兒童邪典視頻如何送到孩子眼前？

02-13

近日，製作兒童邪典動畫視頻的廣州公司已被查封，全國「掃黃打非」辦公室也已約談相關互聯網企業要求深入開展清查，嚴禁相關內容進一步傳播。黑心公司和視頻網站可以被取締和整頓，但基於IT、大數據乃至人工智慧等科技進步成果而來的廣告投放方式乃至內容生產方式，可能才是真正的大boss。當技術進步服務於資本積累的時候，如何把流量變成錢，才是既得利益者唯一關心的問題。

作者：熊節

編輯：耄耋

美編：黃山

廣告投放與「流量為王」

從WWW網站發源之初，網站的經營者們就清楚地認識到，自己經營的是一份媒體，就跟報刊雜誌一樣。媒體的收入，第一是來自讀者付費，第二也是更主要的，是來自廣告。於是站長們在自己的網站頁面上開闢出或大或小、或縱或橫的廣告位，廣告主則可以採購廣告位。據筆者親眼所見，遲至2001年，中國很多網站的廣告銷售方式仍然是由銷售人員拿著一份列印出來的「刊例」（這個詞也同樣是來自報刊出版領域），直接向廣告主介紹。購買廣告位的方式，也通常是一家廣告主承包一個廣告位一段時間（通常是幾天，有時長達幾周），只有在最熱門的廣告位（例如首頁頂部Banner）才有簡單的輪換機制。廣告收費是按照廣告位與放置時長計算，網站幾乎不向廣告主反饋投放的效果。簡而言之，這是在線廣告的初創階段，網站基本上是被當做報刊來經營的。

網路上很容易搜到的兒童邪典視頻

這種投放方式顯然是很落後的，最大的問題有兩個：首先，廣告主需要自己接洽多家媒體，分配各家媒體的投放預算，媒體則要自己管理多家廣告主的投放排期，這對於廣告主和媒體都是個很大的工作量；而且，廣告投放出去以後效果如何，哪些媒體效果更好，後續投放應該如何調整，這些信息廣告主無法獲得，即使媒體有回饋數據，其中有多大成分的數據誇大，廣告主也無從知曉。在這兩個痛點的催生下，就出現了「媒體採買平台」的服務形式：經營這個平台的廣告代理公司向大量媒體（即網站）購買廣告位，廣告主只要把廣告投放到這一家代理公司，代理公司自會通過軟體程序把廣告派發到媒體。如此一來，廣告主和媒體不用彼此一對一接洽，工作量都減少很多。並且在這個階段，廣告收費模式也改為按點擊付費（通常會承諾一定瀏覽流量），廣告主可以更準確地知道廣告的效果，按實際效果付費。

在媒體採買平台的基礎上，相關的技術與業態又不斷升級，逐漸形成了廣告交易平台（ADvertisement eXchange，ADX）、供給方平台（Supply Side Platform，SSP）和需求方平台（Demand Side Platform，DSP）三大類平台協作的格局。供給方平台（SSP）為媒體服務，它負責彙集媒體廣告位資源，盡量把廣告位賣出最高價；需求方平台（DSP）為廣告主服務，它負責彙集廣告投放訴求，盡量以最低價格投放達到最佳效果；廣告交易平台（ADX）則保持中立態度，為供需兩方撮合交易，就像股市一樣：只要有一個最高買價能匹配到一個符合條件的最低賣價，就會完成一次廣告交易，DSP就會向SSP進行一次投放。

騰訊廣點通廣告一則

IT技術創造的奇蹟在於，這一系列看似複雜的競價採購、交易撮合，可以在極短的時間內完成，因此交易的單元可以極小、交易量可以極大。在ADX發生的一次交易，標的物通常是「一次投放」，或者說是「一次瀏覽」。當你輕點滑鼠，打開一個網頁時，這個頁面上的幾個、十幾個廣告位就分別被SSP發送給ADX「叫賣」，匹配到出價最高的DSP「賣主」，然後把廣告呈現在你面前。這整個投放決策的過程，業界標準要求在0.4秒以內完成。

由於廣告投放已經被細化到按次採購，於是廣告位本身是否熱門變得不再重要，競價採購的對象變成了流量本身。當然，即使在網站發展初期、甚至在報刊雜誌上，廣告主和廣告代理也會選擇流量。例如雷克薩斯不會選擇在城市晚報上投廣告，而是會更多地在時尚雜誌和飛機雜誌上出現，這就是對「流量」（也即讀者）做過篩選的結果。在這個例子里，豐田公司（或者其廣告代理）從媒體屬性上對讀者的身份、職業、收入水平（統稱為「流量屬性」）有一個大致的推測，基於這個推測做了投放決定。然而受限於紙媒的技術特質，這個投放決定是非常粗糙的：第一，它能夠獲得的流量屬性信息非常有限；第二，它只能對相當大的人群、在相當長的時間段上做決定；第三，它能得到的效果反饋非常少。

