2020年的特殊性，從全球廣告市場來看處於萎縮狀態。世界廣告研究中心(WARC) 釋出的一項報告稱，根據全球96個市場資料做出的最新預測顯示，全球廣告支出今年將下降8.1%(496億美元)至5630億美元。但數字化廣告還保有增長，社交媒體廣告支出將保持9.8%的增長，線上影片廣告支出增長率為5%。與之對比，幾乎所有的傳統媒體都呈現出負增長趨勢，如：電視、報紙、雜誌、廣播、傳統戶外廣告刊例花費年度同比持續連年為負值，而與之對應的一些基於網際網路的數字廣告媒體如NewTV和電梯LED則出現同比上升現象。由此可見，廣告營銷預算從傳統媒體趨向數字化媒體。

而在數字營銷發展的近幾年，企業方對於“品”“效” 屬性的界定逐漸融合、相互滲透。過去在網際網路側，品牌與效果是割裂的：一般認為品牌廣告是為了使使用者形成對品牌和產品的認知度和好感度，效果廣告的目的是直接促進銷售轉化。現在品牌廣告越來越重視廣告效果的輸出，效果廣告越來越重視品牌對消費者心智的影響，品效協同成為廣告主共同訴求。

近幾年，隱私保護的加強，使得數字營銷行業面臨挑戰。法律層面，國內外紛紛加強隱私保護立法，加強打擊力度，對於個人隱私資訊洩露零容忍；技術層面，移動端和PC端的個人資訊保安保護升級，裝置ID資料採集和使用者追蹤困難重重。在法律法規下的另一個現象是企業方和媒體方，出於法律的規範和自我資料保護的需求，各資料方將增加對自有資料的嚴格控制，形成一個個資料孤島，甚至在同公司不同部門資料共享難度也有所提升，很多頭部媒體在面對國家資料的監管條件下，開始嘗試實行內部的資料保護規則，企業方得到媒體方資料會越來越難。在這樣的背景下，如果企業方的預算沒有百分之百的給到一家媒體時，那麼數字營銷行業，將面臨孤島式營銷、無法連線的問題。如何在資料安全與提高效果中找到平衡，已成為媒體的共性痛點。

從媒體視角來看，數字營銷行業程序分成五個階段。第一階段是傳統的營銷（0.5時代），特徵為媒體沒有資料，百分百依靠自身的媒體流量來為企業方做營銷，在營銷上缺少精準定向的資料服務支撐。

第二階段是傳統的數字營銷（1.0時代）：基於使用者特徵值定向投放，百分百的媒體資料、媒體模型、媒體流量，透過圈選特徵使用者，在使用者的基礎上進而找到使用者更偏愛的媒體，透過媒體流量把廣告進行曝光，但企業方對於效果追求極大化，只依賴相對有限的媒體和第三方資料是遠遠不夠的。企業方認為必須要藉助演算法模型，媒體資料以及企業方一方資料才能達到效果更好。這樣的背景下，催生了第三階段頭部媒體的數字營銷（2.0時代）：媒體資料、企業資料、媒體模型，擁有一方資料的企業方上傳自己的資料到媒體平臺，透過人工選取標籤，使用媒體模型進行流量最佳化與投放，但特徵值準確性難以驗證，依賴人工經驗選擇特徵值。

但現在來看，前三階段的最大弊端是都不符合隱私資料方面的法律法規。

第四階段頭部媒體的數智營銷（2.5時代）媒體資料、企業資料、媒體模型。與第三階段相比，改變了人工選擇標籤的問題，深度建模替代人工經驗：透過機器學習進行模型最佳化，資料價值提升。2.5時代完全符合法律法規，可頭部媒體陸續正式關閉ID回傳介面後，在當前的大背景下，企業方就會很麻煩，CDP無重要資料資產回收能力；無法跨媒體歸因；無法和企業資料完美融合；無法在後續投放中基於ID再投放；第三方服務能力減弱，審計壓力加大。

另一個值得深思的問題是頭部媒體擁有的一定是最權威的資料嗎？新一代營銷方式中，國家是否可以貢獻資料力量呢？早在2019年，金融行業和醫療行業已經可以透過隱私計算的模式合理合法的使用國家級資料，多方資料資產安全使用的成功實踐經驗，為營銷行業資料來源拓展帶來新機遇。

隱私計算滲透率提升，應用領域不斷拓展。在十四五規劃中，國家把數字經濟作為重要板塊進行發展，國際權威機構也在2021年全球的九大重點的科技發展中把隱私增強計算作為重要技術提出。隱私增強計算主要依託三大技術基礎保護資料安全。第一是可信的環境，基於硬體裝置，為資料和模型運算提供安全環境，保障隱私安全；第二是聯幫學習，聯邦學習是一種學習過程，資料所有者共同訓練一個模型，在該過程中，任何資料所有者都不會將其資料暴露給其他人；第三是多方安全計算，在一個分散式環境中，多個參與者輸入資訊，共同完成模型計算，計算結束後輸出計算結果，各參與者無法獲取其它參與者輸入的資訊。簡單來講就是：以隱私計算作為實現方式，資料可用不可見。資料合作安全性的提升，將有力拓展營銷行業可用資料來源，深化資料應用層次，助力精準營銷。

