优化数字营销的方向，不应该仅仅只是单向的。
我的一个朋友，在负责一个国际快消食品品牌的数字营销转型，她跟我谈到了最近的一个苦恼：
“我们的数字营销总是在按照既定的persona在圈选人群进行营销。但每一次营销之后发生转化的人群，似乎都有一些动态性在里面，与之前基于策略圈选的人群不会完全吻合，甚至有时候差异甚大。虽然以人群圈选的方式进行营销和投放，比传统投放要精准，但肯定还是会错失相当多的人群机会。”无独有偶，另一些朋友跟我吐槽他们的“艰难”：新产品上市，甚至是新品类上市，人群的选择是很困难的，需要花费大量的时间和成本去“试人群”。但新品上市需要快速把市场热起来，能给到冷启动的时间窗口很有限。显然，圈选人群的投放方法并不能解决这些场景中的现实问题。静态的人群圈选和动态的消费者人群，本身就存在矛盾。通过圈选人群推荐商品的营销，或者叫着“手动选人”，是我们传统意义上的“单向奔赴”的营销方式，背后是对人工经验的依赖。依赖人工，就意味着它必然会受到人的思考的限制。所以，期待中的抓大放小（抓住主要人群进行营销），到头来也许有可能忙活半天，圈选的“主要人群”并不是在实际市场上对这款商品最感兴趣的人群，有可能反而会变成“抓小放大”，捡了芝麻而丢了西瓜。
“数字营销如果能提供一种方式，让我能主动匹配商品的动态购买人群，就好了！”我的朋友感叹道。
正因此，我们也该有新的逻辑，反过来的逻辑——从商品出发，通过商品本身的特性，让系统去自动匹配合适的人，即“以商品匹配人”的投放逻辑。从商品出发，去匹配人，是一种全新的数字营销方式。这种方式是实时的、动态的：系统基于商品的情况，自主决定选择什么人群去展示何种商品的何种信息。从人出发，手动圈选人群去推荐配合商品的营销，是过去十多年数字营销的主流；而从商品出发，去主动匹配人群，是今天越来越精细的营销需求与越来越智能的营销技术同时演进、交相辉映的必然。二者各有优势、互为补充。前者能够覆盖更广泛的先验人群，而后者弥补了前者无法覆盖的动态化的高价值人群，也让数字营销的直接性和针对性更进一步。因此，数字营销，不仅要做手动圈人的“以人匹配商品”，也要做自主找人的“以商品匹配人”，二者朝同一个目标的奔赴才能实现“没有死角”的效果提升。这就好比恋爱是双向奔赴，才可能成就真正的爱情。营销也要双向奔赴，才可能成就更高效果的营销。
02 人货双向匹配的营销，是数字营销底层逻辑的进化
“以商品匹配人”的本质是，不依赖于人的经验，而是由人工智能的预测与判断主导。就如同导弹，一种是提前输入目标位置的，另一种是随时追踪目标调整姿态的。若目标发生移动，前者会错过目标，而后者则能最终命中目标。这种方式，也是最符合数字营销逻辑的方式。这个逻辑的背后，有三个“更”的特点。
- 更快的冷启动：新商品刚上市的时候，或是其他无法确定该投什么人群的情况下，以商品匹配人群的营销方式，能够最大化地利用人工智能让商品与需要它的潜在购买人群相遇。
对于经常上新品，而且商品的人群细分情况没有那么显著的美妆个护行业而言，这样的方式是个很好的方式。我有一个国内美妆个护新锐品牌的市场负责人朋友，就跟我讲了一个很有趣的故事。在过去的很多年里，他会根据经验，将自己的目标客群设定为20-40岁的女性，并以不断触达这些消费群体为目标设计营销流程。但美妆个护是一个越来越多元化的市场，产品更细分，护肤的需求也更细分。比如，同样是保湿，有的消费者有基础保湿平替的需求，有的消费者有抗初老的需求。过去，整个行业都会笼统地认为20岁左右的消费者倾向于基础保湿，而25岁的消费者更倾向于抗初老。于是我这朋友也不得不以“粗暴”的方式，按照人群的年龄划分产品以及区分推广方式。
但这样的划分，常常不是很奏效。“很多时候发现，购买者是混在一起的，25岁的购买者中，选择基础保湿的也不少，看起来更年轻的人，也有选择抗初老的。同时，也有一些25岁左右的，已经开始购买抗衰的产品的。”
