广告主正在加快收回数据主权？

这两周，倘若你在刷广告行业的新闻，大概会留意到几条小事，把它们放在一起，有点意味深长。

乐高在美国挂出了几则程序化岗位，同时在丹麦也挂出了几则程序化岗位，这些岗位包括全球程序化媒体经理、程序化媒体专员，还有媒体策划助理，这些人要加入乐高新成立的 in-house 媒体团队，负责数据驱动的买量，并且要组建并领导一支高效的程序化团队。

原本乐高公司就存在那么一个有着400人规模的内部创意团队Lego Agency，现在呢开始将程序化投放也朝着内部进行回收。美国纸制品巨头，也就是那Georgia-Pacific，早就把几乎全部的数字媒体预算回笼到内部，由其自身团队直接去和DSP、零售媒体网络展开对接，而代理商更多承担的工作则是电视和部分策略方面的事。

在英国，Boots组建了一个媒体与零售媒体团队，这个团队是内外混编的，其中有自建的Boots Media Group，它运用自家会员数据去售卖广告，同时Boots在团队内部扩充了程序化、社交以及CTV方面的能力。

本来，品牌的内部团队已然被谈论得太多了，称不上是什么新鲜事儿。

在2023年之际，美国全国广告主协会，也就是ANA，给出过一项数据，有82%的会员企业已然拥有某种形式的内部代理机构，而这个比例在10年前可是58%不过呢，在程序化广告方面，多数预算依旧在外部代理以及平台手中，真正将程序化完全实现in-house的，仅仅是一小撮品牌。

前几天，跟一个广告主聊起了这件事，他觉得品牌布局inhouse团队，固然有着节省成本的想法，然而，另外思考的一个因素是，越来越关键的数据主权问题。

这两年，广告主存在着一种焦虑，特别是大型广告主，这种焦虑是，广告费是由自己支付的，然而，那些最为关键的行为数据，却分散于平台的服务器里，同时也散落在代理商的服务器里，还分布于第三方工具的服务器里。

一位快消商品广告投放负责人向我抱怨过，他们过去展开过一回全链路的数据整理工作，从小程序进行数据采集标记开始，接着到广告投放软件开发工具包层面，再到归因分析工具部分，随后又到云端的标签体系，这么一路梳理下来，结果发现，品牌内部真正能够查看的，始终是报表所呈现的角度，一旦朝着下进一步追寻到原始记录以及模型参数，就无法继续推进了。

在这个特定的时候，平台会表明鉴于隐私合规方面的问题，那些数据仅仅是被用于此次投放的优化，并且是安全的、经过汇总处理的。然而，存在的问题是，数据链条实在是太长了，它涵盖了诸如DMP、CDP、追踪SDK、反作弊、程序化平台、第三方测量等多个环节。

企业每年投入几亿的广告费，投入几亿的云服务费，投入几亿的工具费，结果换回来的是一堆数据副本，这些数据副本分散在平台里，分散在代理处，分散在第三方工具中。报表是由平台进行汇总的，底层的用户触点不是企业自己的，行为日志不是企业自己的，模型参数也不是企业自己的。这些数据被谁看过，这些数据被用来训练了哪些黑盒算法，这些数据有没有顺势反哺给了竞品，很多品牌自己也根本说不清楚。

倘若存在任何一个环节出现了问题，那么率先前来找品牌麻烦的乃是监管方以及公众了；然而当真正需要追究责任的时刻，你自身居然都无法说清楚数据完整的去向究竟是怎样的局面啊。

虽说从名义方面来讲，所写的数据表明是归品牌来拥有的，然而实际上呢，在实际操作的情形当中，平台是具备着更大的话语权的。

数据被放置于某家云厂商的CDP，以及某个平台自带品牌的大数据平台，还有某个黑盒式DMP之中，拥有账号的品牌乃是使用者并非数据所有者，企业能够进行登录操作爱游戏app官方入口最新版本，查看相关报表，拉取人群包，然而却不可以导出原始日志，并且也无法确定自身的数据是否被悄无声息地输入到对象的通用模型里。

