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2024中国互联网广告十大趋势

   日期:2024-11-10     移动:http://fswenzheng.xhstdz.com/mobile/quote/69634.html

谷歌研究院院长彼得·诺威格(Peter Norvig)这个简单的观点被行业称之为“诺威格定律”。

2024中国互联网广告十大趋势

它直观而深刻地描述了行业和产品占有率增长存在的天花板效应。

毫无疑问,今天的互联网广告已经跨过了“诺威格定律”描述的临界点。

根据eMarketer的数据,全球互联网广告占整体广告市场超过50%比例的时间点发生在2019年,而中国超过50%的时间点在2020年。

没错,由于对传统广告的“替代效应”在明显减速,互联网广告结束了高增长的狂奔期,进入了常规增长的新常态。

根据QuestMobile的数据,去年互联网广告的增长率7.3%,今年预估为10.3%,这是一个不再澎湃的数据。

在这个新常态下,巨头与巨头的交锋变得更加激烈,技术的变迁、格局的变化让整个互联网广告赛道变得越发拥挤。

作为互联网广告市场的一名老兵,今天卫夕就和大家一起来看一看边际效应递减的大背景下,国内互联网广告市场2024年的十个重要趋势——

一、广告生态呈进一步集中的趋势,第三方广告生态公司有望被巨头收购;

相比于国外互联网广告生态的百花齐放,国内的生态在客观上更加单一。

这背后源于国内大厂与生俱来的“一体化”执念,将围墙花园建得密不透风,其固然有数据安全和利益最大化的考量,但也导致了重复造轮子的问题。

同时从现实的角度,大厂每一个环节都自己做,并不意味着每一个环节都能做的足够好。

在这样的背景下,合理地引入和收购一些广告生态内专业的第三方公司其实是一个效率更高的选择。

事实上,我们可以从海外的广告巨头谷歌的过往历史中略窥一二——

2003年,谷歌收购广告技术公司Applied Semantics,并基于该公司的产品推出了Google AdSense;
2006年,谷歌收购广播广告公司dMarc;
2007年,谷歌收购网络广告服务商DoubleClick、移动广告平台admob、游戏广告公司AdScape Media三家公司;
2008年,谷歌收购广告代理公司Begun;
2010年,谷歌广告技术创业企业Invite Media;
2011年,谷歌收购广告平台提供商Admeld;
2012年,谷歌收购社交广告初创公司Wildfire Interactive;
2018年,谷歌收购GIF广告公司Tenor;
2022年,谷歌收购了虚拟广告形象公司Alter;
最近,谷歌还爆出有意收购营销公司HubSpot;

同样,另一个全球互联网广告巨头meta也积极通过收购夯实自己的广告综合实力,先后收购了LiveRail、Atlas、Rel8tion等多家广告初创公司。

事实上,微软、亚马逊还有Adobe、WWP、IPG等广告玩家都在过去以非常激进的方式收购了多家广告生态公司,它们的很多广告基建也是基于这些收购公司的产品和技术构建的。

反观国内,国内的广告平台真正基于战略和战术层面的广告收购寥寥无几,卫夕认为,这背后核心原因在于两点——

1.国内大厂“围墙花园”式的广告生态本身让第三方广告公司很难壮大,成规模、有价值的可收购对象在客观上较海外要少一些;

2.国内之前广告市场的高增长让巨头的广告业务通过“一体化”的常规策略也可以实现业绩增长,减少了垂直整合的动力;

但我大言不惭地说,接下来巨头们的投资战略其实有必要做一个转向。

在过去高歌猛进的时代,投资标的选择更多是基于想象空间在业务层面做战略投资,而在今天的沉闷的新常态下,投资策略应该更加务实。

相比于过去缥缈的“着眼于未来”,更重要的是务实的“着手于现在”。

过去巨头们在广告并购方面的重视程度客观上是不够的。

坦率地讲,过去两年,大厂广告部门极度内卷挤出来的一些边际增量,其实并没有想象中的大。

大概率不如认真考察几家广告生态内的靠谱公司并将他们务实地整合的系统内来得实在。

就连美图都知道收购一家广告公司“睿晟天和”来协同自己做AIGC广告物料的数据训练,大厂和巨头们的广告大佬和战略高层是不是真的该反思一下自己有没有对这个行业真正沉下去接地气地摸清楚呢?

