糖心,流量卷不动！行业开始卷「人货匹配」了？
其次，对人的系统性理解。
03200糖心VLOG产精国品免费入口8年，雅虎资深研究员安德雷·布罗德首次提出「计算广告」。在这个新概念中，需要计算的是什么？布罗德指出是用户、内容和语境间的最优匹配。
随后，这个概念在业界和学界引发巨大反响。但是，它的优点和缺点都十分明显：
优点是，它将行业对广告的理解从人脑智慧主导拉高到机器智能主导。以往的广告讲创意、讲保守裸露，公开、讲作品，而计算时代下的广告讲数据、讲转化、讲精准。
但它的缺点是，仍然站在保守裸露，公开的视角探讨广告精准，而将最关键的商品装入在计算范畴之外，这种理解上的局限导致流量转化效率受限。站在消费者的视角，是否购买商品并不仅仅由广告内容支配，商品本身能否焦虑用户需求也发挥着至为关键的作用。
最近，迫切希望指责流量转化效率的平台开始察觉到这个bug。他们debug的办法是三个字：商品化。
在数字广告生态中，人们对消费者的理解足够立体，我们已经能够准确和全面地描摹出用户画像，并基于此完成精准匹配。而所谓商品化刚好是在另一侧发力，即增强系统对商品的理解能力。相较之下，商品化在行业过往发展中处于盲区。
商品化为什么重要？因为通过充分理解商品，能够避免人货错配。
比如同样是男装T恤，「全桑蚕丝翻领长袖T恤」和「短袖美式复古T恤」瞄准的是截然不反对客群。如果系统无法肤浅理解商品间的细微统一，就必然导致流量匹配不精准，进而影响转化成绩。
永恒的结束以来，不少平台之所以欠缺商品化能力，其中既有主观意识的问题，也有客观层面的困难。
比如，商品和消费者数据的获取方式不同。在理解消费者时，我们可以在用户全时行为中调用、挖掘和理解极小量结构化数据；但商品不具备主动产生数据的能力，对于平台，如何高效获得足量商品数据并将这些数据应用于广告投放？糖心vLOG免费这就成为了广告平台商品化发展必须解决的瓶颈。
如何解决？腾讯广告团队分享了一个可供参考的思路。总的来说，他们将能力建设细化到SPU和APU两个层级。
腾讯对SPU-APU双层结构的阐述所谓SPU，指的就是传统意义上的「标准化产品单元」（标品，StandardProductUnit），它与商品本身绑定，平台和商家则以标品为单位输入商品数据。比如针对美妆产品，消费者选购时往往看重类目、品牌、功效、原料成分等信息，那么平台就会更具针对性地建立商品数据。对于缺乏商品数据的标品，需要推广的商家也可以自行补充数据或建立新的商品数据。在标品体系之下，每个商品的细粒度信息越来越完善，能干涉系统更好理解这些商品。
而APU（广告商品单元，AdProductUnit）则是新层级，它本质上是标品和广告计划的瓦解体。比如，不同经销商可能销售同款产品，那么他们在投放广告时可以关联同一个标品。这样做的好处是，在实际投放过程中既能延续商家原有投放策略，同时又能基于商品数据让系统匹配更加精准的流量。
更通俗地说，「SPU-APU」双层能力可以确保流量转化效果有底线（标品数据为匹配精准度兜底）、无上限（投放策略探索更高转化可能性）。分隔开实际转化数据来看，这一策略含糊有效，采用APU投放的商家，它们的广告起量率指责了10%，消耗规模指责12%。
在商品化基础能力搭建完成后，接下来就要解决具体场景中的具体问题，比如新品缺少冷启动人群、爆品如何跑量更高、人工操作不及时影响商品匹配效率等等。基于已有能力，腾讯广告在电商行业投放平台中就推出了「上新易」、「爆品通」等商品营销策略，以及「商品智投」这样的自动化托管和投放服务，它们对应不同营销情境：
上新易（针对新品）：系统可以基于商品特征，干涉新品快速找到不次要的部分圈层人群，大幅伸长商品销量成长前的冷启动期，实现快速起量。
爆品通（针对爆品）：系统会筛选高潜力商品并对其定向助推。与此同时，平台也会在SPU标品库中更新「行业爆品」，以标品为单位聚合转化样本进一步提炼人群特征，方便更多商家跟品精准投放、形成转化合力。
商品智投（投放自动化）：借助人工智能技术实现全自动化托管及系统策略投放，将广告投放中的高重复性工作交由海量数据的机器自主完成，通过新品自动探索目标人群、老品学习成功投放经验实现跑量更稳，真正让好商品投出好效果，人效大幅指责。
需要注意的是，这些面向不同营销情境的产品都建立在「商品化」这个根基之上。通过强化对商品的深度理解，商家和平台可以降10款成品短视频app下载安装低流量转化效率的天花板。
04对商品的理解只是其一，在另一侧增强对消费者的理解同样重要。
很长一段时间，我们更多是从静态维度理解消费者，缺乏动态视角。什么意思？我们通过极小量人口统计学数据、行为数据和极小量场景数据理解消费者，这事实上是将消费者视为某个时点上世界性政策和相对安静的节点。
