2017 年 7 月 14 日，由廣州市廣告行業(yè)協(xié)會聯(lián)合全球領(lǐng)先的新經(jīng)濟行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和分析機構(gòu)“艾媒咨詢集團”主辦的中國華南廣告行業(yè)盛筵——“ 2017 中國(第七屆)大數(shù)據(jù)與移動營銷大會”在廣州琶洲·南豐朗豪酒店隆重舉辦，艾媒網(wǎng)對此次大會進行了全程直播。

　　本屆大會以“大數(shù)據(jù)·大智能·大回響”為主題，共設置中國移動廣告營銷創(chuàng)新發(fā)展論壇、大數(shù)據(jù)營銷領(lǐng)袖論壇、新媒體營銷創(chuàng)新發(fā)展論壇三大論壇，阿里巴巴、中國聯(lián)通、唯品會、寶馬等數(shù)百名知名品牌企業(yè)主CEO或高管群英匯聚，更有廣州市廣告行業(yè)協(xié)會帶領(lǐng)旗下會員企業(yè)、新銳企業(yè)家協(xié)會及各大著名企業(yè)家俱樂部會員踴躍報名，共同探討千億級市場下數(shù)字廣告行業(yè)各方的未來發(fā)展之路。本次大會還覆蓋5000+行業(yè)內(nèi)人士，包孕政府主管部門、專家學者、品牌廣告主、移動大數(shù)據(jù)和泛營銷的上下游產(chǎn)業(yè)鏈，人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、今日頭條、中國廣告網(wǎng)、南方網(wǎng)、大粵網(wǎng)、鮮聞等知名媒體全程關(guān)注。

　　智子云CEO朱建秋博士應邀出席了本次大會，并頒發(fā)了《移動營銷中的DSP大數(shù)據(jù)困境》精彩演講。他認為：“以AI人工智能為核心的DMP解決方案，正嘗試突破DSP大數(shù)據(jù)的困境。”以下是精彩內(nèi)容：

　　以“透明化”解決RTB市場的困境

　　 2016 年智子云率行業(yè)之先倡導DSP”透明化”。如今， 2017 年“透明化”已經(jīng)成為每家DSP的尺度配置。DSP透明化是我們?yōu)榻鉀QRTB存在的市場困境提出的解決方案。RTB快速發(fā)展到 2016 年，市場開始有一些質(zhì)疑和異議，原因是因為RTB廣告投放建立在DSP技術(shù)黑箱之上，黑箱操作使得套利成為可能， 也讓很多魚龍混雜的流量，灰色的做法以DSP名義而存在。我把這樣一個市場，稱為是“檸檬味”的RTB市場。檸檬市場，是阿克爾洛夫提出的，獲得諾貝爾獎的經(jīng)濟學理論，簡單的講就是在信息分歧錯誤稱的市場中，劣幣擯除良幣的過程。但我認為，RTB還沒到檸檬市場，只是開始有一點點檸檬的味道。那么，把這個市場往良性的、健康的標的目的扭轉(zhuǎn)，要怎么辦?針對RTB市場的這個困境，我們提出了“DSP透明化”。

　　透明化的需求怎么理解呢?如果你是廣告主，做一個 10 萬元的DSP投放，首先，到底有多少錢真正花在購買媒體上?你不知道; 第二，一般而言，每家DSP都會跟你講：有大量精準的人群數(shù)據(jù)，有很多算法……可問題是，廣告投放過程中真的用了這個數(shù)據(jù)嗎?就算真用了這些數(shù)據(jù)，那這些數(shù)據(jù)真的準嗎?你也不知道; 第三，方案里設計的投放策略，看起來都很完美，也有必然的KPI指標，但是整個投放策略真的是按方案執(zhí)行的嗎?整個投放策略能看到嗎?透明化就是針對這三點，將曝光成本、人群數(shù)據(jù)以及投放流程這三個黑箱打開，并在DSP系統(tǒng)中真正技術(shù)上實現(xiàn)。

　　透明化打開了DSP技術(shù)黑箱，能夠用“放大鏡”去看透明化后的數(shù)據(jù)，然后，我們就看到了“大數(shù)據(jù)的困境”。

　　DSP大數(shù)據(jù)的困境：精準之殤

　　DSP最初以精準著稱，號稱大數(shù)據(jù)精準營銷。 6 年后，再提精準，有點五味雜陳。我們聽得最多的就是：“不是號稱精準嗎?那為什么做不到…”?我用“精準之殤”來說明當前DSP大數(shù)據(jù)的困境。總結(jié)起來，有以下三點導致精準很難落地。

　　第一點是數(shù)據(jù)覆蓋量不夠。每家DSP都會說有數(shù)以億計的人群數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)覆蓋量難道還不夠嗎?是的，智子云一天也有RTB競價數(shù)據(jù)350+億條。但是，這些數(shù)據(jù)只有在有RTB競價廣告位的網(wǎng)站和APP上，才能獲得人群的行為。而這些網(wǎng)站和APP的覆蓋量是不夠的，因為還是有相當于一部分網(wǎng)站和APP上沒有RTB競價廣告位，好比淘寶、京東等。而沒有廣告位的大都是價值高的網(wǎng)站和APP，這些媒體上的行為是沒有的。

　　第二點是數(shù)據(jù)的維度不夠。舉一個極端的例子，你是一個微商，有 10 萬個粉絲。這些粉絲中有 5 千個購買過你的商品。而對這些粉絲的數(shù)據(jù)維度，你只有一個：微信號。因為維度不夠，你就沒有措施知道購買你商品的人群特征是什么，是男是女，年齡多大，喜歡看什么等等。維度不夠，就不能建模，也就無從對精準投放進行指導。我現(xiàn)在的一個評判是，僅靠線上的行為標簽，是不足以支撐精準落地的。我們需要更準確的線下的標簽。好比，如果我們知道性別，在投放男人愛玩的游戲的時候能夠直接將成本縮減一半。