创业圈的钱都去哪儿了?AI算法正帮Facebook成为大赢家

编译 | 张震 吴欣

来源 | NYTimes

在科技行业,人们会将那些爱开玩笑、性格开朗的男程序员叫「brogrammer」,而 Ben Cogan 和 Jesse Horwitz 绝对不在此列。他们更不是精明狡诈的人,也没有足够魄力辞掉工作,在商业领域放手一搏。相反,这一对好朋友都是典型书呆子形象,一个 27 岁,一个29 岁,两人在曼哈顿上西区,住房只有一街之隔。

Horwitz 在哥伦比亚大学的捐赠基金工作,Cogan 的工作是分析消费者行为。两人都喜欢安静。Cogan 希望未来能成为一个哲学博士——「这就是我想做的事情」。Horwitz 喜欢用 Excel 表格记录生活的各个方面:去过的餐馆、读过的书籍、跑过的步。这些文件以及各种数据,会让他忍不住回忆过去。多年来,两个人大约每周都会在一起吃顿晚餐,谈话的内容往往会涉及商业点子,吐槽初创公司也是他们的共同爱好。

2015 年的一个夏夜,在位于 85 街区的 Han Dynasty 餐馆里,Cogan 就他最新想法征求 Horwitz 的建议:在网上卖隐形眼镜怎么样?隐形眼镜的市场由强生、博士伦等少数几家企业占据,价钱完全由他们主导——至少在 Cogan 看来就是如此。一个主打低价的竞争者无疑会吸引到消费者。Cogan 从包里拿出笔记本电脑,将装有汤圆和葱油饼的盘子推到一边,把电脑放在餐桌中间打开。他向  Horwitz 展示了两种方案,将价格低廉的一次性镜片卖给医生,或是模仿 Cogan 所在公司 Harry’s 的模式。

Harry’s 是一家很成功的初创公司。截止 2015 年底, Harry’s 依靠出售安全剃刀和剃须膏成为在线零售公司中的佼佼者。这种商业模式是这样的:公司只售卖自己的产品,而且只通过自己的网站售卖。由于免去了零售商和分销商,他们出售商品的价格比行业其它竞争者的价格要低。也就是在那一年,相关报告称床垫和寝具 B2C 销售商 Casper,在经营的第二年销售额超过了 1 亿美元。另一个剃刀销售商 Dollar Shave Club 利润达到了 1.52 亿美元。眼镜供应商 Warby Parker,在 2010 年成为这种商业模式的领军企业,刚结束的一轮融资中,公司估值据说已达到 12 亿美元。风投机构相信,随着网上购物变得更便捷,消费者会越来越青睐有特色的在线零售商,因此他们对 B2C 初创公司投入了大量资金。据 CB Insights 报道,在过去四年间,风投投入了超过 20 亿美元的资金。

厌倦了工作的 Horwitz ,一直鼓励 Cogan 要追寻自己的想法,并自愿帮忙做调研。「要评价一个想法的好坏很难,」Horwitz 说,「你需要做起来看看。」

2016 年 2 月,经过反复和亚洲制造商通过邮件进行洽谈,查阅美国食品药品监督管理局的合规政策,一个切实可行的业务愿景终于成型。俩人在亚洲找到了一家经食品药品监督管理局认可的制造商,弄清楚了如何才能遵守必要的规则。可 Cogan 依然犹豫,他已收到了沃顿的入学邀请,甚至还支付了定金,他相信这样会是个更加理智的选择。隐形眼镜生意最多可以作为一个同时进行的副业。

在完全将创业的想法束之高阁之前,他们又进行了一次尝试。他们吸纳了两个朋友进来,一个是 Paul Rodgers ,他是 Horwitz 在哥伦比亚大学的哥们,会写代码;另外一个是 Dan Rosen ,Cogan 在 Bronx Science 结交的朋友,对 Photoshop 和 Illustrator 很擅长。

四个人一起打造了一个在线销售平台,进行了一次需求试验。Harry’s 的创始人也提供了一些技术(免费给了一些基础代码),也就是一个两页的网站。第一张页面解释了隐形眼镜按月订阅的概念,如果有人对其感兴趣可以提交邮箱地址。访客在提交了邮箱地址后可以访问第二个页面,然后他们会看到一个说明:将该介绍分享给好友,如注册人数达到一定要求,就可免费领取一副隐形眼镜。

