几十年来，营销人员一直在努力实现“圣杯”或营销完美：在正确的时间以正确的信息与正确的人接触。
在整个这段时间里，一代又一代的营销人员都带着同样的认识消失了。从理论上讲简单的做法在实践中非常困难，而且在规模上几乎是不可能的。但是后来随着广告生态系统开始缓慢，坚决地在线前进，情况发生了变化（或我们认为如此）。
毕竟，数字广告要优于其前身。它建立在大量用户数据的基础上，支配着我们生活的方方面面，并为每个广告客户提供了前几代人梦dream以求的精细控制级别。
行为广告
数字广告革命的核心是“行为广告”，即广告平台将数千个（或更多）数据点用于微目标用户的技术，然后可以向“微目标”用户提供“超目标，超相关”消息重要时刻”，从Google借用一个短语。
在过去的几年中，行为广告获得了以下荣誉：
- 改变总统选举的结果。
- 建立数十个“独角兽”。
- 帮助成千上万的公司度过千载难逢的大流行。
- 它被吹捧为广告革命–它将永远改变广告和营销方式的方式。
但这真的有用吗？还是仅仅是小说？
蒂姆·黄（谷歌前政策总监）在即将出版的《次要注意力危机》一书中指出，整个数字广告业务都是基于一系列欺诈行为，如果这些欺诈行为暴露在外，可能会使数字经济崩溃。
- 由于不良数据与浪费，欺诈和滥用的可怕结合，数字广告无法实现其声称的价值（更具体地说：数字广告“行不通”且“毫无价值”）。
- 尽管如此，品牌每年仍在数字广告上投入数千亿美元，因此尽管销售商品（数字广告）的总价值没有相应增加，广告价格仍在继续上涨。
- 从内容/新闻站点到人工智能（AI），机器学习和绿色能源的前沿研究，数字广告产生的利润推动了数字经济的发展。
- 数字经济在整体经济健康中发挥着核心作用。
- 如果品牌意识到（1），他们将停止在线广告。
- 如果为（5），则为（2），数字广告价格将下降。
- 如果为（6），则引用（3）的利润将不再存在。
- 因此，通过（3）和（4），停止数字广告可能对更广泛的全球经济产生广泛的灾难性影响。
但是（与所有事物一样）事物并不完全像它们看上去的那样。让我们以每个前提为前提，然后进行检查–然后返回整体论点。
数字广告能否实现其声称的价值？
如今的程序化展示广告类似于2000年代的次级抵押贷款，后者在2008-09年大萧条中扮演着重要角色。尽管有充分的证据表明数字广告的效果不如Google，Facebook，Twitter，Microsoft和Amazon这样的平台，并且归因（将“信用”分配给积极渠道的过程归功于贡献渠道）仍然模糊不清充其量，根本就不能得出这些广告“毫无价值”的结论。
但这也许是由于对广告价值的根本误解。广告的价值在于用户的“关注度”。当您购买数字广告时，您购买的可能性是广告为您的组织带来了一定价值（X）的积极成果。简而言之：您正在购买预期的经济价值（“ EEV”）。
假设每个组织都是唯一的，那么期望的积极结果就是唯一的，它们的经济价值，风险承受能力以及相关的概率密度函数也是如此。
所有广告都一样吗？
在进一步介绍之前，让我们简短地阐述一个关键点：所有数字广告都不是程序化展示广告。
根据Statista的数据，2019年程序化广告的总支出约为1060亿美元。但这还不到数字广告总支出（每位eMarketer 3332.5亿美元）的三分之一。那里还有什么？
- 搜索广告。
- 社交广告。
- 影片广告。
- 私人市场交易。
- 购物广告（亚马逊，沃尔玛，克罗格等）。
每个人都面临着自己的挑战，目标和竞标流程，一组控制杠杆以及透明度/问责制水平。
如果这太技术性了，那么简化版本就是这样：广告（数字广告，传统广告等）在不同时间对不同组织的价值不一。
那么，广告的价值是什么？这就是广告单元和次级抵押贷款之间的关键区别-每种情况下基础资产的价值都有根本不同。
