前言：隨著關鍵詞CPC的競爭白熱化，曾經的SEM投放從藍海變紅海，那些急需流量的企業主遇到極大的營銷困境。用什麼來拯救SEM投放?面對楚楚可憐的ROI我們到底還能做些什麼?今天這篇文章也許能幫你找到新的方向，看到SEM新曙光。專訪嘉賓王碩來自國內數字營銷前沿公司普菲特，王碩老師常年奮戰在營銷第一線，服務多個行業的各大企業主。本文深度剖析瞭他的營銷洞察以及嘗試過的最佳實踐。
九枝蘭：企業在SEM推廣中面臨哪些困境和挑戰?
王碩： 第一、由於移動互聯網對搜索引擎的沖擊，跨屏行為差異度高，不同屏幕之間聯合作戰挑戰大。
以前的媒體通過線下的強展示類廣告觸達目標人群，到2012年搜索引擎占據媒體的霸主地位。但從12年移動互聯網開始興起，消費者所有接觸媒體的時間呈現碎片化，比如每天刷微博、微信、APP、日常搜索，這導致消費者的人群關註度呈現極大的分散。不同行業的受眾，在不同的設備上表現出的需求完全不同。
這是對所有互聯網廣告公司全新的挑戰，4A公司也會面臨新一輪挑戰，過去的4A是通過Media Buy的方式 ——
分配媒介和消費者的時間，並計算相應的曝光率，從而影響消費者。而由於現階段時間碎片化，消費者可能一天遊離於幾十個媒體間，那麼傳統的Media
Buy策略是無法取得好效果。所有的營銷從業人員需要更加深入的學習消費者行為和消費者在不同設備間的訴求表達的方式和交易的習慣，才能更好的進行廣告投放。比如消費者在移動設備上的搜索更多的以急迫性的查找為主，具備很強的時效性和位置的特殊性，這就需要單獨為不同設備匹配不同的投放策略。
第二、信息不對稱逐漸走向信息透明化，SEM從簡單粗暴的搶排名走向精細化運營。
在過去的發展中，營銷采用的方式一直是在利用社會信息不對等的方式進行經濟利益的攫取。搜索引擎的發展其實也是在嘗試打破固有社會環境的信息不對等，而在發展過程中所創造的排名經濟，實質上創造瞭另一種基於信息不對等的經濟模式。而目前對信息對等的要求越來越高，拼的是產品是否滿足消費者利益。再加之消費者的時間分散，導致SEM的市場地位、價值被重新定位，SEM遇到瞭極大挑戰。過去花費大部分的精力去競爭位置、選擇樣式，而現在需要理解消費者的搜索行為，這搜索行為有可能是跨越設備端，跨越媒體端，因此優化的困難增加瞭，但也是一種機會。讓更多的企業有更好的機會去展現在消費者最需要的時刻，而不僅僅是一場投放費用的競賽。
第三、搜索引擎不再是廣告主爭奪的唯一戰場。
由於過去的流量入口單一，凡是前期投入大量資本的企業，基本能壟斷媒體的大部分流量，從而形成渠道寡頭。特別是對互聯網、流量依賴程度高的行業，比如OTA類的攜程、團購類的大眾點評等。而目前，渠道的分散化導致現在很難有企業能夠利用大筆的市場費用通過壟斷媒體的方式形成寡頭，市場營銷變得越來越困難。但另一方面，渠道的復雜性，實際上是對精準營銷行業，尤其是對整合營銷公司是一個機會
—— 因為消費者的時間分散，不需要在一個戰場上爭奪更多的強曝光資源，爭奪所謂壟斷資源，那麼我們有更多的費用、時間去真正研究和理解消費者的心理。
雖然目前各個媒體表面CPC都在上漲，但對於廣告主，可以挑選時段、地域，cookie等，這種方式實際上降低瞭行業門檻，廣告主購買真正精準人群的成本反而降低瞭，因為過去進入門檻高，開屏費用在40萬
—
100萬左右，而現在開屏廣告資源減少可以直接購買相應的feed流、關鍵詞，所以CPC的銷售份額占比增長非常快。而對於媒體，將一份資源拆成六份或者七份來售賣，整體的收益率、流量變現效率反而是提升的，其實整個媒體市場在從賣方市場向買方市場過渡。
九枝蘭：大數據概率論是否是營救SEM投放的救命稻草?大數據概率論如何提升SEM投放的ROI?
王碩：大數據概率論——廣告主把消費者所有的檢索路徑都通過大數據的方式調取出來，然後針對大數據中消費者每一步檢索路徑設置不同的創意、LP，引導消費者完成整個流程的體驗。其實，我們生活中所有面臨的決策都是一種概率論的實現，而廣告的營銷也可以借助概率論來實現。提出這一想法主要是面對目前營銷環境的復雜，大量的媒體在講解營銷方法的時候，都會使用精準數據作為案例來講解，這實際上是對從業人員造成很大的誤導，消費者需求對於營銷人員永遠是一個黑盒，不可能通過簡單的Showcase
來作為理解，而更應該采用概率論的方式，嘗試更加模糊的方式去看待這個問題。
大數據概率論是精準營銷領域投放廣告的最核心思路，將精準營銷中的偶然行為變成確定性的精準行為。
大數據概率論在SEM的應用中有幾個關鍵點：
第一：盡可能獲取多的歷史數據和歷史行為。
第二：精細化標簽劃分。
第三：跨媒體標簽更新方式。瞭解消費者被滿足的需求，預測用戶潛在行為。
精準營銷是在一定規模的數據基礎上，才可以進行統計、優化，這就是九枝蘭工具給我的啟發和亮點。因為，定位的精準度取決於能夠抓到的數據樣本量的大小以及人群可能產生購買行為或註冊行為的比率。九枝蘭工具正是站在第三方的位置上進行監測優化，因為擁有對於數據標簽權和數據的整理權，未來數據的精準度就會更高，預估模型就會更準。
大數據概率論在搜索引擎營銷中可以得到很好的應用：首先將整個廣告投放的量級放大到一定程度後，每天產生有效行為的概率就會穩定，那麼不管是做二分法分類還是做四分法分類，就可以摘取出最有可能產生、變成消費者的數據，進行系統性優化。從而在穩定的層級類做最核心的優化行為。
在大數據概論下的媒體的核心是找到消費者和甲方企業之間的平衡點 ——
“讓所有消費者可以找到所需”。比如不同需求的人群搜索同一個關鍵詞時，就需要數據預估模型，結合消費者過去所有的歷史行為來判定人群屬性，需要的業務，同時在企業方可以判定提供的業務，目標人群，進行最合適的匹配。從而提升平臺的有效性，大規模提升流量，為平臺未來帶來經濟效益，這就是一個良性的循環。
九枝蘭：數據是大數據概率論中的核心，那麼如何實現營銷數據的全面打通?
