当AI成为标配，企业如何突出重围？

企业若照搬同一套方案，只会陷入同质化竞争，错失大量潜在客户。

全球广告行业或迎来变局，Meta将首次取代谷歌 (Google)，成为全球最大广告平台。这家社交媒体公司今年的营收有望突破2,430亿美元，超过谷歌的2,400亿美元。依托人工智能 (AI) 技术，Meta的算法持续精进，将广告更精准地匹配给每日35.6亿活跃用户，同时通过Instagram和Facebook上的短视频提升用户参与度。

两大科技巨头均在人工智能领域重金布局 ，但也都不敢止步于此，只因其他科技大厂纷纷加码升级AI算法，优化社交媒体广告的精准投放能力。广告商向平台付费投放线上广告，目的是把宣传内容传递给目标受众，用户完成消费即代表广告投放产生回报。若是没有定向广告触达，潜在消费者很难知晓相关产品，自然也不会产生购买行为。

广告投放一旦精准触达目标受众，便能同时为企业与消费者创造价值。在机器学习、大语言模型等AI技术的加持下，平台能够收集用户行为、年龄、地域等画像数据，并通过数据分析预判用户的消费意愿。

社交媒体借助AI算法将用户画像与广告商的多元需求进行匹配的方式，其背后的数据运用难免令人心生顾虑。但香港中文大学（中大）商学院市场学系副教授姚云飞指出，百分百精准的广告定向技术其实并不存在。

他指出：“在行业竞争白热化阶段，各大平台通常会锁定同一批用户群体，尤其是当它们的算法采用相似机制时。虽然企业会不断优化算法提升广告定向效果，但数据隐私监管条例会持续限制投放精准度的提升空间。”

现行数据隐私法律禁止企业收集可识别个人身份的信息，因此企业必须采取措施模糊用户真实身份。如此一来，算法无法实现百分百精准投放，也无法完全确定用户的消费偏好；即便能做到，所瞄准的目标也不再是高质量客户。

企业如何应对广告定向投放存在偏差？

由于无偏差精准投放难以实现，因此广告商往往需要权衡广告投放思路：是该聚焦精准度，仅深耕一小部分高度匹配的目标客群；还是侧重覆盖度，尽可能触达所有潜在感兴趣人群？二者各有弊端：一味追求高精确度会错失那些同样有兴趣但未被系统识别的用户，而一味广撒网，则容易造成营销资源浪费。

一篇题为《算法定向投放的精准度与覆盖度权衡》的论文，专门剖析了上述两难困境。姚教授联合加州大学伯克利分校的Ganesh Iyer、多伦多大学的钟泽民合作，运用博弈论进行分析。博弈论是一种对策略性决策进行数学研究的方法，各方最终收益均取决于所有参与者的共同决策。

该研究指出，多数平台采用的广告算法相似度极高。各大平台的算法虽属于自有专利技术，但其底层机器学习框架大同小异，若平台使用公开数据集、同款数据分析工具或人工智能模型，这种趋同性会更加明显。此外，用户往往会在多个渠道检索商品，相当于将自身消费偏好在不同平台留痕。

当算法识别出具有高购买概率的个体时，其他竞争平台大概率也盯上了同一批受众。即便在TikTok、Facebook、Amazon这些截然不同的应用平台之间，目标用户群体重合度依旧很高，广告商最终难免和竞争对手瞄准同一批人群。这也解释了一种常见现象：当你在Google上搜索某款产品后，不仅会在社交平台刷到同款商品的广告，还会不断收到其他同类品牌的广告推送。

姚教授指出：“企业若能独家触达意向用户，收益会十分可观；可一旦多家企业争抢同一批目标客群，收益就会大打折扣。为缓和激烈的同业竞争，企业会策略性地减少对兴趣程度中等的人群的定向投放，或者同时降低广告的覆盖度与精准度。这样一来，受众刷到广告后依旧有可能下单，但不会引发太多代价高昂的直接正面竞争。”

如果企业以不同方式定制算法呢？

无可否认，减少对中等兴趣用户的广告投放并非理想之选，因为这样可能会导致广告锁定一批无效用户。不过，这也促使广告商积极开发专属算法与分析工具，以实现差异化的预测，让自己在众多预测模型中脱颖而出。姚教授补充道：“企业掌握的独家专属数据越丰富，和竞争对手锁定同一批用户的概率就越小。”

如今，广告商既可以和数字平台合作，也可以自行搭建专属算法模型，但后一种方式成本高昂。除此之外，这种方式还存在隐性弊端：广告投放总量缩减会稀释市场广告密度，间接利好竞争对手，他们无需投入分毫便能坐享红利。因此，这一策略必须谨慎施行。

部分企业试图整合公共数据与专有数据，在提升预测精准度的同时削减开支。但多地现行的数据隐私监管条例均有约束：针对同一位消费者，企业只能选择公开数据或专有数据之一，而不能同时使用两者。

整合多类数据源会生成全新的用户个人数据画像，依据多数数据隐私法规，这类画像需要重新获取用户授权，或是完成合规复审。部分数字平台还明文禁止抓取数据、合并用户档案以用于商业定向投放，一旦数据能够定位到具体个人，相关操作更是严令禁止。

竞争白热化市场环境下的现代精准客群定位

客群定位重叠问题几乎无法避免，姚教授由此建议广告商在紧盯竞争对手数字营销活动的同时，有策略地平衡广告投放的精准度与覆盖度。“企业不仅要考虑潜在客户，更要预判竞争对手会采取怎样的应对策略。”

当广告投放成本较低时，企业可以选择扩大投放覆盖人群，力求触达更多受众、提升品牌记忆度；而当投放成本走高时，则需精准筛选，只面向真正有需求的群体投放。广告商还应持续挖掘独属自身的细分受众群体，减少用户重合度，而非一味扎堆争抢热门目标客户群。

Meta的核心差异化赛道或许在于短视频业务与跨平台生态系统，但对广告商来说，庞大的用户池反而会增加和竞争对手的受众重叠。这份研究虽未专门剖析Meta的发展优势，但其分析框架清晰明了：搭建自己专有的数据分析体系、打造差异化运营策略，是企业获得竞争优势的有效路径。市场受众基数庞大，当各路商家都扎堆争抢同一批流量，只有懂得另辟蹊径锁定专属客户群体的企业才能脱颖而出。