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地點：中國大飯店（會議廳A）

主持人：大家下午好，歡迎來到T11全球移動大數據峰會移動世界分會場。今天下午我們會議會以移動互聯網的發展趨勢，以及未來的發展方向為主。我相信它會涉及到游戲、投資、O2O以及廣告等各個領域的發展方向，相信下午的內容會給大家帶來不少的驚喜和行業思考。

首先我們有請TalkingData業務拓展VP高鐸先生為大家分享當下的移動世界。

高鐸：大家下午好，歡迎來到T11全球移動大數據峰會，移動世界的分論壇，沒想到今天下午還有這么多人來到這個會場。

今天歡迎辭我會簡短講一下我的從業經歷。

應該是八年前，我剛畢業的時候創業做老虎地圖，那個時候是功能機的時代，后來做搜索，后來轉向InMobi做廣告。我們就是跟大數據相關的一套解決方案，在這個過程大家會發現一些關鍵的時間點。

七年前，中國的互聯網在干什么？在用功能機向智能手機的轉變，七年前智能手機出現在中國。所以有很多很多互聯網企業他們關注移動互聯網，但是他們不知道往哪發展，所以那是一個迷茫，或者是觀望的階段。五年前千軍萬馬都開始做APP，五年前一個非常經典的案子出現在全中國，千團大戰。很多企業都在做移動互聯網相關的APP的東西。

三年前我們看到了什么？很多企業，很多移動廣告企業涌現了。很多的移動廣告平臺在那個時候大規模發展，三年前我們也看到很多做手機游戲的公司出現了。2013年成為中國移動手游的元年，到現在我們回頭望去，這幾年前中國移動互聯網的發展，我們看到了什么呢？移動廣告在2015年很多家隕落了，很多加并購了很多家死掉了，很多家借殼上市了。廣告行業走向了一個分杈。

風云水起的移動手游在2015年趨向了一個穩定的狀態，不像2014年和2013年那么盲目、飛速的發展。趨向了一個穩定的狀態。大家想象空間開始變低，但是趨勢開始增長。

互聯網金融在2015年跑的很快，但是可能遇到了中國各種政策的限制。O2O在2015年大家會發現成為一匹黑馬跳出來，我們看到像做出行、醫療、教育、美妝相關的都跳出來了。這個行業號稱有萬種的想象空間，很多人都進來了。

智能硬件變成了一片紅海，即便周鴻祎號稱大家陪著我去南方做手機，但是你會發現昨天今天的新聞，也不是那么一帆風順。智能手機在中國趨向一個紅海。

智能硬件向智能家居、智能監控跟所有衣食住行相關的，能變成智能硬件的和WiFi，你會發現在深圳大地上也遍地開花，大家都出來了。在這七年的變化當中什么沒有變？數據。

這七年當中，數據一直在積累，一直在積累。沒有變成，變化的是什么？應對這個行業的需求在變化，從數據的統計，到后來的分析，到后來的支持運營，到現在的支持營銷，以及我們想期望的用數據來改變一些企業決策的效率和方式，甚至改變我們和周邊的環境。數據在這個過程中，一直沒有變化。但是，從數據的意義上講，它發揮出來多大的價值，其實是我們值得商榷。就是我們今天值得分享的一個核心點。大家知道蝴蝶效應，這個故事大家應該都了解，無論怎么去說，一個蝴蝶的翅膀，扇了一下翅膀在阿拉斯加引起了一次海嘯，我認為移動互聯網就是翅膀的一個口，無論與哪個算法結合一起，就有可能對這個行業的發展產生一個翻天覆地的變化，對它的效應和決策產生很大很大的改變。

從TalkingData而言，在2014年，2015年我們的確做過嘗試，我們對于一些廣告、房產，還有你想不到的行業。比如說類似于像石油相關的，銀行風控相關的。總之跟大家的理解差很遠的企業，只要跟互聯網相結合我們都產生了很大的結合，對他們的效率做了很大的改變。對于TalkingData而言，我們下一步如何去發展？我們看到的是移動大數據，在整個移動互聯網行業，跟互聯網結合，去跟傳統行業捆綁起來，帶動整個社會的生產效率的時候，我們發現我們是孤掌難鳴的。我們需要合作伙伴，我們需要盟友。這也就是為什么我們今天約了很多很多的合作伙伴過來，比如說像百度，他們在商業地理里面做了很多的嘗試，我們邀請了騰訊的廣點通，我們也邀請的360、谷歌，InMobi他們在全球也做了一些電商很好的嘗試。這是在互聯網行業，如果大家關注中間的跨界這一場，有很多像國泰君安、招商銀行等等他們的專家過來和我們做分享，什么目的？目的只有一個。我們想把所有的，無論是在互聯網行業，還是在傳統行業，對于數據感興趣的人、企業串起來大家一起挖掘這些數據改變這個社會傳統的生產方式。我今天的歡迎致辭有點長，所以我先說到這里，后續的精彩讓給今天的嘉賓們，謝謝。

主持人：感謝，接下來我們邀請的第一位演講嘉賓是Newzoo Co-founder&CEO Peter Warman先生。Newzoo是一家專注于游戲市場研究及預測的國際分析機構，更是吉利在全球性的戰略合作伙伴，他們為facebook、騰訊、亞馬遜、EA等公司提供市場化的市場趨勢、資本分析、收入預測等服務。目前全球TOP25的游戲發行商以及知名的硬軟件企業都是他們的客戶。接下來我們有請Peter Warman用數據為大家解析全球游戲市場的發展趨勢和機遇，有請Peter Warman。

Peter Warman：（英）。

主持人：感謝Peter Warman先生精彩的演講。

我們下面有請百度商業地理團隊負責人嚴孫榮先生，他多年致力于商業地理大數據和智慧交通領域的研究和實踐，在地產開發、政府公共服務、廣告傳媒、旅游等行業都有非常豐富的實踐經驗，下面有請他帶我們進入商業地理的新時代。

嚴孫榮：大家好，現在困不困，聽我講話應該不會太困。我演講的主題是開啟商業地理新時代。我們產品的名字叫做百度慧眼，重點會介紹我們百度慧眼基于位置上面做的大數據的實踐和商業的探索。我們簡單聊聊什么是大數據，2014年每一分鐘都在發生很多事情，其中百度分分鐘可以產生1000萬次的移動搜索，可以發現大數據離我們非常近，我們每時每刻都在產生很多數據。大數據現在已經成為了一個非常流行的詞。

然而我們每天都在說的大數據到底是什么，我相信每一個嘉賓和專家都會舉各種例子證明他多么多么優秀，我這里想表達的是大數據量是非常大的，增長速度是非常快的。但是類型是多樣的，包括結構性的和非結構性的。但是問題是什么？如何從這些海量的數據中挖掘真正有意義的數據，且做出真正接地氣的應用，這才是我們真正要探索的事情。

這張圖我們有沒有印象？這個產品叫做百度千禧，也是我負責的產品。就是通過用戶產生海量的定位數據，進行大數據挖掘，直接呈現用戶軌跡的千禧。這是春節的時候我們上線，現在網絡還是可以訪問的，域名是千禧.baidu.com，這個可以很直觀，很清晰的看到城市之間的一個人流的變化，特別是在春節期間在廣東打工的人們都是來自于哪里，湖南還是成都。這些信息是非常的直觀，且是很有意義的。

這里我想通過這個圖其實想引申出一個概念，大數據有這么多類型，中間的定位數據其實是非常值得探索的。這張就是定位數據直接的呈現。然后，下面我來講一講為什么百度地圖和我所在的團隊有這樣的優勢去做這樣的探索。

首先這張圖可以很清晰的說明百度地圖的優勢。在座各位出門用百度地圖的人請舉手，很開心。我們百度地圖的口號是，出門就查百度地圖，現在我出門不查百度地圖都會迷路。

首先我們的占有率是排第一的。月活躍用戶已經達到了3億家，市場份額已經達到73%，這是非常高的。另外我們百度地圖在做好產品的同時，將這些優秀的地圖相關的能力，定位的能力，路線、檢索的能力開放給開發者，開發者也使用我們的能力。其中僅僅是定位這一項服務，每天產生的日志就達到230億。后面我們會有圖說明這個是什么意思。

這個圖是我們地圖具有代表性幾個數字的總和，其中我想重點說明的是，中間大紅圈3800萬的PUI，這個PUI代表什么呢？興趣點，咱們在座的大樓就是一個POI，會議室也是一個POI，一個KFC和廁所都是POI，海量的POI其實是一直在變化和更新的。這樣的POI我們已經達到了3800，這個是中國最全，最準確的一個庫，其中有200萬的POI是有深度的詳情信息的。比如說電話號碼，還有評論信息，所以說這些海量數據都是我們為什么可以做商業地理探索的基礎，也是我們最大的優勢。現在每個人都離不開手機，而且現在智能手機的普及非常非常快。2013年每天定位響應的速度已經是35億，那個時候我已經很激動了。說明這個還是很刺激的，我們在使用百度的搜索的時候，可以想像他是用手做一些投票和操作，但是定位是另外一個形象的描述的話，其實我們是用腳在投票。每一次定位，相當于每一個人，每一部手機，在哪個位置和時間出現過。基于這些位置我們可以做什么，這張圖是我們將所有的定位直接直觀的打在地圖上，我們可以發現基本上可以看我們國家經濟發達的水平了。哪個地方更發達，其實這個點也是說明每個手機的覆蓋量，像沿海地區的發展程度就會非常的明顯。

僅僅過了一年，定位次數從35億漲到了100億次，中國基本上被點亮了，但是西藏還是有點困難。今年9月8日，我們在這個位置開了百度世界大會，對外宣稱的數字是230億，我們的定位數據不僅僅只覆蓋了中國，我們熟悉的國家，定位已經覆蓋了歐洲跟美洲等非洲的國家，所以我們的數據變化是不敢想象的。非常快，我不知道明年230億會變成多少億，但是我覺得它會很快很快。這個數據每天都會有那么多，我們想如何挖掘它，做更有意義的事情呢？

為了更好的呈現我們現在都是移動時代，所以我們用H5技術，通過web為jl這樣的技術，通過定位的效果直接呈現在地球上，這個也是可視化的體現，我們通過這樣的視角來看確實也有不一樣的收獲。在座的同學如果不了解技術會很疑惑，在座的有沒有同學裝其中一款應用？我相信肯定有。在你使用其他的應用，比如說在使用墨跡天氣的時候，可能在此時此刻我要查看天氣，第一時間肯定會查你在哪個位置，比如說中國大飯店，我肯定會推送位置的天氣，現在越來越多的APP，特別是手機，對位置是有強需求的。這樣的定位，市場上大部分的開發者都會優先選擇百度地圖開放的的定位能力，越來越多的開發者在使用我們的定位能力。剛才在拍照的同學，其實你也貢獻了一條定位信息，謝謝你。

