有Google的老師坐董事會?Adchemy其實是靠「研究勝」

網路創業家最常被問倒的問題是:「你的技術門檻在哪邊?」

真正答案往往是,沒有技術門檻,OK?

所以回朔思考一下,只要建立了一個比競爭者還高的技術門檻,又在一個證明是很廣大的市場,滿足一個很大的需求,就有機會取得資金、客戶、成功。問題是,技術門檻真的這麼難嗎

這周在矽谷比較大的投資案大概就是網路廣告公司Adchemy成功募得第三輪資金,高達1900萬美元(6億台幣),主要投資人皆是一級創投如Mayfield FundAugust Capital等等。這間公司主要服務是幫廣告主在網路上置放的廣告「最佳化」,公司名字「Adchemy」是從「煉金術」的「Alchemy」過來,意思是要幫幫廣告主將平凡無奇的鉛,萃煉成閃亮亮的黃金。

他們口中所謂的平凡無奇的「鉛」,就是一般而言來來去去像一陣風的「使用者」,使用者來去一陣風,不知道為何來,為何走,不知道為何點這個廣告,點了以後為什麼不買。而他們所謂的「黃金」,就是這個使用者真的點進廣告,而且還真的買下東西。假如他們能幫廣告主大幅增加這個購買率,當然就直接幫廣告主帶來了「黃金」,Adchemy自己更可以理所當然的以「pay per purchase」索取黃金。

值得注意的是,Adchemy號稱是廣告界極少數動用了「真正的科學」來提高線上購買率的公司,他們號稱在技術上要做到「廣告界的Google」。他們沒在唬爛,因為當年和Google兩位創辦人一起寫Google搜尋基礎的「The PageRank Citation Ranking」的Rajeev Motwani,也坐在Adchemy董事會中……。

一般的創業家看完這波部落格報導,「科學」來「科學」去的?大概就會心想:「這和我無關!」「留給其他史丹佛的博士們去做這方面點子吧!」但,這其實不是完全做不出來!我大膽猜想,Google的老師是在「事後」用的,不是在「事前」用的(你知道我的意思吧)。

你可知道,網路公司口中所謂的「技術門檻」(Google除外),常常只是「研究已久的一件事」?Adchemy雖然沒說明技術,但它基本上不外乎就是一套「很深的流量分析研究」。這研究的方式再加上開發出產品比後,就可以叫成「Predictive Technology」,也就是像水晶球一樣,指引企業下廣告的方向。至於它是否像水晶球一樣準?這種答案不是算「0分~100分」,只要機率比其他公司高,就可以堪叫「準」;當這市場沒有其他人做過,他第一個做出來了,當然也可以稱作「水晶球」。

Adchemy創辦人接受VentureBeat訪問說,他們為了做好這套很深的流量分析,他們一開始只選兩種網站,研究上面的廣告:一是「職涯教育」,二是「理財服務」。我猜想基本上應該就是先找來一兩家廣告主(可能先免費幫他們做或算CPC),做好廣告,再找來一兩家中小型的徵才網站、銀行服務網站,請求他們幫忙置入廣告與追蹤裝置,然後自己的主機就在收集資料了……之後就可以研究哪一種尺寸的廣告、哪一種關鍵字、擺在什麼地方的效果最佳。這樣研究一陣子以後,果然出現了「代表作」!他們發現,University of Phoenix這種的私立大學,在徵才網放廣告?還不如放在天氣或算命的網站要有效!有沒有和「啤酒應該放在尿布旁邊」一樣震撼呢!拿著這份研究結果,Adchemy立刻就變成最搶手的顧問了,找來一間銀行、一間匹茲堡的美術學院,幫他們安排廣告的位置,結果客戶說他們獲得了2~5倍的廣告報酬率。這下子更是證明Adchemy的「研究」有效了。

這是今天的狀況,但這些有效研究已經讓他們身價百倍,取得大量資金,準備將員工人數增加二倍。我可以打賭,他們增加的一定都是工程師居多,可能要用那些研究來做出網路廣告界最「神奇」的廣告決定系統。美國網路廣告市場從2006年到2007年成長了高達50%,四大天王拎著現金袋在等Adchemy。

所以,Adchemy教了我們一著「研究型網路產品」的創業策略。套用以前常講的字就是「研究勝」(research win),而不是「創意勝」(create win)。我們來將AdChemy,來與另一家最近看到的Retargeting公司。Retargeting這間公司的目的和Adchemy一樣,也是看準了「pay per purchase」,想增加購物網站的購買率,但它選擇用了一個很創新的想法來增加「pay per purchase」,當客戶第一次來到你家的產品面前,他們就強迫鎖定這個客戶。不確定Retargeting是怎麼做的,或許客戶一來,就會被置入追蹤,以後還可以再將這位客戶「帶回來」(是木馬程式自動load該站網頁嗎,笑)。細節可以看這個flash demo。產品很炫,但在這個市場,顯然不如Adchemy還紮實,看起來也似乎並沒有受到創投或大客戶青睞。這時候「創意勝」真的不如「研究勝」了。

再舉一例,當時在做Comot,我跑去和創投拚命的說「我們有一個最佳化的引擎」,還透過Web Services抓來Amazon的整套產品型錄,證明給他們看,這個引擎真的可以最佳化。現在回想起來,我們的順序錯了。我的目標市場是小站,不是Amazon,創投要聽的其實是「這個引擎怎麼真的對小站產生作用」。假如我們根本沒有這個最佳化引擎,先想辦法到小站,跟他們談好流量的研究,看看他們每一件東西的購買狀況,然後再到其他地方,看看他們的購買狀況,然後直接幫他們置入「非動態的」(hard-coded)的推銷,想辦法讓這兩個小站增加個5%的銷售,這時候,在一行程式都沒有寫的情況下,就可以直接拿著BP去找創投了!然後再來做那個「最佳化引擎」也不遲!假如真的有效,我們的這個最佳化引擎就能當「水晶球」,於是我們也有科學,我們也有價值,我們也是alchemy。

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