闫辉：我先自我介绍一下，我叫闫辉，我是TalkingData创始团队成员之一，一直负责公司的产品相关的工作。今年是2021年，TalkingData走过了十年，从公司2011年推出第一款移动应用统计分析产品，一直到目前，我基本参与过所有的产品，也是看着一个一个产品成长，到目前的差不多十到十一个单独的产品和产品线。

其实2021年，对我们来说很重要的一件事情是怎么样把单独的产品线，更多的聚合成一个整体矩阵下的一个个类目，让它更清晰地展示给我们的客户。所以今年我们把分散的一些产品线聚成了属于分析领域的分析云、广告监测领域的监测云、数据能力输出领域的数据云，还有整个服务于公域广告投放的营销云，以及增加了支持更安全和合规的把数据利用起来的安全云，这么五个大的类目上面。这五个大的类目把现有的所有产品线进行了整合。

今年对我们来说，最重要的一个新增是安全云，我们发布了安全岛平台。因为像今年一个比较重要的话题就是数安法和个保法的正式施行，更多倡导的是更尊重消费者和最终用户的权益、更注重获得他们的授权，还有就是对于所有的数据的收集都应该遵循“最小、必要”原则。因为我们TalkingData一直是在大数据域有自己很好的授权数据收集的基础，同时我们一直非常重视数据的安全运用，所以在前几年就已经投入在研发各项的安全技术，像联邦算法、差分隐私、多方安全计算等。

今年我们是组合了一些内外部的安全技术和能力，提供安全合规的融合业务场景的数据应用，也就是我们发布的安全岛这个平台，这是今年的一个重点。

另外一方面，在今年也有几个很重要的趋势，就是从2020年的疫情发生之后，加速了各方面的线上化，短视频和直播带货、以及像现在KOL和KOC的这些媒体和流量资源也是变得非常热。我们也是在今年开始增加了一些在这方面的投入，准备在2022年去发布一些跟内容营销、和直播相关的产品。这是我们目前TalkingData整个产品的现状。

 记者：因为您是做数据营销的，所以请讲讲数据营销行业您现在观察到的和去年以来技术方面的趋势，包括明年的技术趋势，您的观点请您谈一下。    

闫辉：整个大的数字化营销域的话，大的MarTech技术域有两个很大的分支，一个是AdTech，就是广告科技相关的，还有一块是偏运营和私域相关的MarTech工具。

其实我们公司在两个赛道上都有一定量的投入，而目前侧重点是在跟AdTech相关的一些会更多一点。

其实在AdTech这个领域上面，今年最大的变化还是来源于刚刚说的，法律法规的明确所带来的转变。这里边具体的一些趋势上的变化就是，一是像苹果，随着新iOS系统的发布对隐私政策进行了更新，明确了需要对于单款应用、以明示的方式来获得IDFA数据的授权。带来一个现状就是，最终用户对于IDFA的授权变得越来越难。从我们的统计结果来看，授权获取率低于26%。这样会存在一种状况就是，原来的需要依赖广告ID进行定向广告和多方广告技术逐渐的被限制，就是找不到一个比较好的和稳定的终端型ID来做这样的事，就需要有一些新型的方案来对这方面需求进行补充。

然后我们看到这样的事情带来了几种结果。一方面是在广告科技路线上，在大的媒体平台上，他们会更加注重所谓“围墙花园”内的数据能力的一些建设，就是在他们自身的域内去提供像建模环境、还有像DMP能力之类的，然后来赋能。而且在这样的平台的内部运作上，开始去切换成他们内部ID，像字节和腾讯都有在做这个方向的事情。

像我们这类的话，就是作为三方服务商和公域营销的服务商，也都更多的开始研究有没有一些更好的替代型方法和方案，这里边比如说像我们在研究的基于家庭场景的家庭群组式的ID，而不是对单一用户去做追踪的ID，然后把这种能力带入到行业和场景当中。这是一个趋势。