我們百度地圖商業地理團隊在近年來做的實踐和探索，我們的產品叫做百度慧眼。在開始這個產品之前，我們第一反應是需求是什么？在座的有沒有說我以后不想上班，我想寫代碼了，開一家咖啡店，開一個餐館？開店意味著什么，開在哪里最賺錢，哪里人多，適合我開。同時我店已經開好了，就得知道這些客戶是什么樣的，他們來自哪個小區，要什么，我能不能針對這個營銷、還有傳統企業，或者政府相關的同學的話，可能還會想，要互聯網+、大數據分析、智慧交通，這個就促成了我們的產品是如何發展的。

前面的篇幅我更多是介紹我們海量數據的優勢。其實我們百度公司一向是以技術作為我們的公司的企業文化。我們公司的技術文化還是非常強的。同時在大數據這個時代下，更好的可視化的呈現其實是非常有必要的。因為大家都很懶，你給我很多表我也看不懂，基于這幾個優勢我們有很多領域的實踐，智能選址、客流分析，旅游分析、智慧交通、智慧城市。剛剛我呈現了一個全球的定位的效果圖，這張圖是我截的一張北京實時熱度變化的圖，這是同學們貢獻熱度的數據，用的人越多，點越多，越紅越多，這是實時的。基本的反映了哪里人多，哪里人少的問題。同時我們做了一個發展，發現白天跟晚上的差距是很大的，但是凌晨三點應該都睡覺了。

基于這些海量數據我們可以發現充分的想象，我相信每個同學晚上睡覺的地方跟工作的地方應該是有一定規律性的。比如我作為一個傳統的比較，我家住回龍觀，我在西二旗上班。我這個規律在一段時間內是相對一致的。所以說通過這些規律我們挖掘出來，誰住在哪里？誰在哪里工作，因為你的定位軌跡時間是可以被挖掘的。通過深度的機器學習和特征提取我們做了這樣的嘗試。現在常住人口基本上可以反映出人口的一個數字了，下面有一張圖可以說明一下。

我們拿2014年北京統計局公布的各個區縣的人口，結合我們自己挖掘出來的統計的人口的數據，我們發現這個曲線是非常的接近的。這里我不敢拍著胸脯說我們的數字完全反映人口，同時我也對統計級的數據公布他們所表達人口的數據，我也不能說他們完全是準確的。其實我們這里雖然說是人口大數據，但是我們實際上是在做手機，因為我們統計的是每一部手機。我們認為每個人平均過來一人一部手機。基于以上的優勢我們就推出了很多產品，首先第一個產品我要隆重介紹，叫做智能選址。

剛才說了，比如說我是老板，我要開一家咖啡店，這個需求非常明確，所以我們就開發了基于大數據平臺選址。我們選這個地方之后，可能設一個多邊型、圓形，通過各種情況查詢這里的常住人口、居住人口怎么樣，這些人都有什么愛好、畫像，洞察，附近都有哪些商業設施，都在忙什么，等等很多維度可以讓我看這個地方是否值得我花這么多錢。當然我還可以自定義條件，比如說我想在5公斤之內，要有幾個大型的商場，同時，競品要分布的不能太多。還有這里商圈有什么特點？輸了一堆條件之后，生成一些結果，讓你縮小你要開店的范圍再做下一步的分析。這個也是很意義的。

再深入做的東西，還有我們通過程序，通過挖掘這些剛才提到的POI，定位、人口等信息，我們通過程序挖掘一些商圈。現在網上還有很多會說商圈的概念，實際上商圈肯定是跟路的造型和地級市是相關的。挖掘出來的結果我們證實發現，與我們理解的商圈是非常符合的。同時我們也通過各種維度分析這種區域的載體，比如說著名的海淀區就是以教育為主題的。還有其他區域，有工業、商務，很多主題。

開店的時候很多人都會關心，舉個例子，我開肯德基的分店，我肯定會關心麥當勞開的怎么樣，競品怎么樣。這些都是需要一些強有力的大數據分析、支撐做的。傳統的選址開店，我跟有些相關業內人士聊過，就是騎電動車去看一下，還有就是填問卷，我們完全是大數據直接呈現的。

另外，我們百度地圖還有手機百度在APP排行非常靠前的，他們的搜索行為，也是能夠直接反映用戶的行為導向的。像我們跟萬達院線合作，就是分析，想在哪個位置開電影院。我們就得知道，哪個地方對電影院的需求是最強烈的，我們就得把這些用戶搜索的行為進行積累，因為他搜的同時也是帶著位置信息的。我們就可以發現，有些地方那些用戶們就特別愛看電影，我是不是應該有一些針對性？

同時我們提供了非常豐富的用戶畫像。很多人會討論這個問題，很多數據公司都會做這件事情，但是百度有百度的優勢，為什么？百度是非常大的互聯網公司，功能非常非常多。我們的用戶畫像基本上是最全最準的。

假設我們店已經開好了。錢已經花了，我如何讓這個店掙更多的錢，我們要做的事情就非常多了。比如說我這里是一個商場，我想覆蓋周邊30個小區。這些小區有多少人？通過我們的人口數據挖出來了。同時這些數據來我這里消費的多少人。假設旁邊有一個小區A，有2000個人，實際上來我這里消費的是300個人，我們認為滲透率15%，我們下面該怎么做呢？周邊的小區覆蓋的怎么樣，我舉個例子，我們這個產品相當于解決了哲學的問題，你是誰，從哪來，去了哪里？這是非常深奧的問題。定位本身是帶時間和坐標的。我知道他什么時間來我這，去了哪里，這是非常全面的。

我們可以精確到店鋪，年齡的分布跟性別，還有一些關注度品牌，這些人搜集了什么，平常忙什么，可以做很多很多事情。我們跟萬科也做了合作，推出這樣的客流分析的系統，標題是百度跨界聯姻萬科，要搶調研的生意。然后確實我們根據運營活動，他們做運營的同時觀察用戶的一些變化、客流，確實發現有很多的幫助，對他們平時的針對性的營銷方面產生很多幫助。店也開完了，咱們看下一個話題。

其實我們發現這些定位數據可以做的事情非常的，旅游方面就可以做很多事情。旅游出行的方式，一日游、二日游，怎么玩的，這些我們都可以監控下來，基于各種分析，同時看這些人搜的什么，做的什么，這些可以為旅游的管理者，服務的提供者提出很多很多有針對性的建議和決策支持。

我們可以根據旅游的一個歷史的變化，根據用戶定位的情況來直接預測旅游景點的擁擠程度。下一個話題主要講我們這些大數據在政府、交通方面做的一些成果，我們百度地圖只解決出行問題，所以我們在交通領域這塊是有非常多的積累，有很多不錯的成果。這個位置就是我們現在開會的位置，我們可以分析出來在這里開會的人都是來自哪里？他們都在哪里工作和上班，我們通過分析這樣的OD，O代表起始點，D代表目標點，一次起點跟終點的出行。我還做了一個實驗，將這些OD點全部拿出來，算他們的直線距離。大家每天上班以北京為例，他的距離大概是多少公里？大家猜一下，你上班多少公里，從家里出發到公司？

我統計的數據，是21.5公里，北京的上下班距離，不知道跟大家理解的一樣不一樣。上海平均15.5公里，廣州是9.5公里，說明我們北京還是蠻辛苦的。這些數據確實是用大數據算出來的，具體到底怎么樣，我們還是需要論證，跟權威部門合作。通過跟政府合作，把我們的數據跟政府的一些數據聯合分析，我們可以做的事情非常多，在出租車、公交車、營運分析上做了一些嘗試，在政府智慧決策和智慧城市這方面做了很多事情。

最近大家比較關心的一個話題就是天津出現爆炸了。這個事情發生以后，我們也做了一些分析。我們分析以爆炸點為圓心，分析他一公里，三公里，五公里影響的人群，因為我們有人口常駐點的數據，可以分析一公里跟二公里分別影響的人群量是多少，這個是非常直觀的。同時我們還做了一個分析，爆炸前跟爆炸后人口熱力的分析，我們發現爆炸后一個小時，人減少的35%，再往后一直在變，這是直接反映人變化的情況。

去年一個非常慘的事情，就是上海的外灘事件，我們事后進行了分析，發現那個時刻熱力確實是非常非常高的。我發現很多人出行的時候是非常有規律的。比如說我今天來這里開會，我肯定要搜一下，我們可以搜索，做一下預測。

最后我講一下，如何講這些大數據更好的發展，與更多的行業決策才會發揮它更大的價值。首先從百度地圖的角度，我們簡單跟大家分享一下，首先從豎的線，大家可以看到我們面對的是數據，和商戶。大家用百度地圖出行這些方式都是用戶，在百度地圖上分享你的店，或者做很多的商業活動，或者商戶。橫向是我們百度地圖通過開放平臺這種模式，給開發者跟政府做的活動，開發者在免費或者很低成本使用我們服務的同時，也在為我們貢獻大數據。同時我們分析這些大數據，為政府和企業做更多大數據決策，所以這整個生態是非常和諧的。

百度慧眼這個產品也是解決政府和企業這些需求的。這張圖是我們近一年多來跟很多很多比較厲害的企業合作的一個圖，我們跟萬達、萬科很多都有非常實質性的合作，達到了非常好的效果，也非常感謝這么多的合作伙伴給我們的支持。其實也是我們數據非常好的一個落地。

通過跟交通這塊領域深入的合作，百度地圖發揮出行方面的優勢，跟政府合作，因為很多權威的數據只有政府有。我們為政府提供豐富的、專業的大數據分析，給他們提供服務政府為我們貢獻很多權威的數據，再融合我們的數據，產出更好的一些結果，有一部分可以通過百度地圖直接在用戶出行的地圖上得到落地。但是最終都是為了更好的為提升用戶的體驗。

最后，大家在做很多大數據分析的同時，其實有很多很多的場景是需要做一些可視化呈現的。我們百度慧眼團隊將這些優秀的可視化呈現技術進行梳理、整合，把它放到了開源庫上，我們推出了一個作品叫做MAPV，你可以嘗試一下，把你想要呈現的數據，按照坐標的形式直接拽到我們的網頁里，就可以馬上看到這樣豐富多彩的圖片。我們這個MAPV支持點線面各種形式的呈現，你只要把數據拽過來就可以了，歡迎大家試用，也歡迎大家提修改意見。

最后如果對我的產品感興趣，歡迎添加產品的公眾號，如果對我個人感興趣，所以掃我的微信號，我微信的名字叫做嚴孫榮，主要更多探索在位置大數據，商業地理這塊我們還可以做更多的事情，也希望與在座的每一個小伙伴們一起探索這個令人驚喜的世界。謝謝大家。

主持人：感謝嚴孫榮的精彩分享，其實TalkingData在位置數據加工這塊一直與百度也有緊密的合作關系。現在我們把這些基于線下線上的地理位置數據也應用到了傳統的地產、零售，包括移動廣告這個行業，顛覆這個詞過大，起到了改變他們企業決策方式的作用。接下來讓我們有請Uclould高級架構師葉仲華先生為我們分享云計算是如何為O2O行業服務的，Uclould已經服務了國內數千家的開發者，有請。

