華爾街日報報道稱，全球極大的廣告主寶潔計劃減少Facebook上“精準投放”的廣告量，因為投放效果并不明顯。消息傳出后Facebook股價應聲下跌。

在截止今年6月的上一財年中，寶潔全球廣告開支達到7.2億美元，今年計劃增加5%。寶潔表示，不會削減在Facebook上的廣告支出，但會調整精準投放廣告的比重，同時同步加大數字平臺和傳統平臺的廣告開銷。華爾街日報援引相關人士消息稱，去年年底起寶潔已經開始加大電視廣告的投放支出。

這對一向依賴廣告收入的Facebook不是什么好消息。二季度財報顯示，Facebook廣告收入超過62億美元，占總體收入的97%，同比飆升63%。在寶潔有意減少精準投放規模的消息傳出后，Facebook股價應聲下跌。

廣告是Facebook重要的財源，而精準投放更是Facebook引以為傲的技術。2007年，當Facebook還是一個不到6000萬活躍用戶的初創公司時，這一基于人口統計數據、購物和生活習慣的精準投放系統就已經在研究中了。作為大數據最早的應用，精準營銷甚至被認為是廣告行業未來的趨勢。

然而寶潔卻有意減少它的比重回歸電視廣告，原因可能出自數字平臺的屬性。從這上面看，Facebook的確是遇到了麻煩。寶潔的做法讓人看到一個大品牌在精準廣告投放上的有限性。Facebook上賣得極高價的廣告就是精準廣告。你要求的精準度越高，Facebook的收費越貴。

過去幾年，寶潔發現在Facebook上他們需要觸達更廣大的受眾。有些案例已經證明了這么做是有用的。比如，寶潔推出了一個新品空氣清潔劑，把廣告精準鎖定在寵物擁有者和家庭，但是銷售上不去。但是當他們把廣告受眾面擴大到Facebook和其他地方所有18歲以上的人群，結果銷量上去了 

——反駁了過去你投放給一百萬人的廣告可能不如你鎖定一個5000人的群體有效觀點。

一位研究分析師說： 

“品牌越大，你越需要更廣大的受眾，而不是更小的目標群體。精準廣告鎖定在較小的受眾，更適合推廣比如游戲APP等小生意，因為廣告主更好地觸達一些當地的用戶”。

下面是一些不錯的評論：

評論：我看了我的Facebook廣告，和我的興趣完全無關。比如，推薦阿拉斯加航空公司，我這兒根本沒有這個公司的航線。推薦Allstate租賃保險服務，我不租東西而且我們這個州沒有這個保險公司。推薦民主黨左翼國會選舉廣告，而我是共和黨員。

評論：~-~

我個人已經離開廣告行業的日常工作很久了，但這并不妨礙接受并理解一個永遠的行業真理： 

廣告主和受眾的關系就像你和你家的小強，你關上門關上窗，小強們還是想方設法地跑到你的廚房!一個世紀以來，廣告行業就這么回事。請問有沒有完美觸達、投放，同時還不讓用戶心煩的招?沒有!Absolutely!

當然，這不妨礙我們學習寶潔的個案，作為一個擁有超多子品牌的超級大品牌，超級消費品，給我們的啟示不少。

首先從歷史記錄中尋找曾經使用過同類產品的客戶進行匹配是精準投放一種方法。通常使用的算法叫“協同過濾”，即由某些經驗的相關性，找到潛在的適合用戶。比如你玩過某款游戲，因此可認為你對該類型的其它游戲也有相同的需求。筆者并不否認該算法對某些領域確實有作用，比如游戲付費用戶基本就是之前重度游戲使用用戶。

但是拋開這些特殊領域，該算法內涵思想“品牌依靠忠誠的消費者發展壯大”與拜倫的理論完全矛盾。拜倫通過對銷售數據進行統計學分析，他指出在所有成功的的品牌當中，大量的銷售來自“輕顧客”(Light buyer)：也就是購買產品相對不那么頻繁的顧客?？煽诳蓸返纳獠⒎且揽棵刻於己瓤蓸返娜?，而是數百萬每年喝一次或兩次的顧客。這種消費者模式在各個品牌、商品品類國家和時期都適用。無論是牙刷還是電腦，法國汽車或是澳大利亞銀行，品牌依靠的是大規模人口——換句話說，大眾——那些偶爾購買他們的人。

這個理論意義十分深遠。這意味著你永遠無法通過精準營銷現有顧客來增加品牌的市場份額。

在媒體做“微博營銷對90后影響”的項目調查中有個意外發現，數據顯示，相比于其他微博營銷方式，受訪者看到的精準投放類廣告信息比例較低，只有36.7%。并且推送類廣告的參與度也較低，只有29%。同時，受訪者認為推送類廣告對他們的影響力和有吸引力是很低的，比例只有18.3%和11.1%。這說明受訪者對微博推送類廣告的接受度較低。

這一發現與前面的調查數據形成了反差。起初我對此很疑惑，原因是，擁有幾億用戶的某微博掌握著龐大用戶數據，最有能力掌握用戶的基本屬性、偏好、興趣和特征。并且金主入股某微博后，某微博曾表示要做精準推送，在2013年底還測試了私信推送功能，就是為了試水精準信息推送。如果真的是這樣，至少用戶對跟自身有關的推送類廣告信息不那么反感?？蔀槭裁磿邮芏群艿?除非這些推送廣告并不精準，打擾到了用戶，所以用戶才會反感。

于是，我們針對這個問題又進行了大量深訪，結果證實了上述觀點，受訪者對微博推送類廣告信息普遍持反感態度，主要原因就在于“不精準”、“與我無關”。比如受訪者表示，“這些推送的信息太多了，一大堆，根本不感興趣，會覺得很煩”，所以他們會認為這些推送來的跟自己沒有關系的廣告就是一種騷擾;但很多受訪者表示，如果推送的廣告恰好是自己感興趣的或是有需要的，一般會點擊查看，甚至會去購買。

這些調查結果從反面說明了，推送類廣告之所以不受歡迎，查看度、參與度和分享率較低的原因更多是因為與用戶的相關性太低，十分不精準，并且撲面而來，讓用戶招架不住。

說明精準投放的另外一個問題是推送方式顯粗暴，離真正精準還有較大距離。

寫這些，是想說明大數據精準廣告一無是處嗎?不，懷疑真理是為了更好的應用真理。大數據廣告的核心“程序化”與“定向投放”沒有錯，這代表移動互聯網發展的趨勢，也與滿足特定市場、特定用戶群的商品或服務廣告傳播需求完全匹配。問題在于目前的大數據實際能力與宣稱的雄心還有巨大的差距。也就是說沒有看上去的那么好。希望精準投放的公司再接再厲，開發出更契合市場的東西。

來源：中國廣告網