原字诀：汽车行业原生解决方案

引言：“每每在这个时候，我们会与大家分享一些百度汽车行业阶段性的成果。在过去的几年中，我们曾经与大家讲述了，百度大数据如何整合为汽车的前、中、后市场作支持；我们曾经与大家一同探讨了，搜索引擎如何顺应无线时代，为广告主提供整合营销解决方案；我们也曾经与大家一起关注了，在不同的百度移动平台下整合O2O资源造福于汽车营销。而今天，我们在这里一起吹响大信息流时代的号角，一起了解一下属于汽车行业的原生解决方案”。

第一，每天在百度上产生的汽车相关搜索量为1700万，无线占比为74%。

每年峰会伊始，我们都会关心下整个汽车行业大盘的搜索热度，虽然整体的增长趋势并不强劲，但无线端的统治力越发明显，部分车型级别的无线占比已经超过了75%。由于现在用户对于百度APP使用的习惯正在发生变化，搜索并不是用户在百度上的唯一行为，所以我们也试图从数据上找出一些变化。当我们剖开数据趋势的横截面，汽车用户流量的厚度造就了更多商业价值。在信息时代，百度汽车用户数据的意义不仅仅是搜索量，而是用户意图的沉淀，这是我们很想传递给广告主和用户的一条信息。

第二，每天在百度上产生7万条汽车相关新闻资讯，相当于270份综合日报的信息量。

这是一个我们以前从未说过的数据维度，我们选取了4月20日-4月30日，发现每天在百度首页资讯流页面上产生和更新的与汽车相关的新闻资讯有7万余条。由于这段时间也正值2017年上海车展，这个汽车相关的新闻资讯的数据有一定行业参考意义，可以反映百度对于行业信息的承载力。而从图中，我们人为地将信息流分成了左边的资讯信息流和右边的广告信息流，乍看之下其实比较难去鉴别两者的差异，这也是未来信息流越来越原生需求化的一个特征。

第三，每天在百度上产生的汽车相关的内容标签有8200个，标签维度27个。

这组数据是从用户平台提炼出的：在百度首页的资讯文章中，所有的标签数约在9-10万级别，NLP（自然语言处理）产出的汽车相关标签去重后约为8200个。其中，人工标注的约百级别，绝大部分的标签来源于NLP（自然语言处理）学习下打的标签，每篇文章标签数平均3.7个。庞大的标签体系未来可以被应用于人群行为偏好与文章类型主题之间的匹配，使得信息流对于用户的意图判断更为精准。

为大家分享3个原生新理念，3套原生新战术，3条原生新趋势

在过去，移动端广告就像图中这样的：页面覆盖式的大Banner，或者是像垂直网站那样的页面嵌入式硬广。而原生信息流的出现开启了新的广告形式：内容嵌入式。即将内容的体验前置化，广告原生化。

在过去，汽车广告主在搜索排名平台上竞争了太久时间，能够被商业化的行业流量，甚至长尾需求的流量都被圈得差不多了。原生信息流的出现无疑为行业提供了一个蓝海流量平台，“君子之争又有了新的战场”。

原生广告的呈现已无需多言，百度原生的特点正是承接主动和被动两种用户理念。

被动原生：就像在某汽车垂直页面中，用户在众多相像的资讯流中，被一条很像资讯的广告所吸引；主动原生：就像是搜索的场景，当用户搜索了有需求的关键词，在自然搜索结果之上插入了迎合需求的广告。前者是表现形式下的“像”，后者则是意图行为上的“想”。结合了这两点的优势，构成了百度原生产品的内外逻辑，很好的贴合了用户的意图路径。

从搜索引擎竞价排名之初，我们就想着能将众多产品线串联起来构成百度体系下的整合营销。当cookie捕捉了用户的搜索意图行为后，如何去二次、三次地在用户的路径上吸引并影响用户。如今的原生就能够很好的承接住搜索平台上的需求，将用户再次带回需要被带到的地方。

所以我们今天提炼的“原字诀第一诀”：百度原生新理念，欲营造闭环内用户的原生体验。

一条平衡的商业产品线应该是可以使用在推广的任意时刻。无论是一款充电车在预热时期的活动，还是一款热门SUV上市的推广，还是一款豪华车在维持期时的卖点推广，还是一款紧凑型车在促销时期的金融方案。可以被贯穿使用在汽车营销的前、中、后市场，正如同以前聊到的汽车大数据应用一样。

一条平衡的商业产品线同样应该可以兼顾到品牌和效果导向。无论是以CPM还是CPC形式购买的情况下，无论两者是什么样的推广预算比例，最终追求的是优化平衡点，也就是品效最大化。

那么，根据不同的时期的汽车用户不同的需求和广告主不同的营销KPI，将原生信息流做不同的购买组合，可以达到推广的效果。例如：在某新车上市期间，在发布上市重要信息的同时也会突出车型优势卖点，对于预约的销售线索也有一定的要求。也就意味着在这波计划中，广告主可能对于曝光、点击、留咨这整条转化线上都有KPI的要求。这个时候对于信息流的运用就可以十分灵活，在上市前一周使用曝光稳定的CPM购买形式突出车型的主体和slogan。同时，持续性的使用CPC购买形式的信息流，推广多套FBI卖点的物料，赚到更高的点击率。而在销售线索层面，可以用CPC形式的信息流对于价格、参配、试驾等搜索过关键词的用户进行二次曝光，如此可以达到比较好的转化效果。

