营销领域一直有一个经典问题：“我知道我的广告费有50%被浪费了，但是我不知道是哪50%？”。
随着新的商业理论和商业模式的不断涌现，无论是《长尾理论》还是DSP模式，无论是《重新定位》还是基于用户偏好的市场细分，无论是《场景营销》还是网红经济，我们一直在试图对这个问题做出最优的解答。
我们看到这个答案的趋势是一致的，即为每一位消费者提供他们最想要的信息。但在现实中、在每一次的方案制定和项目执行中，我们却发现自己依然陷入了无聊媒体、垃圾广告、无效用户的困扰中。或许，是到了我们该换个思路思考营销的时候了。

精准广告真的精准吗？
精准广告是目前解决营销问题，尤其是解决基于网络环境下营销问题的主流和趋势。
随着网络用户的剧增以及网购规模的膨胀，越来越多的广告投向了网络。精准广告的兴起，源于愈来愈多的广告主认识到把广告投放到流量最高的网站上并非一个好的主意。
精准广告通过主动搜索技术、通过对用户的人口统计变量（性别、年龄、收入、教育程度等）的区隔，从某种程度确实提供了一个可实现的解决方案。但在现实中我们却发现，这个解决方案未必尽如人意。
以搜索引擎为例，只有搜索结果中排名靠前的广告才会被关在。为此，我们又要付出额外的成本才能获得靠前的广告位。同样的例子还适用近期流行的社媒营销中，一个刚买完车的用户天天看到汽车广告无疑是件很令人啼笑皆非的事情。
精准广告不精准的原因是什么？我们认为，以国内的精准广告行业而言，从技术上实现对“异质性”（Heterogeneity）的细分基本已经达到了极限，通过对统计变量的完善和兴趣偏好的标签化细分并不能从本质上匹配广告主所需要的“差异化”（Differentiation）。在这两者之间，尚存在着巨大的鸿沟，以上文所列的汽车广告的例子我们看出，统计变量可以判断消费者的消费能力（有没有钱买车），差异化的产品可以提供消费者需要的车（买的起的车），但是缺失的环节就是消费者是否在近期需要买车（消费需求）。所以，如果不能有效解决“消费需求”（Consumer Demand）的判断，现有国内的精准广告行业或许很难实现技术上和传播效果上的突破。

定制化内容很好，但能否更好？
无论是原生广告还是定制化内容都是近期营销领域的大热门，通过收集并处理消费者的阅读数据，提炼出其中的消费需求，确实较单纯基于人口统计变量的方法靠谱了很多。从目前的商业化应用中，我们也能找到大量的案例证明，定制化内容不失为一个可行的方向。
但定制化内容在处理消费者的个体行为上还仅仅是一个开始，在需要打通消费者在多个领域、多个场景、多种需求的数据上，还面临着如何解决交叠关系的问题。
交叠关系的处理在资讯媒体社交化、社交媒体资讯化的时代尤为突出，比如我们几乎每一个人，都参与了不止一个大型的社交网络，你可能同时是微信、今日头条、QQ的用户，同时你还经常在京东、淘宝、1号店购物，商旅则使用的是携程和航班管家。我们在每个节点身份的交叠对应关系（不需要知道你的真实身份，只需要知道不同网络中存在的若干节点是同一个人）中，蕴藏着巨大的商机，比如今天你在某个新闻客户端阅读了我们这篇文章，明天你到京东买书就看到了关于相关书籍的推荐，你会不会心动？
     

PCR：它山之石可以攻玉
PCR（Personalized Collaborative Recommender 个性化协同推荐）是一个看起来很不明觉厉的词，非专业人士恐怕少有接触。但每一个经常网购的人都会知道什么是“猜你喜欢”，网站会根据你的历史购买记录向你推荐类似的产品，这种形式其实就是被简化了的的PCR（如果后台确实是以大数据和算法为基础的话）。
PCR算法的关键在于个性化和协同，个性化是因为这种算法会追踪用户的历史行为（如浏览过的页面、订单记录、商品评分和内容阅读情况），并以此进行推荐；“协同”，则是因为PCR算法会根据许多其他的顾客也购买了这些商品或者对其显示出好感，而将两样物品视为彼此关联，它不是通过分析商品特征、关键词以及人口统计变量来进行判断的，而是基于基础需求和关联需求进行判断，所以体现出了更多的以消费需求为导向的特征。
PCR目前不仅仅被应用在电商网站的导购上。也是Netflix、Facebook 的好友推荐算法，以及一家英国流行音乐网站 Last.fm 的核心内容推荐算法。如果站在营销传播的角度思考，我们发现原本为导购而生的PCR天然具备着极好的传播工具特征。它不需要消费者去“说出”他们喜欢什么，也不需要消费者去填写一大堆繁琐的个人信息表格，而是通过内容属性和同类用户群之间的相关性进行广告推荐。
实际上，因为PCR算法的应用相当广泛，国内外一些技术导向的媒体，如新闻资讯类的今日头条、如锁屏软件类的点睛锁屏，都已经开始了针对PCR算法在阅读和广告推荐上的应用研究。
   

PCR算法的未来：内容与应用的多维交叉利用
PCR算法的营销价值毋庸置疑，但随着移动互联网的兴起，碎片趋势的到来，PCR算法也面临着更多新的挑战。在这诸多挑战中，如何通过界定用户交叠关系提升精准、如何通过多平台数据的交叉利用优化投放效果，最应该为营销研究者所关注。
对于以上两个关键点，我们的观点是，营销者应该在关注技术的同时，更关注技术的应用化和普及化，毕竟寻找到一个良质的平台对我们的价值更为实际。从国内目前的平台发展情况来看，我们认为，锁屏媒体或许是一个可以被关注的新方向。
锁屏媒体又被称之为入口媒体，用户高频行为所带来的海量流量一直是其特点。2016年以来，锁屏3.0模式的推出，让锁屏软件行业经历了一次可称之为颠覆的模式变革。
与既往的锁屏模式相比，锁屏3.0模式最大的变化在于对自身定位的改变，以往的工具化定位开始弱化，内容提供及应用调用功能逐渐凸显。从本质上来讲，真正实现了从“锁屏软件”向“锁屏媒体”的转变。
如果从解决PCR算法的角度来看，锁屏3.0模式的价值远不仅媒体化这么简单，以3.0锁屏模式的代表“点睛锁屏”来讲，它的主要功能有三个，除了启动中间屏提供的是传统的锁屏软件的基本功能，如壁纸之类的功能外，左屏提供的是新闻资讯内容，右屏提供的则是直接调用手机APP，如携程、58同城、淘宝的功能。
根据我们的了解，点睛锁屏正在开发基于多维交叉的PCR算法，研究目标主要集中在内容推荐和广告推荐方向。假以时日，如果点睛锁屏可以在底层数据上实现关联，通过打通内容和应用这两个维度，实现消费者需求数据的多维交叉，对实现和提高PCR算法、优化精准广告的投放效果有着至关重要的价值。
 

碎片化的未来：重新定义精准营销
从用户接触信息的方式来看，互联网诞生至今已经经历了三次重要的变革：第一次是以雅虎和新浪为代表的目录式或称之为门户式的模式；第二次是以Google和百度为代表的搜索模式；第三次则是以Facebook、双微为代表的社交网络模式。
而随着新模式的到来，信息量的爆炸式增长日益强烈，媒体的碎片化趋势日益凸显，网络营销面临的问题也日益增加，或许今天我们就站在下一场传播变革的十字路口，是到了该换个思路的时候了。