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12月15日，以「增长新引擎」为主题的深响年度机遇峰会在北京举行。特赞总裁/合伙人杨振、极链集团Video++联合创始人/总裁董慧智、汇量科技Mobvista联合创始人兼集团总裁曹晓欢、京东零售商业提升事业部广告架构高级总监胡景贺围绕“技术驱动增长飞轮”主题在会上进行了深入探讨。
如今，技术在营销领域的运用已变得愈加重要和广泛。对行业而言，接下来值得深思的问题是技术能在多大程度上解决营销问题？行业该如何利用技术去释放营销的能量，让效率最大化？
对此，杨振表示在当下这个内容复杂化、碎片化的时代，技术开始拥有越来越大的发挥空间，“理科生”已经可以在营销领域为“文科生”进行助力。如今，对于内容的评判也不仅局限在是否好看，而是更多关注于用户在这个内容上停留的时长、点击转化率以及链路的发展。而特赞作为一家专注于内容和数字营销创新的企业，致力于把技术和创意、科技和设计做结合，未来也将帮助客户一起“造内容”、“造工具”，以技术赋能，用内容驱动增长。
在董慧智看来，当视频内容给人带来情感共鸣、拨动人心弦时，才能很精准地匹配相应的广告。这是比内容突破和技术突破都要难、却也更值得深入探讨和重视的。作为国内专业视频AI综合服务商独角兽企业，能打动人心的视频内容是极链集团Video++所关注的核心。而在技术方面，面对现在数量巨大的内容信息，如果只依靠人工，很难挖掘出内在的广告价值，这时AI等技术就能很好的将有价值的内容提取出来，供广告主进行选择。未来随着技术的不断精进，这一方面的发展也将变得越来越完善。
作为一家向应用和游戏开发者提供全球化营销工具的技术公司，汇量科技Mobvista早期关注的是纯ROI投放，但曹晓欢表示如今越来越多头部厂商，已经开始不满足于短期的ROI，所以他们也会在媒体平台做品牌投放，并测量其对于效果投放的影响。曹晓欢认为这也是行业发展的一大方向。另外，从中外之间的差异来看，中国客户对于To B工具的付费意愿还需要企业去挖掘。
胡景贺表示，京东在当下要做的不再只是单纯的流量增长或流量营销，而是聚焦于用户增长，使品牌获得长期价值增长。为此，京东营销360今年推出了业内第一个以大数据驱动的品牌用户增长方法论JD GOAL，即Targeting Group靶向人群，Osmosis渗透增长，Advancing价值增长，Loyalty忠诚增长，充分满足了品牌全场景用户运营的各类需求。
另外关于数据隐私以及未来数据方面的发展趋势，嘉宾们也发表了自己的见解。杨振认为，行业一定有好的方式，在尊重数据隐私的基础上更好应用数据。胡景贺则表示，如何恰如其分地应用数据，给消费者提供更好的服务，这将是解决增长和隐私问题唯一的通路。曹晓欢也提到，我们需要在全球不同的区域关注当地数据隐私保护政策的更新和迭代，尤其是数据管理的权限和内控流程，更需要专业的数据审计和咨询机构来协助。这在未来将会是一笔中国企业做全球化经营的隐形成本，并且会变得越来越必要。
以下为圆桌对话全文：
刘亚澜：第一个问题是一直萦绕在我脑海中的，我们有一句俗话：广告费花了，你知道它有一部分是没用的，却并不知道哪一部分没用。技术可以帮助我们解决这个问题吗？
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杨振：我自己是学文科的，学英语，学文学，后来做营销。其实就是亚澜说的那种经常把钱浪费一半的人。从宝洁、百事开始，到后来自己做数字营销，之后又去到阿里文娱做CMO，花了很多钱。现在我自己在创业，就想着一定要想办法把文科跟理科的东西做结合，把内容和技术做结合。所以我们叫做“特赞”，我们想把技术和创意、科技和设计做结合，这个过程就是想弄明白怎么样才能不浪费这些钱。我们现在看内容的时候，不只是一个文科生的主观评判，不只是看它美不美、好不好、喜不喜欢，我们也会评判用户在这个内容上停留的时长、点击转化率以及链路。我相信今天跟三位嘉宾一起应该有很多可以聊的，我跟董总平时也会交流，他们专门做广告效果这一块。? ?
