微博广告业务部客户市场总经理 曹宇翔
 

　　微博已经不仅仅是内容生产和内容消费，在微博上有大量、优质内容生产者，营销信息不仅仅是品牌创造的，今天有超过40多万的头部自媒体，1300多家机构，这一系列的内容生产生态帮助微博成为今天最主要内容生产平台。

　　用户对形式发生了很多变化，微博不仅仅是140字的短博客了，我们发现30万场直播发生在微博，用户习惯不同，我们会改进自己的产品，用户很多时候点击一个一分钟短视频，只有15秒的超短视频，短短半年时间获得4000多万活跃用户。微博的人最新鲜，不管事件发生在哪里，我们会看到所有引爆、传播、发酵都发生在微博。包含了企业创造的各种各样的营销类话题、国家大事等等。

　　包括垂直兴趣，我们一年前分享过这个，月阅读量超百的有25个垂直领域。所有主流电视剧、综艺节目都和微博合作，新的IP在微博上创造出来，进和自己的生态机构去共同创造一系列的短视频，而且这个项目上线了，我们会打造更多的属于微博自己短视频。企业怎么样契合这些内容，在微博上玩出更好的玩法呢？

　　第一个类型是造势，为企业所用制造更大的声势，有案例纽崔莱早餐直播活动，通过做早餐活动体现健康早餐的概念。

　　第二个类型怎么样去借势，微博上有大量的品牌营销事件、社会热点。去年有一个带着微博去旅行，支付宝在旅游达人拍摄100多部短视频节目当中都植入了支付宝相关内容。通过这个方式不仅仅获得播放数据，同时把旅行必备支付宝概念打入每个用户心里。

　　推出贴片、内容软植入形式帮助内容商业生态。同时偶像明星这块会发育看怎么样更好的开发明星和偶像在微博上的资源。

　　帮助企业家、企业高管在社交媒体上的影响力，帮助他们传播企业形象。

　　产品部分，我们已经有一年分享过很多微博广告，所以今天我们部分相过多的广告产品，但是看一看如何把最新技术应用到营销里，有一些什么样的突破。

　　微博这个起步晚一些，但是我们结合自己社交媒体的特性，从四个层面升级产品，我们用户相关的部分，最原始的形态是当一个广告主，通过很多标签去对象一个业务，对于一个智能手机感兴趣的业务，关心的不仅仅是一个科技产品，他可能关注自拍，关于二次元等等，这种情况下通过机器方式攫取数据洞察、数据挖掘，我们可以产生很多新的标签去扩展人群。在粉丝头条产品里很早出台上线了。

　　还有很多时候产品和品牌他们有很强的状态属性，比如婚纱类型、教育类型，汽车、家装行业的。

　　预判一个用户的人生状态广告主角度获取这部分数据非常难，而且触及到用户隐私，通过微博和第三方洞察用机器学习方式可以判断一个用户在什么阶段。比如婚纱摄影，结婚前会不会拍婚纱照，结婚了有了宝物是不是拍一些宝宝的照片，甚至离婚了会不会拍一些照片。

　　好的内容营销讲出的是粉丝的语言，粉丝的语言千变万化，如何做到千人千人，机器学习的方式去写内容、帮助优化广告的文案和创意。

　　举一个例子明星发布的代言内容当中经常带有粉丝提及到的很多话术，智能@这个粉丝的时候，会通过智能创意的形式激发粉丝的互动和传播热情。

　　另外智能淘客上线，我们建立一个商品素材库，淘客类型博主发布内容的时候根据内容本身的相关性以及读者的兴趣通过机器适配最适合商品，可以帮助大量淘客博主提升自己带客能力。

　　在植入的时候，短视频讲究时效性、高效产出，创作内容的时候很少考虑到我们会把怎么样的广告形式、怎么样的产品植入这里，这里会降低效率。通过机器方式我们可以大大加快效率，机器会识别出来最适合的方法，你只需关注内容，把生产交给我们。

　　传播相关的角度，传播的时候应该找到谁是核心帮助你的人，广告主都问谁是最适合我的代言人、谁是最适合我的传播明星，谁是最适合我的传播节点，过去大量通过人工人力方式实现，目前越来越多需求下会通过机器方式提出来。所以会找到明星粉丝跟品牌粉丝的契合度。通过明星的影响力、明星的带货能力去优化和品牌贴近它的代言人。会随着时间变化。

　　一个意见领袖的声音会被粉丝自然转发，商业领域分发会通过机器学习，很多用户互动行为不仅仅转发，有点赞、收藏、关注，这些也有大量可能是产品品牌目标受众，找到这些人，通过社交关系，关注了谁谁谁，他可以在这个内容，你关注的谁谁谁对这个感兴趣，通过这个形态把内容推荐给用户。

　　下一个方向，效果类型的广告主，最好的这些往往都是有自己的广告运营团队，有的广告运营团队甚至超过一百人的规模。他们会实时优化内容，但不是所有企业都具有这样的能力，也不是所有的企业都具有这样的人力，这个工作应运而生，在去年提出的OCPM的共蒙，通过机器学习帮助企业出价。以达到最佳优化。

　　最后介绍数据联动的提升数据服务能力的改动。首先先小小的卖一个关子，我们和阿里巴巴的全域解决方案，要在二季度发布，我们不讲细节，我们以戴森模式，通过这个模式广告转化转化率会进一步提升14%，用户对产品关注提升到43%以上，社会化营销打造不仅仅是帮助品牌进行一次性转发，所以在我们前期合作当我们发现阿里数据银行的资产沉淀比没有合作模式的情况下超过了2.3倍。

　　第二是微博数据市场，我们数据今年做了更多升级，首先纳入数据市场供应上。还有更多的第三方提供给我们，包括了行业数据、电商类数据、APP类使用数据。大家发现现在数据市场越来越像一个市场了。因为数据市场我们进行大量数据分类，通过这些分类会进行排名排序，进行兴趣包推荐，在数据市场的推进，可见性的不是非常好，数据市场当中可以看一下，发现每一个数据包都可以看到活跃数据数量，可以看到粉丝画像以及行业当中效果，这些帮助广告主更好的争取适合的数据，同时和专业数据公司提升数据挖掘能力。

　　最后数据部分我们和视频媒体的打通联动，是客户提出的需求，因为视频媒体会员属于超过了6000万，主流的已经超过1.7亿的时候对于广告主就是灾难性的效果，我有预算但是我没有办法把TVC投放给这些。我们可以匹配出在微博上重新把视频内容投放给这些用户，视频媒体用户在其他媒体投的时候是不愿意看到广告，他更愿意看到剧、看到电影，社交媒体上没有这个问题，社交媒体是兴趣的问题，如果用户不喜欢可以直接划过。

　　我们前期测试过一个案例，高洁斯去年投放视频广告，我们可以在原有基础上提升5%，广告主可以节省34%的广告预算。