在过去国内互联网广告市场中,手机厂商的影响力在一定程度上被低估了。

这一方面在于国内几个手机巨头大部分都属于非上市公司,无法从公开数据看到其广告收入。

另一方面也由于其广告类型相对单一,广告的复杂度在客观上会较头部广告巨头要相对简单一些。

再加上这些公司的广告部门本身相对低调,公开发声频率较低,因此其声量在客观上要小一些。

但今天的手机厂商已经从流量、收入和广告生态上成为互联网广告中不可忽视的重要玩家。

我们看到华为尽管过去受到断供事件的影响,但依然是存量活跃数据中份额第一,高达22.8%。

苹果紧随其后,排名第二,OPPO和vivo位列第三、第四,在所有的这些头部厂商中,只有排名第五的小米作为上市公司公布其广告收入——

根据小米财报,其以广告收入在过去一年高达205亿元。

所以,尽管不同厂商在变现效率多少会存在差异,但如果华为、vivo、OPPO这些份额更高的厂商也公开其广告收入,我们有理由相信,国内互联网广告Top 10的座次一定会重新排序。

这背后的核心逻辑在于手机厂商的用户触点是“操作系统”级别的。

这个级别重要特点是高频、多元、存在感强,与此同时,OS在用户画像的精准刻画上也有天然的数据优势,因此的确给了手机厂商一个极佳的广告变现生态位。

这也是为什么浓眉大眼的苹果也会推出AppStore广告的核心原因。

事实上,在北美,苹果已成为谷歌、meta和亚马逊之后的又一个重要的广告玩家。

根据Questmobile的数据,华为活跃设备数2.81亿、OPPO活跃用户数2.3亿、vivo活跃用户数1.8亿,小米活跃用户数1.2亿。

要将如此庞大的用户数据通过广告变现并不容易,各大厂商的广告团队都在低调地做着非常精细化的工作。

这些终端厂商的变现基础设施丝毫不比很多互联网大厂弱,行业内诸多应用开发者非常信任厂商推出的广告变现SDK。

我的一个直观感触是——

尽管小米这样的厂商在早年被公众诟病过广告体验,但这些年整体而言,国内手机厂商们经过多年的深耕,已经逐渐在在广告的体验与效率上重新找到了一个平衡。

过去一年,小米去年就升级了直投2.0,强化链路及数据上的高效和透明;华为在强化变现基建的同时将Push这个场景做精做深;vivo在终端基建、数据智能等方面将广告和服务进行融合;OPPO从便携性、原生场景和主动触达等方面努力兼顾广告的体验与效果;

我的了解,2024年,手机厂商的广告平台在进一步强化自身基建的同时,部分玩家其实也希望更深地与互联网广告巨头合作,无论是链路体验层面还是底层互联层面,从而进一步扩展其变现边界。

三、围绕闭环的竞争正在加速形成新的围墙花园;

尽管“闭环”这个词被称之为互联网“装逼黑话”前三,但它的确描述了广告巨头想通过一体化链路实现最大化利润率的一种有效策略。

如果我们用更小的颗粒度来看,“闭环”其实有两层含义——

第一是狭义的“交易闭环”,即各大平台推进的电商战略,它的落脚点是“内循环广告”;

第二是广义的“营销闭环”,即所有的营销链条都在一个体系内完成,它的落脚点是“全域营销”。

先看交易闭环,毫无疑问,阿里的营销收入长期雄踞国内广告市场榜首、拼多多广告收入如火箭蹿升无不雄辩地证明了“交易闭环”对于商业变现如银弹般的意义。

这也很容易理解,建立交易闭环有两重核心优势——

第一是基于交易的完整数据链带来效率提升,即它的广告更精准了,它晓得那些下单的人到底有什么特征了,因此可以加速算法迭代优化,同时另一方面,广告主也可以更直观地度量广告ROI。