这个想法的大前提是，信息流会基于汽车用户浏览行为路径，在各种不同的浏览场景下迎合需求，达到更好的效果。如果一个用户曾经在百度上点击或搜索过汽车相关的信息，那么有以下几种假设的浏览路径：

路径A，汽车用户在百度APP浏览汽车兴趣相关信息的过程中，被一条优质的信息流广告所吸引，且被引导进入了相关的页面进行深度了解。

路径B，汽车用户在百度APP浏览的过程中，最终选择了某条内容资讯，点击进入了内容的详情页，在文章内容的下方依然会有和汽车相关的信息流推广。

路径C，汽车用户在百度APP浏览汽车兴趣相关信息的过程中，想要了解更为丰富化的信息，切换到了视频标签下，在视频的列表页中同样可以浏览到相关的视频信息流。

路径D，汽车用户在百度APP有过汽车相关的意图，再去到第三方的联盟页面上，依然会有信息流的出现。

所以在这些条路径上，都有百度信息流广告的存在，来迎合用户的各种浏览习惯和偏好。

从搜索决策链的角度来看，如果一个汽车用户对于购车价格较为感兴趣，TA一定会搜索价格相关的关键词，并且点击相关搜索结果查看。这样的话，如果该用户在信息流页面浏览到一些和促销力度相关的资讯或者信息流广告，TA会很敏感，很有可能会再次点击进入内容了解，这样信息流就很好的达到一个强化作用；相对而言，从信息流用户产品的角度，也希望信息流能够反过来唤起用户对于搜索的行动和对应搜索产品线的点击。

期初对于百度信息流的使用用途仅仅是专题或官网的导流，或者是销售线索的募集，但随着信息流样式的不断丰富化，我们可以满足用户的不同体验需求，从原先的平面式体验慢慢过渡到了互动式体验。汽车用户可以通过点击信息流广告看一段TVC视频，可以沉浸式体验整屏的H5特效，可以摇动手机全景式的观看车内空间及内饰。除此之外，还可以通过百度原生信息流调起语音、图搜等功能，更为生动等体验互动功能。

所以无论是更丰富的定向、更丰富的形式、更丰富的位置、更丰富的内容都能体现：大信息流时代，原生对于用户的多角度的影响。我们今天提炼的“原字诀第二诀”：百度原生新战术，在任意推广时刻最求品效最大化，在各种用户偏好需求下满足用户的丰富体验。

*具体的七个案例可以参考外发的PDF DECK

虽然大数据已经被汽车行业称道多年，但是它始终焕发着营销活力。以前来说，我们经常数据的基于搜索关键词的数据和基于用户行为的数据，在未来基于内容化、场景化的数据也将被扩充加入到数据库中，辅助原生产品的投放。

程序化购买在之前的三年里始终是热议的话题，市场上也涌现出很多不同DSP/DMP供应商和媒体。在这样一个相对较为复杂的流量竞争环境下，原生的广告呈现形式异军突起后，流量对于这种热门广告形式倾斜无疑是给未来程序化交易提供了一个新的机会，而流量流经的各个环节均会带来有价值的用户行为数据。虽然投放之初只是构建的一个种子人群，但是其包裹着百度商业投放数据和用户行为数据外壳，加以二方数据的对于推广对象的支持，可以更精准的刻画出人群。在投放的过程中，利用百度的Lookalike技术进行相似人群拓展和扩充，那么未来将会加入到DMP人群标签，使得原生程序化投放更为顺畅和有效。

作为时下努力方向，未来的必然趋势，人工智能的商业化运用能拉高营销科技水准。目前百度与人工智能相关技术领域有语音搜索、图像搜索、AR增强现实、人脸识别技术等，这些都是基于百度APP“大框架”之下的技术功能调起。相对于文字搜索功能，这些新颖功能的功能目前还没有完全被用户所习惯使用，所以这些应用技术需要更多地走到台前来。通常，一些创新技术项目的都需要使用大流量的资源为页面导流，为技术做调起支持。在这个时候，原生的资源属性和流量量级足以为一个新颖的技术提供大流量的支持，也可以更好地在商业活动中向用户推广技术的实用性。

例如：在雪佛兰与迪士尼合作的图像搜索立体LOGO调起小游戏的活动中，就使用了基于用户兴趣贴吧的信息流资源为图像搜索调起提供支持；在奔驰AMG 45赛道活动中，通过百度APP首页下信息流CPM购买形式，用庞大的流量为百度语音搜索提供稳定的调起支持，完成整个活动进程。

综上，未来基于大数据赋能、内容赋能、技术赋能，使得用户生活在一个时时刻刻被数据、内容、技术影响的环境之下。所以，原生诀的最后一诀：大信息流时代，无处不原生，万事皆原生。

在这个大信息流的时代，愿与大家一起为百度原生呐喊：Hello Feeds！

（仅以本文献给过去半年对于汽车行业原生支持的行业同仁们）

注：文中提到的“百度APP”、“百度APP”，现已正式更名为“百度”。