痛心!儿童邪典视频如何送到孩子眼前?

作者: 土逗公社有更新 | 来源:发表于2018-01-25 22:35 被阅读29次

    编者按:近日,制作儿童邪典动画视频的广州公司已被查封,全国“扫黄打非”办公室也已约谈相关互联网企业要求深入开展清查,严禁相关内容进一步传播。黑心公司和视频网站可以被取缔和整顿,但基于IT、大数据乃至人工智能等科技进步成果而来的广告投放方式乃至内容生产方式,可能才是真正的大boss。当技术进步服务于资本积累的时候,如何把流量变成钱,才是既得利益者唯一关心的问题。

    广告投放与“流量为王”

    从WWW网站发源之初,网站的经营者们就清楚地认识到,自己经营的是一份媒体,就跟报刊杂志一样。媒体的收入,第一是来自读者付费,第二也是更主要的,是来自广告。于是站长们在自己的网站页面上开辟出或大或小、或纵或横的广告位,广告主则可以采购广告位。据笔者亲眼所见,迟至2001年,中国很多网站的广告销售方式仍然是由销售人员拿着一份打印出来的“刊例”(这个词也同样是来自报刊出版领域),直接向广告主介绍。购买广告位的方式,也通常是一家广告主承包一个广告位一段时间(通常是几天,有时长达几周),只有在最热门的广告位(例如首页顶部Banner)才有简单的轮换机制。广告收费是按照广告位与放置时长计算,网站几乎不向广告主反馈投放的效果。简而言之,这是在线广告的初创阶段,网站基本上是被当做报刊来经营的。

    网络上很容易搜到的儿童邪典视频

    这种投放方式显然是很落后的,最大的问题有两个:首先,广告主需要自己接洽多家媒体,分配各家媒体的投放预算,媒体则要自己管理多家广告主的投放排期,这对于广告主和媒体都是个很大的工作量;而且,广告投放出去以后效果如何,哪些媒体效果更好,后续投放应该如何调整,这些信息广告主无法获得,即使媒体有回馈数据,其中有多大成分的数据夸大,广告主也无从知晓。在这两个痛点的催生下,就出现了“媒体采买平台”的服务形式:经营这个平台的广告代理公司向大量媒体(即网站)购买广告位,广告主只要把广告投放到这一家代理公司,代理公司自会通过软件程序把广告派发到媒体。如此一来,广告主和媒体不用彼此一对一接洽,工作量都减少很多。并且在这个阶段,广告收费模式也改为按点击付费(通常会承诺一定浏览流量),广告主可以更准确地知道广告的效果,按实际效果付费。

    在媒体采买平台的基础上,相关的技术与业态又不断升级,逐渐形成了广告交易平台(ADvertisement eXchange,ADX)、供给方平台(Supply Side Platform,SSP)和需求方平台(Demand Side Platform,DSP)三大类平台协作的格局。供给方平台(SSP)为媒体服务,它负责汇集媒体广告位资源,尽量把广告位卖出最高价;需求方平台(DSP)为广告主服务,它负责汇集广告投放诉求,尽量以最低价格投放达到最佳效果;广告交易平台(ADX)则保持中立态度,为供需两方撮合交易,就像股市一样:只要有一个最高买价能匹配到一个符合条件的最低卖价,就会完成一次广告交易,DSP就会向SSP进行一次投放。

    腾讯广点通广告一则

    IT技术创造的奇迹在于,这一系列看似复杂的竞价采购、交易撮合,可以在极短的时间内完成,因此交易的单元可以极小、交易量可以极大。在ADX发生的一次交易,标的物通常是“一次投放”,或者说是“一次浏览”。当你轻点鼠标,打开一个网页时,这个页面上的几个、十几个广告位就分别被SSP发送给ADX“叫卖”,匹配到出价最高的DSP“卖主”,然后把广告呈现在你面前。这整个投放决策的过程,业界标准要求在0.4秒以内完成。

    由于广告投放已经被细化到按次采购,于是广告位本身是否热门变得不再重要,竞价采购的对象变成了流量本身。当然,即使在网站发展初期、甚至在报刊杂志上,广告主和广告代理也会选择流量。例如雷克萨斯不会选择在城市晚报上投广告,而是会更多地在时尚杂志和飞机杂志上出现,这就是对“流量”(也即读者)做过筛选的结果。在这个例子里,丰田公司(或者其广告代理)从媒体属性上对读者的身份、职业、收入水平(统称为“流量属性”)有一个大致的推测,基于这个推测做了投放决定。然而受限于纸媒的技术特质,这个投放决定是非常粗糙的:第一,它能够获得的流量属性信息非常有限;第二,它只能对相当大的人群、在相当长的时间段上做决定;第三,它能得到的效果反馈非常少。