他们在近 40 个好友的 Facebook 主页面挂上了网站链接。在几天之内,不仅他们的朋友注册了,朋友的朋友,甚至朋友的朋友的朋友也注册了,总人数将近 2000 人。很多人甚至在他们自己的主页上挂上公司的链接。「公司开始在小范围流传开来。」Cogan 说道。

随后,他和 Horwitz 申请了科技孵化器项目,这是一个机构,会对年轻的公司进行投资并给予培训,以换取少许股份。在申请过程中,他们只准备了 16 张 PPT,其中一张就是有关需求试验的。他们也选择了几家纽约的投资方。他们决定,如果被孵化器接纳,他们将全身心的投入到项目中去。如果失败,Cogan 就会去沃顿读书。到了 4 月份,他们不仅得到了与五个孵化器项目进行面谈的机会,风投基金也对他们的商业想法提供了 350 万美元的投资。

Cogan 放弃了去沃顿深造的计划。他和 Horwitz 预定了 5 万副隐形眼镜,Rosen 担任创意总监,Rodgers 担任首席技术官。在投资方提供的办公室里,他们正式开始运营公司,一箱箱镜片靠墙堆在桌子旁边。因为当时轨道望远镜已能够观测深空,他们就借着这个寓意,给公司起名为 Hubble。

Facebook 帮他们获得了需求测试的成功;而现在也将帮助他们产生第一份销售订单。在 2016 年夏天,Hubble 一位投资方的朋友 Joshua Liberson,也是一名长期关注初创公司的资深人士,他建议公司创始人可以尝试 Facebook 新的广告方式,称为 Lead Ads。这种广告方式无需外部网站,意向客户只需轻击广告上的按键,就可直接在 Facebook 上提交邮箱地址。Hubble 将广告对准纽约和芝加哥的人群,在这些地方,他们已经签下了验光师,愿意出具验光证明。人们在点击广告之后,Horwitz 会向他们发送邮件,协调预约,接收订单。

2016 年 11 月 1 日,Hubble 网上商店正式营业,此时,Cogan 和 Horwitz 已知道如何运作 Facebook的广告,他们很有信心,这种模式将继续为他们赢得订单。他们计划,再增加 370 万的费用用于Facebook 的广告,这几乎是他们的全部收入。

在 Facebook 做生意很容易,数字化卖家迅速增长

在 2017 年,每个人都在思考:Facebook 将会统治世界吗?大多数人都认识到,拥有超过 20 亿用户的Facebook 已不仅仅只是一个存放自拍照、吐槽政治的地方。对广告商来说,Facebook 是一个贪婪的巨兽,和谷歌一道几乎占据了全美的广告业;Pivotal Research Group 报道,2016 年,两家公司控制了 70% 的市场,及绝大多数的增长量。据美国情报机构表示,Facebook 成了一个强大武器,被一家与克里姆林宫有关联的公司利用,利用至少价值 10 万美元的定向广告投放培养极端分子,影响 2016 年美国的大选。对于那些关心隐私的人来说,Facebook 扮演着老大哥的角色,会收集你的各种数据,喜欢什么,在 Facebook 上发布了什么东西,买了什么,甚至可以通过手机 GPS 定位我们线上和线下的位置信息。

考虑到 Facebook 强大影响力,超过 500 万广告商资金仍在持续投入,也助长该社交网络的快速增长。对他们来说,Facebook 以及该公司拥有的另一个软件 Instagram,是充满巨大市场想象力的地方,规模之大,前所未有。通过直接向用户浏览的新闻推送广告,公司可以在任何时间在潜在客户无聊、想寻找一些新东西时,进行广告定向推送。

什么时间会是收到产品推荐最好的时间呢?