一方面，次级抵押贷款是具有设定值（本金），预期收益（利率）和第三方风险评估（评级）的贷款。Wired在他们的文章中提到了很多内容，并建议将MBS与Google和Facebook的股票进行比较比较恰当。
不幸的是，这种比较也很短–如果没有其他原因，除了股票价格很少（如果曾经）以MBS价格反映其基础资产（构成MBS的抵押品）的价值来反映企业基本面。
整个数字广告生态系统由庞大，不透明的技术基础架构支持，这使数千次实时拍卖能够确定哪些广告在哪些页面上显示给了哪些用户，几乎都是实时的。这确实（在某种程度上）类似于算法交易在金融领域的支配地位，但是必须注意，仅仅因为算法，自动或不透明的事物必然意味着它是不好的。
这意味着要进行额外的检查，以确保自动化按预期执行。数字生态系统的这一方面值得进一步审查-尤其是当平台积极地阻碍这些拍卖及其结果的透明性（包括显示搜索广告的查询内容，投放到Facebook受众网络广告的网站广告等）时，尤其如此。我们在数字广告生态系统内外开展工作的许多人都呼吁平台变得更加透明而不是更少-众议院和参议院以及全球监管机构的呼声终于得到了回应。
但是浪费，欺诈和滥用（WFA）呢？次级抵押贷款与数字广告之间的第二个相似之处是平台，中间人和其他第三方（包括广告代理商）的浪费，欺诈和滥用的普遍性。
引用的例子包括点击欺诈，对不可见的展示收取费用，代理商的淫秽加价（超过50％）；代理商通过协商的费用批量购买的广告，然后以高昂的价格再卖给客户，甚至更多。
对于那些不熟悉广告领域的人来说，这些事情听起来很糟糕，让人想到“大空头”的怪异之处。但是，尽管每一种都是次优的业务实践，但它们都不是新鲜事物。
点击欺诈是您必不可少的问题，这是一个严重的问题，如果我们的行业要向前发展，则必须解决。很少有可以接受的，用于识别和解决点击欺诈的全球标准（即使推出新的法规或协议，点击农场等不良行为者似乎也发现了规避点击欺诈的新方法）。
包括Google和Facebook在内的平台已尽力解决这一问题，包括向广告客户补偿欺诈性点击的费用-但它们往往不足，特别是对于较小的广告客户。
在过去的几年中，点击验证技术有了显着的进步。但是，很少有代理商默认提供它，而且很少有品牌知道需要它。毫无疑问，点击欺诈/数字广告欺诈是一个问题，但没有Hwang想象的那么大。
根据eMarketer，点击欺诈的影响估计约为$ 6.5B至$ 19B，约占全球数字广告生态系统总数的2％至6％。
非观看展示如何？这也是旧问题的新版本。考虑使用估计的收视率（即尼尔森收视率）以每千次展示费用买卖电视广告。这些排名使用计算出的面板数据来估算在给定时间观看给定节目的人数。但是，仅此而已。估计。从在给定时间点获取的样本数据推断。
即使我们同意估算的总体准确性，在商业休息期间，仍有多少人继续坐在沙发上，眼睛粘在屏幕上？这与付费但从未出现过的广告可比吗？
同样，报纸按读者群为广告定价，但这也是估算值-即使您的客户打开了包含您广告的报纸，该人实际看过A8页并阅读您的特定广告的概率是多少？
广告牌和广播广告，机场接管，体育场赞助以及其他所有情况也是如此。简而言之：非观看印象是每种广告形式的现实。唯一的区别是数字广告有潜力变得更好-他们只是还没有实现。
同样，许多传统的广告单元为代理商或媒体购买者提供各种形式的“影子”定价-从支付给代理商的佣金到毛利/净利差到各种回扣（佣金，超额驾驶，积压，批量交易，等等。）。
这种做法已经并且已经知道多年。和上面一样，我发现它是淫秽的。但是，必须注意的是，这个问题通常集中在控股公司和大型代理商，他们在其他费用紧缩之时将其视为替代收入来源。代理商控股公司数十年来一直从事各种形式的媒体套利活动。
这不是新的。广告单元发生了变化，套利的性质发生了变化（从电视时代的“前期”到今天我们看到的程序化广告空间的套利），但基本原理是相同的。
