揭秘Facebook市值全球第四背后的力量
在Facebook在2015Q4的财报中，各种数字喜人，单季营收为创纪录的58亿美元，日活超过10.7亿，受到好消息鼓励，FB的股票一路走高，市值超过3000亿美元，超过了亚马逊公司，排在苹果，谷歌，微软之后，成为世界上市值第四大科技公司。FACEBOOK从跌破发行价到全球第四，只有短短4年时间。
什么样的力量支持着Facebook作为第四大科技公司，在我看来，表面上这种估值是给予一个伟大的社交公司，但本质上是对FB的移动广告平台的肯定和长期看好。有2个核心数字说明这一切：FB收入的97%来自于广告，广告中80%收入来自移动广告。
在互联网时代，谷歌是一个信息检索的效率公司，为人们节省时间而生；而Facebook是一个社交网络的时间杀手，为透支人们的社交时间而生；从这个经济学角度来看，Facebook的人类贡献远远不如谷歌公司。但是，从广告技术的创新程度来看，Facebook却超越了守旧的谷歌公司，为广告主和用户带来全新的广告形式和体验。
为什么说Facebook伟大？分享几个简单的观点：
1. 成功布局移动广告的广告金字塔
2. 发明移动信息流广告(Feed Ads)，盘活移动广告
3. 移动视频广告的逆袭
一. Facebook在移动广告市场上，能够迅速大力布局。
这一点上，facebook实际上比谷歌要来得迅猛一些，谷歌依旧还在贪恋PC的光环。上次，我提出了一个广告平台的金字塔模型，我们就来看看Facebook在金字塔的各个层次，如何稳打稳扎，快速布局。
1. 媒体层次：Facebook主攻移动市场，除了中国市场之外，很多移动设备都内置了Facebook移动端。另外，在Iphone上，前5个下载最多的应用，Facebook就占领了4个(Messenger,Facebook,Instagram,WhatsApp)，这感觉好像中国的腾讯啊。另外，对于非自有应用，Facebook提供了Facebook Audience Network的SDK，类似谷歌的AdMob，快速集成到各个大型应用中，特别是一些游戏和工具类型的软件，例如猎豹清理大师，雨燕桌面等。
2. 广告主层次：很多广告平台都是通过收购广告代理公司或DSP而快速致富，而Facebook更愿意走技术道理，通过技术和数据，吸引更多的广告主，这一点Facebook做的非常不错，目前Facebook的广告主数量超过250万，虽然其中大部分都是中长尾广告主，很多都是几百美元的广告费用，但是积少成多，聚沙成塔，成为Facebook可以长期稳定发展的支柱力量。在搜索广告发展基本停滞的状态下，移动社交广告是广告主的首选，品牌广告主更加愿意尝试Facebook的各种新鲜玩法，例如视频360等。
在广告主服务上，Facebook还在CPA计费的艰难道路上，挺近一小步。大家都知道在媒体强势时，广告计费通常使用CPM计费，例如雅虎或新浪等门户网站；谷歌把计费推动成CPC计费，广告平台负责点击，广告主负责转化，各司其职。对于强势的广告主和弱势的媒体，例如电商，游戏，计费的方式常常为CPA，电商为销售分成CPS。CPA计费是广告主的终极诉求，特别是效果广告，因此不少广告公司（包括谷歌）都有所尝试，但终究各种原因不能扩展而推广。
Facebook在CPA的道路上，提出了一个Optimized CPM计费方式，系统可以根据Action的转换情况，自动调整投放策略，但是收费的时候使用CPM计费，这样广告主在成本可控的情况下，获得更多的Action，而不是简单粗放的Click或Impression。要知道，在Facebook的CPC计费中，Click不仅仅包括点击进入Landing Page，还包括各种点赞，评论等，不进入Landing Page的Click，因此只有30-60%的j计费点击是可以进入广告页面的。
3. 广告技术平台：Facebook有自己的AdExchange,叫做Facebook Exchange(FBX)。另外，它还推以信息流为主的各种创新广告形式。其中视频广告也是非常受欢迎的，视频广告甚至正在逆袭YouTube的广告市场份额，后面再详谈。
4. 数据：数据是广告金字塔的塔尖，并非很多平台能够拿到真实靠谱的数据。虽然，世界上大大小小的广告平台都号称能了解用户，但是真正能够了解用户的公司是少之又少的。举个例子吧，百度虽然有每个人的搜索数据，但是它却很难猜出使用者的年龄，职业等信息，男女信息可能通过算法可以计算出，但是准确率会受到很大影响。所以，市面上各个公司号称都有用户数据，但是这些用户的基础数据往往是不准确的、片面的。
Facebook在这个领域是有很大的优势，因为它的数据来自于用户的高可信度的填写，另外它还有靠谱的社交网络和互动，这些真实的数据都为广告投放提供了极大的增值服务。特别是，Facebook还收购了Altas 公司，这家公司是一个老牌的DMP，除了有线上数据，还有些离线的数据，包括部分用户的信用卡的交易数据，这帮助Facebook构建一个高可信度的用户数提供了线上线下的互补。
