译者:古牧聊统计数据

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第二局两张图

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怎样就可以结构设计出网红统计数据商品?那个难题就比方说若想画降生界经典经典作品那样,没有尚仁。但时常观赏杰出的经典作品,特别是在从业者的提示下赏析经典经典作品,很大是各期油画家的必经之地。那时,古牧君就阿穆县带我们一同赏析这款统计数据商品:腾讯成分股


1,为何选腾讯成分股?

即使它是申明由此可见的,与此同时,它也是较为好的

统计数据商品有许多,但绝大部分或者是民营企业外部另有的,或者是买下其它公司或组织机构的,供各阶层FTP新体验、预测的统计数据商品很稀疏

再者为何说它是好的?即使腾讯成分股这类已经正式成为了一个单纯简练的赞扬国际标准。比如说统计数据策略师那个工作岗位究竟炙手可热不炙手可热?

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跟商品副经理五比就晓得:统计数据策略师却是个哥哥。腾讯成分股就是紧临腾讯这棵榕树,用网友搜寻统计数据定量来衡量德国大众对某一表达方式的供应量,操作方式单纯简练,时常被用以做行研预测

基于上述理由,我们就拿它来做教学示范了

2,是不是赞扬这款统计数据商品?

上面咱们只是说了腾讯成分股较为好,但要具体的赏析,就需要构建一个赞扬体系。比方说一幅世界经典经典作品,不能光说它有名,夸奖的人多,所以它好,这是一个循环论证。我们需要从线条、构图、色彩、意境、历史意义等多个角度去拆解一幅画,同样的,统计数据商品也需要有这么一个赞扬体系:

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在那个赞扬体系里,商品的目标定位是高于一切的,商品的功能是服务于目标定位的,最后才是统计数据、策略和交互结构设计,这三者是服务于功能的。为何把目标定位抬的那么高?很单纯,把科学家、油画家、公益志愿者、商人等人放在一同,统一用挣钱多少来来衡量价值,是不是太偏颇了?统计数据商品也那样,上来就不分青红皂白直接谈交互结构设计、谈策略算法,太武断了。那么我们觉得腾讯成分股的商品定位是什么呢?是官方介绍的那个么?

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反正我不信

我们还必须认识到,每个网红商品的诞生和发展,都有很大的偶然性。我们不是给名人立传,所以不用太过纠结腾讯成分股的历史渊源,只要把目光聚焦在近年来那个商品的稳定形态就好

类似了解一个人,就必须晓得他所处的环境,我们揣测腾讯成分股的定位,就必须正视:腾讯长期以来是一家纯正的广告公司,腾讯成分股近年来一直位于腾讯的商业化广告部门。基于那个事实,古牧君推测腾讯成分股的目标定位是:

  • 它是一个展示能力的窗口,告诉外界腾讯具备哪些统计数据能力,特别是面向广告主秀肌肉。在线广告市场是需要不断教育引导的,许多行业的广告主并不清楚,在腾讯投放广告相比线下投放广告有什么优势?特别是所谓的大统计数据究竟能帮他们解决营销中的哪些难题?这些都需要一个具象化、可新体验的统计数据商品来承担;

  • 依托腾讯前几年在在线广告市场中的份额优势(特别是在阿里、头条崛起之前),针对广告投放的效果好坏制定出一个行业国际标准,特别是在品牌广告那个细分领域。效果广告可以用ROI来来衡量好坏,比如说1w块钱带来了多少个转化;但品牌广告很难,它更多是瞄准消费者的心智,心智是不是来衡量呢?消费者们看完一个高大上的汽车广告之后,对这款汽车的关注是否有显著提升?总不能每次广告之后都撒网去做调研问卷吧?一个美好的商业设想顺应而生:看腾讯成分股,广告投放后成分股高了就是效果好,高的越多效果越好~自己做裁判员,岂不美哉

  • 如果我们都承认了那个国际标准,那就可以进一步挥舞大棒,去刺激各广告主花钱了。你看看,就是即使你广告投的少,你的腾讯成分股比隔壁竞争对手低了一倍!说明消费者心目中你不行了,还不快花钱来腾讯投放广告?!