    程序化的广告投放则完全克服了这三个局限:投放决定是基于每一次浏览、每一个流量来做出的;投放效果(有多大比例的用户点击广告)可以当天回馈给广告主;最重要的是,在线广告业务的经营者能够获得空前丰富的关于“流量”的信息。比如说,当你在微信中点开一个带广告的页面,DSP就有可能获得下列关于你的信息:

    • 你是谁:你的微信ID,你的手机号,你的性别、生日、星座、身高、体重、血型……

    • 你是个什么样的人:你的收入,你的生活方式,你的价值观世界观,你的意识形态,你的观点态度……

    • 你做哪些事:你上网看什么内容,你喜欢什么品牌,你买什么东西、在哪里买,你跟谁交朋友……

    • 你身边的环境:你在什么地方,你周围在发生什么,你在什么时间上网,你在乘坐地铁、公交车、还是滴滴专车……

    在线广告行业里把这些信息都称为“标签”,DSP就是基于这些标签来判断,现在点开网页的这个流量值多少钱,并在0.4秒内决定是否要投标竞价。所以当你听到“流量经济”、“流量就是钱”这样的说法,你应该意识到:这说的就是字面上的意思,每次浏览、每个流量都是有价的。

    一切皆可被定制

    也许你会怀疑,DSP怎么会知道我这么多信息?笔者可以透露,上面列举的这些标签,都是一个真实的IT系统中已经存在的标签,实际上DSP能获得的信息比这个列表只多不少。而且DSP非常有意愿知道更多流量属性,因此又衍生出了“数据管理平台”(Data Management Platform,DMP)。这些平台专门从各种来源收集与用户相关的信息,并把这些信息汇集起来形成“统一客户视图”(Single Customer View)——也就是给这个用户、这个流量贴上更加丰富的标签。

    举个例子来说明DMP的工作方式。当你在机场连上免费WIFI,你会看到一个登录页面,你输入手机号获得验证码,连上网络,这时WIFI热点背后的程序已经知道你的手机号、你用的手机款式、你所在的地点,这些信息马上被发送给一个DMP。这时你的朋友从微信发给你一篇文章,是介绍大明星的座驾,你细细欣赏了贝克汉姆的腹肌和他的奔驰G系越野车,于是这个网页背后的埋点程序知道了你对汽车品牌的偏好,这个信息和你的微信ID一起也被发送给一个DMP——很可能是同一个DMP。看完文章,你打开购物软件,买了几样水果送到家里,于是电商平台知道了你的消费能力和居住的小区,这些信息和你的手机号一起同样被发送给DMP。通过手机号、微信ID、身份证号……这些唯一身份标识,DMP建立起了关于你的统一顾客视图,可能会给你贴上成百上千个标签。

    基于这些标签,DSP就可以展开非常精确的广告投放。例如对于奔驰投放的Banner广告,DSP可能会优先考虑这样一些标签:30~40岁,年收入40~60万,居住在一二线城市,本科以上学历,从事IT、金融、房地产等职业,现在车龄6年以上,近期流露换车意向……一旦高度符合这些标签的流量出现,DSP就会高价拍下广告位。一些技术领先的DSP已经开始使用机器学习技术,不用人手挑选投放目标标签,而是由人工智能自动识别目标流量,使广告投放更加精准。

    然后,当你开始跟老婆讨论是不是该换台新车的时候,你无意间发现,手机上打开的网页里有一辆漂亮的奔驰C200休旅车,你点开广告链接,跟老婆一起左看右看,觉得这辆车既有面子又实惠,跟你家的风格简直是天作之合,于是你开心地按下了“预约试驾”。你大概不会多想,这个广告出现的时机怎么那么恰到好处。最终你买下了这辆车,就好像这完全是你自己的决定一样——就在你快要付款的一刻,你又瞥见手机网银的界面上有一个刷信用卡买车免息分期的活动,多巧呀。