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董慧智：我会从理科生的角度来看什么叫做有用没用，把这个定义好了剩下的就很好办了。如果大家将“有用”定义为东西卖出去了，或者定义为其他什么，估计大家都有办法解决这个问题，APP下载了，用户付费就可以了。如果我们回归到品牌本身，将“有用”定义为打动人心，这个角度又有所不同。这就是刚才讲的ROI到底怎么算的问题。
对于我们来说，所谓长效广告、长效效果就在于打动人心。我们主要是做视频内容解析、做内容精准。在“技术使大家不把营销的钱浪费掉”这件事情上，我们会做两个方面的事情，一方面是人群精准，要深入了解每一个人到底关心什么、喜欢什么，把产品以最好的方式传送到最想要的人面前。这是那几年大家所谓的精准广告，核心目标在于人。
而我们是专注于另外一个维度，核心在于内容。比如我有孩子，我喜欢看教育，所有让孩子成长的东西我都喜欢，但不可能在看一个恐怖片时加入一个教育类的广告，这与当时的心境不符，氛围也不符。因此我们盯着后面一块，做内容精准，我们相信视频内容是最能打动人心的。当视频内容带来某种情感共鸣，拨动你心弦的时候，这时很精准地去匹配相应的广告，并且形式要好看，让它更不像广告，有那种润物细无声、一点点种草的感觉。
技术上的视频内容解析不是问题，这是我们的专长。但还有一部分没有实现，或者说现在很难实现的一部分，就是人心的把握。怎样才能打动人心？什么样的内容能打动什么样的人的心？这就要求我们文科生，或者我们公司很多文科年轻人一起去研究的，这也是我们后面不断要去发展的部分。而且这个任务比内容突破和技术突破都要难，是值得去深入探讨的，我相信最终还是要回归到用户的。
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曹晓欢：刚才讲到怎么定义ROI的问题。传统意义上的竞价广告或者持续化广告定义的ROI是相对直接的，没有办法预测。我投了一个广告，如果只是品牌的曝光，并没有带来直接的转化，那到底如何去测量和回收。当我们回归整个广告行业的发展历史，会发现虽然随着技术手段日趋活跃的增长，似乎现在全世界最懂广告的是硅谷那帮数据科学家，基本都是工科男，他们优化一个算法，带来的就是几百万广告费的进出。但Facebook副总裁始终认为，在科技行业做的时间越久，越会发现科技和艺术无法割裂。
汇量科技Mobvista联合创始人兼集团总裁曹晓欢
上个世纪七十年代是以创意铸成的，现在则是数据科学家驱动数据。我们现在一般会讲：无论是从品效合一的角度出发，还是从整合的角度出发，二者其实是一体两面的。我们是一家向应用和游戏开发者提供全球化营销工具的技术公司，主要面向的是移动互联网客户，早期我们关注的是纯效业务，纯ROI投放，对于应用和游戏来讲比较容易测量，这个效果可以定义成下载，或定义成付费。但是随着效果广告发展越来越纵深，尤其是一些头部厂商他们越来越不满足于只看短期的ROI，所以现在他们也会要求我们在媒体平台上做一些品牌投放，并且测量品牌投放对于效果投放的影响。可能一开始一段时间就是做品牌投放，测量的就是曝光，怎么才能测量效果呢？他会通过做完这一段品牌投放后的效果投放去做对比，他会以一个更长的周期去看效果投放ROI的计算。这个也是行业发展的方向，像我们这样的技术及工具提供商，我们能够追踪测量到多维度、更多场景的数据，把同一个产品在不同场景下的品牌投放跟效果投放整合起来看。
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胡景贺：在现在这个社会，整个品牌更关注长效的效果，我特别喜欢前面讲到我们能够用一个ABtext的方式去实现真正对品牌效果，或者用户心智的影响。今天是一个技术话题，我们抛出一些技术的解决手段，京东平台在这个方向进行了一些深度的解析。我们看到的品牌投放是希望对用户资产的增长或者对用户心智本身有更长效的影响，所以我们会提出增量效果实验工具。