另外一方面，也是因为安全和法规上面带来的一些影响，这两年有一种新的角色会出现，就是第三方的安全服务性的平台。我刚刚提到的是在大型媒体之内的，就是在围墙花园之内，大家都有非常多的技术件和非常完备的整套方案，来提供在他们域内的完整的闭环运作。但是跨媒体和跨公域的很多场景、事情就无法运作，像跨媒体的频控、多个媒体之间的流量和转化路径的分析，以及跨媒体的客群研究这些事情就会变得更难。这些课题上，我们觉得以后的趋势是会留给有安全服务能力、能连接多方数据孤岛，并具备很好的中立性的公司或者是协会或者组织或者国家单位，来把这件事情支撑起来。

还有一块很重要的趋势是，在广告科技和营销投放上，确实是越来越重视建模型的这种投放。原本我们都是靠代理公司的人力在做这样内容型的投放和优化。那么在这两年，像AI算法建模的普及，越来越多的投放规模非常大的公司，已经开始去很积极地在进行用AI算法和建模来提供种子，然后再去通过建模去放大这个种子的方式，来做更科学的定向营销，这种模式已经普及化了。

然后在这里边，其实我们可以看到，在我们服务的像快消、金融，还有在互联网的教育、游戏这些领域，都是非常优先在用这种方式。

目前我谈这三点的大趋势。

记者：我接着问隐私计算的事。因为咱们刚才说的建模，建模等于是现在这个大厂商、大广告主愿意投的主要是建模这块，因为我们这边有包括像京东和字节的建模也有，我们自己也有一些AI建模，这块能不能给讲一讲？

闫辉：我们是这样，像比较大型的云厂商和技术很强的一些技术厂商，在对于安全计算和联邦学习这块的投入是更足的，我们其实还是一个数据服务提供商，不是专门去研究安全技术的，像我们的安全岛平台，也是跟云的合作伙伴，还有其他具有安全技术能力的合作伙伴来共建的。安全岛平台的优势，是它同时兼顾了技术上的安全，并更重要的是在上面去构筑了针对各种业务场景的数据应用。

您刚才提到的比如像京东和京东云，他们是在联邦技术上有比较长时间的一些积累，我们也会跟京东一起，去基于它的联邦能力帮客户做数据建模和挖掘，相当于是京东云提供了它的联邦技术，然后TalkingData作为一个授权数据的提供方，客户作为场景的需求方，这样的话大家就可以三方来做这样的事情。执行过程中是由京东云提供技术，然后我们各自会去部署这样的安全节点，然后来实现一个具体的落地和交付。

同样的事情，我们和腾讯云也有一些合作和各个行业案例。

但也有一些安全合作伙伴，像翼方健数和洞见科技，他们是专门做多方隐私计算和联邦系统的，我们也会把他们的技术融入到我们的安全岛平台当中，另外也把他们的安全技术作为一个赋能方，一起为客户提供服务。

记者：其实崔总在媒体的活动中提到，我们对于这种新的行业媒体的这些变化，包括新消费趋势，都有在关注做很多的事情。像现在抖音这么大的媒体平台，那么我们需要跟这种终端的媒体平台有些什么样的一些，比如为客户在这个平台上去投广告，我们为这些平台做出哪些事情？

闫辉：一方面我们是巨量引擎的比较权威的监测的合作伙伴，我们是授权可以监测在巨量引擎上投放的品牌型和效果型的两种广告。

另外一方面，我们也是巨量引擎上面比较好的DMP的合作伙伴，也是云图的一个ISV供应商，我们会用我们的数据和建模能力，以Marketing API方式做连接，来把我们的三方数据和三方DMP应用到字节的巨量引擎当中，去帮客户做叠加式的定向广告的优化。

记者：在您看来，精准营销发展状况如何？个保法实施后，对自动化决策这个方面做了一些新的要求，对精准营销带来哪些影响？企业要如何去应对这样一种冲击？

闫辉：其实像个保法发布了之后，我们这个行业有几种状况。一方面是广告数据的获取和转移是否有明确授权。以前在这个领域有非常多的从业者，在大型媒体和客户之间提供Ad Serving。其实他们过去在执行过程中，可能存留了一些经手的数据，在今年的法令下，会限制它对这种过程中数据的挖掘和利用。

