原创：MarTechApe

今年一月，谷歌宣布将在未来两年内逐渐停止支持跨网站追踪用户的第三方cookies（我们在文章的最后也附上了谷歌Chrome工程总监Justin Schuh关于这一消息的官方博客声明）。这项计划被命名为“隐私沙盒”（Privacy Sandbox）。在另外两大浏览器Mozilla的火狐和苹果的Safari推出这项举措之后，谷歌的加入将彻底改变数字广告行业。

广告从业者担心缺少了第三方数据源追踪将对整个广告科技生态圈产生负面影响，尤其是依靠第三方数据源进行追踪定位，归因，和其他一些广告科技下游的业务。但墨尔本大学商学院教授Nico Neumann 认为，这是一次必要的系统清理——不仅帮助消费者更好地保护隐私，也对广告营销有益。以下是他的详细观点：

数字营销归因本就问题重重

第三方cookie的消失将会使原本依靠浏览和多点接触的归因模型变得毫无用处。然而数字营销归因模型一直以来都有种种问题。

首先，预测模型的强项从来都不是因果归因，而是通过建立预测模型归纳相关性。稳定的因果归因面对很多现实因素和限制。

第二，归因模型经常只关注数字营销渠道，忽视线下渠道等其他因素。比如，很多品牌都会经历一个电视广告播出后网页浏览与搜索流量的暴增。但如果这个电视渠道没有被数字营销的归因模型考虑在内，搜索渠道可能就占了归因的大头，即使它只是传导了电视广告带来的流量，而非流量增加的原因。

所以，与其用归因模型，倒不如增量研究，测试（比如A/B testing）和问卷调查更靠谱。营销组合模型也有一定价值。虽然说营销组合模型也是一种预测模型——所以也很难建立因果关系，但它运用各个渠道（不仅仅是数字营销）的整合数据，并且它关注的是宏观的、长期的品牌效应，而不是短期销售变化。

Source：Digital Marketing Community — Source：Digital Marketing Community

第三方数据性价比不高

许多公司依靠第三方数据来生成用于定位广告的用户组，因为这样可以让自己的广告支出更加精确。但使用广告科技本身的成本就很高，其效果却像黑箱，难以判辨真正的投入产出比。MarketingScience曾经发布一篇论文，调研了来自19家数据公司的90个常用的定位广告用户组，发现许多质量低下，对于帮助广告主做定位广告价值不高。

相比于第三方数据，广告主的一手数据，和直接从其他出版商获取的一手数据（第二方数据）、以及内容广告定位（基于用户在网站浏览行为前后关联的定位方法）更加精确，将带来更大的营销回报。

零售和出版大厂重掌主动权

广告主对出版商第一手数据的需求将变大，让大出版商和零售平台有更大的影响力。科技和媒体平台，比如Facebook, Google, Amazon, Disney, Walmart, AT&T, Comcast，News Corp，有足够大的用户体量来构建系统内部的客户定位的储蓄池。

原本市场上很多零散的广告科技供应商将面临很大挑战，因为它们的商业模式是“不生产数据，只做数据的搬运工”。例如Criteo，在谷歌宣布取消cookie后股价大跌。市场力量将不可避免地聚拢于巨头们，就像20世纪本地零售店被沃尔玛这样的零售巨头所取代一样。规模经济对数据业务也适用，其普适性甚至大于传统行业。规模经济的后果是消费者数据聚集在少数巨头手中，消费者能够集中处理和改变其隐私保护的授权，减少数据泄露的风险。

Source：Nikkei Asian Review — Source：Nikkei Asian Review

流量购买更直接，广告代理公司作用减小

有些广告代理公司认为自己可以从cookie消失后的混乱中获利。确实，广告代理公司在短期内能对市场变动做出快速反应，比如马上建一个新团队操作新的广告平台，并通过在新平台上服务多个甲方来迅速积累经验。这种情况发生过很多次，比如搜索、程序化交易、以及亚马逊广告生态兴起时，乙方们都会快速整合新的服务去服务甲方广告主。

但是，当广告科技市场上的玩家渐渐减少并聚拢，代理商赖以生存的零碎和复杂的市场状态就不复存在。大客户能够直接与大广告卖家交易，不再需要代理商从中衔接。任何一个有信用卡的个人都可以在Facebook和Google上买广告——这些流量巨头占据了大多数广告流量入口，并配有便捷的自动化服务平台。其它一些流量巨头（如迪士尼、亚马逊等）也是如此，不再需要代理商的参与。

这种趋势对于甲方来说是有利的，可以减少购买流量的开销（没有中间商赚差价）。大广告平台也会在经历了诸如程序化广告1.0时代的混乱后，将购买广告的流程更加自动化、“傻瓜化”，提高其性价比，更好地为广告主服务。

