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Google 為什麼能把廣告賣得嚇嚇叫?背後有 3 大競爭優勢

2023-01-02 強納森.尼
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Google 這家企業似乎罕見擁有三大競爭優勢的要件:規模經濟、自我強化的需求面優勢與供給面優勢。更值得一提的是,Google 展現了這些優勢的多種表現形式:Google 的規模化優勢源自固定成本基礎相對較大與網絡效應;由於使用者習慣、轉換成本與搜尋成本,Google 留下了高比例的消費者和廣告主;藉由學習和資料不斷強化專有科技,Google 取得了主要的成本優勢。

儘管這些不同優勢相輔相成,依然值得逐一進行詳細檢視,以更了解 Google 核心事業何以面對競爭者攻擊居然毫無損傷。

規模化優勢分析

一般人開始輸入查詢字詞時,一定會注意到,Google 自動完成功能經常神奇地猜到你心裡的問題。這個功能部分是源自引擎擁有其他使用者所有問題的大數據,代表每新增一名使用者,就會改善所有使用者的搜尋體驗,從而產生了網絡效應。

廣泛來說,Google 對先前的搜尋行為愈發熟悉後,便更能有效地客製化個別使用者搜尋結果的篩選與呈現,進而推動了需求面的規模化優勢。

Google 規模產生的更顯著網絡效應不是來自使用者,而是來自於廣告市集。就廣告來說,Google 不僅僅受惠於搜尋本身無所不在的網絡效應。例如,AdSense 可以在部落格和其他相對較小且去中心化的網站投放廣告,這就對廣告主特別具吸引力,因為可以廣泛觸及這類網站,還能根據與這些網站豐富的互動經驗客製化廣告投放。

同時,網站紛紛採用 AdSense,因為廣告主最為集中。AdExchange 是 Google 為優質發布媒體和大型品牌廣告主提供的即時出價交易,也受惠於相同的網絡效應。Google 廣告部門的產品均在 2018 年重新整併為 GoogleAd Manager。

值得注意的是,AdSense 和 AdExchange,統稱為 Google 合作夥伴(GoogleNetwork Members)分潤,是 Google 得利於網絡效應最大的事業,但與主要受惠於供給面規模的核心搜尋事業相比,仍是小巫見大巫。這部分廣告營收還不到 Google 旗下搜尋事業營收的五分之一,其中包括 Google.com、YouTube、Gmail 和 Maps。這個比例還不斷逐年下滑。

需求面優勢分析

搜尋者和廣告主對 Google 搜尋引擎的忠誠度,是鞏固規模效益的重大因素 。使用者透過經驗就能嫻熟使用特定的搜尋引擎,而這份經驗也能讓現有搜尋引擎提供更為相關的結果。假如轉換新的搜尋引擎便得犧牲過去耗費的搜尋心力,因此進一步鞏固了使用者對 Google 的忠誠度。

正如同經驗強化了使用者忠誠度,廣告主一旦習慣了 Google 廣告和 Google 自動投放廣告程式,忠誠度也於焉而生。美國司法部最近針對 Google 的調查,原本關注獲得顧客忠誠度的方法是否公平,還是被 Google 整合軟體工具所逼迫,畢竟這些工具主導了「線上發布媒體和廣告主之間複雜連結上的每個環節」。

具體而言,法規監管單位檢視 Google 如何把網站放置銷售廣告的熱門產品,與其領先的數位廣告市集兩相連結。另外,Google 堅持要求廣告主使用自家軟體工具,才能在旗下的 YouTube 投放廣告,監管當局也要檢討是否合適。

Google 堅稱自己只是為廣告主和發布媒體打造了更加無縫又有效的體驗。說來諷刺,法規監管當局關注 Google 在數位看板廣告的作用,但這類廣告與服務對 Google 利潤重要性卻急劇下降。最終,美國司法部 2020 年反托拉斯訴訟決定暫時針對該事業完全不同的面向。即使聯邦政府之後決定重啟調查,或相關的州政府訴訟取得成功,也無法實質影響 Google 整體顧客黏著度,或衝擊其為了提升體驗而展現的過人投資能力。

這般多面向又多方位的忠誠度,也因為搜尋結果品質和廣告效果持續改善進而強化。 數位領域的需求面和供給面優勢往往以此方式緊密相連。起初尚未穩固的顧客習慣可迅速轉化為產品改善的動力,這通常伴隨著學習帶動的客製化應用。而這類進步會提升轉換成本,因為使用者發覺其他地方找不到同樣令人滿意的搜尋結果。

供給面優勢分析

在供給面,科技和學習本身就是數位環境中密不可分的優勢,顧客資料有助於持續最佳化產品服務。單靠一個人憑空開發「更厲害」科技的想法,在搜尋等使用案例中似乎顯得不切實際,因為在這些案例中,應用成熟的機器學習演算法可以快速又顯著地改善結果。

假如 Bing 或 Duck DuckGo 不熟悉我的搜尋行為,無論吸引了再多聰明的程式編碼師和技術專家,也難以呈現與 Google 一樣令人滿意的結果。當然,Google 上付費廣告的呈現也是由演算法決定,這些演算法是依據大量的回饋經驗,並為廣告和個人使用者客製化。

久而久之,這些專利演算法逐步改善,既使 Google 廣告點閱率不斷提升,也使廣告主的點閱到銷售轉換率穩定增加。 而轉換率的上升,到頭來又導致了廣告價格逐步上升。Google 在這兩個領域的表現都明顯優於其競爭對手,而且時間愈久差距愈大。

長期下來,透過學習強化的專利技術所產生效果與成長速度,會因使用案例而有很大差異,也可能是一把雙面刃。對於部分數位企業來說,吸收顧客資料以改善或客製化產品的速度,也強化了新進業者急起直追的能力。

就某些應用來說,少量資料可以發揮很大作用,而大量資料的額外價值卻微不足道,專利技術與學習提供的結構性優勢便很有限。然而,Google 發展歷史顯示,搜尋這個使用案例內建資料導向學習與科技的綜合優勢,依然持續成長且沒有上限。

隨著搜尋和廣告研發的巨額投資不斷成長,核心規模化優勢也於焉誕生,強化了原就密不可分的供需面優勢。Google 的學習強化專利技術,以及網絡效應鞏固的使用者與廣告主依賴心理,加上研發與其他領域中傳統以成本為考量的規模經濟,形成了一種良性循環,顯示其卓越的經濟表現可能會持續下去。

Google 的「祕方」有許多緊密相連的因子,因此 Google 創辦人佩奇(Larry Page)和布林(Sergie Brin)體現於 PageRank 演算法的創新理念固然早被競爭對手完全掌握,大部分卻無關乎經濟本身。

(本文出自《平台假象》,天下雜誌出版)

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