多年来，我一直在争论广告业务的这些部分迫切需要改革。但是它们并不新鲜。品牌已经采用了许多这样的策略，包括Proctor＆Gamble等知名品牌的CMO，他们公开分享了所学知识。
在揭露这些阴暗做法并（希望）将其逐步淘汰时，重要的是要记住，这些交易仅占所有程序化广告购买的一小部分，而程序化广告购买本身仅占媒体总支出的一小部分。变化越多，它们保持不变的可能性就越大。
那坏数据呢？
以行为为导向的广告并不像广告商所相信的许多供应商+平台那样精确。对于数字广告界的任何人或收到定向不良的广告的人来说，这都不足为奇。鉴于将大量的数据输入平台出价算法中，这尤其如此：
- 启用了平台的跟踪器（捕获在线活动的Cookie，像素，标签，应用数据等）。
- 第三方和其他广告客户（数据从CRM系统传回+其他离线数据集的扩充等）。
这些数据的质量，准确性和相关性各不相同-将它们混合在一起可能会对数据的整体准确性造成灾难性的影响。打个比方，考虑一下将香水与有气味的粪便混合会发生什么，结果仍然是非常不愉快的。大数据会增加不良数据，也会发生同样的事情。
当不良数据进入其他生态系统时，也会污染这些生态系统。使事情变得更加复杂的事实是，该过程通常是自动化的，许多机器学习算法默认都信任输入的数据的有效性，并假定视图是完整的（即，所有相关数据都包含在集合中）。
这两件事几乎都不是真的-因此，流经这些算法的大多数数据都有一定的缺陷。实际的结果是，许多算法都非常擅长在用户购买意向上升时进行标记，但是在查明用户购买意图下降时却很难。这会导致尴尬的情况，即用户在网站上进行了相关的购买（例如壶铃或微波炉），但在购买后的几天，几周或几个月内，不断有更多的相同商品的广告投放。
虽然这是一个特定的示例，但它说明了更广泛的问题：
广告美元被（直接或间接）浪费在那些不再与该品牌相关并且不再打算购买的用户身上。这是故意的。毕竟，拥有更多的“有购买意向的”受众可以扩大拍卖的参与度，这样做似乎可以使平台赚更多的钱（出价更高的人=更高的出价=广告平台的更多钱）。
技术专家认为（i）以近乎实时的方式融合海量数据集，每个数据集都是由质量不同的来源生成的；（ii）然后依靠这些数据集来了解用户的意图和行为是一个非常困难的问题在真空中解决–在没有完美信息的情况下，几乎是不可能实现的。
现实可能介于两者之间，有些平台试图尽其所能来破解难题，而另一些平台则袖手旁观并从客户/广告商那里收取支票。这是一条漫长的说法：是的，用于定位程序化广告的某些数据在不同程度上烂透了，但这并不一定是问题。
所有数据都会恶化-这是无法避免的-问题是平台在污染坏数据集之前清除腐败数据的效率如何。更相关的问题是：这是否真的引起了黄某所建议的大问题？
毕竟，在黄某的论证中，有缺陷的数据类似于传递给特斯拉火箭的坐标不正确–很小的误差就足以导致巨大的繁荣。这似乎从根本上是错误的。为了说明原因，请考虑一个替代类比：押注轮盘赌游戏。
对于那些不熟悉该游戏的人，在美国轮盘游戏中（38个空格– 18个红色，18个）直接下注1美元（一个给定数字的球下注-所有这些都支付35：1）。黑色，2绿色）的期望值为-$ 0.053（35 *（1/38）+（-1 *（37/38））。
在短期内，您可以连续赢一串，也可以输一串，但从长远来看，每下注一个特定的数字，您就可能损失大约一分钱。
具有讽刺意味的是，单人下注的命中率与平均在线转化率（〜2.6％）大致相同，使得这种比喻更加合适。那么，数据从何而来？数据-甚至中等质量的数据-都可以帮助删除通过过滤掉非赢家从轮盘游戏中空间。
即使删除单个空格也可以将预期值损失减少一半。除去董事会的四分之一（9个空格），您已经从每局损失0.053美元变为每次旋转可获得0.25美元。不良数据在消除不良空间方面可能不太可靠（也许还会消除一些赢家）。
