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文 | Innocent Roland
在2022年，不少Meta的广告主可能都听到了关于Advantage+各式各样的消息，虽然这个名字看上去很像是流媒体服务或是什么医疗保险计划，但实际上这可以算是近年来Meta最强大的秘密武器之一了。
之所以称之为秘密武器，有两个关键点：一方面ASC的运行逻辑确实充满各种秘密，作为Meta基于第一方数据的广告平台，这个被Meta称之为Advantage+购物广告系列的产品 （下文简称为ASC） ，几乎可以说是目前Facebook所有广告服务中最黑的黑盒；另一方面，非常反直觉的是虽然ASC几乎是个完全的黑盒，但不可否认的是这确实是近些年来Meta在结果层面表现最好的产品之一。 有趣的是，Google在2022年推出的Performance也几乎可以被称之为Google所有广告产品中最黑的黑盒。似乎随着2022年走向尾声，广告巨头们的服务黑盒化正在成为一种势不可挡的趋势。
志同道合的Google与Facebook
零售科技公司Smarter Ecommerce在接受海外媒体采访时，提出了一个非常有趣的观点：“Google Pmax 和Meta的ASC是互联网巨头志同道合精神下的产物”。 或者用更直白的话来说——未来互联网广告产品可能会出现越来越多的黑盒。 毕竟，Google Pmax早在2021年就开始了为期一年的封闭测试，随后在2022年也平稳运行了一年时间。Meta ASC的情况也差不多，在2022年早些时候开启测试，并在9月开始试运营，几乎可以说在2022年Google和Meta相继上市了一款黑盒广告产品。 除此之外，两者的运行逻辑也极为相似。 根据后续代理商和品牌方的反馈来看，
Meta和Google将整个产品的重心放在广告支出的回报率而不是透明度和可控性上的选择大概率是正确的。对于代理商和品牌方而言，回报率显然比其他的问题优先级都更高，这就意味着未来这种类似的黑盒产品被行业广泛采用可能只是时间问题。
为什么说ASC是个巨大的黑盒
当然，我们将ASC归类为黑盒产品并不是毫无理由的，想要说明这点，就需要先从ASC的工作原理出发。
首先，Meta ASC的广告主，需要上传他们的广告素材资源，转化目标和获取率以及每日预算上限等基本诉求，而Meta ASC则会在结束后向广告主和代理商发送其花费的总金额，以及这些广告究竟为客户带来了多少回报，至于之前更精细的分析、精准定位的展示和目标人群的数据则不会再被发送给广告主。用更简单的话来说，就意味着广告主不会得知ASC是怎么运行，定位了什么样的人群，以及如何定位这些人群，ASC只会告诉广告主：
你今天花了多少钱，以及这些花出去的钱究竟为你带来了多少回报。正如上文所述，
Google PMax的运行逻辑与之相似，这也是为什么我们会将PMax和ASC称为Google和Meta产品中最黑的黑盒的原因。总体来看，两者有一个重要的共同点，他们都笃定广告买家更愿意为效果，而非所谓的精准定位、控制和分析付费。 而从不少海外品牌接受媒体采访时的态度来看也确实如此，例如男装制造商Tru Classic的CEO兼联合创始人Ben Yahalom作为Facebook长期的广告客户，就曾表示，在公司尝试ASC投放一段时间后，
ASC就已经占据Tru Classic给Meta广告总支出的40%。甚至在采访中将ASC称之为：Meta长期以来为广告主创造的最佳产品。ASC的正负两面
就像我们说的，ASC最大的“缺点”可能就是它几乎不会向广告主返回任何数据和见解。 有趣的是在Meta现有的广告产品中，有一项最近被更名为手动广告系列旧产品 （但这一更名在目前的环境下，简直就想在说“请不要使用该系列产品”） ，广告主则可以更好的控制目标用户兴趣和定位的具体参数，位置数据和创意优化这些受众相关的内容。 虽然广告主不能直接跟踪单个消费者，但他们依旧可以对自己的受众以及哪些创意元素有更高的参与度和转化率有所了解。 例如，户外产品广告主可能会设定猎人、渔民、徒步旅行爱好者为自己的目标客户群体，甚至针对他们投放不同类型的广告主。同时，在投放结束后即使广告主无法得到用户级的数据，他们也能在后续的反馈中了解到这一系列的广告更受哪种类型的用户欢迎，比如在Facebook上投放的钓鱼相关创意更有吸引力，Instagram上的休闲徒步爱好者相比其他目标用户群体更喜欢该品牌的广告。 但如果广告主选择使用ASC，就意味着广告主将完全失去这些数据反馈。Meta对ASC的描述是ASC将会使用Meta的第一方数据匹配广告给相应的用户群体。