我们给广告主提供更能够量化评估的平台，在不同的用户群体之中，有一部分用户可以看到品牌广告，有一部分用户看不到品牌广告，然后我们进行对比效果分析。当你的品牌广告投放之后，对于用户的心智影响就能够用一些长效的数据来体现，包括整个用户群的变化，以及这个用户群体一系列行为变化和品牌建立的连接有什么不同。
另外，区分哪一半广告费是被浪费掉的，这其实是一个行业共同的、长久的难题，大家都希望有一个科学合理的解释。我们是用营销学和机器学习结合的办法去尝试解决。首先引入的是MTA多触点归因方法，用了传统经济学理论和模型，也用了深度学习，为什么这么做呢？首先品牌有很多触点，假如在一次投放活动里面，要使50个触点都有可能触达用户，使每个广告都会对最终的效果产生影响，但可能100次广告展现只有两次产生点击，前面98%都在默默影响用户心智。如果我们区分前面一系列投放是否展示出效果、对用户产生怎样的影响、我们要做什么样的操作，以及每个点展现广告和未展现广告对于最终结果的差别，这样一组合，它的差别变量就非常大，我们很难通过试验或者实际投放去展示所有的投放概率，以及最终算出来哪一种组合最好，或者哪一步对它最终产生什么效果。这个时候我们引入深度学习，预估每个点投或者不投，包括对于最终结果的阐释都能有一个清晰的拆分，最终生成对于所有投放触点时间的精准评估。
在这样的评估之上，我们如何去看它对预算产生的影响，如何能够帮助品牌商直接去拆分预算，在这些触点之间有一个分配？这个时候就需要组合优化算法。综合看来，现在在平台上这个算法能够给我们参加试验的品牌商带来16%营销目标的增长，这是通过技术去尝试提升达到的效果，去分析品牌营销价值的方法。
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刘亚澜：下面这个问题也是随着时代变化变得更加复杂的一个问题。我们注意力变得更加碎片化，以前检测一个投放渠道就很难，现在无数个触点都需要我们去检测，这对于内容源头也提出了更高的要求。以前投放一个素材在电视上就行，现在针对不同渠道的特点，要准备几十个、几百个素材，内容团队怎么准备这些东西呢？
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杨振：技术帮内容所做的事情正在发生巨大改变。举一个例子，我的团队跟我一起复盘今年刚过去的双十一，他们让我猜这次做了多少项目？我说几十个、上百个，这已经很厉害了。但他们告诉我有1000个项目。我们有个房地产头部客户，他们内部同事用我们系统生成的内容量是以亿为单位计算的，我在想哪有这么多的内容，有那么多地方用吗？因为他们销售给上万人，每个人每天运营的私域，在不同的效果类媒体迭代，内容量已经变得非常大。原来做市场，一套电视光盘，几十个素材就能搞定，今天的量级跟以往完全不同。
特赞总裁/合伙人杨振
另外我深有感受的是红星美凯龙何总的分享，他说他做了四个点：画像、内容、场景和工具。现在做营销的人不管是学文科还是理科，本质上都在做内容工程，都是在借用技术的力量把内容行之有效的生产出来、管理起来。比如用AI去做内容的识别、审核、达标，在刚过去的双十一我们也帮助客户做了很多东西。今年双十一淘宝推行满天星计划，京东也有相应的内容计划，字节跳动也是，这个时候内容和数据已经多到看不过来了，只能让机器帮我做事，AI审核、管理、达标包括最后的AI剪辑这些工作已经在行业里面出现了。总结下来，内容越来越多，越来越碎，意味着AI可以发挥更大的作用。我们就是专门帮助客户一起造内容、造工具，这是理科生已经可以在营销领域帮到文科生的事情。
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刘亚澜：极链也在这方面做了很多，除了刚刚说的爱奇艺，大家追逐头部大剧，追逐顶级内容，内容有很多长尾的东西，极链在识别中长尾的视频内容、场景中做了很多工作，介绍一下这种模式到底是怎么玩的，还有这样大量内容处理的价值在哪，能不能给大家带来真正的效果？