第二是包括履约在内价值链的延伸让平台具备了收税的可能性,商家愿意为闭环贡献手续费。

今天回头看,抖音完美地执行了电商闭环战略,让其传统广告收入逐渐变平的增长曲线又重新开始上扬,“内循环广告”成为字节商业化的二级火箭。

同样的逻辑,快手也在电商GMV高涨的过程中吃到了内循环广告的红利。

正是看到了这种闭环效率的确定性,尝试了多年电商而不得的腾讯也开始着手在视频号大力推进电商带货策略,管理层在不同场合释放了发力视频号电商的信号。

当然,电商是个脏活累活,它的链条非常长,履约的环节多,信息流、物流和资金流互相交织,要做好并不容易。

同时,在腾讯内部,广告团队、微信支付团队、视频号团队三者在做电商这件事上也有一定界限上的重叠。

要真正形成合力预计还需要不少时间的摸索和资源上的试错。

因此,闭环虽然是一块肥肉,但也并不是谁都可以轻易啃下来,根据自己平台的禀赋做合理权衡可能才是更理性的选择。

比如小红书利用自身产品调性力推买手电商进行差异化竞争、B站坚持做开环电商(U选计划、京选计划、星火计划等)、微博根据实际收缩电商业务在我看来都是务实理性的选择。

OK,聊完狭义的“交易闭环”,再来看广义的“营销闭环”——

简单地说,就是提供“一条龙、一站式”服务,让广告主在一个平台内完成整个营销过程,因此“全域”这个词就成了各大平台的高频词汇。

过去几年,阿里、腾讯、字节、快手、京东等都提出了不同涵义的“全域营销”:

有的关注公私域的联动、线上线下的打通,有的主打场景的全面覆盖、数据的全面打通,有的强调一站式全链路服务,总之想给广告主传达一个心智——

“选我作为主阵地就够了!”

必须承认,各家的闭环的确提升了广告主在一个生态内的粘性和依存度,但这种营销“围墙花园”也在一定程度上给广告主制造了客观上的障碍。

比如,选择一家广告平台的CRM系统,则其他家来源的客户在数据上就不能很全面地管理;

再比如选择了一家的私域服务,则意味着没办法在另一家大张旗鼓地推广竞争对手承接方式。

这种割裂是竞争的产物,2024年,在市场格局不发生剧烈的大前提下,广告围墙花园的总体态势不会改变。

当然,这也并非铁板一块,接下来我们聊的这一趋势就是大走向下的小趋势——

四、基于监管和变现的考量,巨头之间在广告层面会继续有限地合作;

去年的5月10日,腾讯广告和阿里妈妈低调宣布联手备战年中618大促。

到了9月27日,双方则高调地举办了“阿里妈妈UD×腾讯广告深度合作交流会”,双方共同推出“ 双11超引爆计划”。

在我看来,这次被很多媒体解读为“世纪大和解”的合作是双方对于对手既定地位的一次务实认定。

其核心是阿里承认腾讯流量王者的宝座,腾讯则接受阿里电商龙头的事实。

某种意义上,这双方的一次双向“认命”。

双方在多年的“互联网冷战”的厮杀过程中领教了对手的实力,放弃了无畏的竞争,接受了当前的格局,从而在逐渐内卷的竞争中实现了一次难得的合作。

的确,双方当年的竞争火药味是极其浓烈的,核心在于那时候“二马”都笃定地相信一件事——以自己的实力通过竞争可以动摇对方的基本盘。

因此我们看到的屏蔽是先后发生的双向屏蔽的——

先是淘系主动屏蔽了微信的流量。

逻辑出发点是要掌控流量自主权和分配权,独享电商营销预算,同时自信自己的构建的媒体版图流量是充足的,不可能存在流量荒;