而程序化的廣告投放則完全克服了這三個局限：投放決定是基於每一次瀏覽、每一個流量來做出的；投放效果（有多大比例的用戶點擊廣告）可以當天回饋給廣告主；最重要的是，在線廣告業務的經營者能夠獲得空前豐富的關於「流量」的信息。比如說，當你在微信中點開一個帶廣告的頁面，DSP就有可能獲得下列關於你的信息：

? 你是誰：你的微信ID，你的手機號，你的性別、生日、星座、身高、體重、血型……

? 你是個什麼樣的人：你的收入，你的生活方式，你的價值觀世界觀，你的意識形態，你的觀點態度……

? 你做哪些事：你上網看什麼內容，你喜歡什麼品牌，你買什麼東西、在哪裡買，你跟誰交朋友……

? 你身邊的環境：你在什麼地方，你周圍在發生什麼，你在什麼時間上網，你在乘坐地鐵、公交車、還是滴滴專車……

在線廣告行業里把這些信息都稱為「標籤」，DSP就是基於這些標籤來判斷，現在點開網頁的這個流量值多少錢，並在0.4秒內決定是否要投標競價。所以當你聽到「流量經濟」、「流量就是錢」這樣的說法，你應該意識到：這說的就是字面上的意思，每次瀏覽、每個流量都是有價的。

一切皆可被定製

也許你會懷疑，DSP怎麼會知道我這麼多信息？筆者可以透露，上面列舉的這些標籤，都是一個真實的IT系統中已經存在的標籤，實際上DSP能獲得的信息比這個列表只多不少。而且DSP非常有意願知道更多流量屬性，因此又衍生出了「數據管理平台」（Data Management Platform，DMP）。這些平台專門從各種來源收集與用戶相關的信息，並把這些信息彙集起來形成「統一客戶視圖」（Single Customer View）——也就是給這個用戶、這個流量貼上更加豐富的標籤。

舉個例子來說明DMP的工作方式。當你在機場連上免費WIFI，你會看到一個登錄頁面，你輸入手機號獲得驗證碼，連上網路，這時WIFI熱點背後的程序已經知道你的手機號、你用的手機款式、你所在的地點，這些信息馬上被發送給一個DMP。這時你的朋友從微信發給你一篇文章，是介紹大明星的座駕，你細細欣賞了貝克漢姆的腹肌和他的賓士G系越野車，於是這個網頁背後的埋點程序知道了你對汽車品牌的偏好，這個信息和你的微信ID一起也被發送給一個DMP——很可能是同一個DMP。看完文章，你打開購物軟體，買了幾樣水果送到家裡，於是電商平台知道了你的消費能力和居住的小區，這些信息和你的手機號一起同樣被發送給DMP。通過手機號、微信ID、身份證號……這些唯一身份標識，DMP建立起了關於你的統一顧客視圖，可能會給你貼上成百上千個標籤。

基於這些標籤，DSP就可以展開非常精確的廣告投放。例如對於賓士投放的Banner廣告，DSP可能會優先考慮這樣一些標籤：30~40歲，年收入40~60萬，居住在一二線城市，本科以上學歷，從事IT、金融、房地產等職業，現在車齡6年以上，近期流露換車意向……一旦高度符合這些標籤的流量出現，DSP就會高價拍下廣告位。一些技術領先的DSP已經開始使用機器學習技術，不用人手挑選投放目標標籤，而是由人工智慧自動識別目標流量，使廣告投放更加精準。

然後，當你開始跟老婆討論是不是該換台新車的時候，你無意間發現，手機上打開的網頁里有一輛漂亮的賓士C200休旅車，你點開廣告鏈接，跟老婆一起左看右看，覺得這輛車既有面子又實惠，跟你家的風格簡直是天作之合，於是你開心地按下了「預約試駕」。你大概不會多想，這個廣告出現的時機怎麼那麼恰到好處。最終你買下了這輛車，就好像這完全是你自己的決定一樣——就在你快要付款的一刻，你又瞥見手機網銀的界面上有一個刷信用卡買車免息分期的活動，多巧呀。