在企业有更换一家供应商的想法之后，到了事后的阶段，最终能够带走的或许是一堆让人看不懂的字段，而且迁移成本十分巨大。

一方面呢，数据在法律所规定的意义层面归属广告主，另一方面爱游戏app官方网站登录入口，在实际开展执行的情形当中，却常常处于难以明晰界定的状况。

存在另外一个因素，监管变得越发严格，不管是隐私方面的合规，还是反垄断这一范畴，都在向广告主发出提示：不能够随意地将用户采取行动产生的数据扔给一连串陌生的第三方。

然而现实当中的业务却迫使着广告主得去接入更多的能力，那就是更精细的归因，以及更实时的反作弊，还有更聪明的智能出价。每一次接入一个 SDK，每一回接入一个 clean room 的时候，数据路径就会多出来一个节点，就会多出来一条分叉。

先看现行的广告代理制度，在此制度下，这种矛盾被进一步放大。首先说企业，企业会授权代理公司去执行投放任务。然而呢，合规责任却依旧是落在广告主的身上。再说说数据相关情况，数据怎么采集、数据如何共享、日志要保留多长时间，这些情况往往来讲，是代理和技术供应商在实际进行拍板决定的事儿。最后直到出了问题，品牌才发觉，自己一方面是这责任主体，另方面又不清楚具体细节情况。

沿着这样的态势持续下去，进而再去关注品牌进行 in-house 的情况，着手搭建一个内部媒体或者数据团队，如此一来，在某种程度上对数据归属的问题予以了改善，并且这个改善所起到的作用是相当关键的。

至少，核心用户触点得先流入企业自身的系统，投放日志同样也要先流入企业自己的系统，至于算法具体如何使用，哪些数据能够共享到何种精细程度爱游体育app下载官网，这些边界应由企业自行确定。

还有一个，会让人感到悲观的问题，那就是，在Google、Meta这些，有如围墙花园般存在的面前，品牌真的能够讨论，所谓的数据主权这个话题吗？

从技术现实看，很难。

平台把控着分发的逻辑这一情况，把控着用户的跨站身份体系这种状况，还把控着绝大部分上游行为数据这般情形。不管是任何人也好，想要去触达用户的话，都无法避开这些花园的入口。在第三方 cookie 退场以及移动端 ID 收紧之后，这种依赖不但没有减弱，反而进一步加深了。

在这种结构下，所谓数据主权更多是一种相对的概念。

早前相当漫长时段里，点击究竟算不算转化，转化窗口时长几何，哪些行为会被计入ROI，常常是平台预先设定好的。广告主见到的乃是一个已然计算完毕的结果，极难去追问这些数字背后的假设，是否契合自身业务实际情况。

当企业拥有内部媒体或者数据团队之后，企业起码拥有了更多的主动权，不少公司习惯于运用平台默认的指标来讲故事，这些指标包括CTR、CPM、转化率、ROAS。虽说这些指标不一定就是错的，然而它们自然而然地偏向于短期，偏向于平台视角。

单单 ROAS 颜值不错，便视作达成，至于此一回投放有无对长期品牌心智造成损害，有无对用户耐受度予以过度消耗，并不会于报表之上马上呈现出来。

品牌着手进行 in-house 程序化，它能够将会员 LTV、复购、NPS、自然搜索占比这般的指标，纳入同一块看板之中，与 ROAS 一同放置来查看。

能自行拉取时间线，去瞧一瞧投放的情况，能于内部会议里，以自身的说法去阐释，那笔巨额的广告费用究竟换得了什么。

平台于外部所讲述的，是另外一套话术，那套话术包含合作，包含共建，还包含clean room。

零售媒体就是一个典型场景。

从某种特定层面去观察，它的作用是助力品牌妥善运用数据，品牌能够不借助第三方 cookie，而是直接依据零售平台的购物数据来进行定向，还能够开展闭环归因，从而知晓在某一波曝光过后，哪一类型的人于线上线下购买了更多数量的商品。

然而，实际上具备用户关系的乃是零售商，datahub的控制权依旧逗留于对方系统之中。品牌所获取的是历经加工的一层洞察以及人群包，更多时候是充当数据租户这一角色。

在规模更大的平台之上，逻辑与之相像，只不过技术名词或许换成了clean room数据清洁室，品牌能够采用自己的数据，于一个受控状况里，与电商平台的曝光数据、搜索数据、购物数据进行联结以及分析，底层原始数据不会流出各自账户，这样子看上去不仅隐私安全而且还很前卫。