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董慧智：关于爱奇艺，其实今年头部剧最火的就那么几个，是不是全平台就靠那一两部剧活着？这是一个问题。其实在爱奇艺片库里面有好几千部作品，每一部剧只要是精品就会有人看，而且会有非常稳定的播放量，尤其是一些经典的剧每天都有人看。但是这些剧集第一卖不出去广告，第二广告主不知道该怎么投这些剧。因为我们现在的视频投放基本模型叫“IP化”，广告主看《隐秘的角落》，会看剧本什么样、导演是谁，是用外壳的概括说明去投内容。但当你面对几千部剧的时候，没有办法一个个去审，每一个剧的流量不足以支撑一次投放，于是所有的广告主不得不去拼头部剧。
头部剧非常贵，视频广告也很贵，不好投，视频平台那边又在亏钱，那怎么办呢？其实大量的黄金都蕴含在以前的剧里。不光是往期剧，还有A级、B级、C级这些视频，每天大量都在生产。像快手、头条这些短视频平台一天几百万条短视频，爱奇艺平台每天上传的各种网剧都有一定的广告价值，量非常大。这些东西靠人去做广告，要不就是把它的广告价值全部丢弃，要不就是用AI解决这个问题，把内容解析掉，把广告价值挖掘出来，像货架一样陈列在场景广告点的篇幅里面，供广告主选择。广告主可以根据自己的品牌喜好进行选择。
做旅游也是特别典型的视觉冲击，像重庆一些著名景点，他们会在很多剧里面采点，但是看剧的时候观众并不知道这是哪里。于是我们可以把它扫出来，一次性在全网几千部剧里面帮他找到感兴趣的点，进行统一投放。因为它是中长尾剧，价格非常便宜，既帮有剩余价值的视频内容诞生新的价值，又帮广告主找到一个性价比很好的投放，并且这个东西随着AI的精进可以越来越好，这是我认为非常有价值的。而且我觉得我们现在的能力也只是挖掘了其中很小一部分。
技术方面我们是有把握的，但另一方面，在什么样的内容更适合做什么样的广告这个层面，就需要文科生更多的创意。因此我们这几年在怎么把创意做得更漂亮，跟AI找到的场景更吻合方面花了很多力气。刚才特赞也讲了这是他们的专业，以前我们也沟通过，如何把两种能力结合起来，从找到合适的场景，到拿到合适的素材，再到投放形成联合体。
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刘亚澜：晓欢总在帮助大家做很多事情，特别是帮开发者，让他们更好的出海，或者是更好的获得大量的用户，以及后续的点击。据您的观察，现在开发者需求和之前有没有一些变化，以及站在海内外的交差点上看，国内外之间有没有什么区别？
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曹晓欢：我觉得刚开始出海的时候，开发者是把需求告诉你，把这个事做了就行，不太关注你是怎么做的，也不关注中间发生了什么。但随着这两年营销科技的发展，我们这些效果类的开发者也越来越关注产品怎么通过系统、通过这么多的渠道触及到终端用户，以及是在什么样的场景、什么样的创意形式下触及到终端用户。他们对于投放的过程、媒体的透明度、创意的管理会有越来越多的要求。这些要求是从原有的、比较简单的黑盒子式变成后来偏白盒子式，各个阶段都要形成不同的工具给客户去用。
以创意为例，我们服务的游戏客户很多，这两年在手机上转化率比较高的创意形式叫做可玩创意，它其实是指广告片并非是一个视频，而是小游戏，而且这个小游戏已经把游戏的核心玩法体现了出来。当然不只是体现在游戏上，有时候还要投一些电影广告，把这个电影核心场景做成小游戏，跟用户互动，转化率会好很多。
像这种可玩素材，首先制作成本比较高，要用到3D引擎做技术开发，不仅仅是写一个脚本、拍一个剧就行。另外做出这么昂贵的素材之后，能够从1套素材变成10套素材，这里面涉及到换背景、换中间的核心玩法、关卡设置等等。然后接下来的问题还有这个素材上传到这么多渠道之后，能不能由机器快速识别ROI的好坏，并把预算快速集中到转化率更好的素材上。比如说一个人如果同时管上百套素材，他要去看这些素材转换情况怎么样，是一件比较机械的事情，人看不过来。能不能用机器自动把一些转化好的素材预算提升，转化不好的素材直接关停，这些也是工具可以起到作用的地方。应该说，这个过程是人工越来越退化，机器越来越先进的过程。