然后是微信反向屏蔽了淘系链接。

逻辑出发点是切断淘系电商的社交自然流量,扶持自身生态内的电商战队做大做强,形成合力围攻电商“光明顶”。

现在回过头看,双方的战略意图都并没有完全实现——

阿里自己的流量战略失效(来往、优土、直播、微博),自己痛失了社交流量,形成了巨大的流量荒,以至于要和传统电视台搞线下晚会来补充流量库;

腾讯尽管投资京东间接补充了电商版图,同时小程序电商、视频号电商也在起量,但近两年在不确定性的大环境下退出了大部分京东股份,在客观上依然没有成为电商赛道的核心玩家。

如今,地主家余粮也没有那么多了,腾讯在收入上被字节超过,阿里在市值上被拼多多逼近,是时候反思一下曾经的“战略举措”在如今的必要性了。

没错,赚钱才是王道,为了竞争而竞争的无畏对抗没有意义。

犹记得,当年微博体系内的秒拍在短视频赛道的势头正旺,于是就果断切换了美图的美拍在微博的广告投放。

如今回头看,这些如同小学生薅头发的举动都改变不了秒拍、美拍这两款产品双双被时代大潮无情地拍打在沙滩上。

所以,我们看到了腾讯广告和阿里妈妈的深度合作,看到了王者荣耀在抖音的复播,看到了饿了么开通了微信支付,看到了腾讯视频和抖音达成了合作,看到了阿里的盒马入驻京东开店,看到了京东京造在天猫开启了自营旗舰店,看到了微博对某些竞对关键词的放松。

我相信,2024年坚冰将继续解冻。

这背后既有反垄断的客观压力,也有基于变现层面的务实考虑,毕竟,赚钱嘛,不寒碜~

当微软的纳德拉当年决定要开发iOS版本的Office的时候,公众不会想到这一系列看似服输的务实举动会在潜移默化中推动微软这艘大船获得新生。

今天,顶着“iOS最佳开发者”头衔的微软在市值上已经比当年它进驻AppStore的时候翻了5倍。

五、大模型和AIGC在不同的链条上加速向互联网广告渗透;

毫无疑问,大模型和AIGC是互联网广告行业过去5年对行业改造最大的技术。

如果说去年大模型对于互联网广告的渗透还仅仅停留在小试牛刀的阶段,那么今年大模型和AIGC则是从各个维度和链条上开始改造互联网广告的每一个细分环节;

这背后的核心逻辑在于——以大模型为核心的AI技术可以在“匹配”和“创意”两个层面大幅提升广告效率和效果。

谷歌是最先行动的,不仅在对话式AI产品Bard中直接插入了广告,同时支持实时生成广告文案,此外还上线了一系列AI工具,如落地页抓取生成文案、AI商品图等等;

在国内,各大广告大厂也从不同角度将大模型和AIGC融入广告流程——

百度先后上线了AIGC创意工具“擎舵”、营销对话机器人品牌Bot、AI投放平台“轻舸”以及基于AI的底层广告技术架构“扬楫”,从模型到应用非常系统地向原生AI营销靠拢。

从结果上看,李彦宏在百度Q4财报电话会上提到:该季度基于大模型的广告系统产生了上亿元增量收入,展示了不俗的变现潜力。

腾讯广告同样在发力大模型。

事实上,腾讯去年9月推出的混元大模型本身就源于广告技术部门,该模型最初的应用出发点核心就是提升广告系统的匹配效率,已经在广告匹配、意图理解、创意生成等多个环节支撑广告系统的运行。

