数字营销的十大悖论

悖论一：原生化与商业化

原生与商业化，不可兼得；怎样达到一个平衡点

• 想要不带利益的原生UGC内容，就很难做到优秀的商业化
• 好的商业化又会验证影响UGC的水准，掺杂了商业利益的内容，易被用户识别并唾弃

悖论二：隐私保护和数据应用

当前隐私保护和数据应用无法兼得的时代特征

• 数据从发生到蔑视全部需要隐私和安全的保护
• 怎么做到隐私保护的情况下，是数据获得应用造福人类

悖论三：“围墙花园”与“公域数据”

• 各个数据控制者为拒绝数据分享而高筑的壁垒–“围墙花园”

• 强化了强势媒体的垄断地位

• 削弱企业（广告主）在“公域数据”的能力

• 数据应用变得割裂，不得不与众多强势媒体合作，也变得彻底黑箱化

• 围墙花园、过于一刀切的隐私保护，抑制了行业的活力和创造力

悖论四：精准与规模

精准和规模很难兼得，只能尽量使二者达到一个可接受的平衡程度

• 外部流量红利是不能持续的
• 高浓度的目标人群的数量总是有限的，以及流量市场本身的竞争性降低了获得精准的概率
• 任何一个单一媒体的投放，即时在高精度技术水平下，也是一个不断衰减的规模曲线

悖论五：品牌和效果

• 品牌和效果是数字营销的两端，品效合一不太可能在一次营销campaign中发生
• 本质上只能有一个重要的核心目的

悖论六：作弊与反作弊

• 存在即合理。
• 作弊永远不可能被禁绝，也不可能被消灭。
• 规则本身是死的，而人是活的。

悖论七：AI和HI

人工智能（AI）非常依赖（HI）

• 在真正解放人的思考之前，AI需要大量人的思考参与其中
• AI在很多场景下死板的，但能补强人工效率低下的问题；故采取AI打前阵，HI再精细化处理
• AI的最大价值在于“学习”，但学习的成败，在于人告知机器“对”、“错”
• 监督学习，监督即为对AI处理成功与否的判断

悖论八：搜索和信息流

• 典型AI和HI结合的领域：信息流

• 判断人的行为数据、兴趣，主动提供信息

• 导致降低主动搜索需求，并降低搜索引擎的价值

• 搜索的出路

• 出路一：强化搜索体验，更容易找到真正有价值的最相关内容

• 出路二：搜索引擎信息流化，搜索的同时留住用户，花费用户其他时间

悖论九：Local Host 和 SaaS

• local host 带来“安全”感受，但并不是真正技术上的安全
• SaaS 易实施、且成本低廉、维护方便、能始终保持最新的状态

悖论十：营销和运营

• 运营究竟是什么？营销是否包含运营？反过来，营销又是否是运营的一部分？
• 互联网的世界已经不再是流量为王的世界，而是“有效流量”为王的世界。
• 为了营销而作的运营