从中外之间的差异来看，又回到一个比较通用的话题——企业级市场在中美之间的差异。因为美国是企业级市场最发达的区域，他们之间的差异简单来说就是老外比较愿意付钱，中国的客户对于To B工具的付费意愿还需要挖掘。比较欣喜的是，这两年的发展趋势越来越好，大家越来越感受到，专业的事情由专业的人来干，能够带来更好的回报。我们没有必要去养一个很大的团队，只是基于我的场景去开发一套东西。第三方团队是在服务多个行业、多个场景，他们对这个东西理解更深。付出的代价，跟你自己招一个团队相比更加便宜。
中国的公司这两年也在慢慢改进。从现状来看，美国的To B市场远远比中国市场活跃。这种类型的公司，国外跟国内都有画所谓的营销科技生态图谱，海外分类非常细，每个分类下面都有很多公司。每次图谱更新一版，这一版跟上一版差异会很大，有些公司会挂掉，有些公司被收购，整体上是个非常活跃的市场。但中国分类相对粗糙，玩家没有这么多，而且核心一点是像京东这样的巨头，有流量、有技术、有客户，他们也在这个领域做的非常好，在某种程度上让第三方技术公司生存空间变得越来越小，这是中外之间比较大的差异。
刘亚澜：数值化的东西不光是平台自己懂技术就行了，还有商家，据我了解还是有很多商家的数字化做的并不如人意，或者根本没有起步，这个阶段平台如何帮助这些品牌再进一步，我们的技术怎样赋能？
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胡景贺：要给商家一个良好的空间发挥全渠道营销的能力，在全程都能够给商家提供足够的能力，释放他们的能量，释放他们营销的诉求。
首先是对全部的场景做一个贯通设计。2020年我们发布了线下的营销平台“京屏果”，相当于是基于京东线下自己固有的场景，让我们已经具备很强线下营销能力的店去布置线下营销的场景或者说平台。这样就可以在线下零售最核心的地方，帮助我们的品牌去建立消费者心智。有这样一个强阵地之后，我们在他的门店或者说线下零售场景周围3-5公里的区间之内，再部署社区这部分的营销场景，这样就可以和我们的线下门店做一个双向的营销互动。
在双向营销互动建设之后，把线上的品牌在线下去做消费者心智的打造，然后在店里的商品也可以通过线上的手段，或者说有一些配送的手段发散开来，给他们提供更强的营销动力和能力，更广的范围能够提供出更多品牌营销的场景。
在这个场景构建之后，大家能够看到层层晕染下的线下营销场景，可以通过数据的方式回到整个京东平台之上，也可以和我们的品牌商一起共建他的数据能力，这相当于品牌商开始用营销的场景和数据进行赋能了。环环打造之后，线上的全场景营销链路其实之前就已经放在那里，包括跟头部众多媒体的合作，以及品牌商自己的私域流量，他们和京东电商场景之间一直贯通，不管是营销投放的动作，还是数据链路都可以打通。在这种情况下形成线下一个回环，线上一个回环，都是可以帮助他们增强营销转化能力的。这两个回环结合起来，也就是全场景、全链路的营销数据和营销方案结合的营销平台。
在这个之上，我们之前一直讲的、大家也非常认可的是在现在这个环境里我们要做的一定是用户增长，而不再是单纯的流量增长或者营销动作了，因为我们的品牌希望得到长期的价值和增长。在这种时候，当整个数据落下来的时候，可以很清晰的通过4A消费者资产模型分辨用户资产的变化，知道用户是在认知、吸引、行动哪个阶段，资产值是一个什么样的状况。过去品牌在运营人群的时候，依然会存在一些痛苦，因为他知道我的资产放在那儿了，但是怎么样增长，其实对很多品牌尤其是中小品牌来讲，是很有挑战性的一件事情。
京东零售商业提升事业部广告架构高级总监胡景贺
所以今年再进一步发展到营销方法论，立足营销平台，帮助品牌做用户增长。G、O、A、L四个字母分别代表了Targeting Group靶向人群、Osmosis渗透增长、Advancing价值增长和Loyalty忠诚增长。之前会存在一个情况，我们知道要用人群去定义精准投放的人群，但有时候把20-30岁的男性抽出来看这个人群是不是具备很强的消费共性，是不是一个很好运营的人群，很大程度上不一定。
