柯潔也哭了。

在確定0:3敗給AlphaGo之后，這個(gè)驕傲的年輕人淚灑發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)。去年，他在李世乭告負(fù)之后曾說“就算AlphaGo戰(zhàn)勝了李世乭，但它贏不了我”。而在一年后的烏鎮(zhèn)，他哽咽著說：“我會(huì)繼續(xù)改變自己，而AlphaGo將會(huì)繼續(xù)改變世界?！?/p>

AlphaGo已經(jīng)被視為“圍棋上帝”。雖然中國圍棋協(xié)會(huì)已經(jīng)授予它“職業(yè)圍棋九段”的稱號(hào)，但棋圣聶衛(wèi)平覺得遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠?！爸辽龠_(dá)到了二十段的水平”，他說。

也許AlphaGo并不足以代表人工智能的全部，但它絕對(duì)是那個(gè)扣動(dòng)“人工智能”概念普及的扳機(jī)。人們從它的所向披靡中，第一次直觀感受到了AI的魔力，并開始對(duì)它抱有著比以往多得多的期待。現(xiàn)在，置身于每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)參與的場(chǎng)合，“人工智能”都是無法逃脫、必然要討論的概念。

如百度這樣的巨頭也已經(jīng)將它提升到了戰(zhàn)略的層面?！盎ヂ?lián)網(wǎng)只是前菜，人工智能才是主菜?！崩顝┖暝诓煌牡胤椒磸?fù)重復(fù)著這樣的觀點(diǎn)。

人們明確了方向，但誰都知道不可能一步登天。無論速度多快，人工智能在真正到來之前必然也得有一些循規(guī)蹈矩的過程。針對(duì)這個(gè)問題，【友盟+】廣告營銷數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)總經(jīng)理李春元告訴Morketing：“DI是通向AI的必經(jīng)之路。”

【友盟+】廣告營銷數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)總經(jīng)理李春元

他認(rèn)為在人工智能時(shí)代真正來臨之前，數(shù)據(jù)量的累積及基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行的算法模型迭代與更新將成為一段時(shí)間內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。只有走過了這個(gè)階段，人類才能拿到通往AI的鑰匙，否則只會(huì)“求門而不入”。

當(dāng)我們抬頭仰望人工智能的星空時(shí)，也得腳踏實(shí)地地走好路上的每一步。

從BI到AI，先過DI這關(guān)

DI，DataIntelligence，翻譯成中文就是“數(shù)據(jù)智能”，它是指以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，不局限于對(duì)數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計(jì)和分析，而是運(yùn)用先進(jìn)的研究模型對(duì)其潛在價(jià)值進(jìn)行深入挖掘。簡而言之，它的核心就是“數(shù)據(jù)”。

到今天，數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)無人否認(rèn)。

早在2012年3月，美國政府發(fā)布的《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》中就提到大數(shù)據(jù)是“未來社會(huì)發(fā)展的新石油”。這一說法隨后流傳開來，經(jīng)過馬云以及英特爾等商業(yè)領(lǐng)袖與企業(yè)的“布道”，逐漸成為業(yè)界的共識(shí)。

這是一種以工業(yè)時(shí)代為節(jié)點(diǎn)出發(fā)產(chǎn)生的聯(lián)想，所以，那個(gè)時(shí)候的產(chǎn)業(yè)邏輯可以幫助我們更好地理解當(dāng)下的現(xiàn)狀：人們首先得學(xué)會(huì)如何駕馭石油——從它的開采、存儲(chǔ)、傳輸直至使用，他們架起了油田、建立了輸油管道、制造出發(fā)動(dòng)機(jī)，最終才有了汽車、飛機(jī)和工廠，進(jìn)而支撐起了整個(gè)工業(yè)社會(huì)。

所以，當(dāng)我們邁入美國學(xué)者尼葛洛·龐帝所說的“數(shù)字化生存”時(shí)代時(shí)，需要學(xué)會(huì)的首個(gè)技能就是如何駕馭數(shù)據(jù)。這也是李春元口中“DI是通向AI的必經(jīng)之路”的邏輯原點(diǎn)，所有從業(yè)者不可能指望一蹴而就，只有當(dāng)對(duì)“數(shù)據(jù)”本身研究得足夠透徹之后，“人工智能”才可能發(fā)揮出它理想當(dāng)中的作用。

為了說明“數(shù)據(jù)”仍然是目前最重要的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，李春元講了一個(gè)故事：同樣是做翻譯，IBM基于自有的樣本和數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，雖然擁有最好的科學(xué)家和最好的算法，但準(zhǔn)確率只有80%左右;谷歌在做這件事的時(shí)候，即使用很普通的算法工程師，最終得出的算法準(zhǔn)確率也能達(dá)到97%。