其最新的动作是推出了AIGC广告创意工具——妙思,从我身边不少广告主的反馈看,该工具在效率上表现不俗,渗透率在走高。

快手也在积极布局,作为一家内容公司,技术出身的程一笑对AI投入一直持支持态度,其称快手Q4训练的1750亿参数的大模型“有信心在半年内达到GPT4的综合水准”。

而快手广告部门则将AI应用到广告的生产、理解、分发、承接的不同链路。

其中视频AIGC产品“盘古”、数字人直播产品“女娲”已经落地,同时还对通用大模型进行了商业化的垂直预训练,并推出了智能客服等AI工具提升广告效率。

其他广告头部平台同样在用不同方式和力度切入大模型和AIGC。

2024年,对于AI在广告领域的应用,我关注两个点——

第一个是显性的——即AIGC的创意工具在效果和易用性上能否继续突破。

坦率地讲,目前各大平台的创意工具基本还在1.0的“可用”阶段,要进化到“好用”阶段,必须在生成效果、协同便捷性、规模化效率、稳定性、ROI转化数据反馈等多个角度持续突破。

第二个是隐性的——即AI能在多大程度上提升“计算广告”广告的匹配效率。

它在本质上还是解决“50%的广告费被浪费“的问题,而这是一个冰山水面以下的问题,潜藏在无数算法团队和引擎团队海量的代码迭代之中,它不易被感知,但可以被衡量。

为什么广告巨头以如此巨大的热情投入AI?

答案是——在广告这个极其讲究ROI的赛道,效果就是一切,而大模型无论是从匹配效率还是创意效果,从数据的角度已经雄辩地证明了可以大幅度提升广告表现。

这在整个广告市场边际效益递降的大背景下无疑是一剂强心针。

毫无疑问,这一趋势在2024年只会继续高歌猛进而不会偃旗息鼓,谁在投入上动作慢了、谁在技术上偷懒了,谁就会在竞争中失利。

六、基于自身优势的搜索成为互联网广告市场的重要边际增量;

和美国的搜索市场被谷歌主导不同,百度尽管在传统搜索的份额一直领先,但中国搜索市场的格局在很大程度上朝着百花齐放的方向演进。

这背后的逻辑在于——移动互联网以App为核心的“孤岛效应”让传统搜索引擎在客观上无法做到饱和覆盖。

于是其他的超级App和垂直App则自然地形成了割据的搜索生态。

对于非传统搜索引擎的App而言,搜索流量有两大特征——

第一是意图强非常强,第二是规模相对小(相比于浏览播放等App内其他行为)。

前者让其天然具备极高的变现效率,后者让各大平台并没有在一开始就重视搜索的价值。

在主App流量爆炸的年代,搜索那点量入不了巨头商业化的法眼。

这也很容易理解,在随便一铲就能挖出黄金时代,根本不会费劲去找数量稀少同时埋藏很深的钻石。

如今,黄金的产量快到天花板了,此时钻石的价值就变得珍贵起来。

所以,我们看到无论是抖音还是微信,无论是小红书还是快手,都在过去两年以相当的热情投入到了搜索的变现——

一方面在用户产品层面强化了入口,比如抖音多个位置的搜索引导、微信公众号里的关键词搜索图标;