葉仲華：大家好，非常有幸能夠跟大家做一個分享，像云計算和大數據現在都是兩個每次都會談起來的詞語，就像孿生兄弟一樣，所以今天在大數據的會場我也會跟大家聊聊怎么在云計算上做大數據的應用，這是移動分會場，也有很多O2O的用戶，現在也有很多O2O的APP發展的非常迅猛。怎么利用云計算更好的去假設O2O的服務端的架構，這塊也跟大家做一個討論。

這邊是借用了TalkingData的一張圖，主要是會看一下我們國內的像移動互聯網用戶的規模已經達到的11.5億，移動O2O的用戶到了7.5億，這個意味著大家通過終端上網的數量非常非常的多。場景也非常非常多，而使用O2O服務的用戶也是比例非常大，超過的60%。所以，現在O2O市場也是在風頭上，各種投資也是非常的豐富。

像我們自身O2O離我們個人用戶實際上距離非常近，我們平時都是在做各種各樣的O2O的應用的使用。不管說是衣食住行，出去總得拿一個手機查一查，包括去買一些衣服，出去玩，等等。其他一些方面，像理財、金融類的、結婚、健康等等，這些也是TalkingData整理出來的很多行業用戶上的分布屬性。

這個也跟大家體驗是很一致的，基本上是方方面面了。對應而來的，實際上在O2O的公司，不同細分行業的APP越來越多。所以，怎么樣能夠去讓APP的一些功能體驗更能做出差異化，怎么樣能夠更好的滲透用戶，保留用戶，轉化用戶，這個會是O2O很多服務商考慮的問題。基本上來講，現在也有很多O2O的服務商分享的時候都會說自己怎么樣利用大數據的能力做更精細業務的分析，用戶的分析，所以典型的就是，很多人也都用過，就是Uber，它非常有爭議，但是不可否認，它對我們很多出行習慣都是有很大的改變。我們如果去看它服務的細節，我們會發現它在當中用了很多大數據的能力，這個能力不是在于我們通常所講的拿大數據做日志的分享，日常的指導，更重要的工作我們多會做。

更直接的一點我們把大數據的能力集成到業務的表現形式里面去，像它的加成計費，一旦有什么交通不太好的時候，不太好叫車的時候，這個時候他們會根據當時的收集上來的數據及時做反應，動態的調價。我原來雨天出去打車，不管是大街上招手，還是用各種叫車軟件，很多時候基本上都是沒有得到回應的，加價20也不行。如果是用Uber，有一次我從機場上來下雨，那個時候價錢是原來的兩倍，我就選用了，直接就會有師傅接單，我們用戶會在這種場景下用。在當時的場景下也會有一些出租車師傅愿意接這種活，因為價錢高，也會讓一些出租車師傅加進來，提供這樣的服務。出行本來就是客戶跟車之間的規模效應，出行的人越多，這個規模就大了。

還有最近推出的功能服務，他們會保障Uber的車上至少是一個人，也會有多個人，他怎么選擇放多個人呢？目的地會不會沖突，這個就是基于說你在打開Uber，使用功能服務的時候，你輸入目的地，根據服務端的匹配，能夠做到分配給相同路徑的乘客所共選出租車的服務。出租車司機向他推送這個請求。

還有，他們評分系統，這個評分系統，我們每個人用完之后，用完Uber你必須要是打一個星級的，這個必須選。對于他來講，根據出租車的情況，對他出租車服務的提供者做一些嚴格的要求，只要是某一個線下的，就會強制清除出去，這個是多少值，應該清除誰，這個也都是基于一套分析做的。這個例子，如果大家認真的觀察平時用的APP的過程當中，你也會發現越來越多的這種APP會去做這種精細化的調整，能直接影響他業務層面的。

對于，O2O，大家用云服務，現在也有很多公司會直接上來就在云端架云服務。那么你怎么云端實現？跟自己原來可能拿一個服務器搭不太一樣，畢竟現在在云上用的是虛擬機，而且也有一些云服務商會提供大數據的服務。從最終O2O的這種服務商的角度來講，他去看大服務的解決方案可以拿到三種方式做對比和分析，第一種是最直接的，我會拿云主機搭建。我當然可以自己把Hadoop搭上去，很多人會在普通的云主機上搭建是不能很好的承載。但是不管怎么樣，這算第一種方案，第二在云端使用云服務商的一個Hadoop的集群，因為這個會存在你基礎資源本身的問題。另外一個，Hadoop本身也會有一些人不熟悉，運維、底層的事情還是很多的。雖然是開源軟件，但是出了問題，排查、要求的經驗能力還是很高的。Hadoop基本上都是基于標準的Hadoop實現的。還有一些云服務商會直接提供云端的數據服務。

你不需要管我底層是怎么實現的，只需要把數據一個入口，把數據打到我這里面來。你可以自己去寫你的規則，或者我直接把我這邊做一些呈現，我經常的一些分析類的界面呈現。數據進來，一點可能就能夠看到具體的數據呈現的效果，語句都不用寫了。所以基本上大家對云端怎么做大數據大致就分三種情況。

對于我們來講，我們是云服務商，我們怎么樣服務在我們這個云服務平臺上的O2O的用戶，讓他們去使用大數據，基本上針對每一種用戶的選項，我們都會有自己解決方案的特點。比如說像第一個，我們會做一個云主機，這個是專門為大數據而生的。也是專門用于這個場景的，他有幾個特點，第一要解決硬盤的I/O的問題，網絡盤再高，因為你要通過網絡傳輸，如果你選擇SSD容量會要求很大，帶來的成本會很高。所以基于TCO的性價比角度考慮，以及性能承載能力的要求，我們會提供本地的硬盤，但是容量會比普通的云主機要大。還有一種不經歷云主機這一層，直接透傳到云主機，這樣你對于硬盤這些方面要求都能夠得到很好的滿足，而CPU和內存這塊，并不是很多用戶需要真正用到那么高的計算量，才能有那么大數據去處理，所以我們會讓CPU和硬盤做調整。一個集群可以開始搞一點小的集群，數量小一點的，主機數量也是屬于按照你比較小的單元來做。你的數據量，處理的時間更短以后，可以調整一些，再往后我們可以把節點數加一些，如果是短時間的使用就可以刪除了。所以這個方案是可以很好的讓用戶在云端搭建Hadoop。對客戶的要求就是你要有獨立部署Hadoop的能力，獨立運維，獨立排障。

第二個，剛才講到云端的Hadoop，這種情況我們會是直接，首先也是標準化的提供，底層的硬件我們也是會拿獨立的服務器集群來搭建。底層的硬件的運維，包括Hadoop平臺的運維會是由我們自己來提供管，用戶就不用操心的。用戶就會像接入自己的機器一樣，接到我們的Hadoop集群里面去。

這樣，你正常的使用、上傳數據，以及你用Hadoop這個過程、方式都跟你自己在云主機上去搭會是一樣的。但是少了一點，你少了一些運維。所以這也是我們做Hadoop里面的一個特點。這里面我們只關注底層，而把用戶業務的邏輯實現，我們會交給用戶自己去實現。也有一些其他云服務商，提供類似這種集群，我也是Hadoop的，我也可以自己編輯自己的一些業務邏輯。但是我們還有一個差距化，當你數據量比較大的時候，要頻繁把平時的數據存在一個地方，Hadoop的盤容量不會很大。你要頻繁的把這個數據導到Hadoop里面去，算完之后，把這個數據再導回來，到你經常數據存儲里面去。這里面的導入導出是需要花時間的，一個G的數據你導的話，也要一個小時左右，會帶來這樣的問題，所以我們也會為這種客戶提供本地HDFS的數據存儲，這個相當于文件存儲量收費，這個非常靈活，而且對于用戶的數據產生時間成本也是非常低的。

對于第三種，可能有一些用戶會需要現成的，我把數據導進去就可以看到結果，我們作為一個云服務商，我們專注于底層，這部分工作是交由我們的合作伙伴去做。比如說我們自己合作伙伴的品牌，品牌的品牌，就叫做移動市場，我們這種非常具有數據呈現，跟業務相關的流程設計這樣的一些公司，我們就跟他們來合作，共同為我們的客戶去提供一站式的大數據分析的體驗。

舉幾個例子，這是在我們平臺上會使用我們大數據產品的一些客戶的案例。像第一個WiFi萬能鑰匙，這個估計也有很多用戶去使用。如果最近有用戶看的話，他們現在推出一種叫做今日五折的服務，讓你能夠去看到，在各大電商網站上打折的一些產品。我給你做一個匯總，這個首先要抓取，抓取完了分析，分析完了你才會推到APP里面給用戶呈現，這就是利用大數據改變它的業務邏輯。

第二個是小恩愛的APP，如果是一些年輕的情侶同學會比較喜歡這個APP，你要想用全他的功能，必須要把你另一半加進來，你們有及時的互動和信息分享，甚至包括小姨媽什么的。小恩愛這種APP主打情侶社交，同樣也會做一些電商類的，情侶一到過節、過生日，有有什么主題搞促銷，你可能覺得會喜歡的一些商品，讓你去買。這里也會有一些推薦的東西，這里后端使用了一些大數據的能力，結合個人的行為，根據他商品庫，購買的瀏覽習慣，推薦一些東西進去。

第三，還有安個家，這個是找房、租房的。這個主要是在運營這部分，看到他用戶的瀏覽，使用記錄，最終分析整理出來之后，會直接由他的中介的人員做線下跟進，去看看用戶有沒有什么潛在需求，或者什么地方沒有做到的，需要改進的。

再講到O2O這部分，除了講到大數據，也還會有其他跟數據相關的周邊的一些點。比如說你數據不分析，很多用戶也會自己產生很多數據，數據要存儲，存儲完了以后，有些像視頻、圖片都要做分發，比如說左邊這張圖也是我們的一個客戶上面的軟件。你會發現他有大量的美女圖片，這個也要存在自己的后端，或者自己的機器上。另外我們看這個像一張圖片，實際上就是一個視頻，也是挺有意思的APP，主要做海外代購的。可以做一些實時的視頻，然后讓別人買家去感受買手現場的情況，看到什么產品直接就買了。

類似的這種視頻和圖片這種直播和點播的推送，以及你要找一個地方存，這個也是非常常見的需求。這款作為云服務商來講，我們也會有相應的產品去幫用戶減少這部分自身的開發和運維量。比如說這個圖片，有可能上傳是一個大圖，上傳完了之后，有可能會做一些很小的裁減，然后有時候可能還會做一些旋轉。裁減、水印這些縮略圖是非常常見的在APP里面，服務器要處理的。這個是共性的，我們作為云服務商，既然是共性的，我們就可以拿出來，做基本圖片處理的工作。

同樣我們這些圖片量會比較大，量大之后，找個地方促，你就不需要擔心你容量的上線，數據可靠性的問題，另外從商務的角度來講，也會比較便宜。

還有視頻，視頻這部分，常見的幾種需求，你要把視頻上傳上來，另外你會根據移動端，也會根據你的場景。還有一些MP4的格式，你上來的原文件就是一種格式，你必須要有視頻專碼的能力，這個能力你消耗的是資源，自己要維護這樣一套轉碼的系統。我們要給客戶提供轉碼的服務，還有水印，我做視頻要保護自己的能力，基本上都會加一個文字和LOGO在某一個角落里面，這些都是共性的。對于我們來講，也會提供一個處理鏈條的服務，都是按需使用的。

