区块链营销数据隐私与高质量数据的冲突

最近在写一份关于区块链广告项目运作计划,开始总结过去的所思所想,以及市场上已经有的一些方案。但始终无法绕开一个问题——数据隐私与精准投放的冲突。

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为什么会出现这个问题?

最近跟一个朋友在谈论区块链在广告甚至IOT上的应用,我问了这样一个问题“现在很多人在讲IOT和区块链是绝配,区块链究竟可以解决IOT落地的什么核心问题?”,“ 物联网实现万物互联,区块链去中心化,网络拓扑有类似之处,但是最大的问题是节点之间的网络带宽和海量交易信息存储问题”朋友回答到。其实区块链对于广告营销也可以用这个答案来描述,区块链的核心是去中心化的同时利用机器来降低信任成本,广告营销也有望在这个基础上,实现广告主—受众—媒体之间即将破裂的关系的有效修补,让广告营销达到空前的互动。

这种修补,从现在看起来包括几个方面:
1.让受众主动参与,进行数据提供,利益获取。这解决了目前广告的最致命难题——受众排斥
2.营销数据协作,不论是个人与广告主,媒体与广告主,个人与媒体,还是媒体与媒体。数据的协作,不论是对广告投放实现更加精准的人群寻找,还是实现真正千人千面的创意都是一个新的高速通道。
3.剩下的解决是去中介化,提升效率,打击作弊,广告生产的去中心化等问题

上面这些方向,都可以做出不同的解决方案和产品。但这项改革成功地关键,在于新推出的产品,是否对一件事情起到了推动作用——受众的互动(直接或间接)是否提高。

广告营销一直在解决这个问题,广告主想获得更多的收益,因此有了众多公司推出程序化购买,程序化创意等产品,都是想提高受众的互动,以增加广告主的收益(直接或间接)。互动要提高,利益刺激绝对不是最持久有效的方法,我们一定会回到数据层面,利用高质量的数据配上优秀推荐算法和高效的IOT数据采集设备,去做“个性化”营销。

这意味着在进行营销时,需要获得受众非常全面的数据。理论上,数据越全面,效果就会越好。但是,负责进行广告营销的公司可能不会轻易地获取到受众全面的数据,因为数据具有2个特征:
1.隐私性,从法律上来讲,除非真正的数据拥有者授权,否则没有任何人有权使用这个数据
2.易复用性,受众的数据如果让某个企业掌握了一次,这个企业就拥有了二次使用或者售卖的机会

这就导致了,如果一个广告营销公司在投放过程中,获取到高质量数据能够进行有效的营销活动,但是面临法律或者数据提供方利益受损的问题;如果不获取到高质量数据,那又不能做出足够好的营销行为,对现有的广告环境并没有多大促进作用。

那是不是就不可调和了?

我们的目标是设计一套解决方案,在保护隐私性和数据拥有者的利益的同时,还能让广告营销公司能够利用高质量数据做出足够好的营销行为。

1.先思考怎么设计机制来解决隐私性和易复用性,从而让广告营销公司能够获取到高质量数据?
隐私性我们讲,只要数据拥有者授权,那么就可以使用。因此,设计一个数字身份档案管理系统,让用户可以维护自己的数据,还能让用户对不同的应用开放自定义的数据;
易复用性的问题,用户的数据开放给某一家企业,比如兴趣爱好标签,那么就需要做到数据使用可追踪,并实现利益分配。换句话说,企业如果二次使用用户的数据,会被监测到并需要为用户支付费用

以上的描述,数据拥有者不仅仅可以是个人,也可能是一家企业。

2.上面这种方法,遵循的原则是——数据提供者拥有数据自主权,可以控制对外开放的数据,一旦数据开放,数据的控制器会减弱,但在被其他方二次使用时可以获得收益来弥补数据控制权。但好像还不尽人意,如果获取到数据的企业不通过我们设计的系统进行运作,而走黑市交易,这就面临巨大隐患。广告营销公司最终是为了能够做出足够好的营销行为,获取高质量的数据只是一个中间过程。那是不是有办法能够实现做出高质量营销行为,但不会获取到用户数据?

(1)关于隐私性,仍然由数据拥有者掌控数据,维护与外部的交互。
(2)数据以一定格式脱敏存储区块链上,真正的数据存储在数据拥有者自己的本地空间中,并提供一套机制可以验证数据拥有者拥有这部分数据。
(3)设计可自定义的智能合约服务,让广告营销公司能够设定自己期望找到的标签、运行逻辑、数据源
(4)当一个受众的营销ID以脱敏方式进入系统,不同广告营销公司的智能合约会被触发,从不同的数据源中寻找对应的数据,并运行逻辑代码,最终返回结果。作为广告营销公司采取哪种营销策略的依据。
(5)在此过程中,能够对数据提供方进行利益分配

在这个过程中,营销ID不会被广告营销公司直接获取,(相当于)数据也不会被营销公司获取,除非受众主动与营销公司的广告发生了交互。但营销公司在这个过程中,实现了对受众的深入认识。

这种方案有1个问题,就是一旦受众与广告营销公司发生了交互,则广告营销公司有机会关联到当时在智能合约中获取到的标签数据,这部分数据可以被广告营销公司作为自己的数据资产使用。严格意义上讲,这种也属于易复用性问题,要完全解决则是加入黑盒机制或者一些干扰数据关联的机制。但由于受众主动交互才能产生这部分数据,因此实际中不一定需要做到严格意义上的不可复用。

应用场景

最大的场景要分为实时场景和非实时场景。实时场景当然就是参与到RTB当中去,非实时场景就是用于投放前或者投放后的数据协作中去。

实时场景(面临着网络带宽和交易速度确认的问题):
1.程序化购买扩展:在RTB中,广告营销公司能够获取到对该用户的数据十分有限,为了最大化广告主的利益,可利用区块链数据协作获取更好的营销策略。可以通过信息流、消息推送等方式缓解实时压力。
2.直接营销(场景营销、IOT、流量狐导):一个用户的出现,会被通知到网络中的监测点,监测点可以通过区块链数据协作制定营销策略。

对广告主来说,拥有了更高质量的数据;对媒体来说,他们可以把数据贡献给非自己的流量,以扩大数据变现的范围。

非实时场景:
1.数据匹配:针对不同方的数据,在保护隐私的情况下做数据比对。
2.数据(准确性)验证:针对不同方的数据,在保护隐私的情况下,为同一条数据进行投票
3.作弊验证:对广告投放和点击行为与媒体和受众身份档案联系起来,做KYC和奖惩制度
4.联合数据分析:通过自定义智能合约和特定的数据源,进行数据挖掘分析

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