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營銷的本質(zhì)是通過有效的策略將人群分發(fā)到各個觸點(diǎn)，并達(dá)成最穩(wěn)健的轉(zhuǎn)化。然而如果想借助專家經(jīng)驗(yàn)，或者更多基于算法模型自學(xué)習(xí)優(yōu)化的策略構(gòu)建，那么就必然要求決策過程不能離線化，而是要實(shí)時化。實(shí)時化不是純粹體現(xiàn)在觸點(diǎn)實(shí)時化，更多是策略能夠在線化，實(shí)時分發(fā)出去。

簡單的說，就像推薦引擎一樣，模型的策略有離線庫，但更多的是基于在線的行為數(shù)據(jù)，實(shí)時評估和調(diào)整策略。從整個大營銷方向看，這是必然的。

以往，市場更多在探討計算廣告相關(guān)的概念。實(shí)際上，這樣的技術(shù)能力已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，如實(shí)時競價，以及基于數(shù)據(jù)對于流量的理解、位置的控制，就是營銷在線化的典范，因?yàn)榱髁亢臀恢玫南∪毙浴２贿^計算廣告更多針對品牌和效果廣告，場景是以拉新為主。而對于大多數(shù)據(jù)企業(yè)在圍繞已有流量和客群的營銷上，我們沒有看到這類的典范。我們在第一講中提到：

?    營銷策略模型的嚴(yán)重離線化

營銷的核心輸出就是ID，ID背后是策略、權(quán)益、通道、時間等。但是我們習(xí)慣于離線異步的跑批結(jié)果，然后送到觸達(dá)通道，但這也許喪失了有限的機(jī)會。最嚴(yán)重的是你的模型從未有評估和優(yōu)化的可能，因?yàn)槎际请x線的模式，即席的調(diào)整和優(yōu)化是不存在的。

?    計算廣告學(xué)的兩個核心要素，實(shí)時和仲裁

實(shí)時和仲裁解決最佳匹配的問題，計算廣告學(xué)的相關(guān)技術(shù)和方案解決了供需之間的最佳匹配問題，要解決這個問題，得從兩個方面出發(fā)，一個是如何解決多重供需間的沖突，以及如何仲裁（這部分將在第七講中談到）。另一個是如何能夠?qū)崟r快速的通過仲裁算法來提升效率，因?yàn)樵趶V告的邏輯中，整個的反饋時間不到1秒鐘，這必然無法通過模型的跑批結(jié)果再批量部署到線上，以滿足大家的需求。因?yàn)榻拥降男枨蠓绞菍?shí)時的，供給方能給予你的流量位置也是實(shí)時的。中間的促成、程序化購買過程也是基于算法，通過機(jī)器交易實(shí)現(xiàn)的。

?    我們要關(guān)注MOT（關(guān)鍵時刻）

計算廣告學(xué)的三要素，就是廣告、用戶、上下文，這三者通過一次一次的迭代優(yōu)化，找到最佳的模式，并爭取從收益-成本的最大化。反過來看，在拉新之外的營銷戰(zhàn)場上（更多是已有流量和用戶如何營銷方面），價值最大化是企業(yè)追求的目標(biāo)之一。在獲取新流量方面，依據(jù)流量本身的屬性和質(zhì)量是考慮的大前提。而在存量流量和用戶的營銷上，如何更好的借助數(shù)據(jù)的力量，還原用戶，通過策略制定挖掘更大的潛力必須實(shí)現(xiàn)快速敏捷的提升。

簡單說，我們希望在純粹新流量戰(zhàn)場之外，存量市場的營銷可以實(shí)現(xiàn)向計算廣告一樣的實(shí)時化策略實(shí)施。MOT要抓住的是如何實(shí)時的反饋?zhàn)罴研畔⒑蛢?nèi)容給目標(biāo)群體。如今企業(yè)都在建設(shè)自己的流量體系，比如在線的小程序、微信、APP、H5和PC，而線下也在不斷重構(gòu)。營銷確實(shí)依賴于將高度離線化的策略實(shí)施于用戶，或者前置很久，或者后滯很久，我們沒能夠在與用戶的最佳互動時刻進(jìn)行營銷，即MOT（關(guān)鍵時刻）。所謂的MOT就是在與客戶發(fā)生互動的關(guān)鍵時刻節(jié)點(diǎn)做出應(yīng)有的策略和營銷建議。這幾乎是實(shí)時反饋的方式，一則是通過你能提前預(yù)制多少的模板來控制和出發(fā)，另一則就是通過對用戶的反饋和互動數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，實(shí)時做出優(yōu)化和調(diào)整，所謂的被動式營銷也多是說當(dāng)用戶達(dá)到或者滿足一定的條件，就出發(fā)某些策略下達(dá)。這種策略更多通過離線的引擎或者策略庫進(jìn)行支持。

而我們希望未來有大部分可以借助推薦引擎一樣的邏輯來進(jìn)行實(shí)時的策略迭代。而推薦引擎更關(guān)注高密度流量本身的反饋或者所需被推薦內(nèi)容的關(guān)系推薦。但無論是這種高密度還是低頻度的互動，只要是從客戶側(cè)的觸點(diǎn)和數(shù)據(jù)產(chǎn)生的變化，我們就需要實(shí)時做出關(guān)鍵策略調(diào)整。一句話，我們希望將很多離線的模型和策略，通過實(shí)時的數(shù)據(jù)收集和客戶反饋，進(jìn)行部署、迭代優(yōu)化、評估監(jiān)控，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的機(jī)器部署策略應(yīng)用，一則降低人力的策略構(gòu)建壓力，二則更為關(guān)鍵和個性化的把控客戶的關(guān)鍵時刻。

總的說來，在營銷這件事情上，計算廣告的理想目標(biāo)是對于廣告營銷建立機(jī)器的、大規(guī)模的控制和分發(fā)。而對于企業(yè)自有的客群和營銷能力上，廣告營銷中所談及的迭代優(yōu)化思想，對于auc三要素的把控以及效果的循環(huán)使用和對資源及預(yù)算的控制，是值得借鑒的。我們一直在談的營銷智能化，實(shí)則就是希望一方面提升決策效率，另一方面提升營銷策略的最終效果，即成本下降、收益提升。

在流量端不均衡的市場環(huán)境下，計算廣告的技術(shù)和理念在落地時必須考慮實(shí)際的商業(yè)背景和商業(yè)利益。但是計算廣告本身的技術(shù)理念和架構(gòu)，可以在企業(yè)的存量市場營銷上發(fā)揮非常好的作用。廣告的程序化購買市場已在智能化角度上取得了極大進(jìn)步，這反過來對于企業(yè)的存量營銷智能化具有巨大的推動作用。