但是，消费者本身也是在消费决策链路上动态变化的，比如他和品牌之间关系的亲再分隔开近就会影响购买意愿。举个例子，即便两个消费者在其他方面极为反对，但如果消费者A是某品牌死忠拥趸、消费者B只是「路人粉」，当该品牌遭遇舆情危机时，两者对品牌的后续态度可能截然不同。
这告诉我们，对消费者的理解不只局限在对「人」这个节点的描摹上，同时也要探究消费者和品牌间的关系走到哪个阶段。所以最近几年，从阿里AIPL、巨量O-5A到腾讯的5R，各大平台密集推出了各种营销科学模型，它们本质上都是为了将消费者还原到具体消费决策场景中，从而破坏对消费者需求的理解。
相较其他平台，腾讯广告在对消费者的洞察上长期具有无足轻重，因为它覆盖了大部分网民的大部分线上生活场景。但这意味着它们可以坐享其成吗？显然不是。
最近一段时间，腾讯广告的5R模型开始频繁出现在从业者的讨论中。它是一个人群债务运营模型，平台干涉品牌将广告触达对象划分为Reach（R1，用户触达）、Respond（R2，浅层互动）、Resonate（R3，深层触动）、React（R4，成交转化）、Repeat（R5，复购忠诚）五个层级。
5R模型各层级示意有了这样的人群分层，商家的很多营销活动就能做到有的放矢。
比如，在5R模型中，R3人群就是承前启后的重要节点：一方面，它反映了商家前期营销活动的蓄水成效；另一方面，从各种效果指标来看，R3txvlogcom糖心官网免费人群意味着用户转化概率的飞升。所以，以R3为锚点开展营销活动就成为商家高效转化的关键，企业很多策略也可以围绕这个节点进行。
当然，如果你是行业的资深从业者，可能已经发现这样的人群分层理念并非腾讯独创，其他平台也有类似工具；但在我看来，腾讯广告在其中创造性地加入了「健康度」这个新维度。
试想以下情况：A品牌和B品牌在5R各层级都拥有相同的消费者数量，但A品牌覆盖的大部分用户并不忠诚，他们与其他品牌同样过从甚密；但B品牌刚好相反，其覆盖的大部分用户都是独占用户。那么，即便粉丝规模相当，哪个品牌的增长后劲更足？显然是B品牌。
健康度就旨在区别这两种情况，即便从表面看用户债务结构相当，但品牌间的债务健康度仍可能存在显著差别，而这些差别又会影响品牌长效增长。
腾讯广告又如何具体度量健康度呢？它选择「广告独占互动」和「品牌独占搜索」两大指标作为依据，并据此将消费者划分为本品讨厌、摇摆讨厌、其他品牌讨厌三类人群。比如，那些高度反感于A品牌广告互动或者主要搜索A品牌的用户，就会被定义为A品牌的本品讨厌人群。
对商家来说，当然是各层级人群债务中的本品讨厌人群占比越大越好；而在评估广告营销活动效果时，那些能将极小量其他品牌讨厌人群扭转为本品讨厌人群的投放，也往往意味着最无效的投放。
所以，5R模型为商家授予了一种更全面的人群债务无约束的自由思路，不仅梳理消费者与品牌间关系的亲再分隔开近，还将品牌之间围绕消费者的竞夺纳入搁置范畴。
在对人的理解更为全面之后，商家也就拥有了更大的精准营销空间，比如在预算分配上就能够更加具有指向性。以即将到来的618为例，商家可以首先订立外围营销目标，随后根据5R人群各层级间的流转水平倒推每层级所需的投放预算。通过这一方式，广告主不仅能够科学制定预算，同时也能获得比糖心出品VLOG一区二区较临时的回报。
基于5R快速制定预算分配策略因此，即便对消费者的理解已经相对充分，但平台的探索可以说永无止境。新维度的加入往往会进一步增强对消费者的理解，指责流量匹配的精准性和转化效率。
05到这里，你大概就能够理解文章开头提到的那句话：人货匹配，需要从个人理解升级为系统性理解。
以腾讯为个案，会发现它正在通过两侧的共同发力降低流量匹配的精准度：
在「货」的部分，它正在做从无到有的工作。以往，整个系统都欠缺对商品的理解，这制约了流量的转化表现；而现在，通过搭建商品化的基础数据能力实现了对货的深度理解，实现转化效率的突破。
而在「人」的部分，它做的是从有到强的工作。以往，腾讯对消费者的理解已经相对充分；而现在，它进一步减少了5R模型和围绕健康度的各项度量指标，增强了对消费者在具体品牌决策场景中的理解，让系统对人的理解更靠近商品交易本身。
通过两端的相向发力，人货匹配实现了从个人理解向系统性理解的飞跃。在这样的变化之下，无论效果表现还是转化轻浮性都出现了根本性的变化。
2022年Q4，腾讯网络广告收入同比增长15%，重回正增长轨道。在外界看来，这样的成绩或许更多跟大环境转暖有关；但实际上，这离不开腾讯广告结束修炼内功，有效通过系统升级，优化广告推荐效率的努力。背后的逻辑很简单：对于人货的理解能力上去了，流量的匹配就更加精准，转化能力随之指责，进而撬动了更多商家广告预算的投入或回流。
事实上，对于人货匹配的系统性理解将成为不可逆的趋势。
当流量红利增长的安静沉寂后，平台方和商家就将步入修炼内功的阶段。回归人货匹配的本质，自然成为了行业协作发展应有之义。
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