总结一下就是秀肌肉、定国际标准、促消费。那好,咱们继续按照那个目标定位,拆解赞扬预测一下腾讯成分股

3,指指点点腾讯成分股

按照目标定位、配套功能、配套统计数据/策略/交互那个赞扬体系,我们分别对秀肌肉、定国际标准、促销费这3个推测目标进行展开预测

(1)秀肌肉:

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可以把广告营销粗略概括为:给需要的人、在适当的时机、讲正确的话。给一个有点儿饿的白领,在饭点儿的写字楼电梯间广告橱窗里,强调某家的饭菜美味实惠又精致,就是个不错的营销方式。不论是传统的广告创意公司,却是新兴的互联网广告巨头,都无法逃避广告主爸爸们对上述3个难题的诘问。只不过过去主要靠人的经验去猜测,现在可以靠统计数据去推演。如果腾讯成分股能证明自己具备上述3个能力,哪怕只是小试牛刀、有所保留的展示一下,就算是很好的完成了秀肌肉的定位。咱们分别看下每块是否达标:

给需要的人,就要求能从统计数据上洞察出目标受众。潜在的逻辑就是支持广告主自己选出一群人,在腾讯的大背景下就是搜寻过xxx的人了。进一步,这群人的固有属性画像和兴趣偏好画像,也是基础配置

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从上面截图可以看到,该有的基本都有了,但细节还有许多打磨空间:比如说地域分布中,是不是可以用一二三四线城市替代省份分布?兴趣分布中,是不是标签可以更make sense一些?

选择合适的时机,主要是投放的时间和渠道。这就需要一方面能把统计数据在时间粒度上有所区分,一方面在渠道上有所区分

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从模块截图来看,时间上可以通过自定义满足天粒度的大范围时间选择,但缺乏实时性统计数据能力的体现;渠道上,腾讯成分股仅仅是按照PC、移动进行拆分,没有体现出腾讯在不同类型流量上的区分,如晓得、贴吧、图片、文库、地图等

那个模块最大的疑问,就是搜寻成分股下面多出了一个资讯关注模块,逻辑上颇为诡异。先看其中的资讯成分股,从说明解释中可以看出,它来自网友对网页链接的阅读、点赞、转发等互动统计数据,逻辑上层级有些复杂。从搜寻到阅读,这是一个层级;从阅读到点赞转发等,这又是一个层级,资讯成分股把两个层级的指标揉合在一同,有些不妥。与此同时,腾讯并不是一个内容街道社区,从搜寻到阅读还算是一个较为顺畅的操作方式,但你指望网友在点击搜寻结果阅读后,还对网页进行点赞、评论、转发?这也不妥

再看那个媒体成分股,它是被腾讯收录的搜寻词相关的新闻数量,比如说奔驰的媒体成分股,就是标题中包含奔驰的新闻数量,这......?【野马奔驰在草原上】算不算?再者说,从概念上看,媒体成分股描述的是媒体对一个表达方式的关注程度,是PGC关注,呼应的应该是搜寻成分股这种UGC关注。把媒体成分股和资讯成分股合并在资讯关注那个概念下,而不是让媒体成分股跟搜寻成分股在一个概念层级,古牧君个人感觉有些不对劲儿,理应是搜寻成分股和媒体成分股在一个概念层级,然后把浏览行为附加到搜寻成分股下面,作为一个补充

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在秀肌肉里最后一部分就是讲述正确的故事。这部分较为复杂,责任编辑不特别展开叙述,感兴趣的可以翻阅统计数据让广告说话这篇旧文。这里古牧君只着重讲一下腾讯成分股中的需求图谱模块

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它是腾讯成分股商品功能架构中与趋势和人群画像平行的一个模块,由此可见其重要性。查看其模块解释,它的目标是探索网友搜寻某一关键词的前后,分别搜寻了什么。这相当于是研究网友的意图,从单个搜寻关键词这种静态的切面,变成一个动态的链条

该功能想要秀的肌肉,是告诉广告主们:腾讯这边可以通过统计数据,预测网友的品牌决策过程。这点是相当关键的,即使购买决策是整个链条中的重中之重,过去我们永远无法得知他为何最终选择了品牌A而不是B,但在腾讯上,或许我们可以通过他一连串的搜寻行为管中窥豹,即使搜寻就是意愿的某种外显

但很明显,那个模块还处于探索期,即使许多结果是难以解释的。比如说下图中红框里的几个关键词,是是不是跟统计数据策略师扯上关系的?我是不是也想不出会有那么多网友先搜了上海夜宵or无锡财政网,然后又搜了统计数据策略师,最后又搜了胶带硫化机?这是一个什么脑回路?!古牧君感觉这里面很大是统计数据清洗过滤层面出了些难题

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(2)定国际标准:

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想要正式成为一个国际标准,就要做到客观、公正、可解释,当然还有一个大前提,就是腾讯在在线广告市场说得上话。在头条抖音、腾讯广告远未兴起的那几年,腾讯就是国内在线广告市场的代名词,比方说社交通讯的微信那样。也正因如此,腾讯成分股就可以紧临榕树好乘凉,要不然是不是没听说搜狗成分股那么火呢?