「Facebook 创造了世界上最大的资讯广告。」Elevation Partners 创始人 Roger McNamee 说道,他早年曾投资过 Facebook,不过一直对该公司的影响采取批判态度。「将产品广告直达你所寻找的市场,这种方式成本真的很低,低的难以想象。」结果就是,在那些在线出售新产品的公司的助力下,Facebook可谓是日进斗金。在新的在线零售商中,超过一半的公司老板称,他们的广告投入,一大部分是用在了 Facebook 和 Instagram上面。

「资金进行着很有次序的转移」,从风投公司到初创公司,然后再流向 Facebook,BrewPublik 创始人 Charlie Mulligan 这样说道。该公司使用「Beergorithm」算法,每月向消费者推荐个性化的精酿啤酒。 500 Startups 是一家位于硅谷的科技孵化器公司,曾对 BrewPublik 进行过投资,也曾提到 Facebook 广告是一个经久不衰的话题。事实上,在现今的科技孵化器,或是任何商学院,要想研究市场营销,社交网络广告是一个绕不过的主题。「Facebook 广告是一个很好的方案,」 Mulligan说道,「之所以这样认为,是因为它确实很有效。」

这个过程很容易,成本不高,还很有效。只需几百美元,一上午的功夫,企业就可以在当天下午将公司的广告推向社交媒体用户。如果公司不确定哪个广告效果最好,它们还可以上传几个广告,让 Facebook的人工智能软件对各个广告的效果进行测试。如果他们不知道究竟是哪些人应该看他们的广告,他们可以在网站上植入代码,让 Facebook 监测流量,并向最近的访客展示广告。或者公司可以将现有客户的邮箱地址发给 Facebook,然后 Facebook 将锁定他们的 Facebook 账户进行广告推送。一切都很简单直接,如同建立一个网上交友档案一样方便。 Away 是一家位于纽约的箱包公司,成立于 2015 年。公司创始人 Steph Korey 表示,公司成立之初,在 Facebook 的广告每花费 1 美元能创造 5 美元的收入。



由于在 Facebook 上做生意很容易,使得数字化卖家迅速增长。很多商家都是依靠社交媒体找到他们的首批用户。许多商家都遵循着同一个操作指南,甚至是相似的审美风格。他们将钱花在传统的公关上,花在能获得类似于谷歌搜索结果的链接上,或将产品赠送给那些关注者众多的社交媒体博主,以期创造轰动效应。然后,他们又在 Facebook 和 Instagram 上买广告。反正你总是会看到他们的产品:一张炫酷的照片或者一段有关产品的小视频,比如一个木手柄的过滤器、羊毛鞋、电动牙刷。在广告的上方,用很显眼的方式写着公司的名字,一般都是两个音节的单词,如 Soma、Allbirds、Goby。

「有时,我们会看到其它公司的广告,不禁惊讶道『太多这种类型的广告了』。」 风投基金 Greycroft Partners 合伙人 Ellie Wheeler 这样说道。后者在去年投资了 Hubble 。该机构也在许多其他的公司占有股份,如买健康食品的 Thrive Market ,从事食物配送服务的 Plated,向客户寄送衣物的 Trunk Club ,以及专注加大号时尚服装的零售商 Eloquii。

尽管并不是所有公司最终都能存活下来,但它们却在不断挑战老牌公司的地位,而这些老牌公司对这种威胁也极为重视。2016 年 7 月,欧洲消费品巨头 Unilever 据称以 10 亿美元的价格收购了 Dollar Shave Club。六月份,沃尔玛同意以 3.1 亿美元的价格收购物联网服装品牌 Bonobos。据 Euromonitor International 统计,在美国,专门从事网上销售产品的公司比其它任何类型的零售商增长的都要快,2011 年以来,每年增长近 17%,超过零售增长速度的六倍。

为了将传统的零售商纳入自己的体系中,Facebook 甚至已开始采取行动,影响线下的销售。9 月份,该社交媒体推出了一款工具,可以让拥有实体店的企业向购物者展示广告,即使顾客在逛完商店后没有购买任何东西也无所谓。就这样,日复一日,Facebook 不断在扩展自己在美国市场的影响力。

当用户用 Facebook 推送消息时,每分钟就有上百万次的竞价发生

3 月的一个下午,当 Rosen 从一堆上周拍摄的照片中选出三张作为新广告时,我就站在身边看着。他有点像初为人父、被新生儿搞得睡眠严重不足的人,凌乱的头发,无神的眼睛。说话声音很平淡。看起来疲惫不堪。随后,我了解了推送 Hubble 广告的 Facebook 人工智能软件,Rosen 和同事直接简单得称其为「算法」。