背后的差異就來源于兩家公司掌控的數(shù)據(jù)量。一方面，龐大的數(shù)據(jù)量能夠讓算法擁有更多的分析素材，這會(huì)讓產(chǎn)出的結(jié)果更接近于真實(shí)狀態(tài);另一方面，更多的數(shù)據(jù)能使算法接受到更多的訓(xùn)練，這本身也會(huì)讓模型在不斷迭代中更加完善。

李春元認(rèn)為商業(yè)世界對(duì)數(shù)據(jù)的利用可以劃分成三個(gè)階段：

早期是BI(商業(yè)智能)階段，人們通過數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，商業(yè)模式以B2B為主，需要大量的人力主導(dǎo)分析過程，這不僅會(huì)帶來大量的人工成本，還會(huì)受到分析人員水平與能力不一的局限;

隨后是DI(數(shù)據(jù)智能)階段，商業(yè)模式以B2B2C和B2B為主，重視探究“因果分析”，通過大數(shù)據(jù)的分析與挖掘取代人肉分析，完成策略、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的高效循環(huán);

最終演進(jìn)到AI(人工智能)階段，商業(yè)模式以B2C、C2C為主，技術(shù)的使用門檻大幅降低，機(jī)器學(xué)習(xí)使其實(shí)現(xiàn)智能的自我進(jìn)化，從而釋放出巨大的商業(yè)潛力。

不難發(fā)現(xiàn)，從BI、DI再到AI是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程。伴隨著模式的不斷進(jìn)化，人力在其中的參與程度逐步降低，機(jī)器的智能化程度不斷提高，商業(yè)效率也持續(xù)提升。但無論如何，這個(gè)過程的核心仍然是對(duì)數(shù)據(jù)的理解，尤其當(dāng)我們正處于DI這樣的過渡階段時(shí)，數(shù)據(jù)的重要性是任何元素都無法替代的。

能建起數(shù)據(jù)工廠嗎？

“天氣預(yù)報(bào)為什么能做到精準(zhǔn)？因?yàn)樗e累了很長時(shí)間內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)，通過它來預(yù)測(cè)會(huì)不會(huì)下雨?！崩畲涸嬖VMorketing。

所以，當(dāng)迎接DI時(shí)代到來前，互聯(lián)網(wǎng)以及廣告營銷業(yè)內(nèi)的公司都需要問自己這樣一個(gè)問題：我攢夠“新石油”了嗎？

“回歸到【友盟+】來說，它的核心是什么？數(shù)據(jù)工程師和科學(xué)家;但建模是我們的根本嗎？不是，我們的根本是已經(jīng)采集到的數(shù)據(jù)?！崩畲涸J(rèn)為數(shù)據(jù)保有量將成為【友盟+】在這個(gè)強(qiáng)敵環(huán)伺的戰(zhàn)場(chǎng)上獲得優(yōu)勢(shì)的保證。

目前，【友盟+】每天收集的應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)280億，覆蓋的設(shè)備數(shù)量達(dá)到14億，如果折算到人，這個(gè)數(shù)值也將達(dá)到7億之多，這樣的數(shù)據(jù)規(guī)模在國內(nèi)位居前列。以阿里作為對(duì)比，目前在阿里生態(tài)內(nèi)活躍的品牌大號(hào)數(shù)也只是剛剛跨過四億大關(guān)。

從成立之初就意識(shí)到數(shù)據(jù)量的重要性，讓【友盟+】在發(fā)展過程中始終注意數(shù)據(jù)量的累積。雖然自身并不產(chǎn)生數(shù)據(jù)，但通過對(duì)大量網(wǎng)站和APP等數(shù)據(jù)的采集，它同樣能夠搭建起數(shù)據(jù)池，并且這種更為多元的數(shù)據(jù)來源能夠更好地對(duì)沖經(jīng)營過程中的風(fēng)險(xiǎn)。顯然，它的舉措為那些嘗試在數(shù)字化環(huán)境中生存下去的中小企業(yè)提供了一種新的思維路徑。

“我們?cè)瓉硎亲鼋y(tǒng)計(jì)的，像今日頭條、墨跡天氣這些頭部App也同樣在使用。這個(gè)采集的方式延續(xù)下來，使我們成為了細(xì)分市場(chǎng)中最大的企業(yè)，目前在移動(dòng)端中已經(jīng)占據(jù)了七成的市場(chǎng)規(guī)模?！崩畲涸f。

