Digital Marketing
悖论一:原生化与商业化
原生与商业化,不可兼得;怎样达到一个平衡点
- 想要不带利益的原生UGC内容,就很难做到优秀的商业化
- 好的商业化又会验证影响UGC的水准,掺杂了商业利益的内容,易被用户识别并唾弃
悖论二:隐私保护和数据应用
当前隐私保护和数据应用无法兼得的时代特征
- 数据从发生到蔑视全部需要隐私和安全的保护
- 怎么做到隐私保护的情况下,是数据获得应用造福人类
悖论三:“围墙花园”与“公域数据”
- 各个数据控制者为拒绝数据分享而高筑的壁垒–“围墙花园”
- 强化了强势媒体的垄断地位
- 削弱企业(广告主)在“公域数据”的能力
- 数据应用变得割裂,不得不与众多强势媒体合作,也变得彻底黑箱化
- 围墙花园、过于一刀切的隐私保护,抑制了行业的活力和创造力
悖论四:精准与规模
精准和规模很难兼得,只能尽量使二者达到一个可接受的平衡程度
- 外部流量红利是不能持续的
- 高浓度的目标人群的数量总是有限的,以及流量市场本身的竞争性降低了获得精准的概率
- 任何一个单一媒体的投放,即时在高精度技术水平下,也是一个不断衰减的规模曲线
悖论五:品牌和效果
- 品牌和效果是数字营销的两端,品效合一不太可能在一次营销campaign中发生
- 本质上只能有一个重要的核心目的
悖论六:作弊与反作弊
- 存在即合理。
- 作弊永远不可能被禁绝,也不可能被消灭。
- 规则本身是死的,而人是活的。
悖论七:AI和HI
人工智能(AI)非常依赖(HI)
- 在真正解放人的思考之前,AI需要大量人的思考参与其中
- AI在很多场景下死板的,但能补强人工效率低下的问题;故采取AI打前阵,HI再精细化处理
- AI的最大价值在于“学习”,但学习的成败,在于人告知机器“对”、“错”
- 监督学习,监督即为对AI处理成功与否的判断
悖论八:搜索和信息流
- 典型AI和HI结合的领域:信息流
- 判断人的行为数据、兴趣,主动提供信息
- 导致降低主动搜索需求,并降低搜索引擎的价值
- 搜索的出路
- 出路一:强化搜索体验,更容易找到真正有价值的最相关内容
- 出路二:搜索引擎信息流化,搜索的同时留住用户,花费用户其他时间
悖论九:Local Host 和 SaaS
- local host 带来“安全”感受,但并不是真正技术上的安全
- SaaS 易实施、且成本低廉、维护方便、能始终保持最新的状态
悖论十:营销和运营
- 运营究竟是什么?营销是否包含运营?反过来,营销又是否是运营的一部分?
- 互联网的世界已经不再是流量为王的世界,而是“有效流量”为王的世界。
- 为了营销而作的运营
在未来面前,我们永远都是孩子。不断思考,不断学习,才能让我们走的更远。
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