FancyDigital 秦晓玲：视频程序化正模糊内容与广告的边界

互联网的发展史，也是一部内容爆发史。互联网内容的表现形式，文字、语音、视频递次演进的背后，是流量、带宽、资费、终端等都不再成为问题。如今，视频移动化、资讯视频化和视频社交化的趋势带动下，广告和内容之间的鸿沟越来越模糊。

如果回看这巨大的变化，仅仅10年之前，互联网视频才真正开始发展。

2008年，借助举国的体育盛事，大大小小的视频网站开始冒出，2009年之前，网络视频广告被广告主单独列出预算几乎还不存在。但是到了2011年7月，行业突然曝出这样一条新闻：爱奇艺获得了神舟电脑投放的3000万广告大单，成为了当时网络视频行业最大的单笔广告

早期视频网站为了获得用户流量，不得不花重金购买电视剧播出的热门版权内容，主要靠独播节目获得竞争壁垒和流量优势。但是，随着越来越多的综艺节目和影视剧版权价格的水涨船高，购买独播版权对于视频网站而言不仅成本巨大，在营销上的创新自主性和空间也不大。于是，“纯网内容”一词开始出现，2015年，网络视频行业开启了自制内容的时代，并出现了很多红遍全网的综艺节目，典型如之前的《奇葩说》、《太子妃升职记》，现今的《花千骨》、《欢乐颂》、《人民的名义》…

如今，“纯网内容”一词已经不再流行，接踵而来的是“IP”，IP的概念内涵是以视频内容为主干，在广告、收费、电影、动漫、游戏、电商等多个领域延伸，实现同一IP内容的多元变现，甚至依托于艺人经纪，形成从造星到运营的产业链条。

视频网站，在7年间，从一个视频播出平台，演进成IP内容制作到内容变现的多元化平台，从一个新的内容分发渠道，转身成为高品质原创内容中心。随着互联网内容品质的提升，受众增长和高效传播，量变开始质变：

优质视频内容的增多，受众忠诚度的提高，导致广告主对视频网站的投放规模随之出现大跃进。

7年前，广告主对于视频网络营销价值的认知还较为有限，而那个时候的视频网站也缺乏丰富的内容，无论是技术还是用户体验，均不成熟，因此广告主的投放基本是几十万到百万级别。

2014年开始，这个局面开始被打破，爱奇艺接连斩获包括鸿星尔克、银鹭、蓝月亮、京东、美特斯邦威等众多数千万级客户；2015年，《盗墓笔记》招商过亿，更是让爱奇艺的付费用户一举扩展至千万，位居第一，而这种“付费收看”的会员模式，也开始在各大网站通行。2016年，《奇葩说》第三季在筹备之初即成功招商3亿，《火星情报局》、《十三亿分贝》等首季节目广告招商都轻松破亿。

伴随着电视台走弱、互联网走强，是纯网内容崛起，大咖、IP、各大视频平台用尽全身解数拢聚注意力。广告主削减传统电视的份额、增大互联网视频营销投入的趋势不可逆，根本还在于今天的网络视频内容已经在质量上不输，高投入的制作成本成为纯网内容品质的保障。

更进一步，还有互联网视频内容独特的优势：网络综艺节目本身的属性和语境，视频网站的综艺节目本身气质多变，因此，将商业品牌常以各种话题、道具、弹幕花体字的形式被自然地嫁接在节目之中，不仅掩盖原本的商业气息，还显得更为幽默诙谐，这也让视频网站的内容为广告主带来了电视等媒体所无法实现的价值。

当广告和内容越来越贴近，广告商会倾向谁，不言自明。更何况互联网本身的“技术”属性，内容转化成能够被加工、能够被预测的数据，精准投放不再是梦。

过去品牌营销往往通过硬插广告来达到效果的时代，“被浪费的一半广告费”，要么是无法找到目标受众，要么就是广告内容制作低劣以及不受重视，渠道大于内容，“广播”大于互动。但是互联网创新技术改变了这一切。

早期的互联网广告精准投放，AD Network 做的只是广告位的“包买”工作，需要事先跟媒体谈好一个广告位的价格，然后根据广告主的需求售卖给广告主。到如今遍地的“程序化广告”、“程序化投放”时代，程序化购买可以做到从投放、优化、到最后的报表都通过智能自动化实时地进行调整，极大提高了整个广告投放的效率和效能。

随着互联网内容向视频聚集，理论上，程序化广告针对视频流量，也要变得更加垂直和专业化。专门的视频程序化广告平台，能否成为一股潮流？

比如业界还处在强调整个广义的“程序化平台”的时候，国外已经出现像Tubemogul，国内也出现像Fancy这样专注于视频程序化的平台。FancyDigital利用大数据洞察和人工智能技术打造的概率识别算法和用户多维定向技术，包括利用IP、UserAgent、OS、设备ID、浏览器指纹用特定算法训练识别模型，实现跨媒体、跨终端数据聚合及分离，真正实现联合屏控。解读用户的多维定向技术，实现千人千面的广告，控制曝光频次，优化展示效果。

专门打造服务视频程序化的先进算法和技术，其意义不单单是提升广告效果那么简单，也意味着解放了人的精力，广告素材和创意，广告内容质量将提升到前所未有的层次。

像Youtube，作为全球最大的视频网站，谷歌为它开发的精准推荐系统主要是由两个神经网络构成，candidate generation即推荐集网络和Ranking即排名网络，这两个神经网络分别从视频库和用户行为数据中输入数据，最后产生我们在Youtube首页看到的视频推荐内容。在这之后，才有Youtube广告制作精美，播放控制恰到好处，深入挖掘用户偏好并且做到优质内容的精准分类、预测和推荐，使得人们对视频广告不再如以往那样排斥。

有了这些，广告即内容、内容即广告，正步步实现。