Facebook 广告是由广告和另外三个类别也即受众、目标和预算组成。那天,Rosen 正在进行一个设置,将广告投放给在过去 30 天通过 Instagram 访问过 hubblecontacts.com 的人。他的目标是「转化」或者说是说服看到公司广告的用户进行购买。最后,他设置了一个每日 1000 美元的预算。他上传了三张照片,然后就开始进行测试——观察从用户和算法的角度,谁才是最后的赢家。

第二天早上 8 点,当广告设置正式启动后,情况变得复杂了起来,远非人类肉眼所能察觉。Facebook 在用户的新闻推送上投放广告之前,它同时还在进行竞价,从而决定投放谁的广告。每个广告商的竞价会受到预算多少的影响,但算法也会权衡它对该公司、广告以及 Facebook 用户的了解程度。为了看起来像一个更好的牵线搭桥者,算法也会参考个人的兴趣、当前在线的行为,用户对广告商的潜在价值以及广告的整体诉求。有时候,胜出者会是付给 Facebook 最多钱的广告商,有时算法会决定人们更愿意点击一个特别的广告,从而将广告机会留给出价并不高的广告商。

每次竞价,更为细节的约束程序涉及数千家广告商。当用户在 Facebook 推送消息时,每分钟就有上百万次的竞价发生。这一过程绝对不会重复。算法会进行不断的学习,利用过去的结果对下一次的竞价进行权衡。Facebook 表示,这种做法,目的是为了让每个人获得最大的价值:将广告商与最适合的用户进行匹配,展示用户真正想看的广告。当然也是为了让 Facebook 赚钱。

不过,从 Rosen 的角度来看,在他上午 10 点左右走进办公室之前,几乎没有任何事情发生。Facebook在他的广告上花费总额最大也就 1.86 美元。第一个广告只展示给了 51 个人,第二个 45 个人,第三个只有 2 个人。第一个广告只被点击了 1 次。Rosen 并不为所动,用单杯咖啡机为自己冲了一杯咖啡。算法需要一点预热的时间,他说,「不出一个小时,就会有令人激动的事情发生。」

20 分钟后,Rosen 刷新了一下浏览器。Ads Manager 窗口展示了最新的数据:Rosen 只能看到结果,无法了解这个过程。但点击似乎会对算法起作用,从而帮助第一条广告的推送。在这 20 分钟内,第一条广告有超过 76 个人看到,也就是说,第一条广告比另外两条广告在竞价中多胜出了 76 次。在接下来的一个小时,算法把第一条广告展示给了更多的用户,第一条广告是一张图片,彩色的 Hubble 眼镜盒配上蓝色的背景,很明显,算法从一开始就很看好这个广告。随着 Rosen 不断更新浏览器,这种感觉就好像看着一粒种子,破土发芽。广告获得了更多的浏览。一些人还点击了广告。最终,在上午 11:28  到11:53 分钟之间,这些点击促成了第一笔交易。这种广告模式进入了开花结果的阶段。

这种瞬间感觉很奇怪。大家都知道,屏幕背后是有关科学的东西,算法是由 Facebook 工程师编写的一系列规则。但在 Rosen 看来,这种操作看起来就如同是由神灵在控制一样。Facebook 的人工智能算法通过服务器群组在 20 亿用户之间游走,找到最佳匹配的个体,在 Instagram 上向他们展示 Hubble 的广告。然后用户拿出信用卡,购买一副隐形眼镜。

在第一份销售过后不久,第一个广告又产生了两份销售。算法开始增加 Hubble 竞价的成本,想要赢得更多的竞价,就需要出更多的钱。第一次是 1 分钟 1 美元,然后是 1 分钟 2 美元,在然后直接超过了 3 美元。截止到下午 2 点钟,Facebook 的人工智能共收了 Hubble 306.5 美元,向 9684 个用户推送了广告。第二个广告,在投入了 8.03 美元后,就完全弃之不用了。而第三个广告只是稍微等了一下场:从早上 8 点开始,它只向 30 个人展示过。

「完全没有头绪,」 Rosen 说着,摇了摇头。可以看到,Facebook 的 Ads Manager 项目上的各种数据都安排的井井有条:浏览的次数,点击的次数,广告的平均成本,每增加一个新客户的平均成本。但这些数据均无法解决一个最基本,也最神秘的事情:为何算法会这样抉择,为什么这个广告会优于其他的广告,为何第三个广告只获得极少的关注。