但Meta并不会向广告主透露哪些创意会被投放在什么地方，或者那些元素成为了用户感兴趣的关键节点最终完成了转化。 同时，Meta的广告销售人员还在尽可能的鼓励广告主尽可能宽泛的设置自己的广告投放参数。比如将目标人群简单的设置为“全美国范围内”。当然，如果品牌希望自己能够获得更广泛的客户而不是局限在目前的用户群体内，广告主也可以选择将客户列表与Meta进行匹配，然后为这类目标群体设置每日的预算上限。 如果从ASC的角度来说，这种对广告定向的限制，即使是广告主们自认为已经放宽了对客户广泛程度的限制，但只要限制还在对ASC来说就不是什么好选择，总体来看ASC还是希望受众更加宽泛而不是停留在某一群体当中。 Meta对此的解释也是十分有趣，
他们曾表示希望将广告主从狭窄的受众和广告系列产品中引导出来，以防他们因为各种叠加后的算法损害他们的利益。就像人们说的，一个硬币总有两面，这种极强的限制也在某种程度上也证明了ASC确实是一个相当智能的产品，但这也带来了一些负面影响，
其相当智能的投放是受到广告主欢迎的，然而几乎完全没有反馈的特性，却使得代理商颇有几分尴尬。在过去很长时间里，代理商在广告行业扮演了极为重要的角色，他们为广告主输出创意，选择受众，优化整个广告的投放，并未广告主提供策略层面的意见，
但由于ASC的特性，使得代理商在选择受众和广告投放层面的权限被无限度削减。就像上面我们谈到的一样，如果广告主确定ASC能够带来更高的回报率，那么关于ASC背后的运行机制对于广告主而言就变成了不需要被了解的内容。
自然过去负责这些内容的代理商，似乎就变成了不被需要的“额外花费”。当然，这种理念并不完全正确，代理商并不会完全失去市场，
一方面，虽然ASC和Pmax这类产品替代了代理商的传统服务，但广告商依旧可以就创意和策略为广告主提供更多的意见。另一方面，如果我们将ASC和Pmax这类黑盒广告平台视作一个独立的渠道，代理商依旧可以综合将ASC、PMax、电视、户外、甚至广播形成一个媒体组合以供广告主选择最适合他们的营销组合。 除了这些“缺陷”之外，ASC也有许多巨大的优势，其中最显眼的当然是上文中就提到的超强“性能”，至少在现阶段，不少使用过ASC的广告主都对这款产品表示满意。 当然，性能并非ASC的唯一卖点，在创意优化层面ASC同样表现不俗，在与其他被Meta更名为手动广告的产品相比是，ASC的优势则更加明显，由于隐私法案和诸如苹果ATT框架这类限制的存在，Meta已经很难像过去鼎盛时期一样向广告主反馈大量的数据，即使广告主使用的是手动广告系列产品也是如此。
这就意味着如果广告主想要对创意进行优化，并且构建具有显著统计学意义的数据，在每一次投放时，广告主只能重点投放数量相对较少的创意素材。但ASC显然没有这方面的问题，
不少Meta ASC的销售人员和代理商在接受海外媒体采访时都层表示ASC可以通过4到5个重点创意元素，延展出100-150个创意变体。且对品牌主而言，他们也并不一定希望将Facebook的广告采买完全依赖于营销人员的能力，最终将结果如何全部依赖于营销人员。 正如DTC化妆品品牌Jones Road Beauty的首席营销官Cody Plofker在接受采访时说的一样，
品牌建设工作、创意、内容、着陆页测试以及对目标客户获取率的理解才是品牌的核心竞争力，至于广告定位的细微差别，让最了解第一方数据的平台方或许才是最好的选择。总的来看，ASC的背后显然是一种平台正在转化的趋势，平台方显然希望从手动购买转变成更自动化和商品化的模式，ASC的出现至少在一定程度上证明了平台已经掌控了局面。虽然是有史以来最黑的黑盒，但相比ASC的种种优势而言，黑盒带来的负面因素似乎有些相形见绌。
PMax和ASC
当然这些比较都是停留在Meta内部的广告产品之间，如果进一步扩展来看，将Google的黑盒PMax和Meta的黑盒ASC一起比较，虽然人们在第一时间注意到的大概率是这两款产品都是黑盒这点相似之处，并且进一步衍生出或许
互联网广告产品的未来正在慢慢走入黑盒化的想法。这点确实没错，但如果进一步去看两者的细节，就会发现两者之间还有一些极为明显的差别，两者在一些细节方面的表现也是各有优劣。 例如在成熟度上的差异还是十分明显，
Pmax从测试到正式上线已经走过了相对较长的时间，且已经在使用PMax 的广告商也远超ASC，其功能集开发相较ASC而言也要多上不少。相反，ASC仅仅从2022年下半年开始一个封闭测试，随后开放使用的时间也不过几个月而已。 成熟度层面的差异带来的直观体现是由于目前ASC用户较少，所以那些更早获得ASC使用权限，并且有足够网站转化数据一共优化搜索引擎运行的广告客户则会看到相当优异的转化率。但在高转化的同时，不少被采访者都提到了一个相似的内容