剛剛就講到后端處理，再往前，講到UCDN，大家現在上傳一個圖片，或者拿來一個APP很快就能刷出美食，美女照片，新聞。這個基本上都被本地終結了，我們這張圖上也畫了，大家電腦連的都是自己邊緣的服務器，對于我們也會提供這種幫用戶分發，怎么樣把這些內容分到離他用戶最近的地方，包括海內海外都可以。另外跟普通的分發不一樣，還直播，直播又會有不一樣的要求，可能對于穩定性、時延要求更高，這些交給O2O自己去做，非常耗時間、精力和成本，也會有一些技術的小壁壘在。所以，這里面我們就把這種服務去完全的打包出來，給到我們O2O的服務商去做。最終我們就能看到基于云服務的這樣一個架構，對于O2O的服務商來講，他會基本上是以中間這一塊服務器，就是他自己的主戰，他應用的核心地方，這段代碼肯定是他的核心，包括產品設計體驗都在這。

但是周邊并不是他核心的關鍵點的地方，但是又是會跟用戶的體驗比較強相關的這樣一些周邊的服務。比如說像我們剛才講到的圖片處理，圖片存儲，以及視頻的一個存儲，轉碼，以及剛剛講到的分發，怎么分發到你的最終用戶那邊去，還有我前面提到大數據的服務。你來在云上通過大數據的資源分析能力，或者是云服務商提供的這種，以及云服務商合作伙伴向我們一起提供，最后向你用戶呈現的分析功能，集中在一起，自己就專注在自己的APP這一層。

但是也能給到你最終的用戶很好的，周邊產品的體驗。

現在也會有一些搶購，可能會有一些網絡的問題，導致有一些故障，不管說基礎設施哪部分的故障，導致你最終的用戶沒有辦法訪問你的服務，實際上在O2O里面，很多時候最終用戶的選擇會非常多。你在某一個瞬間不能用的話，很有可能用戶當時的手指一點就到另外一個服務區了。怎么保證你業務的最高持續性，我在這面可以做一些同城多活，需要給你提供一個機房，才能保證你關鍵數據庫信息的及時同步。

另外，會是異地災備，就不是同城了，你怎么樣把你的數據放在跟你現在完全不相關的地方，即使機房出了問題，你的數據還在。這個會需要大量的基礎資源投入，以及大量人員的投入。所以，這些實際上可以都交給云服務商來提供，對于O2O的服務商來講，這里面會有兩個O2O，線上和線下。最主要的是保證在線的功能體驗，非常能夠切合你的功能市場，另外線下你還要做產品線，功能整合。最終你還要關注線下用戶的體驗。這樣就能夠讓用戶把自己的資金、人力解放出來，全部專注在自己中間大的服務器，大的產品設計，服務提供上面，把更多的精力提供到線下的資源整合，梳理線的資源整合和壁壘。

所以這是最終跟大家做一個O2O的架構云分享，就在云服務上，你又用了大數據，也用了周邊的一些服務，能夠搭建一個完整的用戶體驗。所以，這也是我最后的分享內容，謝謝大家。

主持人：謝謝，聽了葉仲華的演講知道云服務怎么來進行O2O的架構。下面是一個高峰論壇的環節。我們有請處于移動廣告行業浪潮之間的幾家公司來為我們做一個圓桌對談，聊聊下一個移動市場是什么樣的。

楊娟InMobi大中華區總經理

高鐸 TalkingData業務拓展VP

趙艷騰訊廣點通高級商業產品總監

魏瑋群邑產品營銷總經理

丁瑞彭暢思廣告CTO

高鐸：感謝大家還堅持到現在，你們在這里等待是值得的。在整個圓桌會議開始之前，相信大家對移動廣告弄潮的一些企業都非常熟知，首先讓他們做一個介紹。

大家好，我是來自于廣點通趙艷，我們現在新的整體對外的產品是SPA，其實是把整個基于騰訊的社交網絡，以及微信，所有的資源全部都整合在一起，我們也是通過一個更廣闊大的數據平臺和分析，在廣告側做一個更加有意思的分析，今天在這里希望和大家共同的探討和需要，包括TalkingData在數據上的深挖和研究，對我本身都是有價值和啟發的。謝謝。

楊娟：大家下午好，我是來自于InMobi的。我們是全球最大的移動廣告平臺，我們在七八年前就開始做了，最早的一批，三年前進入了中國，我們也在三年前見證了移動廣告的起起伏伏，很高興有機會跟大家一起交流。我們在發展當中推出了最新的移動產品，Mike（音），我們一會跟大家溝通一下，到底這個Mike（音）能夠給大家帶來什么。

丁瑞彭：大家好，我是暢思廣告CTO，我們暢思廣告主要是服務于游戲客戶，我們借TalkingData的大會也有自己的展臺，介紹我們對游戲的解決方案。

魏瑋：大家好，我是來自群邑產品營銷總經理的。我是負責群邑的移動廣告，我們主要的客戶是行業里面所有品牌廣告部分，群邑現在也是無論是在無線端，全面硬件的部分，在中國都是第一名的媒介投資集團。相信我們會有非常好的碰撞，謝謝。

劉鵬：我來自360，在360商業產品部，主要是廣告部門負責產品技術架構的工作，移動廣告其實也是剛剛開始，要像InMobi和廣點通的朋友多學習，今天下午非常榮幸有這個機會跟大家座談。

高鐸：我做個廣告，今天大家有幸坐這里看到劉鵬，他下臺的時候找他簽名。中國第一部計算廣告學學術著作，由劉鵬剛撰寫，今天我們見到他非常榮幸。

去年和今年移動互聯網廣告發展過程當中，很多很多移動廣告平臺都下去了，成為流星一樣，坐在這里的各位都是移動廣告主要的玩家。我就想讓大家分享一下，對于移動廣告目前的現狀，以及下一步他將如何發展，能夠更好的去滿足廣告主的這種利益，或者需求，以及更滿足流量方的這種利益訴求？同時還能照顧到廣告平臺自己的訴求，這個大家看看有沒有一些核心的觀點可以分享？

楊娟：我先說，剛才高鐸也說的起起伏伏，我們確實留下來的公司也不多了。為什么會這樣，我們做廣告也好，營銷也好，回歸的實質是在于，首先我們是不是可以給廣告主帶來很好的ROI，這個是最根本的。從另外一個角度來說，做一個廣告平臺，我們是不是可以給開發者帶來更好的收入，這是最基本的東西。我們過去這幾年起起伏伏的行業我們都知道，最開始移動廣告的發展，其實還是以效果為導向的居多的。我們在品牌廣告推動也非常多，現在發展非常快，但是最初是效果為導向的。我們最初是看廣告主的ROI。對我們的電商客戶來說，我花一分錢，我帶來多少利益，這個實質就是這樣的。針對我們廣告平臺要求什么，要求你確實要達到這樣的效果，不僅僅確實要有好的廣告流量，還需要有好的廣告技術，投放優化的技術，還要有數據。為什么我們現在看到TalkingData的活動很多人數據，就是數據不可逆的。但是光有數據還不行，還要使用數據，隨著網絡平臺的發展，對于廣告的要求就越來越高了。如果把它的需求該投到的廣告方面，產生很好的效力這是非常重要的。最終PK的就是你的產品、技術和團隊這方面的經驗。

我們在座的公司有一個共性，都是以技術為導向的公司，還有都是了解用戶的需求。最近我們推出的Mike（音）廣告平臺，我們下一步從用戶的角度來考慮，不僅僅是從廣告主，開發者的角度，也要從用戶的角度來考慮，優化用戶的經驗，用戶的體驗，這是最重要的。我們一個月前推出的Mike（音）的廣告平臺，我們是一鍵式的服務，給客戶講很好的故事，最終一鍵式的購買，全部在廣告中實現。未來的挑戰會更多，今天也高興有這樣的機會跟我們的同行進行交流，機會還是很好的。謝謝。

魏瑋：我們比較幸運，在剛才您說的平臺起起伏伏、潮起潮落，好在我們的模式是站在廣告主和媒介代理商之間，所以我并沒有被這些起起伏伏干擾。大概五年前，我們當時接觸了三四十家，當時InMobi是其中之一，非常同質化的有三四十家，現在想這里面還有幾家，這是一個特別犀利的問題，如果這個行業真的是蓬勃的行業，為什么會有這么多大起大落。

在我來看，經歷了這一切，我們說點虛的，專注，很多人沒有專注這個行業做認為對的事情，他們沒有這種信念，沒有要把這個行業做好的信念。最終，剩下的基本上都是未來我們最好的合作伙伴。這個是行業在起飛之前的顛簸，剩下的都是行業里面精英的伙伴。這是從我們角度看。

高鐸：對于信仰的專注是放之四海而皆準的真理。下面請丁瑞彭總分享一下。

丁瑞彭：我們從一開始到現在，服務的客戶類型都是比較專注，我們服務的客戶類型都是游戲的客戶。對于游戲怎么樣提高它的廣告效果，投入產出，我們積累數據，包括跟TalkingData合作都是在這方面打的很深。這也是為什么行業起起伏伏，但是最終大家認同的是帶來價值才有生存價值，這也是我們技術產品都是投入在這里，怎么樣讓游戲客戶有滿意度。當然，如果說大家要追求深度，這也是我們為什么今年在這個解決方案上更深一步，游戲客戶更深的解決方案，做全渠道的營銷。

高鐸：在移動廣告起起伏伏的年代，作為騰訊廣點通的高級產品經理，您站在移動廣告的喜馬拉雅峰之巔，你看到我們打仗，您是有什么敢想？

楊娟：說到這個是一個很大的話題，廣點通的產品是在2013年終的，我們看到PC側的登陸，2013年7月份是一個拐點，比移動側的登陸就低了。我們預測到移動廣告是必須要做，我們做了很多測試，可以叫做移動廣告1.0的時代，基于非常非常簡單的新聞門戶等等非常非常簡單的一個廣告。我們認為當時好像除了這種相對來說比較垃圾的廣告之外，沒有什么新的發展。2014年初我們最開始嘗試原生廣告，這一塊相對來說是對騰訊內部的流量進行廣告的嘗試。

外部我們也啟動了移動廣告聯盟的產品，當時我們啟動的很晚，跟同行有非常非常多的交流，看看大家跑在我們前面的經驗。但是發現，你所有的APP激活都達不到廣告主的需求，你再重新探索WiFi到底對廣告主有多大的幫助，手機的機型對廣告主有多大幫助，也是這樣一步一步非常非常坎坷的走過來，我們現在在用戶的體驗和新的產品形式上會有更多的思考。對于品牌來說，其實朋友圈已經是在前面定了一個比較高的調性，但是在后面，品牌移動側的視頻廣告，一些更加適合用戶的生日場景，其他場景的互動，因為移動側有太多新的形式了，但是在這個基礎上，我們還沒有應運而生更適合的廣告普及，所以我們還要更多的探索，跟大家一起發展。