所有的品牌都会成为一个工具，这种时候就面临一个很大的困难，靶向人群帮助整个平台去进行数据或者人群的分析，提出小镇中产、都市家庭特别有代表性的人群去做推荐性质的工作，告诉我们的品牌这些人群具有很强的消费共性，在整个的营销活动之中只要投入相应的力量，他们就会有一个集中共同的表现，这种时候营销的效果会大幅增强。
然后更进一步，我们去做渗透增长，Osmosis渗透，针对前面定义的人群进行一个强化的投放，在这些重要人群上进行追投增长，这部分人群的渗透率营销效果有很明显的提升。
再进一步是高价值人群增长，相当于是建立能够同时面向微观和宏观的CRV模型。我们大概花了两年的时间，抽出所有消费者最有可能在未来跟这个品牌建立长期价值、能够体现品牌长期价值的六大特征，然后用机器学习的方法计算。微观层面算出每一个用户在未来一段时间能够给这个品牌带来的价值，宏观层面可以告诉品牌高价值的人群大概处于什么阶段，怎么重点去运营这些人群。
最后就是中长用户，我们其实特别希望引导品牌去运营粉丝，让它的会员都能够有更强的付费意愿，让它的品牌会员在营销里发挥更大的作用。
当我们真正打通线上线下，用JD GOAL方法论去进行尝试的时候，可以看到今年8月份经典的《乘风破浪的姐姐》这个IP在京东超市进行了大规模的线上投放，在投放中联合了校园上的投放资源、CPS直播、京东小店等等一系列线上线下的资源，联合做用户的增长。我们发现都市家庭和小镇中产两个人群后会有很强的精力做整体的营销动作。最后整个计划做下来，品牌的购买用户在这个阶段达到了77%的增长，另外高价值人群重点追投，也使得高价值人群老客转化率提升了40%以上，这就是整个营销方法论能够帮助品牌增长的方法。
刘亚澜：其实是从原来的4A、4E更升级一步。最后一个问题有点敏感，也是很好奇的问题，现在数据个人隐私保护的意识增强，大数据作为很多的增长基础燃料，肯定是跟隐私保护息息相关的，在数据方面大家有没有看到一些趋势，或者说有一些在技术的过程中已经在做的行动。
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杨振：我们一定坚信有好的方式来调用数据，在尊重所谓的数据隐私、GDP等等基础上不滥用数据。我们最近也在尝试跟客户一起，一方面对这些平台进行诸如精细化的客户运营，数字化的消费者运营的行动，另一方面让品牌可以把自己的内容数据呈现的更好。内容具备数据和标签，可以更好的、健康的把数据用好。我们说今天的主题叫“增长新引擎”，我自己一个观点是，请大家务必重视内容工程，因为内容可以驱动增长，然后内容同样有数据，而且合理合规。
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董慧智：非常赞同。我非常相信有一个平衡点，而这个平衡点绝不是更重视隐私，或者是更重视增长，而是随着技术发展可以不断地细化到非常精细的点，比如说我的位置信息怎么精确到多少米等等。并且我觉得这里面有一个很重要的发展，人们对人的兴趣、爱好和人的思想研究，也会不断地深入，包括做设计内容工程。人的思想很复杂，不是大数据说这个人喜欢动漫，然后明天、后天永远喜欢动漫，至少两个星期喜欢动漫。现在不是这样的，人的思想总是在不同的情景下喜欢不同的东西。这是一个很复杂的东西，从大数据千人千面的角度考虑，我们也会加入更多的随机量、迁移、变化和模糊，开始认识到人脑的不确信性。这些加进去以后，大数据对人的生活侵略性会逐步的降低，而变成双向需求的东西。
第二点，中国人更注重隐私，至少我自己会更注重需求，比如在做内容解析，然后再把内容解析相关的广告提供给用户方面。很多的电影电视剧看到过很多非常美、精致的场景，其实看的人也有需求想知道这是哪里。我们在地标识别全球第一，2018、2019年谷歌地标识别上是冠军，我们现在做的工程就是把2012年以后的所有电视剧、综艺中间出现的地标性建筑或者是旅游点全部解析出来，并且作为给用户提供的信息标注在视频之中，当用户有兴趣可以主动去选择了解这个地方到底是哪儿。你说这是一种广告、一种大数据，大数据用来满足需求，到底是满足需求还是广告，边界很微妙。当我们做的足够细，当我们的出发点放在用户身上的时候，其实这个点就越来越倾向于满足用户的需求，人们越来越感觉到方便，而不是越来越害怕。
