效果营销背后的逻辑

　　Criteo科韬广告中国区总裁郑家强

　　Criteo并不关心用户的标签或者画像，只关心用户近期在电商网站的行为；Criteo也不关心发行商的内容。

　　Criteo科韬是一家专注于“重定向”（Retargeting）的广告技术公司，为客户提供大规模的效果营销服务，简单来说，就是实时的一对一的个性化广告服务，客户以零售电商和旅游公司为主。

　　做效果营销有三个核心的技术引擎。一是预测引擎，即选择对的用户，以Criteo认为合适的竞价向他投广告；二是推荐引擎，即当决定向该用户投广告后，Criteo该向他投什么产品的广告？第三是创意优化引擎，即究竟以什么样的创意、用一个什么样的模板来展示广告，才能更吸引用户。

　　在用户的选择上，目前市场上比较常见的做法，是根据大数据做用户画像，给他贴上各种标签，例如，性别、地理位置、职业、受教育程度、收入状况、消费能力、兴趣爱好等，以此来判断他是否是某个产品的目标消费者。而Criteo的逻辑是以用户的第一手数据，即用户最近在客户网站上的行为，为核心去投放，例如用户最近常浏览某款车的页面，或者不久前在网站上把一个产品放入购物车。Criteo并不知道用户是谁，也不关心用户的身份或者用户画像，但 Criteo知道这个用户最近的一些购物行为数据，Criteo会根据用户最近的数据，例如24小时或者两三天之内的数据，利用自主学习的智能算法来预测用户的购买行为，最后在用户有采购意向的时间段，向他提供与他有关联的产品广告信息。

　　基于这种逻辑，Criteo并不关心用户的标签或者画像，只关心用户近期在电商网站的行为；其次，Criteo也不重点关注发行商的内容。很多 DSP的投放原则，是在汽车网站上投汽车广告，在时尚网站上投放护肤品、彩妆广告，Criteo不将重点关注在将广告投放在哪一类媒体上，而是重点考虑在出价过程中，买到的这个广告位值不值。这就涉及到预测转化率高低。当用户在网上浏览时，发行商向Criteo发出请求，询问是否需要竞价。Criteo预测引擎将在一秒之内给用户一个评分，判断他的广告转化几率的大小，计算出一个很准确的竞价价格，引擎算法越准确，就越能很好地控制转化背后的成本。

　　在最后的广告投放环节，Criteo有一套动态创意优化方案DCO，可以通过多维度的优化组合进行量体裁衣的创意式广告。在选定一个用户后，系统在很短的时间内将调动所有的数据，计算出最适合用户的广告形式。例如根据发行商的不同、用户所使用终端的不同，以及用户对特定颜色的敏感度等，通过广告元素的组合来进行创意优化，为特定用户打造出一个客制化的个性广告。例如，历史数据显示用户点击红色广告的概率更高，就把广告底色设为红色；又比如通过调节产品展示的空间和广告的尺寸来提高用户的点击率等。目前，Criteo能实现17万亿种广告的变化。

　　这种模型因为针对性更强，投放的广告与用户的相关性高，点击和转化率也更高。以Yoho!Buy有货App为例，基于与Criteo科韬广告一年的合作，有货App端因新品发现（推荐客户未浏览过的相关产品）而产生的销售量占其总销售额的63.47%，CPA（单个订单成本）只有PC的35%。

　　（本文由本刊记者严瑾采访撰写）