既然廣告可以定製，有什麼道理媒體上呈現的內容本身不能被定製呢？感興趣的話，你可以自己做一個實驗：首先看看你的知乎首頁上有哪些內容，一般來說不會出現跟火影忍者相關的問答，畢竟火影大結局也有段日子了；然後下載騰訊動漫，每天看上幾十話火影，用不了幾天，你的知乎首頁上就會出現一堆討論鳴人和佐助的帖子。筆者親身觀察到這個現象，好奇地搜索知乎的投資方，騰訊果然在列。大膽猜測一下，知乎即使不是直接使用騰訊的DMP「廣點通」，技術原理也相去不遠。既然都看見「小櫻的實力能到影級嗎」這麼有吸引力的帖子，怎麼能不打開看看呢？於是現在筆者的知乎首頁上，各種忍術已經連綿不絕了。

內容定製正在成為數字化營銷的主流工具。和紙媒不同，數字化產品的每次打開、每次瀏覽都可以是動態的、個性化的。DMP已經掌握了如此豐富的用戶洞察，媒體沒有道理繼續保持一成不變的內容呈現，一定會利用DMP的數據來達成更高的轉化率——可能是轉化為購車的消費者，也可能是轉化為支持某個政策的變革、某種意識形態的觀點。於是我們看到，像今日頭條這樣的媒體，呈現內容的原則不是「外面在發生什麼」，而是「讀者喜歡看什麼」——當然紙媒也有過度迎合讀者的風險，但紙媒畢竟只能面向大群讀者做一個粗糙的推測，而互聯網媒體（和社交網路）則在技術的推動下形成了一個完美的、牢不可破的迴音壁。至於傳統意義上媒體要客觀中立地展現世界樣貌的職責，在轉化率這個KPI的驅動下顯得有些蒼白無力。

細思恐極的大boss

精準投放可能帶來什麼危害呢？數據科學家Cathy O』Neil在《數學大殺器》（Weapons of Math Destruction）一書中介紹了一些已經現實發生的場景。其一，基於數據的精準投放如果被用於教育、醫療、保險等與生活休戚相關的「商品」上，就可能造成對特定人群、尤其是弱勢人群的歧視和損害。在美國，有一些質量低劣的教育機構，把自己的廣告定向投放到收入低、教育程度低、並且新近遭遇人生重大打擊的人群——例如剛離婚、或剛被解僱。這樣的人群、處於這樣的心理狀態下，更容易被這些心靈雞湯式的廣告吸引，從自己原本就已經拮据的經濟中再拿出一筆不菲的資金，來參加一個對自身能力沒有提升、也不被人才市場承認的培訓計劃。在中國我們也看到，儘管百度宣稱其中立性，但莆田系在百度上投放的醫療廣告同樣精準地找到了教育程度較低、經濟狀況較差、已經飽受疾病損害的那些弱勢家庭。這些兒童邪典視頻，也是以小朋友們為目標投放，當youtube看到一個小朋友看過某動畫視頻後，就會認為他她「感興趣」這些動畫衍生的邪典產品，然後為他們她們推送類似的視頻。

另一方面，當精準投放被應用於政治目的，它能夠強化大型利益團體對群眾觀點和政治議程的操控。2011年奧巴馬的競選團隊與IT諮詢公司埃森哲合作，首次在美國總統選舉中引入了大數據和精準投放技術。在2015年的大選中，「共和黨猶太人聯盟」的領導者們在拉斯維加斯的威尼斯人酒店開會，在酒店上網時他們看到候選人泰德·克魯茲承諾加大對以色列安全支持力度的廣告宣傳。他們不知道的是，這條廣告只在這家酒店、只在他們開會的這幾天播放。當政治家和利益團體可以不必保持連貫統一的公眾形象、而是可以針對受眾「定製」其形象和政治觀點，這種變化究竟會給公共生活帶來什麼影響，可能答案還並不清晰。

在《數學大殺器》中，O』Neil提出了一些限制大企業過度利用個人數據的途徑，例如效仿歐洲對互聯網數據的管制模式：只有在用戶明確同意的情況下，企業才能採集用戶數據，且採集到的數據不能用於其他用途。「明確同意」的規定，可能仍然容易通過隱晦的用戶協議等方式來繞過；但「不作它用」的規定，對於數據濫用是一個很好的預防措施。至於國內的相關管制會在何時、以何種形式出現，目前仍是未知。在可見的將來，恐怕我們還得繼續享受互聯網提供給我們的精準得有點細思極恐的廣告和內容。

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