另一方面在商业产品层面构建了体系完整的搜索广告产品,强化搜索广告的变现效率。

无论是抖音的“启发式搜索”还是小红书的“生活决策搜索”,这些“边刷边搜”的新晋搜索产品都在流量心智中占据了独特的生态位。

今天消费者购买链路的确在某种程度上已经从从传统的AIDA(A关注—I兴趣—D欲望—A购买)模式演进AISAS(A关注—I兴趣—S搜索—A购买—S分享)模式。

无论是泛搜还是精搜,搜索在事实上都已经成为消费决策过程中极其重要的一环。

没错,从ECPM的角度,搜索广告无疑是所有广告产品中的顶流,甚至没有之一。

然而,要真正做好搜索广告却并不简单,搜索广告是一台精密的机器,核心在于它需要一套从流量、洞察、目标、定向、匹配、度量和运营的搜索营销解决方案。

而且这个方案并不是简单搭一个架子就行,而是要让各部分真正运转起来,这需要长期磨合、迭代和持续优化。

从谷歌的AdWords算起,搜索广告其实是一个历史悠久的品类,在长期的过程中也积累了足够多的方法论。

如今各大广告平台的搜索广告已经构建了一套解决方案,2024则是检验这套解决方案实弹射击效果的时候。

对于2024年各平台如何做好搜索广告,我只有一条简单的建议——

接地气地学习谷歌和百度在搜索广告产品层面优势,不仅看形式、也看内涵。

毕竟十多年积累下来的不少打法的确是经历过市场检验的。

七、以“人为核心”正在重塑传统单一的广告投放逻辑

在互联网效果广告诞生的初期,广告创意是没有“人”这个要素的,无论是搜索广告的文字链还是电商广告的商品,展示的是纯粹的产品信息。

然而,当这种纯粹的信息型广告在规模化扩张之后,一个微妙的问题随之而来——信息型广告的信任度如何保证?

因此,通过引入“人”这一新要素成为提升广告边际效率的重要解法。

无论是素人还是达人,无论是KOC和KOL,只要生产的是活生生的内容,就会天然更有感染力和温度。

这种感染力和温度通过广告进行放大后效率通常都会比塑料味浓厚的信息型广告ROI更高。

为什么朋友圈广告中明星头像越来越多?

为什么抖音、快手、小红书、微博、B站都将达人撮合平台打造成一个重要的商业化模块?

为什么各大平台都在力推用真实账号发布的“原生广告”?

核心在于“人即广告”比之前的纯粹的信息型广告在效率上有结构性优势;

在广告素材和计划的生命周期明显变短的今天,用户成熟度在快速提升,他们对应用的内容质量的要求在提高,对强转化的硬广内容的容忍度在降低。

所以,无论是形式上还是流量分配上,以“人”为核心的原生广告都可以更自然、更弱营销感地和受众进行交互,以润物细无声的方式完成种草和拔草。

这就是是为什么小红书推崇菲利普科特勒提的“H2H营销”。

没错,“Human to Human”的人本营销可以更直接影响消费者,它和小红书COO柯南所提的“好的社区长出了好的商业”的原生理念是一致的;

同样,微博作为一个“广场”,同样特别重视“人”的价值。

在微博上玩的风生水起的品牌,比如小米、理想等,无不深刻理解如何通过关键人去影响目标消费者心智的核心理念;

B站去年的广告收入增幅27%,在其所有的业务板块中排名第一,其背后也是以“UP主”为核心的营销逻辑被不同品牌认可后的直接结果;

抖音、快手的直播切片被作为广告素材广泛使用,其实也是这种以“人”为核心的投放变得越发重要的一个缩影。

这背后的核心在于——在有限的预算内,直播切片无论是在种草层面还是在拔草层面,都有助于实现更好的ROI。

你以为广告主花的是“坑位费”,其实他花的是“代言费”。

这背后的核心逻辑在于——在商品过量、选择过剩的时代,没有东西比人本身更能挖掘人的潜在需求。

所以,从这个意义上,广告在内容上其实一直在朝一个方向演进——PaaS,People as a Service。

以人为核心的投放在本质上是——“多一些真诚,少一些套路”,而这其实也是广告主在做广告时本身最应该遵循的原则。

八、“营销科学”正朝着更精细化的角度持续进化;

