第三方数据，2024年数字营销的新红利

• 第一个层级是用媒体端数据，也就是我们说的二方数据来做营销。
• 第二个层级是用各种外部的数据资源（不含媒体自己的数据），也就是我们常说的第三方数据。
• 第三个层级是用企业自己的数据，也就是用一方数据做数字营销。

第二个层级，21年末《个保法》实施后，第三方数据的应用突然陷入到停滞，皆因大家都怕触犯法律。

第三个层级，一方数据的应用有很多场景，但是看似容易，但是对企业的数字化能力和数据的能力要求都很高。

所以，直到今天，仍然可以说，没有多少企业真正能在数字营销中，能把数据用得好的，无论是深度还是广度，都还很弱！

企业在数据领域，有没有突破口？有！但突破口暂时还不在一方数据，更不在二方数据。一方数据（自己的）不是一朝一夕就能立即改善，二方数据（媒体的）要看别人脸色吃饭，这两个事情不会立即改善。但三方数据，有突破口！

2024年，三方数据的应用可能被豁开一个很大的口子，那些先咂摸到门道的企业，会享受到一波红利，数据的红利。

我从政策、技术和实践三个方面，来说明为什么一定要关注这个新红利！

这个事情，我觉得上面是比过去看得更清楚了：如果仅仅把数据当作资产，那就容易把数据封着、供着，不能起到更大的作用；当数据真正成为要素，大模型、AI之类的大未来，才有可能真正成为我们的国家优势。

而浩如烟海的第三方数据资源，是数据要素的核心组成部分，也是最必须被交流、融通、应用起来的部分。

但此前，考虑到一系列非常严格的法律的实施，三方数据的应用总像缺乏正当性，现在，国家层面的重视和推动，将极大程度改变这个障碍。

这个是一个大的趋势，数字营销人必须要看得见这个趋势。

技术上，隐私计算在数据合规、数据安全上的应用，越来越深入，也越来越可靠。它是实现数据信息的安全保护和数据应用这两个矛盾体能够兼顾的，目前的唯一的解决方法。

担心数据传输到隐私计算节点之后不安全之类问题，这个可信计算环境（硬件层级）都已经有很好的解决了。

而担心纵向联邦学习情况下ID匹配后的泄露，现在隐私计算也可以做到ID对撞后，匹配完成的ID仍然保持不可知。

这样即使仍然是个人信息，在隐私计算下应用这些个人信息所可能导致的隐私侵犯和泄露后果，都被降低到非常微小的程度。

实践上，已经有企业用第三方数据玩的风生水起了。

比如，拿大量线下的数据（例如地图数据，线下交易数据），去作为铺开线下门店，或是安排线下广告投放的重要依据。以前，地图数据和交易数据是很敏感的三方数据，基本上散落在各处，没办法整合起来。隐私计算平台和数据服务商现在已经开始整合这些数据，并提供一些营销相关的服务。

又如，较为精细化的人群切割投放，过去基本上只能依赖于完全黑箱的二方数据（由媒体平台实现），现在汇聚多个来源的三方数据可以弥补二方数据不能提供的维度，例如跨媒体生态的数字行为数据、线下交易品类数据、交通出行数据等等。有些车企拿着这些第三方数据判断leads（购车意向）背后的真假和有效性，有些快消企业拿着这些数据为自己的创品找依据。

再如，将一方数据和三方数据融合起来，帮助企业实现对自有客户的更全面洞察。基于这些洞察，又能够创造更好的市场策略与广告创意。

三方数据也同样能够帮助直接指导广告投放，例如我曾经讲过的PDB投放，或者现在也可以被称为基于三方数据的RTA投放。它为精准投放提供了更大的数据范围和更多的数据选择。

三方数据也能够通过隐私计算与二方数据打通，从而增强媒体端机器学习与AIGC在广告投放端的能力。

举个例子，汽车行业，新购车的消费者和即将购车的消费者，可能在媒体端对某类车型相关信息的浏览行为上相差不大，但在投放效果上的差异却很大，前者不会再被转化，而后者可能被转化的概率很大。仅用二方数据可能无法把他们区分开来，而三方数据的补充，则能够很有利地通过增强正样本的质量而使机器学习变得更富有效率。

AIGC在广告中的应用也能得到三方数据的加持，三方数据能够帮助生成对于受众更准确的描述，从而产生更精确的提示词（promotions）。其他非结构化的三方数据（例如内容、图像、视频等），也是AIGC大模型的语料来源。

如果品牌企业想要玩转三方数据，应该如何着手？

四个步骤不可或缺。

首先，行业中已经有提供基于隐私计算的三方数据资源的服务商。与直接的三方数据源相比，提供隐私计算能力的服务商，更能够帮助企业接入三方数据资源，而较少存在违法风险。因此，联系并了解这一类服务商是有价值的。

其次，研究业务中，能够被三方数据加速、提效，或者产生创新的领域。同时，也要论证应用三方数据的合法性和合规性。通常，对企业数字营销业务与数据生态都很熟悉的外部咨询服务商能够帮助企业完成该项工作。

再次，测试并改进！企业端利用三方数据的技术门槛通常并不高，因为困难的技术性问题通常会由数据资源提供商解决。企业需要做的事情，是将三方数据小规模应用在自己的广告投放、营销洞察或其他的应用场景中，进行测试，不断验证，寻找确定性的提升机会。

最后，建立基于三方数据应用的新的业务流程、规范、标准以及绩效体系。

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