技術的變化并沒有改變營銷的核心概念，但新技術確實放大了每一次成功和失敗。

我記得在2020年，我寫過一篇文章：《宋星的半小時讀懂系列：數字營銷中的十大黑科技》。

3年之后的2023年，數字營銷又有什么黑科技呢？尤其是ChatGPT之類的AIGC之外的黑科技，又有什么呢？

顯然，AIGC是當紅炸子雞，我們在6月中旬也會在上海舉辦一次紛析線下聚會暨AIGC沙龍。但我們也不能忽視其他能夠同樣幫助到我們的其他黑科技。

現在，看看都有哪些值得我們注意的數字營銷黑科技吧。

AIGC

AIGC不用多說了，我這篇文章《不吹不黑，客觀講講ChatGPT等AIGC能用在數字營銷的哪些方面》有介紹它在數字營銷領域里的應用。

但是，未來遠不只是我講的這一點。比如，只要你的顯卡足夠好，AI可以把一張照片在極短的時間內3D化，然后，再動態化。Adobe也向我們展示了它利用文字進行圖片處理和創作的新能力。

對AIGC來說，現在只能算剛剛冒芽，未來它在數字營銷應用上的空間，不說無限大，至少也是巨大的。

低代碼或無代碼

但今天在數字營銷上的應用擴展了太多。想象一下，市場營銷的負責人，通過鼠標拖拽，就輕松做出一個包含各種復雜互動的頁面，而且這個頁面還可以立即被推送到包括小程序、網站、公眾號、app等各種平臺上。

如果再與AIGC結合起來，一個非技術專業的營銷人不依賴于IT不依賴前端不依賴設計搞定一次完全“獨立自主”的數字營銷活動，真的不是夢。

所以，所謂低代碼或者無代碼，在數字營銷上的應用，主要指只依靠少量代碼甚至不依靠代碼就能實現的與消費者的數字化互動體驗。

今天，低代碼或無代碼的解決方案已經有不少的產品亮相，為數字營銷進一步“個人特種兵”化進一步鋪平了道路。

當然，對企業而言，也是極大的效率提升和成本的節約。

RPA

RPA今天在數字營銷上的應用已經相當常見了。

RPA的全稱為機器人流程自動化(Robotic Process Automation)，主利用軟件來執行業務流程的一組技術，按照人類的執行規則和操作過程來執行同樣的流程，被人親切的稱為“數字員工”。

• Robot：指它能模仿人類在軟件上的行為動作：如點擊、打開應用、輸入、頁面下拉等

• Process：指模仿的行為是一系列的有先后順序的具體步驟

• Automation：指在設置步驟后可以在無人工干擾的情況下，自動化完成設置的步驟任務

圖片來自億歐智庫

一些枯燥重復的數字營銷工作，全部都可以讓RPA完成。

你說，RPA不就是以前的鼠標自動點擊腳本工具嗎？不，并不一樣，RPA更智能化，能做的事情也更加復雜，并且能夠在多界面中穿梭工作。

今天，RPA廣泛應用在電商場景和數字營銷中。例如，自動巡店、物流攔截、價格監控、內容發布、數據抓取、批量獲客等等領域，以及這些領域組合起來進行應用。

RPA是數字營銷“個人特種兵”武器庫中的另外一件“大殺器”。這篇文章后面，將再有一篇文章專門介紹RPA。

將如此多的“權力”（AIGC、低代碼或無代碼、RPA）交到個人的手中，將極大增加數字組織的生產力。

隱私計算

隱私計算對今天的數字營銷至關重要。

在個人信息保護法和媒體平臺圍墻花園的雙重壓力下，廣告主基于自有數據的應用無法離開隱私計算，尤其是縱向聯邦學習。

深度投放

深度廣告投放，是指廣告的自動優化能力向更深度發展的新的廣告類型。

例如，字節千川、阿里萬相臺，以及近期推出的騰訊的商品廣告。這些廣告都是以商品轉化為優化目標的廣告投放方式，而且優化也是自動自主完成的。

我這篇文章《來一場雙向奔赴的數字營銷！》，對這種以商品轉化優化為目標投放的廣告有具體的講解。

除了中國，國外也同樣有這樣的投放方式，例如Facebook上的DPA廣告。

除了以商品為目標，今天的廣告優化還有更多樣化的優化能力。例如谷歌的為app推廣提供的廣告產品，可以不僅僅以app的下載為目標，還可以以app的留存率、活躍率等其他核心業務指標為投放目標。