根据央视市场研究(CTR)发布的《中国广告主营销趋势调查报告》,愿意增大广告投放的广告主的占比为31%。

这意味着今年还有69%的广告主是维持或减少广告投放的,这也意味着各大广告平台争抢广告主的激烈程度还会继续加剧。

在整个市场放缓的大背景下,广告主最直接的操作就是减少品牌广告的投放比例。

背后的核心逻辑在于,相对于看得见摸得着的效果广告,品牌广告的效果度量本身就是一个模糊地带。

为了最大程度上争取到品牌广告的预算,平台必须通过数据将这个模糊地带清晰化,于是以度量为核心的营销科学就诞生了。

没错,客观地讲,效果广告在某种意义上是不需要“营销科学”的,卖得动就科学,卖不动就不科学,ROI清清楚楚明明白白。

然而,品牌广告的效果衡量则要复杂的多,它的效果第一是归因难度大,第二是归因周期长。

因此仅仅看短期结果指标是完全不够的,必须要清楚地度量过程指标。

如果我们将广告看成是投资,效果广告就是直接投资股票,涨跌立马就可以看得到。

而品牌广告则更像投私募基金,你必须非常清晰地给LP们讲明白你这支基金背后的投资主题、投资理念和投资逻辑。

此外,过往纯粹投效果广告的广告主在规模扩大之后也会逐渐发现——广告一停,销量就崩。

所以部分效果广告也会有动力去算更长远的账,开始搭配部分品牌广告投放,于是“品效协同”就诞生了。

没错,从长远的角度,品牌广告的意义当然是不言而喻的,但由于其短期效果的模糊性,任何说不清的投放都可能引来愈发抠门的老板的问责。

彼得德鲁克说:“If you can't measure it, you can't manage it”

在这个背景下,“营销科学”就成为各大平台说服广告主下单的重要工具。

从目前看,各平台的“营销科学”架构从溯源的角度都脱胎于消费者行为学中最早的AIDA(A关注—I兴趣—D欲望—A购买)模型。

巨量引擎的确是最先发力营销科学的,其巨量云图的“O-5A模型”经过近两年的持续发声的确在不同垂直广告主中获得了较为广泛的心智。

之后陆续发布的度量模型也根据自己平台的禀赋加入了不同的特色。

比如腾讯广告“如翼”的5R模型更加强调“全局、动态和立体”;

快手磁力方舟的“5R模型”还衍生出了专门针对商品的“SPU 5R模型”;

百度的“AIA-GROW”体系则将人群分层和营销度量进行了相应的协同;

阿里妈妈则提出了“AIPL模型”、“FAST模型”、“GROW模型”分别覆盖不同场景的营销评估。

对于不同平台的营销度量产品而言,其发展的过程其实要经过三个阶段,分别是“有-用-认”——

“有”是只能提供度量和评估的产品,这是第一步,但有了并不代表广告主真的会去“用”。

如果产品糙、数据粗、精度差,广告主是不会去用鸡肋型产品的,在“用”的阶段衡量的指标是渗透率。

第三步就是用了之后真正能指导决策、评估效果,广告主才会“认”,在“认”的阶段衡量的指标是活跃度。

2024,营销科学的竞争会围绕“有-用-认”的后两个阶段持续展开。

其比拼的不仅仅是产品技术能力,也比拼运营和市场如何真正打入目标广告主的心智。

九、自动化成为广告巨头技术竞争的新焦点;

从OCPX到自动出价,在AI技术的加持下,互联网广告投放技术一直在朝着更智能的方向进化,而巨头们目前最新卷的方向是”投放自动化“。

为什么互联网广告会朝自动化的方向演进?

我们其实可以从其他几个角度理解——

我们曾经认为我们了解自己的喜好,但在今天推荐算法的作用下,你会发现机器在经过大规模的数据学习之后其实比我们本身更了解我们自己;

