营销、数学和微秒 – 在线广告背后的复杂科学

作为在线广告算法引擎方面的专家，斯坦福商学院计算营销实验室主任Harikesh Nair喜欢探索深入的学术研究和现实世界业务需求重叠的稀有区域。

这也是他在2017年选择暂时离开斯坦福商学院的终身教授职位，并加入中国最大电子商务平台之一京东的工程团队的原因之一。他花了两年的时间在硅谷和北京之间穿梭，带领一个工程师团队，努力将密集的数学概念转化为有形的在线解决方案。

当他于2019年返回斯坦福商学院时，Nair帮助学校建立了一个计算营销实验室。该实验室汇集了教师、学生和相关从业人员，希望能帮助在线营销人员确定在盈利能力或是社会效益方面的最佳实践。

“过去只有科学家、学术研究者和工程师才会去考虑数据和算法，但现在它已成为各大公司高管们所关心的问题。” 他说，“从首席技术官、首席营销官到首席执行官，每个人都在谈论它。如果他们没有这样做，董事会也会询问此事。”

最近，我们采访了Nair，听取他对在线广告现状的看法，以百万分之一秒为单位的实时商务所面临的挑战，以及哪种数字广告会令他烦恼。

Q：是什么原因让你决定从学校请假去京东上班？

Nair: 自从我在2005年获得博士学位以来，市场营销学领域已经逐渐变得非常数据化。它正在迅速变成一个几乎完全由数据驱动的领域。你想想以前那些成功的营销案例，都是来自于像高乐氏或是其他一些包装得很好的品牌公司，但是现在已经完全不一样了。如今，营销、广告和定价方面的所有重大创新都来自于谷歌、Facebook和亚马逊等科技公司。所以，我希望自己能够有机会参与进去。

Q：为什么选择京东？

Nair: 我对零售和电子商务都感兴趣。在这两个领域里，市场重心已经转移到了亚洲。硅谷仍然是创新中心，但在线零售业务的高速增长是发生在亚洲。那里的中产阶级正在不断扩大，人们会更多地根据商品的认知品质做出消费选择。这是理想的消费状态。我在一次偶然的机会下，与京东的高层管理人员建立了联系并讨论了研究和进一步合作的可能性。所以我想，“嘿，这是一个很好的机会：科技和亚洲。”

Q：除了市场规模不同—亚洲有数十亿潜在客户，而美国有数亿潜在客户—亚洲的在线营销与这里有何不同？

Nair: 在美国，人们仍然会在他们的笔记本电脑或家用电脑上使用Chrome或Safari浏览器在Amazon.com上购物。但是在亚洲，尤其是在中国，已经很少有人在使用这些东西了。一切都是通过手机来完成的。80%的购物流量都来自移动应用程序。很多消费者是完全跳过笔记本电脑而直接使用手机的一代。这改变了商业运作的方式。

Q：具体来说是如何改变的？

Nair: 这一切都与商品的可发现性有关。对于移动应用程序来说，空间是非常有限的：没有人会浏览到前三页以后的商品。如果每页可以列出8个产品，那就是一共可以展示24个产品。因此，你必须在3亿个可能的产品选项中为当前用户列出24个最符合他需求并且现在有存货的商品。而且所有这些都必须非常快地在0.0002秒内完成。这是一个极其复杂的科学问题。

Q：消费者的人口特征会如何影响这个问题？

Nair: 实际上，年龄和性别之类的东西并没有那么有用。他们最近曾经购买了或是搜索了什么才是最重要的。

Q：除了中国用户会大量使用手机之外，中美消费者在与电子商务网站的互动方式上是否还有其他重大差异？

Nair: 在中国，消费领域的社交因素会更重要。他们的社会比我们的社会更具公共性，因此消费更深植于他们的社交网络中。中国用户不仅仅是去网站搜索—点击购买—然后离开，这是典型的美国消费行为。中国用户还会在社交媒体上与他人分享产品，并且通过这样做获得价格优惠。相比之下，这是一个对价格更敏感的社会。