Atlas被Facebook收购后，依然为独立实体运行，Facebook作为一个超级合作伙伴，有着更加紧密的合作。
二. Facebook发明了News Feed Ads，盘活移动广告
移动广告的初期，大部分的广告形式都是Banner广告，样子难看，导致很多应用界面有明显的违和感。广告主不愿意投Banner，用户不愿意看Banner，开发者也不愿意结Banner广告，因此Banner广告越来越窄。Facebook在标准化信息流展现的过程中，将广告的展现也融入其中，并且采用统一的样式，使得整个体验比较无缝，广告也有趣的标题和内容。这样大家都喜欢了。这种广告形式很快流行起来，在微博，微信，甚至商业浏览器中都是在大胆使用和探索。
信息流广告有2个特点:
1.原生体验：广告和内容的形式一致，没有违和感。
2.动态位置：固定广告位有涟漪效应，随着时间推移，效果递减。
因此，很多广告产品经理，都在琢磨这两个问题，把广告做成原生一些，更加场景化，另外，位置动态性需要更加高层次的产品整体设计，更加难做。
三. Facebook从新定义视频广告
说到视频广告，谷歌的Youtube确实是一个先锋，用户量做到了最大，很多视频广告的技术定义都是对标Youtube的实现，谷歌也给视频广告推广设置了一个非常高的标准/门槛。例如，Youtube推出的TrueView的视频广告，视频只有播放超过30秒，或者播放完毕，这时候才收取广告主的费用，另外，用户在视频播放5秒之后可以选择Skip视频。这种模式的长期目的是鼓励广告主开发精美的视频广告，并且避免无效的广告支出。
在这种情况下如何突围？
2014年，Facebook技术上收购了LiveRail，LiveRail是一个视频技术公司，拥有不少美国媒体资源和用户定向数据，Facebook利用已有的技术和市场快速切入视频广告市场。如果在视频广告上突破，信息流依旧是成果的法宝，在信息流中插入视频广告，使得Facebook的视频普及率极高，简直是一夜成名，另外信息流中，视频广告是自动无声播放的，无需点击，无需横屏，这种模式更加类似电视播放的模式，更加容易让广告主理解。在去年的视频播放量上，Facebook正在悄然逆袭了Youtube，推出一年多的Facebook视频访问量居然到了YouTube的2/3左右，要知道Youtube辛苦了10多年才积累到现在的水平。
另外在视频广告的收费模式上，采用视频播放长度超过3秒则收费，通常的视频广告长度是15秒。这样保证了广告平台的收益性，15秒的长度也大大降低了视频广告主的制作成本。
另外，在视频广告形式上，去年年底，Facebook推出了视频360功能，使得视频可以进行360度全景观看，让视频互动起来，很多品牌广告主已经开始制作相关的视频，而且成本也不高。很多品牌广告主已经开始开始试用视频360营销，
其中包括 AT&T、Corona、雀巢、乐之饼干、三星和迪士尼，效果据说出奇的好！
这是雀巢，三星等的视频360例子，手机通过传感器可互动(原广告清晰度高）
最后摘要一下，Facebook表面上是一个社交公司，其实更是一个广告公司，Facebook对于VR的投入，也是未来社交模式，广告模式的一种大胆探索。世界上广告营销的总体费用是大致不变的，但是营销分配的比例随着技术的发展而变化，从传统的电视媒体到互联网眼球，从传统的PC搜索到无时无刻的移动信息流，从单纯的展现到双向的互动，Facebook正是深度理解了这些变化，打造自己的广告生态王国，拥有数据优势的Facebook的公共平台定义就是"以人为本的营销解决方案“（People Based Marketing Solutions Powered by Facebook"）。
文章来源互联居订阅号，经作者同意由DBA+社群转发。
作者介绍：欧阳辰
2016中国数据资产管理峰会特邀嘉宾。
北京大学计算机系硕士，拥有超过15年的软件开发和设计经验。
目前就职于小米公司，负责小米广告平台的架构研发。
曾在微软公司工作10年，担任高级软件开发主管，领导团队参与微软搜索索引和搜索广告平台的研发工作，曾负责微软上下文广告的全部研发工作，包括系统架构和数据算法。
曾在甲骨文公司从事数据库和应用服务器的研发工作。
关于DAMS中国数据资产管理峰会：
中国数据资产管理峰会主题是行业顶级“数据”峰会，覆盖大数据与数据资产管理、架构、数据安全、云、运维及跨界数据应用等，预计2016年7月15-16日2天在上海，1主场9分场1500人规模，指导单位上海经信委，联合主办：上海云计算产业中心、DBA+社群，目前已经邀请到来自腾讯、阿里、蚂蚁金服、京东、小米、创大、浙江移动、壳牌等重量级演讲嘉宾，目标听众：CIO、CTO、架构师、大数据工程师、数据分析师、DBA等。
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