王碩：我覺得最好的辦法還是互聯網媒體能夠聯合，一起打通數據，當然這個可能性太渺茫瞭，目前比較可行的還是借助一些DMP，搭建自己的消費者行為數據庫。
我認為有以下兩種方式：
第一：跨設備數據收集。騰訊因為其核心優勢 ——
其全面的賬戶體系，在這方面算是做的最好。當電腦設備和移動設備同時登陸同一個賬號的時，數據就會打通。
第二：判斷時間點。當同一WiFi環境下產生的PC設備和移動設備，可認為是歸屬於一個人體屬性的，然後再通過標簽篩選和去重，判定行為的獨特性。雖然PC設備在可預測的未來應該已經非常難逃被淘汰的命運，但經過數據分析：基於移動設備的搜索行為往往是應激性的查詢行為，而在PC端消費者的搜索行為往往非常理智。因此現階段，還是可以做PC設備和移動設備打通。
九枝蘭：營銷從業者應如何正確看待營銷自動化?九枝蘭作為國內營銷自動化的新銳品牌，你對九枝蘭工具的評價是什麼?
王碩：我始終相信：一個優秀的算法+一個理性的系統要遠比一個人出錯的概率更小。反而對於所謂的機械威脅論 ——
未來機器會取代人的工作，這種論調我並不是特別贊同。機器的核心價值是按照一定的算法或規律運行，而從業者的核心價值：可以打破這規律。比如，九枝蘭工具可以完成自動性的優化、調價等繁瑣的工作，從業人員將有限的時間放在選擇關鍵詞、設置業務模式、創意設置等方面，甚至思考消費者的本質
——
檢索行為、瀏覽行為和媒體行為、消費者立意點的訴求等。工具有助於釋放從業者大腦，讓他們先去學習這套系統的優化思路，再嘗試不斷地優化甚至嘗試改變它，乃至嘗試改變這套系統整個的輸入輸出。
我大膽猜測，未來的九枝蘭工具是一個，隻需要用戶輸入預算、目標、人群等需求，就會根據一系列數據出一整套營銷方案的工具。
這正是營銷從業人員所需的，因為目前營銷策略的制定絕大部分都是依照營銷從業人員所謂的經驗。如果能利用大數據概率論，讓大量的決策有數據可依、有數據可查，那營銷精準性和決策正確率將會大大提高，避免營銷決策的錯誤，也為營銷從業者節省時間去做更有創意性的事。
九枝蘭：那些預算有限的中小企業應如何抓住精準營銷的機會?
王碩：由於互聯網思維模式興起 —— 最核心是資源共享，這就給小而美的企業更多機會。因此中小企業，需要進行全面升級。
第一、在產品層面，隨著消費群體對於生活品質追求的提升，用戶對產品個性化需求的提高，需要企業對產品、運營模式進行升級，從而擁有產品的獨特性，掌握消費者核心的需求。
第二、隨著精準營銷的興起，媒體進入門檻降低，企業有更多的選擇權和話語權。朋友圈從針對400萬CPM的頭部客戶到現在開始針對中小企業，這就是整個媒體營銷時代的改變和升級。未來每個企業、商戶都有權利選擇自己的精準媒體，觸達目標人群。
第三、需要擁有一支策略團隊 ——
學習、瞭解企業以及其所在行業的所有運營的細節，從而幫助企業瞭解目標人群，制定更精準、更適合的營銷策略，減少市場費用的浪費。
九枝蘭：數字營銷的未來發展趨勢?如何才能走在數字營銷的前沿?
王碩：首先要知道數字營銷是基於一個規模群體的消費者行為的預測，預測用戶的需求並告知企業，再反饋給消費者符合需求的產品和服務，而作為企業可以更加智能挑選目標用戶。
當未來的科學技術發展到一定程度，用戶隻需要輸入，機器結合用戶所有歷史行為從而找到訴求，從而讓更多的消費者進入到信息對等的環境，在整個信息對等的情況下我們幫助企業理解消費者的行為，而不是去強行改變消費者的行為。
我個人認為creative的公司在未來會更有機會。我們距離信息對等時代還很遠，那麼在信息不對等的時代，媒體分散度高，隻有creative的內容才能有效影響消費者，而不是簡單粗暴的純展示。未來，行業內同質化的競爭越來越嚴重，營銷不再是單一的存在，企業需要思考如何定位產品，包裝創意，從而迎合消費者的胃口。