效用、知識上的大數(shù)據(jù)能力，關(guān)注的并不是人和物之間的強(qiáng)相關(guān)性(例如偏好、購買、意圖等)。

從這兩個(gè)疑問能推導(dǎo)出來的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，這是一次成功的事件炒作，是一次公關(guān)事件，是一次傳播效應(yīng)的驗(yàn)證，壓根沒有大數(shù)據(jù)什么事兒。

3、真正的大數(shù)據(jù)推薦到底是什么？

看到以上的結(jié)論，可能就有博友問了，那真正的大數(shù)據(jù)推薦到底是什么呢？

在億企邦看來，從數(shù)據(jù)庫里面找到某個(gè)微信用戶的所有朋友，這跟大數(shù)據(jù)沒什么關(guān)系，大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特征是分析不同來源、不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)信息。

例如，把微信用戶信息和寶馬用戶信息合在一起分析，這才是典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，專業(yè)上，這是大數(shù)據(jù)的多樣性屬性(Variety)。

而大數(shù)據(jù)推薦的目的是發(fā)現(xiàn)表面上可能不相關(guān)、實(shí)質(zhì)上相關(guān)的兩個(gè)實(shí)體，這樣的隱含關(guān)系在小數(shù)據(jù)范圍內(nèi)都不容易，在大數(shù)據(jù)的情況下難度可想而知，我們把這個(gè)問題拆成幾個(gè)步驟來說明：

（1）、要解決“什么樣數(shù)據(jù)可以被納入分析？”

因?yàn)閿?shù)據(jù)量太大，把無關(guān)的東西納入進(jìn)來，不但會增加無謂的計(jì)算量，也會產(chǎn)生很多干擾（具體可查看億企邦《詳解大數(shù)據(jù)的4個(gè)基本特征》的相關(guān)介紹）。

因此，去噪(noise reduction)是第一步，以微信這次的朋友圈廣告商寶馬汽車的例子說明：

如果某個(gè)微信用戶聲稱自己昨天買了寶馬，但寶馬的購車用戶列表里沒這個(gè)人，那么，這個(gè)用戶該不該被剔除將會影響接下來的步驟。

（2）、定基準(zhǔn)數(shù)據(jù)(benchmarking)

我們要分析兩個(gè)實(shí)體相關(guān)與否，關(guān)鍵是看它們的相似度，有的人說，80%的相似就可以了，有的說超過50%就OK，那么該怎么定這個(gè)相似度呢？

專家判斷是一個(gè)方法，統(tǒng)計(jì)結(jié)果判斷是另一個(gè)方法，最好的方法是大數(shù)據(jù)模型能夠自我學(xué)習(xí)去判斷這個(gè)基準(zhǔn)。

（3）、數(shù)據(jù)降維(dimension reduction)

所謂降維，就是把不需要考慮或者不重要的因素從推薦系統(tǒng)中去掉，從大數(shù)據(jù)到小數(shù)據(jù)。

例如：微信用戶跟寶馬用戶之間可能存在很多的相關(guān)點(diǎn)(電話號碼、城市、年齡、土豪級別、付款記錄等)，不是所有的相關(guān)點(diǎn)都對推薦有用的。

再比如：富二代18歲就開寶馬了，普通人可能要30歲才能開上，因此年齡可能并不是分析的關(guān)鍵。

總之，降維的根本目的是為了計(jì)算方便，規(guī)避天文數(shù)字的數(shù)據(jù)分析，至于如何降維和降維的算法，以后我會在億企邦上為大家再細(xì)說的。

（4）、選擇合適的推薦算法

上文提到的推薦算法是應(yīng)用最廣的，也各有優(yōu)缺點(diǎn)，選擇哪種算法，要考慮解決怎樣的問題、數(shù)據(jù)量大小、特征選擇等因素，也就是要將人事物的背后關(guān)聯(lián)，用數(shù)據(jù)的方式聯(lián)系起來（具體可查看億企邦《淺談大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用》的相關(guān)介紹）。

（5）、大數(shù)據(jù)推薦在很多情況下要考慮實(shí)時(shí)推薦的問題

例如，一個(gè)新用戶進(jìn)來，你要推給他寶馬、vivo還是可口可樂，這個(gè)涉及推薦相同的效率以及該用戶的信息，大數(shù)據(jù)框架的設(shè)計(jì)必須足夠完整。

此外，大數(shù)據(jù)推薦的結(jié)果，通常也被稱為“大數(shù)據(jù)預(yù)測”，應(yīng)用場景從足彩到股票，不一而足，能夠做好大數(shù)據(jù)預(yù)測的公司，才是真正的大拿。

億企邦點(diǎn)評：

大數(shù)據(jù)下的推薦系統(tǒng)并不簡單等同于社交關(guān)系的推導(dǎo)，必須是基于更為嚴(yán)格的需求分析和更復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，微信擁有天然的條件(巨量數(shù)據(jù)、資金、團(tuán)隊(duì)等)，但在這次廣告推送中，表現(xiàn)出來的大數(shù)據(jù)應(yīng)用并不到位，雖然說用了大數(shù)據(jù)能力，但更像“大數(shù)據(jù)是個(gè)筐，什么都可以往里裝”的包裝手法，實(shí)在是可惜！