回归初心：广告的核心是内容创意

目前的第三方广告科技系统有很多问题，比如广告欺诈、广告存货的隐藏费用和冗长供应链等。虽然这套系统看似能利用高科技获客，但如果将所有的中间环节和最终效果相比较，可能其结果并不如想象中成功。放眼营销完整图景，定位广告也只是帮助企业增长的众多营销工具产品和渠道之一。

从第三方数据的混乱丛林里脱离，可以让广告营销“回归初心”。广告业也许能重新聚焦于内容创意，而不仅仅是如何找到目标受众。不要忘记：顶尖的广告是可以被称为艺术的，就像可口可乐公司1971年的著名广告“Hilltop”。在过去几年的流量大潮中，我们似乎花了70%的预算来决定谁能进这艺术博物馆，而忽视了那些艺术家、展室、和艺术品本身。

附文谷歌声明——建立更加私密的网络：淘汰第三方Cookie

零售、媒体和科技大厂重掌数据业务的主动权，不管你是希望未来能够加入到这些巨头公司成为提供广告解决方案的咨询专家，还是在广告主或代理商内部从事营销工作，都必须掌握主流平台关键的广告购买与投放技术和知识，在多变的广告科技领域抓住背后不变的核心价值。

因此，MarTechApe诚挚向你推荐6大行业专家打造的《广告科技专项系列课程》。该专项课专注于美国广告投放市场，主打Facebook、Google、Amazon等平台的投放策略，以及移动应用App的增长营销战略。该系列课程分为6大部分，由6位广告营销科技专家教会你线上线下广告购买与投放运作方式、数据驱动的广告技术和测量手段，带你从0到1，系统学习成为广告营销科技人才的所需技能，为你全面建立这方面的知识体系，满足你的专业和技能需求！

1. 课程老师

《美国广告科技专项》由MarTechApe邀请美国广告科技专家精心打造！主讲老师在美国广告营销科技行业知名公司从事一线工作，他们是：

美国抖音TikTok广告销售经理（Ad Partnership Manager）
美国喜马拉雅增长总监（Director of Growth）
美国Amazon亚马逊程序化广告顾问（Programmatic Solutions Consultant）
美国Dentsu电通集团媒介策划经理（Media Planning Manager）
美国第三大广告集团Omnicom搜索广告专员（Social Specialist）
美国线上彩票应用JackPocket高级增长经理、前纽约社交类科技公司增长负责人（Senior Growth Marketing Manager）

2. 课程大纲

3. 课程形式和上课流程

沉浸式学习体验，让网络课程更接近线下学习。防止课程囤积，助教督促完课。

1). 班主任

负责为所有学员规划学习进程，布置作业与截止日期。

2). 助教团

助教团的助教老师们会nice地提醒大家交作业，并进行作业答疑。

3). 作业

每周一次作业，检验学习效果，花费时间15-30分钟。

4). 专项大证书

证书样式如下：

4. 报名方式

价格：¥1899

*我们提供标准Invoice，可用于企业报销

报名通道：

手机通道支持人民币支付

网站通道支持美元支付

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广告科技专项课程

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Q & A

1. 如果我已经买过其中的某些课程怎么办？

完全没关系，我们考虑到了有不少用户已经单独购买过专项中的个别课程。但是我们有让你满意的解决方案，会为你发送课程优惠券抵购重复的课程，请务必联系小助手。事实上，我们鼓励已经买过部分课程的同学来参与这个专项学习，尤其是买了课却还没有完课的同学。我们想让你看到自己认真上完课程后的改变！

2. 请问课程是在手机还是在桌面上观看？

所有学员既可以获得手机课程通道，又可以获得桌面课程通道！
如果你更喜欢在轻便的手机上学习，那当然可以使用手机登陆课程！
如果你身处海外，不满意跨境服务器的加载速度，不用担心，我们有网速无敌的视频平台，可以在桌面直接看视频！
总之，不论是大屏还是小屏，不论你身在世界的哪里，都会爱上我们全新升级的课程体验！

3. 我的公司非常支持员工上课，你们的课可以报销吗？

我们提供标准Invoice，用于企业报销。

4. 单独买专项内的课程和买专项有什么区别吗？（当然有啦！）

差别一：课程体验上，单独买课没有作业、证书、学习规划，一切需要靠你自学，而很多同学最后都把课囤着没有上完。但专项系列课配备全套运营服务，升级了课程体验，确保你完成课程！
差别二：单买课程并不能知道各种分析方法之间的联系与区别，不知道在什么场合用什么方法。专项课程里的班级答疑中会帮大家建立联系，并教大家如何把所学与工作、面试相联系。

如果你还有任何疑虑，不妨咨询小助手：

坚持学习，保持职场竞争力，MarTechApe的课堂，期待你的到来！

本文来源：

https://www.adexchanger.com/data-driven-thinking/after-google-finally-really-did-it-a-necessary-system-cleanup/

https://blog.chromium.org/2020/01/building-more-private-web-path-towards.html

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