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媒體行業正轉變為預測經濟

文章摘要

媒體和廣告行業正從衡量注意力轉向預測並證明商業成果。Databricks 提出,構建統一、受治理的資料與 AI 基礎是抓住預測經濟機遇的關鍵,並圍繞上下文、控制、成本和選擇四個維度展開。

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過去二十年,媒體和廣告行業以注意力為通貨,曝光量、觸達率和點選量因其可量化而成為核心指標。然而,這種通貨正在貶值。在紐約廣告週上,行業領袖們反覆追問的不再是“誰看到了廣告”,而是“廣告帶來了什麼改變”。這標誌著預測經濟的興起:競爭優勢來自於在預算花出去之前就知道受眾想要什麼,並且能夠證明這次投放的價值。績效指標從滯後指標轉變為領先指標。

行業討論聚焦於幾個關鍵趨勢。首先,AI 代理正從回答問題轉向採取行動,但代理的成功離不開可信、受治理的資料基礎。在銷售側,諸如廣告銷售轉型副總裁這樣的新角色應運而生,代理接管了從提案到付款流程中的電子表格和過時的費率卡,讓銷售人員專注於客戶關係和收益最佳化。其次,衡量必須證明影響力。麥肯錫的研究顯示,只有 3% 的首席營銷官能將一半的營銷支出與業務成果聯絡起來。這一壓力正波及整個生態系統:代理機構在重構合同,廣告技術公司將證明能力嵌入產品,出版商也在推出自己的衡量方案。第三,營銷技術和廣告技術正在融合為統一的技術棧。典型企業擁有 90 到 120 種工具,渠道級報告已無法滿足需求,首席營銷官需要跨所有觸點的整體績效檢視。第四,聯網電視和零售媒體需要閉環。出版商需要統一的資料資產來進行受眾洞察、貨幣化和跨平臺衡量,而零售媒體則需要清潔室、第一方啟用和閉環衡量。最後,消費者行為的變化速度快於技術棧的更新,代理式商務、AI 生成的創意以及大型語言模型作為新影響力渠道正在改變品牌發現方式。

所有這些都指向同一個前提:一個統一、受治理的資料和 AI 基礎。當資料碎片化時,適應預測經濟就變得不可行。領導者不應再將這些作為單獨專案資助,而應構建一個供所有角色使用的統一基礎。

預測始於上下文。代理對客戶和業務檢視的完整性決定了預測的質量。Databricks 執行長 Ali Ghodsi 曾指出,模型的問題不在於智慧,而在於上下文。PetSmart 的案例展示了上下文整合的力量:利用其 7500 萬 Treats Rewards 會員的忠誠度資料,PetSmart 超越了批次群發活動,AI 決策代理大規模提供個性化資訊,結果沙龍預訂量提升 22%,自動發貨交易增長 13%。這一收益來自資料資產的協同,而非更聰明的模型。

客戶 360 檢視是上下文最重要的應用場景。營銷人員越來越希望在他們執行業務的地方執行營銷,而不是將黃金檔案複製到單獨的 CDP 中。Databricks 的代理式 CDP——CustomerLake 正是基於這一理念,讓營銷和資料團隊直接在受治理的資料上構建可信的客戶 360 檔案、啟用受眾並個性化互動。Genie 則將這些上下文帶給決策者,作為一個連線企業受治理資料的 AI 同事,規劃者、營銷人員和銷售人員可以用自然語言提問,並基於自己的定義獲得答案。Genie Ontology 讓 AI 理解業務的獨特定義、關係、業務規則、權威來源和許可權,在回答或決策時按權威性和相關性對上下文進行排序,並應用許可權。

在當下智慧行動還需要運營上下文:客戶剛剛做了什麼、被提供了什麼、代理決定了什麼以及為什麼。Lakebase 作為 Databricks 的無伺服器 Postgres 資料庫,將即時狀態保持在分析資料旁邊,使代理記憶、決策歷史和新鮮特徵能以生產速度可用,無需脆弱的中間管道。實現這一目標始於一個簡單的紀律:一次定義身份、受眾和指標,並集中治理。

上下文讓你做出預測,而控制、成本和選擇這三個 C 決定你是否能負擔得起大規模行動,以及是否應該行動。控制涉及不僅從人員角度而且從代理角度治理訪問許可權。代理將接觸受眾資料、出價和品牌敏感的廣告位,因此治理必須成為前門。Unity Gateway 透過一個控制平面對所有模型和代理請求進行身份驗證、審計和 PII 防護,讓企業設定護欄,平臺執行護欄。成本方面,為 AI 而 AI 已不再被 CFO 容忍,重點從消耗令牌轉向最大化價值。Unity Gateway 按團隊、模型和應用歸屬支出,執行預算和速率限制,並將簡單請求路由到更便宜的模型,使 AI 成本與業務價值掛鉤。選擇方面,為合適的工作選擇正確的模型很重要,因為前沿模型經常相互超越。Unity Gateway 透過一個 API 提供來自多個提供商的模型,因此可以透過配置而非重新工程來切換。基於開放格式構建的基礎保持資料可移植性,OpenSharing 和 Databricks Clean Rooms 讓合作伙伴無需複製資料即可協作。領導者應將治理、成本可見性和可移植性視為從第一天起的設計要求,而不是事後補救。

展望未來,廣告本身將發生變化。隨著廣告迴避率上升和意圖仍然 largely 未被開發,廣告必須從人們想做之事的中斷轉變為由觀眾意圖驅動的更智慧、整合的 1:1 體驗。實現這一目標需要品牌、代理機構、廣告技術和出版商的新運營系統和運營模式,所有這些都服務於成果。領導者需要大膽思考 AI 如何成為業務的增長槓桿,然後瞄準首先解鎖的用例,無論是受眾規劃、啟用還是衡量編排。從“為什麼”開始:新的收入流、更低的成本或更簡單的運營。並非每個問題都需要代理。選擇一個有意義的決策,例如重新啟用流失客戶、為買家打包受眾或關閉零售媒體活動的閉環。彙集上下文,設定護欄,事先就如何衡量影響達成一致,然後從那裡擴充套件。走得最快最遠的人將是那些業務人員變得更懂技術、技術人員變得更懂業務的團隊,他們建立在可信上下文、真正控制、選擇自由以及隨價值 scalable 的成本之上。

展開要點與分析

文章情報

工程師中級

要點

  • 預測經濟意味著績效從滯後指標變為領先指標,行業關注點從“誰看到了”轉向“改變了什麼”。
  • 僅 3% 的首席營銷官能將一半營銷支出與業務成果掛鉤,碎片化資料是主要障礙。
  • Databricks 提出構建統一資料與 AI 基礎的四個 C:上下文、控制、成本和選擇。
  • PetSmart 利用忠誠度資料和 AI 決策代理,實現了沙龍預訂量 22% 的增量和自動發貨交易 13% 的增長。

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