这天早上的广告出奇的一致:「hubblecontacts」,公司的 Instagram 广告,出现在顶部粉色、蓝色、黄色、绿色盒子之上。唯一的不同之处在于第一条广告所展示的隐形眼镜盒是蓝色的背景;二三条广告的背景是粉色和蓝色同时出现,第二条广告两种颜色呈对角展示,而第三条广告两种颜色呈散点分布。

但它们都只是眼镜盒啊!Instagram 用户真的会更加喜欢条形图案或蓝色背景的隐形眼镜盒吗?还是编写了相关的规则,使得算法更加倾向于有序的图形呢?Hubble 团队也知晓,Facebook 会优先考虑某种美观的形式。这天的结果会达到何种程度呢,从早上第一条广告的第一次点击来看,确实起了作用,还是说只是随机一点呢?恐怕 Rosen 只能猜测了。

我们正被 Facebook 划分为不同的商业圈,但算法也非万能

广告是一直是一个不具有确定性的业务。没有人真正知道为什么一些人会对报纸或电视上的一则广告做出反应,更不用说为何一些人因此会去购买。(在广告界,百货公司巨头 John Wanamaker 曾说过一句经典的话:「我做的广告一半都是浪费。可问题是我并不知道是哪一半。」)但想要通过广告赚钱,你无须知道所有事情:你的广告只需比竞争者有效就行了。为了达到这一目标,广告商无一例外的会将两种主要的方式结合在一起。他们不断进行测试,对信息进行优化,试图打造一个既有效又精准投放的广告(比如推销信用卡的垃圾邮件)。或者说他们极尽推广之能,赞助一场盛大的活动以此吸引到一些人的注意(如超级碗的广告)。

在 2010 年前后,B2C 公司一般都会大力进行宣传。但由于缺少资金,无力进行电视推广,他们转而依赖公关和运气。Warby Parker(眼镜电商)雇佣了一家公关公司,向 Vogue 和 GQ 推销他们的概念,在这些期刊发行的当日在其网站上也进行展示。该公司在时装周期间,还举办了一次活动,让模特在纽约公共图书馆带上自家的眼镜。Dollar Shave Club 的首次成功在于其创始人 Michael Dubin 对商业和戏剧视频时间的精准把握。他制作了一个搞笑的低成本视频,在 TechCrunch 报道公司首轮融资的当天将该视频上传到了 Youtube 上。自从在奥斯汀举办的西南偏南艺术节( South by Southwest festival)上获的关注后,Dubin 在几天之内就获得了 300 万的在线浏览量。

Facebook 借助于数据技术将合适的广告投放给合适的用户,这种做法也并不新鲜。早在 1964 年,The Pittsburgh Press 报纸的商业板块编辑 William Allan 就曾写道,在不久的将来,「计算机将能够告知商人他们一半的广告预算究竟浪费在了那些方面。」

 30 年后,经济学家借助美国运通的交易纪律了解到「具有强大数据处理能力的计算机,也即大规模并行处理器,在加上神经网络软件(能像人脑一样,寻找数据的模式),展示了市场营销的手段。多年来,Acxiom、Experian、Datalogix 等公司也一直在向营销人员提供数据挖掘服务。而真正将 Facebook 和谷歌区别开来的就是规模和复杂程度。

最近,普林斯顿大学教授 Arvind Narayanan 和博士生 Steven Englehardt 进行了一项研究,展示了两大网络巨头如何监控用户的行为。在 2016 年初,他们利用自己研发的专门机器人观察了世界上排名靠前的 100 万个网站,探寻他们的追踪机制。在这些网站中,76% 的网站都被谷歌所跟踪,Facebook 追踪了23%的网站。Twitter 排在第三,只追踪了 12% 多一点的网站。这些科技巨头查看这些所有的数据,寻找模式,然后将它们与潜在的客户进行匹配。

将 Facebook 与谷歌从直接营销区分开来的,还在于它们给日常广告商的机会不同。任何人,只要有张信用卡就可以上网,在复杂的 Facebook 平台上进行广告测试。但是,虽然一般人都可以使用这一机器,但具体它是怎样工作的,并不为人们所熟知。算法的工作方法和计算,以及它为什么会选择这种广告而非其它的,依然是迷一样的存在。

