廣告,來自最了解你的人
by 云科技
你在北京, 要去廣州出差, 出差前如常做了幾件事: 撥打攜程的800電話預定機票和酒店, 其費用是通過招行的信用卡支付的。然后, 在Twitter和MSN上寫一句簡短留言: 8月2日-5日在廣州, 歡迎預約飯局。
接下來會發生什么呢?
你會愕然接到Elong或如家的電話, 為你提供比攜程更為優惠的機票和酒店。招行發來短信, 告訴你在入住廣州那兩天, 一家品牌商店在打折促銷, 有招行的這條信息更可享受5折優惠。當入住酒店后打開Twitter或MSN, 收到幾條這樣的信息：在酒店附近的一家餐館開張, 8折酬賓！
是的, 就在你通過中移動撥打攜程的電話, 用招行信用卡預付機票和酒店, 在Twitter和MSN上留言的剎那, 它們即時處理這些信息, 賣給相應的廣告主。這些信息都明確而具體, 所以價格不菲。也正因為這些廣告有的放矢, 所以你有可能喜歡上它們。
如果如上都成為現實（實際上, 關于招行的部分已經是現實了）, 那中移動和招行就可能迅速成為最大的廣告中介和媒體。其道理, 跟Google短短10年就完成這個目標是一個邏輯。Google的廣告之所以精準, 因為其基于用戶的搜索詞, 這個明確表示用戶興趣點的信息。但搜索詞與諸如中移動和招行所掌握的用戶個人信息相比, 就是小巫見大巫了。
移動運營商, 銀行, 以及正在快速成為“Google顛覆者”的社交網絡, 才是這個世界上最了解我們的商業機構。誰最了解我們, 誰就最有能力推薦恰到好處并且難以拒絕的廣告。
可怕的銀行
它知道你拿多少工資！它知道你為誰工作！它知道你每月會花多少錢！它知道你每個周末在哪個城市的哪家餐廳用餐, 并且消費了多少！它甚至知道你用餐的具體時間和地點, 是川菜還是粵菜（對賬單上的餐廳名字就可以告訴它一切）！它還知道你出差時住哪家酒店, 這個酒店的檔次和所在位置可以告訴它更多信息！
假設一下, 每個禮拜六的晚上你都會和家人一起到小區附近的某個餐廳用餐, 這已經成為一種習慣。而在某個禮拜六的下午5點, 招行發來短信推薦了一個就在你所住小區附近的一家餐廳, 也正好是你經常吃的粵菜。并且, 有招行這個短信, 可以享受8折優惠。你會如何?
假設一下, 每當你的工資卡里打入了當季度獎金, 比如2萬元, 這時招行會再給你發一個短信, 建議一個剛剛推出的保底基金, 起價正好是2萬。如果當天就確定購買這個基金, 招行會給一定的優惠。你會如何?
不用多說了。從現實消費的角度講, 一家銀行要比現在的所有互聯網公司的總和都更要了解我們。如果它要向我們推送廣告, 我們只能“坐以待斃”。
如果我們日常消費中的就算30%被銀行的廣告所影響, 那么, 銀行就是這個世界上最大的廣告公司。并且順理成章, 成為最大的媒體。
其實, 很多銀行已經在這條路上有深入探索了?，F在的招行客戶, 已經習慣了經常收到它發來的短信, 建議參加Dell電腦的群購、或者一個泰國旅游團。在每個月的對賬單上, 寫滿了花花綠綠的廣告。在每一次出差發生刷卡消費的幾分鐘后, 就會有一個短信如期而至：告訴你附近一個商家的打折信息。
銀行業有一個專門術語來形容這檔子事情：數據庫營銷。而銀行們現在對利用這些極具價值的數據庫所遇到的最大難題, 就是數據處理技術和各種應用之間的嫁接。比如說, 當它發現一個人總是在北京海淀區海龍大廈的“蕉葉”吃飯, 并且平均每餐消費100元時, 計算機是否能夠把同樣位于海龍大廈的另一家同屬于泰國菜系的高檔餐廳推薦給這個用戶? ！
現在招行們都還做不到如此精準, 但毫無疑問, 它們正在路上。而如果做到了這一點, 那么下一個問題就是：對于銀行, 是否有一天它的廣告收入會超過利息收入！
這是一個好問題。如果那一天真的到來, 就表示我們真正告別資本時代, 進入信息時代。因為, 利息收入對應的是錢, 誰掌握錢誰就是王；廣告收入對應的是信息（眼球是跟著有價值的信息流動的）, 誰掌握信息誰就是王。
你的影子中移動
如果是這樣, 中移動就會成為最了解中國人的實時的想法和需求的商業機構。在這一點上, 號稱“通過即時信息掌握互聯網脈搏”的Twitter就差太遠了。畢竟, 說話要比打字容易太多。
這樣的場景會成為常態：在你對朋友說了關于“買一臺筆記本”的想法后, 就可能隨后收到一條聯想ideapad的促銷短信。在和親人有一番“去哪里旅游”的討論后, 就可能接到新加坡旅游局的詢問電話。
當然, 這應該都在經過你授權的基礎之上。比如, “允許中移動的后臺系統對我通話中的電子產品和日用產品等類別的信息進行處理”。