    既然广告可以定制,有什么道理媒体上呈现的内容本身不能被定制呢?感兴趣的话,你可以自己做一个实验:首先看看你的知乎首页上有哪些内容,一般来说不会出现跟火影忍者相关的问答,毕竟火影大结局也有段日子了;然后下载腾讯动漫,每天看上几十话火影,用不了几天,你的知乎首页上就会出现一堆讨论鸣人和佐助的帖子。笔者亲身观察到这个现象,好奇地搜索知乎的投资方,腾讯果然在列。大胆猜测一下,知乎即使不是直接使用腾讯的DMP“广点通”,技术原理也相去不远。既然都看见“小樱的实力能到影级吗”这么有吸引力的帖子,怎么能不打开看看呢?于是现在笔者的知乎首页上,各种忍术已经连绵不绝了。

    内容定制正在成为数字化营销的主流工具。和纸媒不同,数字化产品的每次打开、每次浏览都可以是动态的、个性化的。DMP已经掌握了如此丰富的用户洞察,媒体没有道理继续保持一成不变的内容呈现,一定会利用DMP的数据来达成更高的转化率——可能是转化为购车的消费者,也可能是转化为支持某个政策的变革、某种意识形态的观点。于是我们看到,像今日头条这样的媒体,呈现内容的原则不是“外面在发生什么”,而是“读者喜欢看什么”——当然纸媒也有过度迎合读者的风险,但纸媒毕竟只能面向大群读者做一个粗糙的推测,而互联网媒体(和社交网络)则在技术的推动下形成了一个完美的、牢不可破的回音壁。至于传统意义上媒体要客观中立地展现世界样貌的职责,在转化率这个KPI的驱动下显得有些苍白无力。

    细思恐极的大boss

    精准投放可能带来什么危害呢?数据科学家Cathy O’Neil在《数学大杀器》(Weapons of Math Destruction)一书中介绍了一些已经现实发生的场景。其一,基于数据的精准投放如果被用于教育、医疗、保险等与生活休戚相关的“商品”上,就可能造成对特定人群、尤其是弱势人群的歧视和损害。在美国,有一些质量低劣的教育机构,把自己的广告定向投放到收入低、教育程度低、并且新近遭遇人生重大打击的人群——例如刚离婚、或刚被解雇。这样的人群、处于这样的心理状态下,更容易被这些心灵鸡汤式的广告吸引,从自己原本就已经拮据的经济中再拿出一笔不菲的资金,来参加一个对自身能力没有提升、也不被人才市场承认的培训计划。在中国我们也看到,尽管百度宣称其中立性,但莆田系在百度上投放的医疗广告同样精准地找到了教育程度较低、经济状况较差、已经饱受疾病损害的那些弱势家庭。这些儿童邪典视频,也是以小朋友们为目标投放,当youtube看到一个小朋友看过某动画视频后,就会认为他\她“感兴趣”这些动画衍生的邪典产品,然后为他们\她们推送类似的视频。

    另一方面,当精准投放被应用于政治目的,它能够强化大型利益团体对群众观点和政治议程的操控。2011年奥巴马的竞选团队与IT咨询公司埃森哲合作,首次在美国总统选举中引入了大数据和精准投放技术。在2015年的大选中,“共和党犹太人联盟”的领导者们在拉斯维加斯的威尼斯人酒店开会,在酒店上网时他们看到候选人泰德·克鲁兹承诺加大对以色列安全支持力度的广告宣传。他们不知道的是,这条广告只在这家酒店、只在他们开会的这几天播放。当政治家和利益团体可以不必保持连贯统一的公众形象、而是可以针对受众“定制”其形象和政治观点,这种变化究竟会给公共生活带来什么影响,可能答案还并不清晰。

    在《数学大杀器》中,O’Neil提出了一些限制大企业过度利用个人数据的途径,例如效仿欧洲对互联网数据的管制模式:只有在用户明确同意的情况下,企业才能采集用户数据,且采集到的数据不能用于其他用途。“明确同意”的规定,可能仍然容易通过隐晦的用户协议等方式来绕过;但“不作它用”的规定,对于数据滥用是一个很好的预防措施。至于国内的相关管制会在何时、以何种形式出现,目前仍是未知。在可见的将来,恐怕我们还得继续享受互联网提供给我们的精准得有点细思极恐的广告和内容。

    作者:熊节

    编辑:耄耋

    美编:黄山

    土逗原创

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