Rosen、Horwitz 以及 Hubble 的其他人从一开始就下定决心一定要彻底了解算法的秘密——弄清楚为什么某些广告会成功,而另一些不会。很快,他们开始与其他的企业家就各自的猜测进行交流,借鉴其他公司广告的思路,然后采用了一个较为科学的方法进行测试。例如,他们上传几张图片相同但文字不同的广告。Hubble 团队得出了一系列的结论。有第三方,如 GQ 或 BuzzFeed 背书的广告优于自己打口号的广告。带有 Hubble 眼镜盒特写的广告优于人类模特的广告。那些带有「即刻下单」或者「了解更多」按键的广告会比没有这些按键的广告效果要差;浏览广告的人偏向于点击广告上的任何地方都可以跳转到该网站的广告。

一天晚上,我们去了布鲁克林一家名为 Muchmore’s 的酒吧,参加脱口秀喜剧之夜,Rosen 是当晚的主持人。在过去四年,他一直在晚上兼职做喜剧演员。但当其它喜剧演员都在舞台上时,他却一直都在关注 Ads Manager 平台。「谁关心笑话?」他后来打趣道。

由于急切需要帮助,Rosen 找到了 Facebook 前员工 Faheem Siddiqi 进行请教。后者现在经营着自己的营销公司。Hubble 在 Facebook 的销售代表告诉 Rosen 说,Siddiqi 已知道优化 Facebook 广告最好的方式。但结果却是,Siddiqi 和员工查看 Ads Manager 的次数比 Rosen 还要频繁,每半小时查看一次,一天要关注多达 16 个小时。当我希望 Siddiqi 分享管理 Facebook 广告的建议时,他回答到,「第一步,冥想。」

「它就像一个婴儿,」Jesse Horwitz 告诉我说,「如果超过半个小时你还没有去检查一下,它可能就已经死了。」(Horwitz 已结婚但还没有孩子。)

中间商,包括创意公司、媒体规划人员、出版商,早已主导广告业多年。而如今,取而代之的是无处不在、神秘、冷漠的 Facebook。社交巨头比以往的形式更加的全面和精准,我们应该看哪个广告,什么人应该看广告什么广告。这种行为有时会很有趣,但有时也会带来麻烦。

在我的家里,这种奇特的广告方式所产生的结果就是家里的滤水壶。这个 Soma 牌子的滤水壶就如同一个完美的布鲁克林美女:古朴的橡木手柄,纤细的迷你储水池,椰壳(也可能是其它材质)做成的滤嘴。在妻子在网上买了一个之前,我从未听过这个牌子。我的很多朋友也没有听过。当有客人打开冰箱后,一半人都像我一样,对 Soma 完全不了解。而另外一半人却立即认出了这个牌子:哇,你买了一个Soma!他们在 Facebook、Instagram 以及很多地方都看到过这个滤水壶。一些人很熟悉的品牌对我和其它的一些人却完全陌生。完全是两个不同世界的人。这种情况我不止一次的发现:我看到一个跑步 app Aaptiv,而我妻子看到的是我从未访问过的家具网站 Article。就如同 Facebook 将保守的和自由的观点分别推送给已支持这一立场的用户一样,我们也被 Facebook 划分为不同的商业圈。

最近,从事调查性报道的非盈利媒体公司 ProPublica 展示了坏人如何滥用这一流程:例如,Facebook 的软件给广告商一个选择,可以锁定「恨犹者 Jew Haters」。在一份独立的调查中,ProPublica 发现,Facebook 可以将具有特殊「种族偏好」的人群排除在外,看不到某些广告。而基于种族排外的行为是被联邦法院和劳动法明令禁止的。

这种情况并不是 Facebook 机器学习过程的弊端,因为这个软件就是这样运作的。为了找到理想的受众,算法会浏览每个人的简介,找出共同的特质、关联性和自我说明的兴趣。然后对我们每个人的偏好进行假设,并将我们分成不同的类别,方便广告的精准推送。制止这种不道德的行为完全取决于Facebook 和广告商。但这种精准推送的道德问题并没有一个很清晰的界线。5 月份,澳洲人报(The Australian)报道,Facebook 员工准备了一份文件,展示他们如何在青少年感到「不安」、「受挫」、「自我贬低」等脆弱的时刻收集有关他们的详细情况。这算不道德吗,或者只是一种愚蠢的行为?