高鐸：下面請劉鵬吐槽。

劉鵬：他們讓我來就是他們都不太敢噴，我自己做一個廣告，歡迎大家關注我們書的公眾號，搜計算廣告可以搜到。為什么讓大家關注，不是讓大家買書，里面有惡毒的攻擊的一些言論。

我覺得魏總說的一點我非常贊同，移動廣告這個行業在這兩年可以說處于一個風口上，雷總叫到風口上豬都能飛起來，但是風口上豬都能飛起來還要人干嘛？是不是。大家都在風口上看這個東西火就做，做完發現不那么容易，很多人就撤了。這個行業現狀就是這樣的。做的過程當中，劣弊其實真的給我們留下了很多很多的東西。

我講的公眾號十大裝逼姿勢，第八點，廣告效果有很多時候是被我們自己炒上去的，人家本來做品牌做的挺好的，汽車弄一個裝逼的畫面挺好的，你非得說你能做的銷售案例，你們統計一下，本來就不是做銷售案例事，非得要自己逼到這個事上，人家豐田、寶馬在你那投廣告目的就是為了賣車嗎？這是太LOW的事情了。我們要想把這個行業做好，首先要從廣告公司本身來說，你不是因為看著風口好做這件事情，是不是對這件事情有興趣。

第二，你在銷售管理上，和整個運營過程中，不要誤導廣告主，別人說我能做1：10，你非得說我能做到1：15。你怎么做到？中國人就是這點聰明，你怎么作弊我都能告訴你，一點問題沒有，這個環節不解決，想要健康發展很難很難。不僅是效果做不好，品牌的訴求也帶不來，這是我的觀點。

高鐸：看起來大家還是歡迎吐槽的。大家知道之所以TalkingData能夠在今天組這樣一個局，移動廣告圈的朋友組在一起，分享移動廣告，是因為TalkingData自己也有一個真正廣告行業的產品，叫做（英），在這個廣告行業解決的是什么呢？是裁判的角色。這個平臺里面我們有一個非常非常重要的功能，也是為了中國人的聰明設計的，防作弊。我們的防作弊手段有通過IT的做法，這個在廣告業是通用的，我也很想聽到在座各位聽到對防作弊有什么看法？

丁瑞彭：我們去年做積分墻的時候，覺得防作弊很重要，就花了大量的精力做，結果很受傷。后面有很大的處理量，你防了，他就不給你處理。我們很被動，我覺得這是一個短期和長期的問題，長期你可能通過作弊拉流量，流水能做起來，但是長期發展來講，廣告主不會那么傻的。從長期來講對行業肯定是不好的。從去年到今年的時候，積分墻已經下去了，一方面是中國的打擊，另外一方面也是企業自身作的。廣告主不斷扣量，不斷的扣，渠道那面，媒體那邊就加大水，水越來越多，這個行業就沒法做下去了。所以我們防作弊做的一方面也跟TalkingData探討過，另外一方面自己也花了很多工夫。

積分墻是一方面，另外一方面，防作弊跟各個廣告形式是不一樣的，是各個媒體通過刷ID，設備的一些作弊手法，另外，普通的廣告更多的是機器，這方面我們有不同的模式來應對，這些都是從技術手段上來講的。

魏瑋：我看法不太一樣，從兩個維度上來說，假設，三年以前，五年以前你們就出現了，防了所有的作弊，你們覺得這個還起得來嗎？防作弊跟作弊永遠是魔高一尺，道高一丈，防作弊只是大家共同的理想和努力的方向，但是過了這個度就不行了。所有的裁判已經入場了，這個游戲已經開始走向正式的游戲規則之后了，作弊成本太高了，那個時候才是行業真正成熟的標準。但是至少在中國來說，作弊和防作弊，這個話題是太早把規則定的非常清楚了，裁判都火眼金睛了，這個行業就走不下。

高鐸：還是要用流行于全國的成本收益法來分析和判斷，只有你成本大于收益的時候，就不會干。成本只要低于收益，誰都會干。我想問一下，騰訊這邊有沒有人敢在你們這有作弊的？你們是怎么看待的？

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趙艷：每一個廣告平臺非常非常通用，一定要做的，我們的角度非常希望整個平臺能夠更加公立，很多流量方第一他的曝光位置是在很低的位置基礎之上，但是他也可能用機器和人工手段做一些作弊的行為。長此以往，有很多好的流量方發現我在你這個平臺上的收益，不如那些差的流量方。其實現在整個市場的環境的變化，包括整個資金池偏冷之后，我們會看到所有的廣告主、電商、游戲等等，他們在激活之后一定會看新客成本，游戲的注冊成本，甚至是在后面ROI全閉環的數據跟蹤，都會看得越來越細。如果在這個基礎上，我們還放任作弊的機制在跑，長期的生態一定是非常非常不健康的。所以，基于廣點通整個產品和對廣點通聯盟的基礎上，我們是特別強的去防作弊的。

楊娟：我說一下，作為一個廣告商業模式的問題，我剛才也說了，InMobi是移動廣告行業最早的一批了，我們做移動廣告八年之前就開始了。八年過來全球廣告行業是風起云涌。比如說積分墻，火到歐洲、日本再到中國，這么多年下來，InMobi的商業模式是說，我們的初衷是給我們的廣告主帶來高質量的用戶。高質量的回收，這么多年我們始終都堅持這樣，不管是在美國大勢發展的階段，去年前年積分墻的階段。最重要的是你的商業模式是什么，你最終服務的廣告主、客戶，你需要給他們帶來什么，帶來價值。所以從這個角度來說，作為一個廣告平臺，我們一直要堅信給我們的廣告主帶來高質量的價值，高質量的回收。

從運營層面來說，InMobi我們在這個防作弊一端，技術加強，技術投入是非常多的。比如說從流量的角度來說，我們從流量端是嚴格來監控、監測，包括一些可不視的流量。我們本著對廣告主負責的態度，除了從技術層面要做到這一點，我們在運營層面也要做到這一點，如果后續ROI非常少，我們要看流量端本身有什么樣的問題。綜合一點，防作弊不僅僅從一個整體公司的生物模式，到我們產品層面，技術層面的防作弊，到后續運營，是一條龍來的。

劉鵬：我是這么看的，作弊的問題總體來看無論廣告市場怎么發展，最終錢是廣告主出的，其他人都沒出，是掙錢的。只有把廣告主的需求滿足的更好了，這個市場能發展，否則最終的狀態一定是會越來越差。我覺得這個平臺，比如說像InMobi這個大平臺，廣點通、360我們都是平臺，或者說有點偏供給方的平臺。平臺應該承擔什么樣的決策呢？首先，你不要太指望說這個供給方的平臺能夠徹底的反駁別人。

他的動機上是希望能夠在廣告主接受的情況下，允許一些作弊的量，很難一下子改變這個狀態，因為這個涉及到各個層面的KPI。市場上隨著發展，有很多專門站在需求方服務的公司，像魏總他們跟廣告主的利益，我們認為綁定的是比較緊密的。現在的狀態是他愿意防作弊，但是供給方向他開放的東西太多了。比如說你能不能怕你的熱點都買了？你給他的話，他很容易就把作弊查出來。你的媒體列表是不是開放？我吐槽一下，InMobi有時候不太開放媒體列表，我要一個一個下載下來看，這個廣告位在哪，我可以做的。但是你開放給需求方，他就得加班加點做。你們應該向需方提供更多的數據，因為那邊是有動力的，你把你的能力和數據向他開放，會解決的好一些。

高鐸：去年到今天我在TalkingData上負責廣告監測的業務，我有一個心態的改變。去年7月份我們在上海發布的TalkingData P的平臺，10個月左右的時間，中國只要是跟廣告行業的公司都來找我，簽一個戰略合作的協議，我們一起合作。各種各樣都來找我，我心里飄飄然，但是熱度下來之后，4月份到7月份，我會發現在哪用起來了，我像趕場一樣，全國各地飛，飛了那么多發布會和協議，飛完之后，誰用起來了？到現在為止，真正跟TalkingData P有合作的，能把這個數據用起來的，是在座的像廣點通、暢思、InMobi。其他的其實還都在一個初期的階段上，我很想了解廣告業的哪一個環節跟TalkingData的數據結合的更深，還是說它是一條漫漫長路。誰有想法？

劉鵬：我先發言，上個禮拜有一個會上我也說了我的觀點，我覺得這個問題很復雜，實際上我的結論是一樣數據價值很大，數據在交易當中的價值是被低估的。這里面有很多關鍵的問題，首先一個最重要的問題，我數據交易必須能夠實現部分交易，而不是整體交易。比如說我打包賣給你，我知道全國每一個人，有人買嗎？是有人買，但是大部分的數據需求方沒法買。比如說我就投華東五省的廣告，其他的對我沒有價值。所以在廣告交易過程當中，以量，以部分的方式售賣這個不解決的話，沒有幾個人需要這么大規模的數據。

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另外一個問題，數據跟流量不一樣，一個創意只有一個廣告主來投，數據可以賣一份，也可以賣多份，但是賣多份以后就不值錢了。比如說這個人，咱們這個地底下埋著一塊金子，高總告訴我這有一塊金子，我給他500塊錢拿走。但是如果咱們都知道這有一塊金子，咱們就會競價這個地，他告訴我這有金子的事我就會給的錢少了。這個環節如果不控制好，你就掙不了多少錢，我覺得這是兩個技術的問題，至于其他商業方面的問題我就聽其他幾位的意見。

楊娟：其實是這樣的，我們說起數據這個詞挺好聽的。首先數據是一個臟活、累活，我們都知道做數據，我要在里面找金子。其實是數據非常多，但是你要結合對業務的理解，我要提取相應的東西，我們InMobi作為一個平臺，其實有很多數據都找我們，說你們知道我們有多少數據，有多少數據，但是相關性的數據還是有限的。首先一個很簡單的道理，你要從數據當中找到對你廣告有相關性的東西，這個很重要。第二，專業很重要。我們品牌廣告主，不同的廣告主對數據的需求是不一樣的。我們效果類的廣告主也是需求不一樣的。也就是說你要基于用戶的需求找到合適的數據。

第三，大數據的所有我們需要利用的數據不是一個點，是長時間不斷學習和優化的過程。我們以前都叫做學了以后不斷的優化和調整，不是短期的東西。所以從商業來說確實是不好做，都很好說，但是做起來都是臟活、累活，需要不斷的學習來做的。

所以從我們的角度來說，我們意識到這一點，我們在今天早上的時候就宣布了我們在數據方面的戰略合作，我們覺得雙方是有互補性的，一方面TalkingData作為移動數據的平臺，有很多很好的技術。但是另外一方面從我們的角度來說。作為廣告平臺來說，我們有廣告主的需求，如何把我們的數據跟廣告主結合基礎，利用專業的知識和技術，建立這種DMP數據庫之后不斷的優化和學習，這是我覺得我們未來的發展方向。