所以對(duì)于【友盟+】而言，構(gòu)建起的“數(shù)據(jù)工廠”成為了目前最具優(yōu)勢(shì)的競(jìng)爭(zhēng)力來源。通過全域數(shù)據(jù)的采集，目前已經(jīng)能覆蓋到680萬網(wǎng)站和125萬APP。獲得的數(shù)據(jù)類型也非常多元，包括網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)、App統(tǒng)計(jì)、線下以及廣告監(jiān)測(cè)等多維度的數(shù)據(jù)，并且通過打通這些數(shù)據(jù)解決“數(shù)據(jù)孤島”的問題。

不過在目前的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)下，繞開BAT這些巨頭會(huì)非常危險(xiǎn)，已經(jīng)成為無需贅言的事實(shí)。公眾號(hào)“老道消息”此前的一篇《賣給BAT要趁早》，在互聯(lián)網(wǎng)及創(chuàng)投圈引發(fā)的波瀾足以證明這一點(diǎn)。

剛好，【友盟+】本身也背靠著阿里巴巴這座大山。2016年初友盟、締元信、CNZZ三家公司進(jìn)行合并成立新品牌——【友盟+】，這使得【友盟+】在算法迭代上有了更多的優(yōu)勢(shì)。雖然無法直接對(duì)外輸出結(jié)果，但【友盟+】能夠獲得阿里數(shù)據(jù)的授權(quán)。當(dāng)龐大且最具價(jià)值的電商數(shù)據(jù)被授權(quán)使用，對(duì)模型訓(xùn)練的幫助顯而易見。

當(dāng)然，所有的結(jié)果都需要用數(shù)據(jù)來驗(yàn)證。

“我們進(jìn)行過試驗(yàn)，通過比較多個(gè)媒體上的實(shí)際游戲，金融廣告精準(zhǔn)投放與通投數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)過算法模型處理之后，點(diǎn)擊率至少提升了144%?！崩畲涸脑捴袔е湴?，而底氣來自于收獲的效果。

百雀羚廣告的啟示

此前百雀羚長圖廣告的火爆，意外引爆了廣告營銷圈一次大范圍的討論：當(dāng)廣告邁入數(shù)字化時(shí)代時(shí)，它到底需不需要為轉(zhuǎn)化率負(fù)責(zé)。

雖然這場(chǎng)爭(zhēng)論的引爆純屬偶然，但從更長的時(shí)間維度看，它帶有著必然的意味。在傳統(tǒng)媒體環(huán)境下，人們很難對(duì)廣告效果進(jìn)行歸因分析;但當(dāng)數(shù)字媒體打通了廣告和銷售間的鏈路，所有的數(shù)據(jù)都可監(jiān)測(cè)、可尋址后，企業(yè)對(duì)ROI的追求也就變成了必然。

畢竟，找回浪費(fèi)的那一半廣告費(fèi)，是廣告主們一直以來的追求。就在不久前，戛納國際創(chuàng)意節(jié)主席TerrySavage在一次公開演講中，就曾提到“戛納攸關(guān)創(chuàng)意，創(chuàng)意攸關(guān)投資回報(bào)率?！?/p>

雖然對(duì)百雀羚廣告轉(zhuǎn)化率的抨擊過于苛責(zé)，但卻無法掩蓋效果已經(jīng)成為廣告主最優(yōu)先考慮事項(xiàng)這一事實(shí)?！爸辉谛Ч麖V告上講品是沒有意義的，落到品牌廣告上也要講品效。”李春元說。

【友盟+】相對(duì)獨(dú)立的第三方身份使得它有機(jī)會(huì)將媒體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與調(diào)研問卷數(shù)據(jù)打通，全面評(píng)估品牌力的提升，同時(shí)能將媒體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與廣告主的數(shù)據(jù)打通做歸因，將消費(fèi)者的興趣行為轉(zhuǎn)化與廣告觸達(dá)掛鉤，實(shí)現(xiàn)品牌效果的統(tǒng)一。這將避免品牌廣告只走效果廣告這一條狹窄的路徑，當(dāng)企業(yè)有的放矢、并能判斷出品牌廣告的實(shí)際效果時(shí)，品牌廣告也能在數(shù)字環(huán)境中重新煥發(fā)生機(jī)。

但真正完成這一步仍然任重而道遠(yuǎn)。雖然廣告行業(yè)已經(jīng)成為了一個(gè)相對(duì)成熟的行業(yè)，但這里的氛圍也相對(duì)浮躁，大家總希望引入新的概念讓廣告主買單。

但李春元對(duì)此有清晰的認(rèn)識(shí)，有些技術(shù)能夠馬上落地實(shí)施，有些還只是美好的烏托邦。

就像他們所提的DI一樣。與其在巨頭的帶領(lǐng)下想象美好的AI未來，不如用數(shù)據(jù)累積起自己的城墻，用更切實(shí)的態(tài)度換取激烈競(jìng)爭(zhēng)下的生存空間。