一系列的挑战使得公司和企业面临着新的问题,那就是责任监督。不仅仅是广告被坏人利用的问题;机器学习算法,在没有人监督的情况下,可能会出现错误,导致不平等的产生,而无法帮助到需要帮助的人。比如,30 来个喜欢瑜伽的女性买了Lululemon 的紧身衣,这一算法除了向她们展示更多的瑜伽服饰的广告之外,又向很多患有糖尿病和肥胖症的人推送了很多垃圾食品的广告。

「有时候,数据会产生很多不道德的行为,」 Antonio Garcia-Martine 在《卫报》的一篇文章中写道,他是 Facebook 的前雇员,曾在广告团队工作。他说了一个在 Facebook 工作中遇到的例子:「一些在数据科学团队的人开发了一个新的工具,推荐一些 Facebook 网页用户会喜欢的内容。这个工具一开始会推荐什么呢?你可以想想任何有违道德的内容。」

随着算法以日益复杂的方式对用户进行分类,分类标准也是人类无法理解的,监管机构和公司不得不面对这样的问题,如何决定谁受到了算法的影响,这种算法是对公众有益还是会使社会问题恶化。而且,算法可以对当前的实际情况进行学习,并对未来的行为进行优化。

Facebook 的人工智能并不是无监督运作。Garcia-Martinez 写到,Facebook 只是不愿公布它的推荐工具。Facebook 也表示,它们付出了很大的努力阻止不良的广告。例如,它不允许广告在付薪日进行推送,这样会进一步剥削穷人。在推销房子、就业机会以及信用卡时,移除了广告商通过种族选择用户的能力;移除了「恨犹者」以及其它物化类型的广告,并表示将增加对定向广告投放的人工审核。Facebook 对澳洲人报的报道回应称,这一分析是为了帮助营销人员理解人们是如何在 Facebook 上表达自己的看法,这种分析从未用来进行定向广告投放。

但是观察算法以及用户出现了哪些问题,然后做出相应的应对措施,这种做法很难有效实施。「这只是 Facebook 众多问题中微小的一个,」Garcia-Martinez 告诉我说。Facebook很大程度上是由扎克伯格一人掌控,也是 20 亿用户道德和品位最终的仲裁人。这也意味着,当它要对系统进行微调时,公司可以单方面的成就一个公司或者打垮一个公司。

这种可能性并不是只存在于假设中。2013 年, BuzzFeed Partner 网络所观测的媒体网站包括BuzzFeed、Thought Catalog 和《纽约时报》发现,来自 Facebook 的推荐有巨大的增长——从 8 月— 10月网页浏览量超过了 5000 万次。一年以后,Facebook 宣布他们对新闻推送算法进行了调整,剔除了所谓的点击诱饵。Upworthy 是一个新闻资讯网站,新闻标题很夸张,如「震惊,10 个美国人有 9 个都完全搞错」。Facebook 的新规一出,在三个月的时间里,该公司网页浏览量下降了一半,访客人数从9000 万跌到了 4800 万。(据皮尤研究中心统计,在这种巨大变化的同时,30% 的美国人转向从Facebook 获取新闻,2017 年,这一比率达到了 45%。)

「所有人都知道,Facebook 就如同天气一样,」 Upworthy 合伙创始人兼总裁 Eli Pariser 表示。「总会存在晴天和雨天。」作为对算法调整的回应,Pariser 指示员工停止在谷歌拥有的 Youtube 上上传视频,转而直接将视频传到 Facebook 上去。

「我们一定要服务好 Facebook,」Pariser 承认。谈到 Upworthy 在 Facebook 的视频,他说,「但你知道,在任何其它媒体上,我都不可能覆盖到 2 亿人。」虽然该平台各种规则经常变化莫测,但Upworthy 仍然需要依靠它。