魏瑋：數據我們不是專家，但是我們是在無線廣告里面第一個會為數據專家投資的無線部門。其實，在我們這個行業，我不知道大家在座有多少會和品牌廣告主打交道的。我不了解，但是我想和大家分享。其實按照現在大數據的角度來講，因為移動的普及，打開了一個數據大門，以前我們拿到的數據是非常有限的。某一個年齡的女性、男性，他們的收入情況怎么樣，有幾個孩子，你不可能知道，但是有了手機之后，這些都實現了。

劉鵬說了，說我們在前不久意識到這個金子對于我們的重要性，我們也OK，把這塊地買下來就行了，我們也是花了很多的成本嘗試去TalkingData做溝通，包括其他的數據方，溝通下來發現地也沒買，金子也沒賣出來，這塊地方我們先占一個地，未來希望真的帶著，也不敢說帶著整個行業，就帶著整個4A的圈子，大家做點對的事情，在數據方面投入，真的挖挖數據上面對我們有什么幫助。很多人已經不看好4A了，可能五年之后，十年之后這個行業就取消了，但是也不至于這么慘。

我覺得大的數據是有價值的，但是對于每一個不同的行業，不同要做的事，跟你的訴求，挖掘小數據是最重要的。你跟TalkingData對接完了之后，你有這么多數據不會用，這個是很可惜的事情。這是我的觀點。

丁瑞彭：這幾年各個會不提大數據就LOW，我不太愛提大數據，我更想說的是我怎么用這個數據。比如說商業智能化也好，把數據用起來，達到一個目的。用的是數據，但是最終體現在業務上是智能化，回到我們廣告上，我們代表廣告主，用數據挑量，這個也是我們跟TalkingData很重要的事情。

另外一方面，我們剛才提到防作弊，其實就是用了大量的數據。比如說機器怎么作弊的模式，我們不光通過IP分析，通過他的請求的模式，請求的流量的時間分布，這些等等，數據來去做這個防作弊，所以體現在業務中，這個數據才能產生價值。

趙艷：大數據這個事情我一直覺得這是一個看上去很美的事情，你真正深入做下去之后，就會發現這里面除了苦活之外，發現苦了一陣這個就沒有用了。廣點通在這方面是非常有優勢了，現在中國數據行業的狀況沒有美國那么開放，我希望未來得到一些改變。從我們的現狀來看，核心是三個點，我們怎么更好的根據不管是設備號、ID號，怎么能夠把有需求的數據匹配起來，這是最重要的一點。

第二點就是場景，細化的場景需求。各個廣告主，各個行業需要的數據是千差萬別的，第三點，我們如何去在移動互聯網的時代保持數據的連貫性。我給大家舉兩個例子，之前我們跟音箱品牌的合作，他們是做一個WiFi外設的音箱，我可以通過WiFi直接聽歌。

這里面所有的數據挖掘當中，我們會先去看這個數據首先是在WiFi環境下的，同時有安裝Q音樂，或者其他音樂的軟件，然后在手機上。

第三，我們是看，如果他曾經用Q音樂有連接過外放的設備，他們是我們更加潛在的用戶。還有，我們和一個手機品牌的廣告主的合作，其實他需要的用戶也是分為三個層級的。第一，可能幾年來隨著品牌不斷的更新，他一直是我們的客戶。第二，他之前是別的品牌手機的用戶，現在轉到我的品牌了。第三，他曾經是我的用戶，轉到其他品牌了。對這來說，品牌主是有不同的策略方向，最要我們基于他的QQ和ID號，還有設備號，基于這個去做一個整體的分析。我認為未來就是一個數據和更加場景化的應用，以及數據背后我們能夠分析和挖掘出來的更有價值的信息，這個是更有用的。

如果真的是推一些其他的手機品牌，我們更有效的數據是我在朋友圈分享的我在夜里守著看蘋果發布會的人群，這里面是比較艱巨和艱苦的工作。

高鐸：最后一個問題，在現在的廣告行業，我了解原來我們做PC端廣告的時候，有做品牌廣告監測和效果廣告檢測，現在移動廣告發展過程當中，我們發現最先出來的是效果廣告監測平臺。效果廣告監測平臺經歷了，最開始只關注下載、注冊，現在慢慢慢慢到了關注下載的激活等等，同時我們也發現在移動廣告里面，其他一些新型廣告主也出現了。比如說互聯網金融相關的，電商，滴滴打車這種的，還有一些品牌廣告都會在移動廣告里面加大投放，推動移動廣告整個的增長。但是我的理解，他們的衡量標準應該和最開始的移動效果廣告的衡量標準是也差異的。但是具體的差異在哪？怎么樣去做，更能符合廣告主的利益，同時也能平衡廣告主和流量方的收入。

這一點我一直很有興趣，各位能不能跟我們分享一下？

趙艷：實際上是一個非常復雜的問題，在流量方和廣告主動態匹配和交互的基礎之上，一直是我們不停在看的問題。而且這個流量方其實還要去分是正常的一些社交流量方，還是比如說像應用寶，市場類的流量方。更多社交類的流量方是需求這些廣告一定是不能有損的，超出正常范圍之外的。現在互聯網金融，甚至是海淘廣告主，他們沒有完全的資質保證用戶體驗上的安全，和真正能夠落實的一些真品，等等一些復雜的問題。對于其他品類來說，APP是通常類的類別，但是APP類里面有很多種，生活類的，工具類的，他所能出的競價成本，是遠遠低于電商類，生活工具類的APP是對WiFi環境的要求是非常嚴格的。如果對于一些電商類的APP，或者其他的APP，對WiFi的環節要求沒有那么高。我們在流量的分層和定向里面，也有一些相關的側重和平衡，希望用更加靈活和激動的方式，把更適合的流量分配給廣告主，保證好流量體驗和變現價值的最大化。

楊娟：這個問題還是蠻有挑戰性，也很復雜的。在回答這個問題之前，我想說一下，其實我們做移動廣告，我們現在看到一個趨勢，做移動廣告跟互聯網廣告，還有傳統端的廣告，我們現在看到的趨勢是移動端的廣告不管是品牌還是什么，越來越將來效果了。確實他有這樣一個趨勢，即使品牌廣告也要見證效果，一方面確實是在移動端監測方面更能細化的。

現在不同的廣告主，最開始可能看下載，看激活，后續就考慮到LTB了。這也可以回到前面第一個問題，為什么有公司，有這些平臺可以留住，一方面你作為一個廣告平臺，就是需求方，我們的廣告主和開發者，其實利益是不一樣的。廣告主的角度是說，我想花最少的錢，達到最高的效果，最好的效果，我們的開發者是說，我希望你分給我最多的錢，這兩個目的本身就是不一樣的。但是如何能解決這個矛盾的問題，就要考慮你這個廣告平臺的問題了。你如果把更好的廣告投到合適的平臺，如何了解流量，如何好好的使用數據，這是要達到首要的效果。

如何來解決這個矛盾？對廣告平臺，你能不能實現這一點，或者你能夠把這個矛盾稍微變小一些，你的存在，生存的空間還是蠻大的。

丁瑞彭：這個問題其實還是跟廣告主的訴求相關的。跟剛才劉鵬說的，如果人家打汽車品牌廣告不是讓你承擔的話，你管這個效果其實是偏了。我們到移動廣告，比如說我們給游戲客戶來做的時候，他的訴求是回報、投放率這些。我們要針對廣告主的訴求來分析才可能做好這件事情，另外一個方面，也看行業發展階段，我們做效果，其實很多時候是需要廣告主來配合的。假如說我們要給他提高銷售額，比如說電商提高銷售，肯定要有數據上的配合。我相信后來會越來越效果這方面走，廣告主也會開放越來越多的數據。

魏瑋：這個話題特別沉重，比如說做汽車，我們通常遇到會有三個問題，比如說品牌、試駕、銷量，這三件事是完全不搭界的事，我就問你要做的三個事優先級是什么？多挺重要的。我希望大家還是有點情懷，做這個行業有點情懷，很多時候把自己變成一種有情懷的人，行業都是被慣出來的，金主也是被慣出來的。你們今天看我的價格，明天恨不得我成為你的4S店了。我少說兩句吧，讓劉鵬說。

劉鵬：確實像魏瑋總講的，確實對廣告品牌這塊，對整個行業的研究是缺位的。過去線下品牌廣告完全沒有數據這一說，現在突然發現這幫做電商、游戲的，TalkingData一優化做的挺好，品牌也想借用這個邏輯去做。可是品牌到底應該考核什么東西呢？咱們的研究真的是比較落后的。有的廣告主，其實我一說你就明白，不是說效果就能解決問題，比如賣感冒藥的廣告主做廣告找誰？找正在感冒的人是不是很荒謬。這個事情真的需要站出來，很也真的把這件事研究透了，對行業有一個交代。不能老拿效果對付他，品牌廣告不解決，其實還有一個大的問題。我覺得在北美，至少說一些，特別是中小型品牌廣告主，品牌和效果兼要的廣告主，自己已經對這個問題有認識了。我們簡單的說，效應廣告能夠拉升你的效果，但是拉升不了你的利潤率。拉升利率潤還要不要品牌廣告，北美很多律師、牙醫，你覺得他應該做效果嗎？錯了，他們現在很重視品牌的力量，因為律師不可能天天說誰家老口子吵架，就堵在人家門口，這么做效果的方法是不對的。一定要讓這個社區知道我是一個有名的律師，整個行業對于品牌廣告的數據化評估，盡管我們給了很多方案，但是我們給品牌廣告數字化評估的方案，并不是從行業研究的角度出發的。我對品牌廣告并沒有太多的研究，還得大家真正一起把行業推動一下。

高鐸：今天難得有行業幾位老大在這里，我開放兩個觀眾提問的機會。沒有的話就結束了。

問：我提一個問題，TalkingData其實也是相對于前期是做開發者服務的。現在除了做統計分析TalkingData之外，像做推送，云，即時通訊等。這些公司四位認為怎么跟移動廣告結合起來，能夠有效的做這種結合？跟廣告平臺的結合，以及跟直接說我們做這種傳統行業的廣告，有什么樣的結合點？

楊娟：您剛才問的這個問題蠻好的。我們現在看到有很多移動的開發者，他開發了一個APP。其實，與移動廣告結合點，我覺得有兩個，一個就是說首先你開發一個APP，你是要用戶的。你獲取用戶從哪來？一方面你可以自己去獲取這些用戶，還有一部分，你可以通過廣告平臺幫你獲取用戶。所以這里面我們看到很多例子，大的小的都有。一個方面可以跟廣告平臺結合，第二點，我們覺得涉及到變現的問題，移動廣告是變現的方式。很多公司一開始獲取用戶，到了一定用戶規模之后就變現。這是我們看到的兩個模式。

