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更好还是更差?2018-2019中国数字营销趋势解读(之九、十)

当我们回过头来看这一年,很难用一个好年或者是坏年来形容她。在这一年,经济本身的走势难免让人充满担忧,并使2019年的前景变得极为微妙、扑朔迷离。

而对数字营销行业,情况则恰恰相反。

相比2017,2018年确实是更有意思的一年,在这一年,你能看到很多事情的正发生根本性的变化,过去的一些预言在这一年得到了印证,而未来的不确定性(不管是好的还是不好的)在这一年也正在被消除。

所以,2018年,是一个值得被总结的一年,也是值得被记住的一年。而从2019年始,一切都将变得不同。

这个系列的文章,梳理过去一年发生在数字营销领域的更宏观的事件,帮助我们洞悉未来的走向。

目录

1. 流量结构遽变

2. 传统数字营销沉沦

3. 以信息流为代表,流量红利更难寻觅

4. 被泛化的营销

5. 数字营销正发生从外到内的转变

6. 程序化广告大爆发!

7. 服务商的生存空间剧烈变化

8. 从2018年开始个人信息保护问题变得极为关键

9. 广告主表示数字营销预算仍然会增加

10. 智能化元年

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广告主表示数字营销预算仍然会增加

2018年的好消息是企业的数字营销预算仍然在增加。2019年同样如此。

受经济周期的影响,中国在2019年是否能够继续保持经济高速积极增长,争议较大,但是数字营销投入的持续增加并没有太多争议。

AdMaster的调研报告展示(具体看这篇文章:《2019年广告主会缩减数字营销预算吗?有人做了调研》),2019年的广告主平均数字营销预算将比2018年增加20%。对于这个结论,我针对我自己的客户同样做了调研,例如快消品、耐用消费品、金融、教育和跨境电商,除跨境电商之外的其他所有广告主均强烈表示在2019年会增加数字营销的预算。此外,值得关注的是,尽管数字营销预算仍然显著升高,但整体的市场营销预算似乎并没有增加甚至下降了。某耐用消费品企业跟向我们明确表示,他们的数字营销会增加20%的预算,但整个市场营销的预算会下降20%。并且,在数字营销预算增加的大背景下,搜索营销的预算竟然会下降50%。

更好还是更差?2018-2019中国数字营销趋势解读(之九、十)

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智能化元年

2018年最后一个值得回顾的,是AI开始大规模应用在营销中,这可能与部分朋友认为AI是忽悠截然相反。当然,也许AI这个词本身存在炒作嫌疑,但作为AI子集的机器学习,确实被大规模应用在营销中。

信息流广告是一个典型的证明,例如,在广告投放中采用ocpm等o类型的模式是利用了机器学习的方法;而部分PDB广告中采用的创意自动化的方式也是机器学习。媒体端广告资源的点击预估和最优化分配则用到深度学习。另外,类似于Google的Tensorflow的人工智能算法也被用在物料内容识别、语言识别等领域,从而帮助完成高效率的用户profiling。提供营销云的部分厂商,也将AI作为核心卖点,例如品友的MIP产品命名,第二个字母I就是Intelligence。

这样的例子还有很多,不一一列举。

除了智能化,自动化同样被大量使用,屡见不鲜。

不过,AI和智能化在此领域的应用虽然已经发轫,但在2018年还谈不上大放异彩,尤其在广告主端的智能化营销应用还有很多路要走,有几个原因。

其一、广告主的普遍采用和接纳不仅仅是受限于技术,更是受限于数据本身。数据丰度和数据准度,都严重制约AI的应用。

其二、AI的应用场景多见于前端营销,而少见于后端运营。而后端运营由于其复杂性、多样性以及实时性,对人工智能的需求更大,要求人工智能的聪明程度也更高,现在还做不到。

其三、广告主自己缺乏人工智能能力,而能够服务于广告主的靠谱厂商又非常稀少。据悉,阿里关闭了御膳坊,一个重要的原因就是少有人用。这不能不说是一个巨大的遗憾。

这意味着AI和智能化真正用于营销还有极大的空间并需要克服诸多障碍。2018年是营销智能化的元年,一个早期的开端罢了。但相比于任何其他的所谓颠覆性的技术,也唯有AI仍然应该被寄予厚望。或许在多年后,当我们回望2018,我们会感谢这一年——在智能化上的诸多勇敢尝试。

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