數位廣告做的是精準定義受眾，並將廣告揭露到對方面前

2016/08/30

在不同場合總會有台科大EMBA的學長、學姐問到：「紀香，請問你在KKBOX做的工作是什麼？」，通常回答都輕描淡寫的說是「廣告」。有次演講後，一位同為資訊業的學姐好奇問了很多，這才發現其實大家雖然同在資訊領域，可還有許多產業知識間的差距。在我們投入的領域裡學姊體會感受到很多，甚至因此激發她一些在工作未來的想像，不過可能實務應用領域還是有差異，因此藉機跟各位分享到底做什麼廣告。

本來寫了大概快要三十頁數萬字說明，但後來想想全貼上來不大適合，等日後編成電子書再跟大家分享，這邊用比較簡單的方式來說明到底「廣告」這領域是在深耕些什麼。

網路廣告或數位廣告大部份人認知買的是「版位」，可實際上挑選版位的方式已經滿足不了手上預算百萬、千萬的廣告主，他們想要或期望的是「受眾」。受眾這詞說來很輕鬆，在電腦的世界裡卻很抽象。如果用過去買廣告版位的方式，那廣告價格的高或低，主要看的因素來自於時段或是收視率，後來業界想了個名詞叫媒體GRP。

用GRP來衡量大概一整套組合的廣告時段買下來要多少錢，先簡要說明一下，就電視媒體來看，廣告出現的時機來自於節目與節目中間的破口，如果該節目收視率高，該廣告銷售價格則相對提高。

聰明的廣告主只想買熱門，不大想買冷門時段，而媒體或電視台可不能這樣賣，不然廣告就沒人買了，因此會採取包套銷售的方式，熱門綁冷門一起賣，然後給個相對優惠價格。較積極主動的媒體業者，甚至會請廣告主乾脆把廣告費轉入到節目、戲劇製作費裡，做置入或原生性質的廣告，藉此再跟廣告主收更多錢，然後當內容產出後，則可以搭配一連串活動、公關與造勢，再邀請廣告主參與，再額外多收一筆。聽到這，如果你是精打細算的廣告主，除非公司真的很愛做品牌形象，不然通常這包錢下去沒有個數百萬到數千萬跑不了，一般企業鮮少有如此預算這般操作。

直到數位廣告領域，算是給那些斤斤計較廣告預算的人一個理想出口。因為花多少錢，獲得多少曝光、點擊、觀看、參與，都可以清楚被計算出來。但這僅停留在銷售計價的模式上，廣告銷售模式的進化，主要還是來自於全球大廠Google與Facebook在技術上推陳出新，並由他們所推出的強大工具教育出在全球各地一大群，非常會算、非常會買的超級媒體買家。他們不像過去只知道買，他們還很在意廣告的「投資報酬率」（ROI）。我們業界常說：「投入一塊錢廣告要能賺回十塊錢才夠。」業界行話說起來漂亮，但當這件事情需要靠的是人力與系統兩邊搭配起來，這門學問顯得相當複雜。

回到「版位」跟「受眾」兩個主題上。廣告賣版位目前還是新聞媒體、內容媒體主要策略，但有些媒體不得不屈服於廣告主對於成效的要求，所以開始陸陸續續採用國外提供的平台機制。這些機制可以「間接」辨識出到訪網站、App的用戶「輪廓」是誰，然後過去發生過什麼「行為」，甚至去猜測他們的「興趣」。將輪廓、行為、興趣這三個條件組合起來，可以透過各種心理分析模型與脈絡，將用戶一類又一類歸納出來，再針對他們即時的行為、行動，把各種資料收集反饋回到系統之中，一點一滴把這些根本不知道是誰的用戶，從原本非常模糊的樣態，漸漸地將其明確、清晰化，然後廣告就可以針對設計出來的參數提供給廣告主去設定。

好比廣告主手上拿著一把槍，可以精準知道瞄準的是誰、做過什麼事、喜歡吃些什麼、跟哪些人可能是朋友等，然後我們再提供彈道分析、彈著點分析、風向濕度與溫度分析，盡量讓這發子彈可以一槍命中。到此，我們所做的「廣告」就是這玩意。撇開廣告兩字，我們在做的事情大致上有幾個重要元素，講幾個可能各位比較熟悉的，像是大數據（收集大量用戶資料、行為）、分散與平行運算（透過Cloud Computing實現各種複雜處理要在500毫秒中完成）、機器學習（Machine Learn，Deep Learning）、進而就是人工智慧（從猜測發展到預測然後提供結果）。

準確一點說，過去兩年主要投入在「廣告技術研發」的世界之中，我們從原本不知道進入音樂服務的人是誰，到現在不僅知道他們是誰，還知道他們可能喜歡聽什麼音樂、現在的情緒如何、最近可能發生什麼類型的事件、相對的興趣與嗜好也許會是什麼，進而提供一些該用戶可能會感興趣的資訊、廣告給對方。這端之於「受眾」是整個我們運用各種技術、各種分析人員、各領域專家才得以逐漸累積出來，廣告不過只是個跳板與應用，背後商業意圖元比做廣告要來得複雜更多。

除此之外，廣告技術涵蓋面相多元，有的記錄與分析能力強的專精在「報表」，有的則是後端與架構能力好則專精在「API」，而有的則是前端介面整合與應用能力好則專精在「功能」。在整體數位廣告生態系裡，各有相當卓越領先的企業在這裡面。我們則是由KKBOX投入資源，進行廣告技術開發，同時以演算法為引擎，試圖去計算分析其他不同領域資料，期望藉此調校機器、訓練機器，希望機器能逐步提高分析預測準確度，這也是為什麼當初修到統計學時特別興奮的緣故。因為在系統設計上，我們都在猜一個不可知的變數，再加上一大堆變異數，而一套系統就像是小嬰兒一樣，我們得在架構中放入一個又一個模組（運算模型），作為系統成長參考的因子，再想辦法從中取得與預期接近的結果。

每次想到經營管理與行銷學時，總會在心中冒出一句話：「如果你沒有辦法用一句話簡單說明在做什麼生意，你這肯定不是一門好生意。」這話說對了一半，因為真的不是一門容易的生意，但另外一半卻是未來在這世界之中，有很多生意難以三言兩語就解釋過去，好比大家都知道Facebook是社交媒體，靠廣告營收支撐整個帝國，但只是用廣告兩個字來形容這間公司的成長引擎與動機，可就完全錯解了他們商業模式可怕且令人敬畏之處。