这些与共建hub相关的形态，的确赋予了品牌更多的分析方面的能力，并且还避开了诸多合规方面的陷阱 ，然而存在着一种情况未曾变动，那就是计算是于平台所规定的环境之中产生的，可用的字段，可以去做的联结以及能够获取的结果，皆是由平台的接口设计来予以决定的。

品牌就此争取到的为一种参与权，企业是能够带着自身的数据进入的可以一同计算，然而最终呈现的样子以及哪些维度能够进行计算，仍然是由平台预先设定好的。

因此，品牌加快收回数据主权这般的说法，得要认可一个前提条件，该主权并非以我掌控全部数据的形式显现，而是在有限的空间范围之内，尽可能去取回一些关于解释的权利以及协商的权利。

存在这样一个容易被忽视的现实，若是将平台以及代理搁置一旁，许多品牌自身的数据基础，并未达到那样的厚实程度。

有不少公司，嘴上说着，自身手头持有庞大的会员体系，还有一手的交易数据，然而，当真正下定决心把数据库提取出来查看时，却发现存在一个现实性的问题，那就是数据标准并未保持统一。

在不同平台，不同工具，不同系统之中，同一个用户往往对应着不一样的 ID。真正要将这些数据拼接起来，成本极其高，而且也不一定能够拼得完整。很多时候，企业所看到的仅仅是被切割之后的局部视图，而非一个能够连续追踪的用户路径。

更大的问题存在于数据的时效性方面，如今广告营销的投放呈现出毫秒级的出价、迅速的竞价以及及时的分发态势，然而不少企业内部能够调用的，依旧是一套按照天数甚至依据月份进行汇总的报表，数据从采集开始，历经清洗阶段，再到汇总过程，层层都存在延迟情况，等到其进入决策的视野范围时，往往已经错失了最为关键的投放窗口。

其结果为，前端处于进行实时决策的状态，而后端仅仅能够运用滞后的数据来进行复盘，这两套节奏在长期的情况下处于错位状态。

这同样是为何，越来越多的品牌察觉到，一套能够被及时调用的，且能够参与决策的数据基础设施，才是更为关键的。要是数据一直停留在事后统计的层面，那么不管归因模型撰写得多么精致，最终都极难切实对投放自身产生影响。

对比之下，零售平台、超级应用的优势反而更扎实：

他们所掌握的，是跨越不同品类、不同品牌的日常之行为轨迹，能够瞧见这个人昨天进行了买菜这一行为，今天观看了儿童玩具，下周或许会去旅行的一系列连续图像；而单个品牌所拥有的，仅仅只是这幅完整图像的其中一角喽。

也正是由于这样的缘故，不少品牌在谈及数据主权之际，会萌生出一种若有若无的不安之感：从理论层面来讲，自我理应更为看重自身的数据，然而在实际的操作进程当中，许许多多的时段依旧无法脱离平台所给予的洞察以及人群包。

于其中，乐高选定了一条居于中间的路线，先是将程序化团队予以收回，把账号以及日志掌握在自身手中，而后借助clean room、零售媒体网络这般的方式，去借取平台的视野。

未来的趋势或许是，大品牌会继续加码 in-house。

诸如乐高、Georgia-Pacific 这种企业，将会进一步去扩大内部媒体以及数据团队，从而把 DTC、电商、零售媒体、程序化投放关联到一张更具整体性的经营视图之中。代理商在提供各种支持时，会更多地侧重于给出咨询、制定策略、开展培训，而并非每日都帮你进行出价操作。

规模处于中等程度的企业主会停留于混合模式，一部分经程序化以及搜索、社交纳入进来，对其重度依赖的渠道（比如说某几个大型平台、某些垂直类媒体）持续借助代理去操作，内部团队主要承担账号管理、数据沉淀以及内部解释的工作，代理负责引入外部经验。

对于品牌来讲，要是仅仅是将买量团队引进来，并且把账号抬头做一下更改，那么这种方式所具备的意义必然是受到局限的。

更加困难、并且更具关键性的是，首先要将内部各个业务线的数据梳理顺畅，在clean room、零售媒体、平台广告后台彼此之间，勇于呈现出一套并非完全依照平台口径的成效，向内部的CEO及CFO进行全面有效的对接，即便在短期内看起来并不具备那么出色的观赏性。