問：我是游戲公司的，我想問一下，我們現在游戲公司做廣告的時候，一般分為兩個階段，一個階段初期打量的時候，我們不太在乎ROI，那個時候游戲真正的回收，甚至游戲價值也算不出來，等到后面就到一個階段，游戲幣的時間，量也沖完了，開始到經濟化的時候，就希望真的是出去一個廣告，ROI就回來了。但是游戲有一個特別強大的情況，現在中國的游戲，一小部分的高額的用戶，實際上就可以把其他的人給平均掉。我不知道這個情況，各位系統中怎么解決？我們做的時候，跟各位也有一些合作，每家都說我們就能幫你們做這方面的工作。但是我們自己又有很多的顧慮，這個工作做了很多很多遍，都沒有非常好的效果，我不知道各位是怎么看的？這個問題能夠怎么解決一下？

趙艷：您是說在投放的時候，效果沒有辦法保證，還是什么？

問：實際上我的意思就是說，現在大家都說自己有很多優化的方法和標準，但是都拿ROI來算，本身的目標、初期和后期很難衡量的，第二，游戲的概率性事件太大了，一個人就拉低了平均值。我們怎么能夠來相信你們的優化是成功的？我們怎么能來相信TalkingData的優化是成功的？現在我們沒有辦法做。我們1月份用戶的ROI是30塊錢，但是我們每個用戶廣告花的29塊錢，就賺的一塊錢，我們怎么優化？能不能有一個優化的方法，或者你們現在是怎么優化的，覺得成功的，告訴我們。

趙艷：在整個游戲行業當中，游戲是在所有行業當中是最不確定的。游戲本身的個體差異就很高，所以我們在做的時候，基本上我們先對游戲有一個預判，比如說你這個游戲的水平是什么樣的。次日留存是在多少？是30%以上，還是次日留存本身就很低，在投放廣告的時候第一期是素材和定向。這個是決定你在前期的效果，后面是跟蹤的過程當中，我們是要看自己游戲預期的生命周期是多長，有些游戲廠商只是去看一周的回本率，或者一個月的回本率，如果一個月做不成可能就沒有辦法做去。有的公司是看三個月回本率，只要三個月能回本就可以做。我們要看用戶的付費率是多少，在行業占什么的水平，這個問題沒有12345特別明確的定律，或者公式，這個要根據我們自己的需求，根據游戲的狀況，在行業里面占的位置，以及當時的需求。我們有一些游戲新開服的時候，我是不計成本的。只要我這個游戲里面后面一些設計，或者一些設置合理的話就可以跑下去。有的是短周期的，對短期的效果更加看中，所以這個要具體的去看。

丁瑞彭：雖然大家都叫游戲，但是游戲是不同類型的，也不一樣。回到投放上來講，現在有一個比較通用的做法，一般來說，一開始投放的時候都是沖著榜單去的。重要的是它能夠通過榜單來帶自然量，這個是更有價值一點的。

所以你不能以渠道單獨來衡量他帶的量，要以總體來看。

后面也回答了，不管里衡量他的回本率等等，得根據不同行業的不同特點來分析。

高鐸：感謝大家，圓桌論壇環節到此結束，謝謝大家。

主持人：感謝幾位嘉賓精彩演講。剛剛臺上的幾位嘉賓也提到了，要做有情懷的從業者。下面我們邀請36氪聯席CEO魏珂先生，魏珂之前不止服務過雅虎美國，以及騰訊這樣的成熟大的企業，他也是一位創業路上的老兵，下面我們有請魏總為我們分享一下，一個聰明的投資人是如何善用數據來做一個聰明的投資決策的。有請。

魏珂：大家好，我是36氪聯席CEO魏珂。我覺得在周五下午想做一個演講是很有挑戰的。首先，我非常感謝TalkingData能給我們36氪這么一個機會，讓我們給大家同步一下我們最近在數據領域取得的一些進展和研發的一些產品。

我首先先問題一下，在座的有多少人是技術人員？舉一下手。還挺多的，那我就不談技術了。我主要給大家叫一下我們做的產品，叫做氪指數，7月底我們發布的這款產品。我首先把演講分成四個部分，我給大家介紹一下氪指數是什么，第二部分，我想給大家介紹一下36氪對于投資這件事的一個看法。第三，看一下我們的產品是什么樣的，第四給大家拋一個案例，針對互聯網實際的情況做的數據報告。

氪指數是從36氪自己公司的數據加上公司行為數據，加上多維度的分析之后，面向專業投資人的專業分析工具。首先其實氪指數有點像納斯達克，像道瓊斯指數，或者滬指，主要衡量一個細分領域，或者一個公司在長期和短期的發展變化。在二級市場，大家用股價衡量一個公司的好壞。一級市場和二級市場不一樣的地方就是維度不一樣，這個公司在今天估值可能是300萬美金，可能三個月、六個月之后估值可能就是1000萬美金，這個時間范圍之內創業公司是沒有信息披露機制，導致很多情況下你很難評判這個公司在這個階段之間的發展情況。

氪指數就是為了能夠解決這樣的問題。首先這張圖基本上可以有一個非常好的介紹，氪指數是怎么研發出來的。我們主要的數據來源主要是三個方面，第一個是我們36氪自己平臺上的，我們現在已經不完全是一個媒體，媒體只是我們的一個業務線，我們是一個創業服務平臺。我們有三條主要的業務線，第一是36氪融資，包含36氪融資平臺，和眾籌平臺，第二是36氪氪空間，這個是中國現金為止最好的孵化器。第三個才是我們的媒體。

第二個數據來源是公開數據，這里面包括APPstore，安卓市場，蘋果的應用商店，社交平臺，也包括一些招聘網站的公開數據。包括我們的合作伙伴，也包括聯通，我們接下來也會和TalkingData在數據上做一些很也意思的嘗試性的工作。

這個數據匯總之后，我們會經過相當復雜的數據處理之后，在多達1000個維度上提取一些功能，一些特征。然后把這些特征放到我們的機器學習引擎之中，這樣就會得出來我們相關的指數級產品，氪指數，公司指數，公司爆發力，這樣我們想給大家提兩個概念，我們會用到的的。第一個氪指數本身，衡量一個公司在短期和長期是連續性的。爆發力更像一個增長速度，是衡量在一段時間內這個公司的沖量，給大家一個簡單的例子，像新浪的下載量是遠遠高于一個初創公司的下載量，但是增長速度很多情況下是不如這個公司的。

36氪運營了四年多的歷史，整個過程當中我們接觸了大量的投資人，我們給大家分享一下是怎么看待投資人，以及投資這個領域。現場有沒有投資人？投資行業是一個很苦逼的行業，一點也沒有比創業更加輕松。在過去的幾年中我們觀察到好的投資人應該是什么樣的。往往具有兩方面的特性，第一方面是前瞻性，需要在提前一到兩年的時間預判到哪些行業具有爆發性，這個行業其實我們通常可以分成兩種情況，既有行業可以通過公開數據和既有數據做一個判斷。O2O的細分領域突然間發生爆發式的增長，對于投資人很難判斷。第二，這個投資人一定要非常勤勞，發現這個特定行業之后，必須要在第一時間內，去一家一家公司拜訪，撰寫投資的分析報告，經過投委會商榷。即使是他確定好了投資標的之后，他也需要在后續的過程當中，不停的做凈值調查，反復論證，這樣才能確定一個真正的投資標準。

這是創業者經常會遇到的，頭上的陷阱。接到投資意向書之后，并不代表投資就完成了。中國50%的情況下，收到了TS之后，投資還是沒有確定的情況。很多投資方給你一小部分的貸款，通過債的方式投到相應的公司，但是在VIE的過程當中，發現這個公司有三大缺陷，就拋棄這個貸款，撤回投資，這個變成了投資人經常使用的伎倆。這個看起來是在保護自己，但是實際上是說明信息太不對稱了。

這里是對還是錯，很難評判。我們36氪在過去四年中，接觸了很多很多創業公司，從這些數據當中我們希望找到一些規律性的東西，這種情況下幫助投資人，讓投資更簡單。幫助投資人發現準確標的的時候，一方面讓市場更加透明化，讓好的錢流向好的公司，我們幫助了投資人就等于幫助了創業者。

剛才說完我們對投資行業的分析之后，大概有幾個層面的問題。第一，你會發現這個行業要及時發現舊的行業的周期，第二要能夠定位新的行業，第三要能夠在特定行業下面找到最具有爆發力最具有發展前途的公司。

第四是否能夠持續對這個公司進行關注，以至于在合適的情況下把錢打過去，就是剛才說的前瞻性和勤奮。這里我們就開發了一款氪指數的產品，希望在某種程度上幫助投資人做投資決策。這里有很多關于大數據的同學，大數據說白了，我第一個公司也是做大數據的，后來被雅虎收購了。大數據這件事，往往是分析方法和數據，最重要的是你能得出什么樣的結論，或者大數據所說的相關性。接下來我們一起來看一下，我們剛才說了那么多，氪指數在哪些層面下解決這些問題，我相信不可能完全解決，但是我希望一步一步讓世界變得更好一些。

首先我們的數據是由專業的運營團隊來維護的。大概有20人的團隊每天都在寫數據，誰投了誰，什么時間，時間、金額等都是非常關鍵的。創業公司很多情況下在虛報自己的融資金額。我們有一個專業化的數據團隊不停的運營這個數據，我們對這個數據也做了很多層次的分析，現在來看應該是三個層面，12個大行業，150個二級行業，250三級行業，這些都是通過人工來分析的。大概數據量在幾十萬到過百完左右。

我們這里面產品往往是給出最新涌現的公司，最具有爆發性的公司，確保投資人在第一時間發現最好的投資標的。這里面有幾個點，像綠色的，基本代表大概的發展方向和趨勢。同時我們對行業也有一個細分，剛才提到了，一個是老行業一個是新行業。老行業是我們已知的行業。如何發現細分領域，其實是我們非常大的強項，我們一直在不停的關注多個數據來源的流量，所謂新興細分領域在于流量的分類，如果大家有一天發現很多未知流量流向某一些未知應用，這有可能就是一個非常非常新的細分領域，這種情況下，我們會通過人工標注的方式標注，用人工的方式發現到底是什么，這一般是由我們的行業分析師來做的。給這些新的行業做一些運營。

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同時我們氪指數本身也做了強大的搜索工具，和發現機制，幫助投資人在第一時間找到自己的投資標的。對于投資人來講，可以把自己投資過的公司建立到氪指數領域，剛才看了，在多個維度對這個公司，或者行業進行了追蹤。最上面的圖是標注了這個公司的增長，每個不同的公司有增長的模型，像社交類的網站流量的增長是指數級的，是受網絡效應和病毒類營銷的紅利所在的。他們的增長是階梯性函數的增長，營銷方式是取決于事件驅動。

其實經過大量的數據積累和分析之后，我們大概知道什么樣的公司應該用什么樣的營銷方案來做。大家知道每一點對應的新聞事件，或者是一個營銷活動是什么，我們積累大量的數據之后，基本上也知道你在什么樣的時間段，和時間點應用什么樣的營銷事件，能夠給你的流量，或者對你公司的知名度，百度指數就最大的促進，這個數據對我們來講是非常關鍵的。在氪指數內部我們做一個營銷活動，比如說微信上的活動，我們都是經過大量的數據分析之后才會決定什么性質的運營活動應該采取什么樣的內容，在什么時間段發布，這個事件應該持續多少天。