“我们也发现，护肤品的潜在购买人群也在扩大，不仅女生要护肤，男生也有护肤或送礼的需求。也就是说，男性和40岁以上的女性也会加购，如果仍按照20-40岁女性来设定营销目标，会让我们错过很多预设之外的购买者。”
所以，按照年龄直接划分人群进行数字营销并不是最优解，我的朋友通过跟腾讯广告的合作，发现了一个更好的解决方法——“让货去找人”，把商品信息交给媒体，然后让媒体的广告系统自主化地为自己匹配最合适的消费者！腾讯广告与他一起共同搭建了全面的商品知识图谱，帮助这家企业充分标记和表达他们的商品特征，同时也帮助他们在腾讯广告投放平台中建立系统能够理解的商品逻辑。所有看起来“费功夫”的事，其实都让腾讯广告的系统更加理解商家的“货”和他们的“生意目标”。在这个基础上，腾讯广告能够以达成交易为核心目标训练算法模型，让系统充分在流量大盘里探索，并将不同商品与最可能的购买人群进行匹配。结合上述实践，这家美妆企业的广告转化起量速度提升了25.43%，商品下单的ROI提升了5%。值得一提的是，营收显著增长的同时，营销成本并没有随之提升，带来了显著的利润提升与生意增长，业绩压力迅速缓解。
- 更接近交易的匹配：广告系统基于商品选人的颗粒度，比起品牌通过圈选标签的人群特征颗粒度，更能促成最终的购买行为。
品牌在传统投放模式中，对同一类商品的人群圈选，很可能不会有太大差异。比如，A品牌剃须刀和B品牌剃须刀的人群圈选，在传统的‘圈人营销’看来，很可能没有太大差异，都是“18岁以上”、“男性”。但是如果“以商品匹配人群”，广告系统能够洞察到A品牌的剃须刀在包装规格上更“慷慨”，B品牌的剃须刀近期主打的卖点是刀片具备滋润护肤功能，因此系统结合商品的属性，如“剃须刀”、“大包装”，或者是“滋润”，寻找最近有相似商品需求的人群进行推荐。比如，系统推测，追求性价比的二线城市女性更有可能会购买A品牌给家里的男性成员，而对于皮肤更讲究的“猪猪男孩”可能会对B品牌兴趣度更高，这样即便都是剃须刀，广告系统也能根据产品本身的特性，为每个不同的人群推荐他最感兴趣的商品。
- 更良性的循环：以商品匹配人群的逻辑，一方面是从货的售卖角度，通过货品最终的交易情况，反馈给系统作为“正样本”进行监督；另一方面，广告主也可以通过自己的一方数据，基于AI的机器学习能力，让广告系统不断加强对广告主及商品自身的理解，持续修正自己的投放操作，不断提升效果，形成正向循环。
假设有个广告主A。用户之前在别的平台上浏览过A的商品，或在别的平台上跟这个广告主有过互动，甚至曾经已经加过了品牌的企业微信，或是使用过此商品的体验装。如果广告主将这部分的一方数据作为正样本，联合广告系统进行模型共建，系统便能在该媒体的全量流量中帮大家挑到更多同类的品牌兴趣人群。我的一个做乳制品生意的朋友，就是这么干的。他们会将一方数据提供给腾讯广告，结合升级后的广告系统，自动探索到新的购买人群，再加上腾讯广告的跑量加强后，下单量提升了12%，转化成本下降了5%。当广告系统更好地理解商品，以及获得一定的受众与商品互动相关的行为，大模型就能在商品转化链路中的任何节点发挥作用，甚至可以直接找到更优化的转化链路。例如，一个扫地机器人商家，他们的商品属于“大件”，客单价往往比较高，因此，客户往往不会直接成交购买，而是会在咨询客服后再下单。
如果按照转化直购链路去优化投放，消费者决策周期长，实时性低，这对于利用转化结果作为正样本反馈的监督学习投放而言，效率会大幅度降低，投放很难起量，ROI也不达标。
但在双向奔赴的投放方法下，不仅仅广告平台能够理解这个商品的这些特点，而且还可以用转化链路中任何一个关键节点作为优化依据。