大数据可以更有效地消除受众中的不良空间。数字广告能否将我们的轮盘赌轮完美地缩小到球落地的单个空间？没有。
不论任何营销人员告诉您什么，积极的结果总会有些运气。但是，只要您的数据足够好，甚至可以删除一小部分非获胜者，您就会将广告的期望价值转移到您的偏爱上。
数字广告利润创造的纸牌屋怎么样？
当品牌意识到数字广告正在发生的事情时，他们会拉高他们的支出，开始连锁反应，这不仅会抹杀企业的底线，广告技术行业，但涉及更广泛的数字经济。报纸将崩溃而没有广告收入的命脉。初创企业和创作者将无法通过横幅广告从其内容中获利。
品牌不会停止广告，即使向他们显示数据表明这样做会导致业务的实质性改善。另一个原因是，大多数在线平台，内容创建者和初创企业都有多种利用受众获利的方法-其中一种是广告。其他包括：
- 订阅服务（报纸最近对此表示欢迎）。
- 免费增值模式。
- 直接赞助/私人交易（即，影响者协议，私人市场交易，直接交易）。
- 会员链接。
- 直接电子商务。
而且，如果您发现所有这些都没有说服力，那么总会有历史的记录：每当一个平台（在现实世界或虚拟世界中）脱颖而出时，企业都愿意为与这些人建立联系的机会付出高昂的代价。
如今，这些平台都可以在线使用-从研究和产品发现到购物，学校，就业等等，人们越来越多地转向互联网。
根据最近的统计：
- 美国成年人平均花费大约451分钟（几乎是一个完整的工作日）来使用数字媒体。
- 每天平均智能手机用户触摸他/她的手机超过2600次。
- 87％的购买都来自互联网搜索。
- 互联网在我们生活中的中心地位每天都在提高-而且（就像往常一样），品牌不断争夺机会，以吸引我们在那里的一小部分注意力。
即使整个1060亿美元的程序化产业在一夜之间变成零，这种损失也不会造成严重的衰退或类似的衰退。诸如Google和Facebook这样的广告技术巨头的股票肯定会在短期内感到压力，但从长期来看，他们会做他们一直做的事情：找到方法来利用其数据和受众群体来为其创收股东。
虽然1060亿美元似乎是一个很大的数字（客观上来说是很多钱），但值得一提的是，从2005年至2007年，银行每年在次级抵押贷款中的预订额是该数字的5-10倍（此之前还有很多），到2007年，MBS，CDO，Synthetic CDO，CDO-Squared和相关证券之间的MBS推动市场将增至近10万亿美元，约占整个全球消费者信贷市场的40％。
相对于消费信贷市场而言，程序化行业正在迅速减少，而在全球金融体系中的集中度却大大降低。
那么，这会把我们留在哪里？回到他最初的论点，很明显，黄某在（1），（2）和（3）上是错误的-并且当这些前提失败时，结论就不再在逻辑上跟随。
好消息，避免了危机！但是，故事的意义远不只是一个有缺陷的家伙。尽管关于数字广告市场类似于次级住房市场的断言从根本上被误导了+完全错误，但在论点中却蕴含着不可忽视的真理，值得我们研究，辩论和讨论。并非所有的数字广告数据都是准确，可靠或有用的。
许多平台不透明且自动化程度过高，从而阻碍了广告客户控制其支出和广告投放位置的能力。此外，程序化广告（以及更广泛的数字广告）也无法幸免于传统广告的缺陷-甚至完全具有某些缺陷（例如点击欺诈）。
对于从事数字广告工作的我们每个人来说，无论是平台还是广告商，都需要透明性并不是什么秘密。对于许多《搜索引擎期刊》的读者来说，我在这一点上正在向合唱团宣扬-但值得重复。
衷心希望，黄先生的书能使更多的人关注这些问题，并促使更多品牌仔细审查其数字媒体计划，购买和功效报告。但是，这是否意味着数字广告技术将是下一个互联网泡沫？
几乎不。数字广告并不完美。就整体而言，它正在改善（主要是）随着时间的推移-这主要是由于主要的广告技术平台更好的建筑，更准确，更完整的数据集（附带了自己的一组问题，这柯克·威廉姆斯讨论这里）。
改善广告的道路上有很多坎bump，而且还会有更多。