我们曾经认为自动驾驶很难真正达到人开车的水平,但今天业界领先的智驾技术已经开始挑战这个结论。

同样的逻辑,曾经我们认为广告主最了解自己的产品,因此广告主肯定是广告投放的Owner,自己动手投放一定可以达成效率最大化。

然而,随着广告技术的大规模演进,今天的自动化投放技术已经在效率层面表现出极大的潜力。

作为广告巨头和AI巨头,谷歌是最先发力的。

其在2021年推出的自动化投放Preformance Max产品已经在大规模部署到了谷歌广告系统中。

根据谷歌2023年的财报披露,Preformance Max大幅提升了广告变现的效率同时渗透率在广告主中迅速提升。

另一个广告巨头meta紧随其后,其在2022年推出的Advantage+产品也在ROI、消耗、投放便捷度等指标上表现出明显幅度的提升。

国内在自动化投放层面同样不甘示弱——

字节的巨量引擎在此之前推出了多个致力于实现自动化的阶段性产品,如自动出价、No-bid等等。

其在2023年整合了之前的自动化投放产品UBL和UBA,推出了更加系统的自动化投放产品UBMAX。

该产品目前已经走过了探索期,在效率和效果上被不同行业的广告主陆续接受。

快手也在今年的磁力引擎大会上重点推介了自动投放技术(UAX)。

据我所知,腾讯广告和百度营销在内部也在以自己的方式和节奏推进自动化投放技术。

这背后的逻辑在于——

这几年,广告技术在OCPX、DPA、RTA重要突破之后,自动化是为数不多可以在系统层面大幅提升平台整体投放效率的综合技术。

当然,我也从国内一些广告主那里了解到,目前各大平台自动化投放技术也还在不断演进中,初期在冷启动效率、效果稳定性、ROI优化层面还存在不少改进的空间。

这其实在某种意义上也说明了自动化技术本身就是综合实力较量,既考验技术层面的板凳深度,也考验产品运营能力的执行效率。

一个广告平台的收入,归根到底其实是一个关于效率的函数。

所以,必须强调,无论是从海外广告生态的动作观察,还是从广告技术进化趋势上推演,“自动化投放”的综合效率是各广告平台特别是头部大厂必须要打的一场硬仗。

2024年任何对该项目重要程度认知不足、投入不够的平台一定会在接下来的竞争中付出真金白银的代价。

十、广告联盟的市场集中度将进一步加强,联盟竞争进入深水区;

毫无疑问,互联网广告在上下游的链条上是极其长的。

这个长链条在本质上是一条基于生态位的价值链,而广告巨头想进一步提升整体的协同效率,向产业的上下游扩张就是顺理成章的选择。

于是穿山甲、优量汇、快手联盟这样做App变现的广告联盟就诞生了。

本质上它们是流量的批发商,App们愿意和它合作,核心在于它们占据了变现的三个核心要素——

第一,它们有海量的广告主;

第二,它们有极为精准的数据和画像,广告效率更高;

第三,它们有现成的广告变现基础设施,无需App自己重复造轮子。

今天,广告联盟的竞争在广度和深度上都更加激烈,具体而言是两个方向——

第一个方向是纵向扩展,即向广告联盟更上游扩展。

比如巨量引擎就推出了GroMore这样的聚合变现产品,力争从更源头的角度切入App的变现,同时还集成了“短剧”、“电商”等垂直变现模块,并且用“增长参谋”这种纯粹的数据产品深入到App的整个增长周期中去。

另一个方向是横向扩展,在流量类型和其他层面突破。

比如优量汇另辟蹊径切入了传统意义上不太好变现的搜索流量,同时针对阅读等垂直场景定制书签等个性化广告样式。

2024年广告联盟的竞争无疑也会这两个方向上继续发力。

比如快手联盟一方面会继续强化自己在内循环预算上的优势,另一方面则会攻坚厂商流量并厂商做深度共建。

尽管我们无法通过公开的数据直观看到广告联盟的市场占有率分布,但从各大联盟公布的数据看,过去一年其大盘数据(如分成规模)的增长率是高于广告整体大盘的。

这在某种意义上其实就意味着广告联盟的市场集中度在增强。

2024年,头部广告联盟预计会通过横向和纵向的持续发力进一步提升市场集中度,不仅拼产品和技术,也拼运营和服务,其竞争烈度会继续保持;

结语

广告是互联网第一大商业模式。

尽管大部分广告人的确在行业放缓的大背景下有些疲了,曾经的锐气似乎在消散。

然而,从另一个角度,广告这个行业作为离变现最近的规模赛道,注定依然在相当长一段时间内会继续伫立在科技舞台接近中央的位置,同时也会在技术变迁、格局变化的大潮中持续进化。

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