而客观、公正、可解释,就要求腾讯成分股要跟我们的直觉保持一致,且计算方法科学有效。这是一个小的策略难题,它要求结构设计者利用搜寻等统计数据,经过很大的加工处理,使得最终输出的结果既能维持原有的波动变化趋势、又能维持原有的相对倍数关系,与此同时还不会被人反向推算出原始数值。稍微解释一下,就是你看到的统计数据策略师的搜寻成分股,不会直接就是一段时间内搜寻那个关键词的次数,即使这涉及到腾讯的一部分商业隐私,需要加密输出;而且那个加密逻辑,也就是成分股的计算方法, 还要能复原不与此同时间下该关键词搜寻次数的高低趋势,不能说原始统计数据是周二高周三低,成分股化之后变成周二比周三还低了?进一步,原本商品副经理那个关键词搜寻次数是统计数据策略师的2倍,成分股化之后就还得是2倍,否则成分股之间的对比就失去了意义

那个成分股化的加工处理过程,也不应该只是单纯的结构设计一个公式,还会涉及到大量的统计数据清洗过滤策略。比如说我想看看苹果和华为哪个成分股高,可细想想好像苹果那个词歧义挺多的,还包含了水果,腾讯成分股能否保证最终输出的苹果的搜寻成分股里,没有掺杂富士苹果呢?特别是针对搜寻这种短文本做清洗过滤,难度却是相当大的,很大少不了人工规则整理

(3)促消费:

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如果广告主承认了腾讯成分股的权威性,那对腾讯来说那个生意就好做了,相当于既当运动员又当裁判员。那个时候就需要分行业编排这种品牌排行榜来刺激广告主了,让他们时常为了腾讯成分股的高低而焦虑,忘记这类通过商品力去塑造良好的品牌形象等。这就比方说天天拿收入作为来衡量好坏的唯一国际标准,让我们沉迷于挣钱无法自拔。如下图,腾讯成分股在这点也兼顾到了

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4,总结经验以便另有

按照我们对腾讯成分股目标定位的揣测,当前版本的腾讯成分股该有的基本都有了,只是在一些细节上有些许迷思。比如说搜寻成分股、资讯成分股、媒体成分股3者之间的关系,比如说人群画像中对所属城市分布的执迷,比如说需求图谱模块展示结果的难以解释,但这些都还算瑕不掩瑜。古牧君真正觉得需要好好讨论的,是作为统计数据商品,外部各功能模块之间的逻辑关系:

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古牧君一直认为,统计数据商品与统计数据工具最大的区别,就是功能模块能否串联成一个完整的故事线,这条故事线就是业务统计数据化--->统计数据业务化的缩影。先由统计数据商品副经理将业务预测逻辑抽象整理成统计数据、策略和交互,再将统计数据、策略和交互整合上升至商品功能,让使用者能够完整清晰的感知到该领域的预测方法,而不是一个个功能模块的罗列堆砌

在这点上,腾讯成分股也存在一些难题。商品最为人知的3个功能模块:趋势研究、需求图谱、人群画像,从排列顺序、模块名称等多个角度看,都还停留在单纯的总-分结构叙事上。就比方说介绍中国现状,先来一句地大物博人口众多,然后分别从地理、人口、资源等角度割裂开分别论述,仿佛几个因素之间就从来没有联动和影响?从那个角度,我较为推崇《枪炮钢铁病菌》的叙事框架,力求综合各因素给出一个较为统一的模型解释,而非零散单点的拆解叙事

按照最开始咱们揣测腾讯成分股的定位,它完全可以尝试将3个功能模块串联整合起来,以回答一个完整的难题:作为品牌广告主,我想给新品投放广告,究竟该给哪些人群、在什么时机、讲何种故事?更具象的说,它完全可以尝试下,只需要你输入一个品牌名称,就自动化全套的给你一个品牌广告的创意方案。而这就是从统计数据工具、到统计数据商品,从预测、到决策的飞跃

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不过这些YY都算是后话了,把这种功能放在toC的德国大众版腾讯成分股上,未免有点儿大炮打蚊子。所以总体来说,腾讯成分股仍然不失为这款供观摩学习的杰出统计数据商品~