我认为在这个领域工作的大多数研究人员都会同意，从历史上看，广告的效果被夸大了。
– Harikesh Nair

另一个重要的区别是，美国的三大公司—Facebook、亚马逊和谷歌—相互之间是没有联动的。Facebook是一个有大量广告但交易方式很少的社交平台。亚马逊是商品交易发生的地方，但它没有太多的广告业务—尽管这种情况正在发生变化。谷歌是人们用来搜索的地方，但它没有太多的交易或社交业务。但是在中国，如果你有腾讯，就可以同时做这三件事：搜索、社交和商务，它们相互之间融合得很好。阿里巴巴也是一样。他们都有自己的整套生态系统。在每个生态系统中，各个方面是无缝集成的，因此你可以从社交互动到搜索到交易再到支付顺畅地流动。消费者对此反应良好。

Q：鉴于如今营销几乎完全由数据驱动，它还有什么艺术可言吗？

Nair: 我不认为营销的艺术已经消失，但它肯定已经发生了变化。一个好的管理者需要了解如何利用算法，也需要了解数据可以做什么和不能做什么。他们需要知道什么时候应该根据数据做出决定，什么时候可以根据他们的经验做出决定，以及需要什么样的人力资本才能将数据转化为可操作的东西。

Q：我们最近看到您在一个介绍这方面研究的视频中说：“我在看到某商品的广告后购买了它，并不意味着就是该广告促使我购买了这件商品。” 您能再详细谈一下这个问题吗？

Nair: 这个问题在广告业中非常重要，也非常复杂。任何一个在广告上花钱的品牌面临的首要问题都是可衡量性：他们不仅想知道有多少人看到了他们的广告，还想知道他们是否因此而获得了销售量上面的回报。证明这一点非常困难，因为我不能只是简单地计算看到广告然后购买了产品的人数，也许他们在看到这个广告以前早就已经想好要购买该产品了。如果是十五年前，一个平台可能还会使用这种有缺陷的数据，但现在品牌已经不会满意这种分析了。他们想要能够证明是他们的广告导致了销售额增加的证据。如何证明增量性是目前广告业务中的首要问题。

Q：那我们应该如何证明呢？

Nair: 目前，我们一般是通过运行大规模的实验来证明。但是这种实验非常复杂，因为不可能在每次某个广告客户需要测量时都为他们设计和运行单独的实验。例如，当我在京东时，我们有数十万广告客户。大多数广告都是通过拍卖出售的，因此你还必须将实验设法安排在拍卖中进行。为了向某些消费者展示广告，你必须赢得竞价；而如果想确保某些消费者看不到广告—为了实验的目的—你又需要故意在拍卖中输掉。这两种情况都会产生相应的经济后果，因为在拍卖中失败可能会使你失去一些销售额，而赢得拍卖则需要你支付一定的价格。

此外，不能因为加入实验就减慢整个拍卖系统的速度。为此，你必须构建基础设施，对统计信息进行编码加密，并建立起一个外部广告商也可以操作的自助服务机制。所有这些都必须在后台运行，从而隐藏其复杂性，然后再通过一个简单的外部界面将统计结果可视化，使那些对统计数据不太了解的人也能够明白这些数据的含义。

Q：您学到的哪些经验推翻了过去营销学中的某些假设？

Nair: 我认为在这个领域工作的大多数研究人员都会同意，从历史上看，广告的影响被夸大了—广告的真正效果实际上比一些业内人士声称的要小得多。但是与此同时，我们了解到的另一件事是，某些类型的广告可能非常有效。例如，搜索广告—根据你的在线搜索关键词而出现的广告—实际上非常强大。数据表明，消费者实际上很喜欢这种广告。当我们把它去掉时，很多用户反而不再访问该平台。他们实际上更喜欢那些拥有信息丰富的广告的平台。我在斯坦福商学院的同事Navdeep Sahni曾经就此进行过一些实验，实验结果也证明了这一点。

Q：最后一个问题：这些研究如何改变了您个人看到广告时的反应？

Nair: 我现在会对那些烦人的广告感到恼火，因为我知道它们背后有糟糕的科学依据。我对收集数据之类的事情没有意见，但对缺乏透明度的容忍度非常低。当然，现在每当我的动态中出现广告时，我总是想知道，“导致这种结果的拍卖系统是什么？它背后的算法又是什么？” 这些是我觉得真正有意思的东西。