在这个案例中，这个商家将原本投直购的链路改为企微加粉，用户点击广告后，页面不是跳到购买小程序，而是添加商家的企业微信进行咨询。同时，将添加商家企业微信这个消费者的动作设置为出价点，以及使用下单转化为辅助优化。最终，投放的粉丝量增加了3万多，商品下单成本下降了25%，三十天的整体ROI也提升了58%。
以商品匹配人群是一次新的投放革命。对于以最终转化为投放效果的广告主，双向奔赴的营销，如同一种“智能化”的射击，不仅枪瞄准的准，而且靶子还在子弹击发后的电光火石的时间内，主动迎上子弹，无论子弹怎么射出，都能确保枪枪都是十环。但这需要系统能真正理解商品。这就如同我们需要给ChatGPT提供语料，它才能更实际地帮助到你。如果企业想要让商品也自己跑起来，自动奔向你的人群，那么，尽快建立起商品库是实现“自主商品找人”的必须的基础工作。
有的人要问了，我做的广告素材上就有商品的信息啊？还不够吗？
我的回答是，把广告和商品混为一谈，恰恰是很多人对商品化的误解。
在过往，广告主们本质是在自己做自己的广告，广告系统并不太知道你这个广告背后是什么商品。此时，系统是在机械地用人群去匹配你的广告，它的判断可能会有延迟甚至可能有误差。但如果建立起商品库，广告系统就能看懂你的广告本后真正想推广的商品，这个问题就能得到根本性优化。
据我了解，腾讯广告的商品库还往前思考了一步。在商品库的基础上，统一为广告主构建虚拟店铺，广告主可以通过虚拟店铺统一做好自己的商品管理。这样，推广账号、计划就可以自动关联商品，广告系统也会把数据聚合到对应商品上。这个方法不仅能提升广告主管理自己的商品效率与便捷性，更关键的是，还能让系统能够从一而终地辨识这个商品，为这个商品去做投放。对于每个广告主来说，相当于从“投广告”到“做生意”。基于此，在媒体广告平台建设好自己的商品库，或者将商品库与平台对接，就变得极有意义。而在测品、爆品等更贴合商家生意视角的场景里，腾讯广告也提供了一系列策略产品及能力，以及自动化盯盘的抓手可以帮助企业和代理商降低执行门槛。比如“上新易”、“爆品通”等商品营销策略，前者可以帮助品牌新品快速起量，缩短成长周期，使商品以更快的速度成为品牌热卖商品；后者则将商品的爆款能力进一步放大，帮助企业挖掘哪些商品能在腾讯生态内更迅猛地卖爆。
04 最后
双向奔赴的数字营销，是新的数字营销逻辑，也是技术提升的必然。而这个过程下，我也在思考，我们人应该做什么？人并没有被取代，而应该变得更重要。过去，人是工具本身，人的努力是让自己变成更好的工具；今天，工具是智能化的机器，人应该成为能够更好利用工具的主宰者。我们所需要做的，既是驾驭这个工具，也是配合这个工具，让这个工具能够更好理解我们的商品、理解我们的需求，从而更好地帮助我们自动化、自主化地卖更多的产品，做更赚钱的生意。这，或许是我们实现双向奔赴的数字营销的最关键一环。
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宋星，系国内领先的互联网数据咨询机构“纷析数据”的创始人。
宋星是数据化互联网营销与运营资深的从业者和行业意见领袖，“互联网分析在中国”博客（原“网站分析在中国”）全文作者，新南威尔士大学营销分析行业顾问委员会（UNSW Marketing Analytics Advisory Board）委员。阳狮媒体集团特聘顾问，百度集团顾问与钻石讲师，腾讯星河计划顾问，Google mLab顾问，北京航空航天大学特聘教授，前阳狮媒体集团数据、技术与创新事业部总经理，前Adobe Omniture Business Unit亚太区首席商业咨询顾问。
宋星先生也是公益组织：互联网数据官（iCDO）和WAW行业沙龙的创立者。
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