在這樣的技術背景下，新一代數智營銷（3.0時代）應運而生，這是一個全鏈路數字營銷的時代。

國家級資料進入聯盟級隱私計算平臺可以用於營銷，基於隱私計算的CDP模式可以解決2.5時代的問題。如某汽車品牌投放效果類廣告，以往基於媒體標籤體系進行TA定向，難以驗證TA準確性與投放契合度。透過隱私計算引入運營商資料，聯合建模，最佳化廣告投放，實現轉化效果大幅提升。而對於我們的企業方而言，當下無論是中小企業，還是頭部企業，企業的數字化的建設已經很深入，甚至有些企業在全鏈路的數字化，這一背景也奠定了3.0的營銷方式的出現，比如當企業方持續投放網際網路效果廣告，但透過隱私計算，充分運用一方資料及投放資料，聯合建模不斷最佳化人群定向，降低使用者留存成本，實現營銷ROI提升。在廣告主投放時，媒體只需提供一個功能，在必要位置增加第三方監測URL，不再提供任何ID，即媒體資料不出庫；運營商還原監測URL對應的ID組，透過隱私計算提供資料能力；廣告主在跨媒體投放中，在"CDP"中利用運營商的資料能力，完成上述需求。

這不是一家公司的產物，而是一個聯盟級的產物。改變了0.5-2.5時代的某些弊端，在合法合規和資料安全的基礎上，做到品效協同。3.0 的模式在營銷ROI提升方面，企業方可依託更權威的資料、更開放的聯盟級隱私計算平臺。聯動資料方、模型方、企業方、媒體方四方的力量打破孤島式營銷，建立合法合規的營銷生態，建設更開放的隱私計算平臺推動營銷行業的發展，讓企業方實現更高更好的品效協同。2020年在新一代營銷方式已經做出成功的探索，這一方式可能是2021年數字營銷行業發展的主流方向。

2021主流方向預判

一、傳統的程式化市場繼續萎縮

出於法律的規範和自我資料保護的需求，各資料方將增加對自有資料的嚴格控制，形成一個個資料孤島，甚至在同公司不同部門資料共享難度也有所提升；而客戶端裝置唯一識別碼採集受限，追蹤使用者難度加大，使用者定向和效果歸因準確性或將下降。

二、頭部媒體的孤島生態越來越大

頭部媒體聯合有資料需求的業務方和有價值變現需求的資料方之間展開合作，保持各方原始資料安全的基礎上，進行隱私資料分析，最大化挖掘資料價值，令參與隱私計算的各方享受計算成果。可頭部媒體隱私計算面臨的最大挑戰是互聯互通：隱私計算平臺可以把資料打通，但不同隱私計算平臺的底層演算法和協議不一致，導致無法互聯互通。

三、第三方監測能力下降

基於市場的激烈競爭，頭部媒體不可能連結全部媒體和廣告主客戶，所以市場要有中立的第三方來做此事。而第三方需滿足：過硬的技術和產品，行業協會背書。

四、新技術機會

隱私計算是未來方向是毋庸置疑的。由於國家在資料隱私保護的監管越來越緊，大資料行業面臨極大的挑戰，目前"資料不出門"是業內普遍的解決方案，所以隱私計算將成為未來的大趨勢。也是未來營銷科技行業的底層基建。

五、企業數字化更上一層樓

企業數字化程度加深，加強資料資產開發。在各環節積累使用者決策節點資料，品效協同、公私域協同。

六、國家級資料進入數字營銷市場

國家級資料方入場之後，將為中國數字經濟帶來很多新的力量，同時AI模型和演算法等技術方的加入也讓數智營銷3.0時代完整的運轉起來。ROI的提升，不管品牌廣告量化還是效果廣告提升重點圍繞四點：更好的資料，更好的模型，更高質量的創意和素材以及全媒體的流量。未來，這一全新理念將得到越來越多企業方的積極認同，四方力量共同探索3.0時代"以更好的品效協同為核心"的新一代營銷解決方案，讓更多夥伴加入到聯盟，建設聯盟級隱私計算平臺，推動行業發展。

關於作者·李鵬：

李鵬，酷雲互動科技有限公司董事長兼CEO。擁有18年網際網路及移動網際網路創業經驗。從事過金融、網際網路、線上旅遊、移動網際網路（手遊、音樂、閱讀）、娛樂等工作。創辦中國手機遊戲的知名發行商Moloon；曾任海蝶國際CEO；創辦中國移動閱讀領域的領軍企業北京十分科技有限公司，時任CEO。

李鵬還是首都廣播電視節目製作業協會副會長、中國商務廣告協會全媒體營銷決策聯盟秘書長。酷雲互動在營銷科技領域已經成為行業矚目的明星企業，個人曾榮獲“ 中關村創業之星”。