其次, 就算不對用戶的通話內容進行監控, 移動運營商也可以在我們撥出的電話號碼上大做文章。如果撥打如家酒店的預定電話, 這個信息就對漢廷酒店有廣告價值。如果撥打平安保險的咨詢電話, 相信泰康人壽一定愿意掏一點錢向你推薦它的產品。
其實不止中國人喜歡“貨比三家”, 地球人都知道：競爭可以壓低價格。移動運營商完全可以幫助你更輕松的做到這一點, 并且從中牟利。
最后也是最容易理解的一點, 來自于移動運營商對每個手機用戶地理位置的利用。其實每個人在其通話中所透露出來的興趣信息, 在其它場合比如社交網絡上也可能體現出來, 而每個人每一時刻所處的“精確到具體的經度和緯度”的位置信息卻只有移動運營商“獨家”擁有。
這是一塊巨大的金礦。比如, 一個愛吃醋的老婆肯定愿意掏錢來知道老公的位置, 而礙于顏面, 她的老公也不好意思拒絕老婆的這個需求。電影《手機》在很多年前就已經講述過這種故事。
再舉一個更普通的例子, 當你在中午12點走近北京的海龍大廈時, 就可以向你推薦位于海龍大廈的麥當勞的優惠餐券。或者更人性化一點, 當你跟一個朋友用電話約定“打一場保齡球”后, 就收到離你最近的一家保齡球館的介紹信息, 或者是正好處于你和這個朋友中間位置的一家球館的信息。而且還附帶提醒：你手機電話簿里有2個聯系人正在這兩家保齡球館的周圍, 何不邀請他們?
手機是現代人的影子。它知道你在哪里, 傾聽你與朋友的談話。它太了解我們, 并且能夠“隨時”把這些了解變現成廣告。
社交網絡：大章魚
也許只能暫時由隱藏于海底的大章魚來形容社交網絡：神秘, 變化無常, 迅速。
首先, 社交網絡是人們展開真實生活的地方。人們被銀行或者移動運營商捕捉到的信息也基本都會在這里留下蛛絲馬跡: 買了一部手機? 那你很可能在之前十天就在Facebook上跟朋友商量過, 并且接受朋友的推薦去看了一個手機網站。去泰國旅游? 那你很可能會不再用手機跟國內聯系, 因為話費太貴, 但你當然會在酒店里把當天拍的照片都上傳到博客上去。
其次, 社交網絡上的用戶都帶有如下屬性: 地理位置, 性別, 職業, 行業, 年齡, 等等。而這些信息即使你的開戶銀行也未必全部清楚。
舉一個由地理位置引發的應用: NakedPizza是美國新奧爾良的一家比薩店, 它在Twitter上找到了處于自己送貨范圍內的3000個用戶并且加為好友, 然后就通過Twitter推銷新品種和打折信息, 接受“朋友們”的預定和送貨地址。4月23號這一天, 通過Twitter帶來的銷量就占到總銷量的15%。據說, Facebook所有廣告收入里高達74%屬于地方廣告, 也就是“瞄準特定城市用戶”的廣告。
而NakedPizza還不滿足, 它向Twitter提出了進一步的需求: 能否有一個分析工具來告訴自己, 在一天或者一周中的什么時候在Twitter上發送促銷信息最為有效? 以及, 具有什么樣特征的用戶對促銷信息最為敏感? 此前, NakedPizza每年會花費6萬美金在直投廣告、2萬5千美金在電子郵件廣告上。而現在, 只要Twitter能滿足這些需求, 它打算把這些錢都拱手貢獻給Twitter。
是的, NakedPizza的需求就是社交網絡最精彩的, 也是相對最神秘的一個領域：關于用戶間互動數據的研究。很多人習慣把它叫做“一個龐大的人際關系實驗室”。哥倫比亞大學社會學家Duncan J. Watts說：對于社會學家而言, 這些數據帶來的變革就像伽利略的望遠鏡之于物理學。
讓我們來看一看一些已經取得的研究成果：
微軟的一項研究證明：處于同一個朋友圈的人傾向于“行為一致”。如果有人點擊了某個網絡廣告, 即時聊天工具上的好友點擊相同廣告的可能性是平常人的3到4倍。
Facebook發現, 如果按平均擁有500名活躍好友計算, 一位Facebook用戶會點擊其中40位好友的信息, 與20位好友進行交流, 保持密切聯系的好友則僅僅在10人左右。
廣告公司Rapleaf開展了一項網上宣傳活動。根據好友的反饋而“量身定做”的廣告使得平均點擊率從0.9%提高到2.7%, 增加了兩倍。
Rapleaf的研究顯示, 好友擁有較高信譽的人, 其信譽也會不錯。如果一個用戶大多數好友信用評級都是A, 那評級只有B的這個用戶就應該與評級為A的人等同視之。
如上這些研究結果都在挑戰我們在傳統生活里形成的常識, 并且對廣告投放的方式產生很大的影響。
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