极链集团Video++联合创始人/总裁董慧智
曹晓欢：其实今年在移动营销领域有一个非常重要的事情。苹果本来宣布在今年年底要求以用户的IDFA同意APP去追踪，后来变成明年年初。本来广告主可以知道这人的身份证，因为是唯一编时码，当然如果用户同意可以知道；但是之后广告主要从一个本来默认可以知道转变为必须用户同意才可以知道用户数据。这一进一出的变化，让原来可以拿到一大半的数据变成了现在只拿到一小半。
这确实对整个营销行业影响非常非常大，总体而言我们得跟着苹果的结果来走。原先我们这样的平台加上第三方都能够拿到基于IDFA索引的数据，但是现在苹果说如果用户不允许我就不告诉你数据。这个数据只能苹果官方告诉你，你不能直接拿到用户适配级的数据，所有的厂商都要跟着做适配。这个标准推出来到现在有一段时间，但是我们最近两周刚对接完，苹果反馈说我们是全球第四家对接完，亚洲两家、欧美两家，这么长时间也就四家刚对完，中间有很多东西需要时间来打磨。
其实明年年初当IDFA这件事情正式推进过后，对于行业影响还是蛮深远的，我觉得这是一个非常直接的案例。相应的对于厂商来讲，当你没有办法追踪到他的身份证，可以用一些非确定性的指标，通过组合的方式去识别出这个人，我不知道你身份证号，但是我知道你的性别。但是可能有一些不是那么唯一的标识符，几个维度组合起来过后，我们需要把这个人的唯一性给他标出来，这是厂商需要考虑的问题，这里就规避掉用户隐私的问题。
另外，作为一家出海厂商，我们每年都需要在用户隐私上花钱。对谷歌服务商来讲，今年什么生意最赚钱？其实是帮助中国出海厂商做用户隐私合规，你如果能够把这件事情搞定是一个非常好的生意，涨势非常快。
目前全球各个国家的区域隐私合规法案陆续出台，每年在这个上面的支出逐年增加。作为线上的平台，云计算的厂商能够解决很多基础设施层的数据合规，业务层的工作就需要有很多企业自己解决。这会动用一些非常昂贵的数据审计，包括一些咨询机构每年帮你做方案，这是一笔隐性成本。但是我相信从长远来看，这也是每一个中国公司要全球化经营的必由之路，而且可能在目前的大背景下，中国公司要做的比欧美公司更高一些。
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胡景贺：我是这么看的。其实对于数据隐私这个问题，它是看消费者对自己隐私的需求和他对隐私保护之间的关系。比如说我正在接受一个平台或者说一个店家的服务，我展示给这个平台和店家的信息，恰恰是我希望他能够给我提供更好、更个性化服务的基础。
在过去很狂放的时代，数据的使用存在着一些过度交互或者是有些信息泄露的状况，也存在着超过消费者意愿之外的的应用，这就给他造成了很大困扰和很多恐慌。如何恰如其分地应用数据，给消费者提供更好的服务，我觉得这是我们最好的解决办法，同时也是解决增长和隐私问题唯一的通路。
这种时候，就是整个行业共建的过程。包括我们对IDFA更好的应用，也包括对自己的用户提供服务时，能够和外部合作伙伴做沟通，做更好的连接。
目前看起来，联邦学习可能会是一个比较好的实现方案，屏除原来数据交换方式，让大家对数据算力和自己用户的行为有一个更好理解的基础。同时，例如品牌或平台、媒体这类用户或者说消费者最能够直接感知的直接服务方，应该给用户提供个性化服务。在这一侧上有更强的驱动力，我觉得是能够同时保持隐私和用户个性化服务的基础。
工业化的、超大规模的联邦学习平台大概可以提升我们和媒体合作15%的投放效率，同时也可以大概处理百亿维度的样本。它就可以给我们带来安全的、共同应用数据的方法，能够不让用户反感的同时去提供服务。同时我们也可以让品牌方加入，因为品牌方的数据直接泄露对消费者的冲击最大，他们加入进来也是保障了他们的数据安全。这是一个长期有效的方法，但是整个方式还比较新，所以我们还在探索之中。