还有像我们这种做第三方监测、DMP的机构，同样也会有这样的问题。因为广告监测回收的数据，它的用途和用法上是为了监测宏观统计性结果以及监测和过滤无效流量，而不是要再用来去做这种投放的优化。我们更多的数据挖掘是在TalkingData的三方DMP，也就是基于通过SDK收集的授权数据。通过Ad Serving这块回收的数据，还有通过广告监测直接回收的数据，会是行业中更受影响的。反之，如果说数据是明确获得了最终用户的授权，是不太受到这方面的影响的。

记者：那接下来的数字营销如何在合法合规的范围内，比较高效、深度地去挖掘现在已经受到限制的这部分数据？挖掘这部分数据的价值？

闫辉：其实我自己的看法是这样的，一方面是不要去挖掘受限制的数据，因为没有授权就不应该去挖掘。我们为什么要推出安全岛，有一个前提，就是我们有自有数据，是获得授权的数据，才可以基于这种授权做提供公域数据方面的一些能力。如果实没有获得很好的授权，按我的理解是，广告资产的转移和利用就是应该被限制。

然后，不是说以后一定是由TalkingData来承载安全岛这种平台，我们也倡导以后由国家或者协会或专门的组织推出这样的平台，去做这样的应用。我们只是说，在现在的发展阶段，我们很愿意去发挥我们的能力，来做这样的事情。我们也不会在这样的平台上利用直接回收的广告数据，而更多的是用有授权的数据。

我们是觉得，其实像今年的很多法规的发布，初衷都是为了保护消费者的权益，是为了让大家获得更好的体验。现在也有些厂商通过绕路的方式强行获得用户的授权，变成一种灰色地带。我是觉得应该去严格控制一下这种非授权数据的灰色利用。

记者：在新流量与内容营销的兴起的环境下，TalkingData是如何解决广告主与媒体、流量平台以及销售平台之间数据孤岛的问题？有没有成功的案例或者是行业的例子？

闫辉：其实我刚刚提到了几点，如果跟大型平台来解决一些数据孤岛问题，多数都是在两三方之间的一些联邦，还有与这种大型平台自身的一些安全件的合作，比如说像跟字节的DataHub这样的平台去做一些合作，就能去解决这样的需求。

记者：那比如说成功的案例呢？

    闫辉：就像我们在跟字节的DataHub共建的广告监测的系统，帮客户去解决它的受众识别问题。这些都是经由了一些安全性的方法做匿名化、做数据传输、实现双方共通的给客户提供一个最后的结果。

记者：整个隐私计算所引领的营销的新的这种大的趋势，在这个大趋势下边，你整个的产品策略能不能再梳理一下？包括您刚才还提到各个平台，包括自己的安全岛，这些大的picture能不能给梳理一下？

闫辉：我觉得整个营销上的大的流程是这样的，就是它经由了几个场景的过程。首先就是你需要去了解你的客户群，了解潜客，这块一般叫消费者洞察。然后数字化的消费者洞察，就是将传统的纸质问卷方式变成线上调研方式，以及像我们这样的第三方数据服务可以帮你直接通过数据分析做客群的调研。

下一个阶段是数字化投的投放策略和投放计划，比如准备选择哪些媒体，是户外还是移动端的短视频媒体，还是一些KOL、KOC种草，还是做一些OTT型的投放，以及它们的预算比例是多少，期望达到的人群触达的目标、销售额的目标大致是什么。

第三个阶段是投放计划的具体执行，执行的过程中会涉及到怎么能做得更准确和更精准。

执行完了之后，再做一系列的分析和效果监测，看是否和策略和计划的一样，是否已经达到了你的目标。这个是完整的数字化营销的一个完整过程和链路。

这个链路的每一个环节都是需要经由数字化去赋能的。而且最好是由一整套数据来连接的，比如说制定策略上是用了某一种数据，但效果监测上用了另外的数据，很可能这两个环节就会不匹配。

还有的话，这整个从数据去发现数据的循环的过程，就是将效果监测回收到的转化结果更好的投放，应用到后续的策略和投放执行过程中去，这个就是我们讲的建模和持续优化的过程。所以这就是一个营销的闭环。就是将投后的结果和监测到的效果，形成种子，再继续去学习和放大它，这样周而复始的一个过程。

    安全岛的作用，就是让所有这些从数字发现数字的过程运行在一套安全性的平台上，把以前暴露式数据，变成经授权和匿名化的数据，并且让以前数据能做的事继续得以实现。