想象一下,Facebook 对算法进行了一下微调,但并没有造成视频供应商的网络流量大幅摆动,进而导致消费品公司广告和销售均大幅下跌,而这个消费品公司正是小镇上雇佣人数最多的一家公司。再想象一下,众多公司因这种调整而发生巨大变动,或者整个行业都要因此而大规模进行调整以适应 Facebook 的规则。对那些依靠预期的利润以便对未来的项目进行投资的公司,这种威胁或不确定性都会对公司造成伤害。

随着我们将更多的控制交给人工智能来完成,商人和用户都在走向未知的领域。同时,越来越多的公司,包括初创公司、夫妻小店、大公司,都在把资金和数据贡献给社交媒体巨头。Facebook 的 Ads Manager 平台是以用户为对象的平台。在上面能实现巨大的销售额。如果你不利用这种平台,你的竞争者就会利用。你怎么可能会不使用呢?

三月中旬,也就是我首次见到 Rosen 的几周后,Hubble 团队在 Facebook 和 Instagram 上的广告不再是 15 个,而是 40 个,均对应不同的受众群体,每个群体都有几个不同的广告。但 Rosen 却看起来反而没有那么疲倦,倒是更加的精神饱满。他解释到,他和 Paul Rodgers 开发了称之为「Robo-Dan」的几行代码,可以每小时查看 Ads Manager 平台一次,然后按照 Rosen 的意愿对预算进行调整。不久以后,他又告诉我,他们准备升级到 Robo-Dan 2,这个新的小程序可以在新广告之间进行切换,在夜间自主运行。(他告诉我说,40 个受众会在午夜浏览这个程序,时长几乎是《扣扣熊晚间秀》播出的整个时间段)。最后,他表示,他正逐渐花更少的时间在 Facebook 的这个竞价上面。不久以后,他就可以早点上床睡觉了,或者说过一个属于他自己的夜晚。

然而,到了 6 月底,Rosen 想要的轻松生活仍然还是个梦想。一个新的问题又出现了:无论他们添加什么样的新广告,销售增长的速度一直在下降,成本却在不断上涨。一开始他们认为是受众的问题:难道是他们已开发了该群体所有的消费者吗?

随着他们的广告进入休眠阶段,Hubble 团队也在努力的寻找新的客户群体。他们有关新受众的想法变得越来越怪异。这一周,他们将关注的群体放在喜欢沙拉连锁品牌 Sweetgreen 的人身上。下一周他们又试图开发偏爱瓶装水的人身上。几天过后,每个群体的开发就以失败告终,而开发每个新客户的成本却在节节攀升,销售却在下跌。搜寻了越来越多的意向客户后,他们突然灵机一动,想出了一个新的办法:他们开始与其他在线零售商交换客户群,找出那些在社交媒体上购买一种某种商品很有可能购买另外一种商品的人。这种受众分享的方式如今在 Facebook 上变的越来越普遍:甚至出现了一家公司 TapFwd,将不同品牌的用户群体集中到一起,帮助他们向其它的群体推送广告。

出于生意和个人健康的考量,Cogan 和 Horwitz 决定降低对 Facebook 广告的依赖程度。在 5 月份,他们对第一支 15 秒的有线电视广告进行了测试。在电视上做广告,数据更加的难以统计,回报周期也会更长。虽然说传统的媒体提供的信息比 Facebook 要少,但从某种方面来说,无知也是一种福气。「这种方式压力更小。」Rodgers 说,「只需点一下按键,然后你就可以去过自己的生活了。」

8 月份,Hubble 团队最终将他们国内的 Facebook 广告工作移交给外部机构 Ampush 来做。后者按照新客户注册的多少收取费用。在 Ampush,目前有 10 个人从事 Rosen 和 Robo-Dan 的工作。这种移交可以说是苦乐参半。「他们的人数比我们多,这就是我们的优势所在,」Rosen 说,如果我们自己买广告的话,Hubble 可以用更少的钱获得更多的开户。「但这种情况会毁了我们自己的生活。」

很大程度上归功于 Facebook 的平台,Hubble 在第一年的营业额就达到了 2000 万美元。8 月份,Hubble 融资 1000 万美元,公司市值达到了 2.1 亿美元。1 月份,Hubble 将使用这些资金开拓欧洲大陆的市场。广告策略呢?就是 Robo-Dan,Rosen 也会参与其中。

随着 Hubble 挺进新的领地,Facebook 和它的算法亦将尾随而至。

入门Facebook广告产业算法
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