畢竟氪指數是一個綜合性的指數，是描述趨勢的。但是我們其實是把我們的原始數據完全開放的，如果大家愿意可以具體去看百度指數的變化范圍，以及搜索引擎相關性的指數。還有一個招聘需求，也挺有意思的。很多創業公司，你如果招聘的職位大多數很低端，這個情況要么兩種情況，是不是公司沒有大力發展，第二是核心團隊很完備。如果這個公司在招中層，要么就是這個公司團隊升級，要么是團隊發展，要么就是融到錢了。

當你投資的公司之后，也會關注你所投公司的競品是什么，同時你會知道整個公司的后續管理，我們可以把所有公司的投資標的放在同一個面板里面，觀察一定時間的相對變化。

這里面就是一些細分行業。我們周期性會做一些分析報告，大家可以關注我們36氪氪指數有一個訂閱號，我們公司也有36氪，大家一起拿出手機，打開微信，找到訂閱號36氪，并關注后，沒有獎品，大家會周期收到免費的分析。我們還跟聯通的數據魔方一起做了非常詳細的專業分析報告，這些報告包含了實時、階段性的數據，包括非常量化的看待數據量，使用習慣，以及更多的定制化。

接下來其實對于我們來講為什么要做這種產品？一方面我們希望幫助投資人更好的做投資決策，另外一方面，我個人一直覺得一級市場，其實是比二級市場更加安全的。我本人是學金融的，對于我來講，二級市場的風險性是很高的。這個有點反嘗試，從投資收益和期望來看，二級市場投資是小于一的對于一級市場是大于級，這個我們公司大量數據整理之后的觀點。

二級市場是有量化投資的，只要有一個模型應該就可以把一級市場做一個量化。這里給大家一個數據分析的案例。大家也知道，現在互聯網圈跟娛樂圈唯一的差別就是我們懂技術，他們不懂，其實很多情況下互聯網撕逼大戰入我們的眼。美團最近也面臨一些融資上的挑戰，我們把6月份、7月份的數據拉出來看，其實從活躍度來說，美團還是高于糯米的。最近8月份的時候，百度會投20億美金在糯米上，會給整個市場帶來不一樣的變化。但是在現在的階段來看，行業的競爭格局并沒有發生太大的變化。

雖然美團在一定程度上壓著大眾點評，但是留存上面是略遜一籌的。這是使用頻次。美團是一個交易性的產品，而且總體來講，美團的發展策略，三四線城市，農村包圍城市，稍微屌絲一點。大眾點評一方面是長時間的用戶積累。另外一方面，很多餐館是美團沒有覆蓋到的，用戶的屬性會更加偏向平均。

操作系統來講，其實就沒有太大的差別，我也觀察周圍的朋友，iPhone使用的人越來越多了。從這個用戶分布里看，大眾點評沒有太明顯的差距，前5位的用戶使用的都是iPhone的設備。這點非常有意思，這個數據來源我覺得可以說是比較獨特的。因為這個數據，我們發現美團的用戶搜盜墓筆記的人比較多，對于點評人喜歡看花千骨，大眾點評的用戶主要是聚集一線城市。點評用戶更愛財，注重財務管理，美團用戶更喜歡娛樂。在這里其實我們氪指數就是畫線，在某一段時間，糯米在7月的爆發，高過了美團、點評，百度做出了很多促進性的活動。一方面做了很大的投資，另外一方面，百度做了自己的外賣業務，做了很大的補貼，導致他的量非常非常大。但是氪指數是綜合性的指數，反映的是長期變化，而不是絕對的增量。

我們36氪要做什么？其實，我們是要為創業者提供最好的產品和服務，我們一直相信我們這個世界其實是被一小撮人改變了。我們相信這一小撮人就是創業者，所以我們36氪的創始人一直有一個心愿，希望能夠幫助這些創業者改變，幫助這小撮人改變整個世界，但是這一小撮人就是創業者，我們希望提供最好的產品和服務，幫助這些創業者改變，不用改變世界，讓我們的世界變得更加美好就可以。現在我們有三大業務，融資、氪空間和媒體。

首先我們36氪的融資，這個數據有點老了。我們現在大概有33000多家公司活躍在我們的平臺上，現在是300多家創業公司每天注冊在我們的平臺上，大概15%左右的公司是在非常活躍的尋找投資。第二，不知道大家聽說沒聽說過我們的融資活動。我們這次活動大概就3000多家創業公司參與，有1800多公司的BP投到30多個投資人手里。我們后續又有一個調研，這里面有10家公司獲得了投資意向，97%的用戶，創業公司對我們極速融資的活動給予非常高的評價。

在我們36氪的融資平臺上還有一個機構聯盟，有15家、20家最好的投資機構活躍在我們的平臺上，還有頂級的投資機構，人民幣基金、美元基金。

我們氪空間完全了四期同學的畢業典禮，第五期同學入住，現在為止，我們一年的時間里，氪空間的項目都是達到了20億。97%的融資概率，有大量的公司，我們的氪空間項目在我們的氪指數空間里面就完成融資了。大家如果要創業，氪空間是大家的首選孵化器即使你不用孵化器，也應該來到這個圈子里面，這個圈子是非常非常好的，包含了中國最優秀的創業者。

第三，也是我們氪空間的公司，FIR，環信、石墨。

第三個業務就是我們的媒體，伴隨的8000多萬讀者走了四年時間，去年報道1000多公司，在我們報道之后，流量翻倍。83的創業者在我們的報道之后，得到的投資人的約見，我們的流量基本上，如果把科技媒體作為一個領域來講，我們的流量是第二名到第十名之間加起來所有的流量加起來的兩倍。大家如果說自己的公司和產品有什么樣的進展，想要融下一輪，36氪媒體應該是大家的首選方案。

非常感謝大家，我不知道是不是有提問環節，如果沒有的話，咱們后續做其他的交流。

主持人：其實我們沒有設定提問環節，但是如果有人對魏總這個環節很感興趣，可以有一個提問的名額。誰感興趣，現在可以發問一下。這個環節就到此結束。

魏瑋：感謝TalkingData給我們這個機會，同時也祝大家周末愉快。

主持人：感謝魏總，下面我們有請最后一位演講嘉賓，是蓬景數字技術中心總經理蘇永剛，為我們帶來的是個性化數字營銷。

蘇永剛：非常感謝大家，確實是周末最后一個故事，聽完了有可以過周末了。蓬景數字我們現在也是做數據的分析，幫助客戶做一些有價值的工作。我們這個環節的主題叫做個性化營銷和個性化廣告的東西。這個下面的故事，我就想反中求己，剛才諸位領導講的都是我們的業務怎么樣，我們的產品怎么樣，我們能給客戶帶來什么價值，這些東西到底怎么落地？怎么能夠給我們的客戶以及給我們客戶的用戶帶來真實的價值？這件事情我們要反中求己。我剛才的同事問我，你馬上要上臺，你緊張嗎？我想我要是緊張，別人也得緊張。

我們每個人自己是與眾不同的，我們就要找到這些與眾不同的點，我們要給他合適的產品。我們公司做最主要的工作，第一個就是思考和學習，我買東西在亞馬遜，買完以后就會猜你喜歡，然后有目的的合并和拆分。在整個過程當中，我們就看到一個服務，在我們服務的過程當中，如何猜你喜歡的。如果去拆分你的包裹，這里我們可以想到很多很多的道理，比如說在物流，怎么節約成本，推薦的時候根據你的產品組合邏輯做一些推薦，我們現在每天在做這件事情。我們在做這件事情的方法都一樣，大數據。數據其實就是數據，我們在看這個數據的過程當中，你一定要有自己的目標和自己的認識，所以我們在做的是幫助我們的廣告主和客戶尋找他們的用戶，他們的用戶是什么樣的，未來未知的用戶是什么樣，我們都在思考這個問題。

暴雪今日公布了魔獸世界懷舊服第四階段的開放時間，按照暴雪藍貼的描述：阿拉希戰場將于3月10日開放（國服為3月12日），而4月份就會開放祖爾格拉布，雖然目前距離祖爾格拉布開放還有1個月的時間，但是隨著祖爾格拉布即將開放的消息出現后，在祖爾格拉布中掉落的一款坐騎也迅速成為了玩家們議論的焦點。

迅捷祖利安猛虎將成“土豪新寵”

眾所周知，在祖爾格拉布副本中會掉落兩款坐騎，一個卡扎什迅猛龍，一個是迅捷祖利安猛虎，而在這兩款坐騎中迅捷祖利安猛虎顯然更受玩家歡迎，在正式服老虎坐騎絕版之后擁有這款坐騎的角色價格也水漲船高，并且在后續版本老虎坐騎加入游戲內的“黑市系統”后其價格也一直居高不下。

相比正式服擁有花樣繁多的坐騎外觀，懷舊服中的坐騎外觀可謂少得可憐，除了種族坐騎之外，就只剩下戰場坐騎、副本掉落坐騎以及任務坐騎了，如果說STSM掉落的DK馬是無數聯盟玩家的夢想的話，那么顯然祖爾格拉布老虎坐騎更被部落玩家所看重，更何況迅捷祖利安猛虎在配色方面明顯區別于暗夜精靈的種族坐騎，可謂聯盟部落都想要，因此不出意外的話迅捷祖利安猛虎必定會成為“土豪玩家的新寵”。

金幣拍賣會成老虎坐騎主流分配模式

之所有說迅捷祖利安猛虎坐騎會成為“土豪玩家的新寵”主要還是因為這款坐騎幾乎都會以金幣的方式分配，并且目前已經有很多玩家表示自己所在的是DKP公會也打算用拍金幣的方式來分配老虎坐騎，更何況祖爾格拉布這個副本在魔獸世界60年代就盛行金團分配模式。

既然是金幣分配，那么顯然就是價高者得了。在70年代一只老虎坐騎就能被拍賣到7000金幣（當時點卡價格大概2000金幣），按照現階段玩家的消費水平來看，一只老虎坐騎必定不會低于10000金幣，甚至可能會排到數萬，乃至十萬金幣。

有玩家會疑惑，不就是一款坐騎嗎？又不加任何屬性，然而魔獸世界的玩家除了追求屬性之外，在正式服各種華麗外觀的熏陶下，玩家們同樣非常注重顏值，否則提布也不可能賣得比風劍還貴，而老虎坐騎本身就只有2%的掉率，雖然祖爾格拉布是3天一個CD，看似掉落機會更多，但是在整個TBC版本到WLK版本沒刷到老虎坐騎的玩家比比皆是，胖哥在萬年TBC版本中也是持續刷了大半年才刷到，更何況魔獸世界中的裝備會因為后續副本的開放貶值，而坐騎卻基本不會出現貶值的問題，因此必定會有大量玩家為迅捷祖利安猛虎的稀有掉落和外觀買單。