深度投放，是一種指哪兒打哪兒的投放方式，背后當然也是機器學習和人工智能的驅動。但它確實進一步降低了投放的門檻，也降低了廣告主“錢包的深度”。

一體化營銷系統

曾經的中臺，正讓位于一體化營銷系統。或者說，一體化營銷系統，自己正在慢慢變成一個中臺。

有朋友曾經問我，宋老師，我們在選擇MarTech系統工具的時候，是選擇各類工具最好的廠家的產品，拼合在一起，還是選擇一家的產品給一個整合的解決方案呢？

All-in-one（一家提供整合方案）還是Best-in-breed（選擇每類最優產品），確實是一個問題。我的答案是，隨著一體化營銷系統越來越成熟，all-in-one可能是更好的選擇。Best-in-breed對于系統整合協同的要求太高了，坑太多了！

一體化營銷系統正在被AI整合起來，從而能夠發揮更大家價值。例如，我們都知道CDP是無法單獨發揮價值的，但CDP與MA和DAM甚至PIM的整合就很有必要。但是這種整合，如果只是API級別的打通，使用者仍然要花費大量的時間操作這些系統，而一體化軟件，則是在智能化的幫助下，在一個界面下調度不同的數字營銷系統。

這是下一代MarTech工具的正確打開方式。

無ID追蹤的定向廣告

個人信息保護法所導致的后果，是無論你用什么ID追蹤受眾，都需要獲得每個受眾個體的授權。

因此，完全不使用ID，而采用別的方式追蹤匿名化的受眾以投放廣告，是一個很令人期待的方法。

這個方法可行嗎？

行業中通常有兩個方法解決這個問題。

第一個方法，多特征混合方法（blending features），類似于過去的Canvas Fingerprints的方法，不過比后者先進的地方在于，在特征中混入了很多隨機變量，以盡量去標識化。這種方法，我個人認為，在法律上仍然屬于個人信息，只不過即使泄露，產生的后果也很微小。

據說新的Google Analytics 4，也在廢棄cookie之后，采用的這種ID方法 。

第二種方法，就是利用一次性的ID。用過即廢。類似于蘋果的SKAdnetwork的解決方案。

第三種方法，則是我下面馬上講到的新上線文定向廣告。

全面革新的上下文廣告

本來，在RTB等程序化廣告發展到今天這么成熟的時代，已經沒有上下文廣告什么事兒了，但是個人信息保護法讓很多靠ID定向的廣告變得艱難。

這給了上下文定向的廣告機會。

不過，今天的上下文定向廣告已經完全不是過去的那種簡單的“關鍵詞”觸發的定向廣告，而是加入了對于內容的真正理解。

Next-Gen Audiences，這是一種人工智能工具，可以從用戶設備捕獲數據信號，根據這些因素將營銷人員與相關受眾無縫連接起來。這個由Verizon提出的方法，據稱功能超越了營銷人員經常用來向相關網站內容投放廣告的傳統上下文定位：使用在出價請求中收到的內容和其他實時信號來高度準確地推斷受眾，并通過有意義的廣告體驗吸引他們。

甚至，也有廣告從業者將大型語料庫用在識別包括URL及各種文字、圖形、圖像、視頻的識別上，從而精確判定內容，從而幫助實現更符合受眾興趣的定向廣告。

AR仍在發展

AR在廣告上的發展，一直受制于設備本身。

人們對于AR和VR的新奇與興趣，在沉重的頭戴設備的打擊下，很快就消失殆盡。

AR這幾年一直不溫不火，設備沒有根本性進化是一個主要原因。

不過，AR在廣告上的發展并沒有停步，尤其是在現實世界中，AR和全息廣告的結合，是一個很好的讓消費者擁有更新奇體驗的方向。

數字孿生@數字營銷

數字營銷中的數字孿生應用，有幾個方向。

第一個方向，是我們可以為營銷目的制作客戶的數字雙胞胎。客戶的數字雙胞胎是客戶的虛擬代表或數字化身。它可用于了解潛在的客戶行為并模擬或預測客戶結果。客戶通常是個人，但也可以是角色、一群人，甚至是機器。

第二個方向，產品或者營銷策略的數字孿生。在你真的上市這些產品，或者執行這些策略之前，就能夠進行真實消費者的測試。

第三個方向，可能有點邪惡，但也不是不可能，即數字孿生你的數字營銷團隊。畢竟有AIGC，有RPA，有低代碼或無代碼，這個團隊的大部分工作都可以讓機器代替。不過，人顯然不可能被完全替代，但數字孿生數字營銷團隊的價值絕對是巨大的。

好了，先寫到這里。大家如果有任何想討論的，歡迎留言。