——ASC在投放时比PMax要更易于拓展。结合目前使用ASC的用户较少这一点来看，就意味着ASC可能存在一种潜在忧虑，即易于拓展这点可能是因为目前可以使用ASC的广告主相对较少，因此广告资源和库存争夺不激烈带来的一种早鸟优势，而随着广告总数增加1到3倍之后，这种优势可能会不复存在。 如果这种拓展性能够一直保存，它本身也有几分双刃剑的意味在其中，首先ASC暂时不支持费用上限竞价 （cap bidding） ，作为一种适用于过去手动广告系列产品的竞价模式，系统会首先帮你获得这些转化费用最低的优化事件，同时，尽量将你的转化费用低于设置的平均费用。 但目前ASC并不支持这项功能，这就意味着对广告主而言，每天会在ASC广告商花费数千乃至数万美元，而缺乏成本上线的限制则会增加不可控的销售拓展风险，而品牌又无法看到和控制具体的投放细节，那么，ASC的黑盒属性自然会被成倍放大。与之相反的是PMax 作为一个相对更成熟的产品，它是有成本限制功能的。 当然，这并不意味着在不远的将来Meta不会给ASC加上该功能，不少知情人士都认为，随着Meta能够合理获得并将来自Meta应用程序，如Facebook和Instagram商店，以及广告主自己网站和应用程序的数据，并将这些数据有机结合起来，费用上限竞价模式自然会很快上线。 不少广告主都称，Meta可能近期才刚刚开始将Facebook Shops和Instagram Shops数据整合到ASC中，虽然由于ASC的黑盒特性，这些内容大多是猜测，但至少这种优化也足以值得期待。 当然除了上述这些劣势之外，ASC仍然有一些值得称道的优点。
例如，虽然ASC和PMax都是一种黑盒产品，但ASC在Facebook、Instagram、Messenger和Meta Audience Network之间的推送和投放几乎可以被认为是相互独立的。Google却要求广告主同时允许PMax 通过电子邮件、地图、搜索、赞助产品链接、整个Google DisPlay Network和所有YouTube相关广告 （其中包括YouTube TV） 来完成广告投放。 这就意味着，如果使用ASC的广告主只希望他们的广告出现在Facebook之内，他们的广告就不会出现在Instragram或是Messenger当中。但Google PMax 则有可能会让广告出现在Google旗下的任何一款产品当中，其中自然也包括花费大量的预算对品牌搜索词进行积极出价，即使广告主认为这种投放是毫无意义的。 当然，ASC也并非完全没有这种风险，考虑到Meta在元宇宙领域的巨额投入和对元宇宙的狂热追求，ASC或许会在将来的某一天像PMax 一样迫使广告主同意将他们的广告投放到元宇宙领域当中去。但截至目前来看，这件事并没有发生，所以ASC在预算被盲目投放上的风险，显然要更小一些。
结语
从整体上来看，Google PMax和Meta ASC在定位，出价和创意优化方面为平台提供了广泛的优势，虽然作为黑盒产品，广告主显然也普遍能够接受这些“微不足道”的缺憾，尤其是当它们可以节省时间并且改善投放结果的时候。
于是当广告市场中最重要的三方玩家开始发生变化的时候，我们几乎可以认为整个广告行业似乎正在朝着黑盒化、高效果的方向转变。更进一步来看，这种趋势并不仅仅体现在Meta和Google两家巨头身上，例如Criteo也在2022年9月发布了一款名为Commerce Max的产品，与此前产品不懂之处在于，这款产品将会在网络中为广告主选择更为广泛的媒体去到，而不仅仅是局限于广告主常常会倾向购买的那些。更为关键的是Commerce Max也更多的依赖AI完成投放决断，而非人力。 而这一逻辑和PMax的基本思路几乎如出一辙，甚至在名字上都有几分相似。 The Trade Desk也有一款名为Koa的产品，作为一个优化引擎，他的作用就是让DSP更好的控制定位选择和数据，最终完成相应的投放工作，而Koa的核心目标也是优化转化效果而非更好的透明度。 毕竟无论是The Trade Desk还是Criteo虽然依旧会生成日志文件，以供广告主审核并告知他们每次战士时使用的广告素材，也不会直接接管具体的投放计划以及投放的媒体，但投放人群和定位的不少决策权已经完成了从广告主转移到平台的AI手中，而广告主似乎并没有反对这件事，甚至不少广告主则直接的表示了欢迎。 或许我们很快就能见到更多的虽然黑盒，但性能极佳的新广告产品出现在市场上了。
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