在文章开头，先模拟三个问答，大家可以对号入座：
问题1：如果你在微博/微信上经常收到广告信息，你会烦吗？
多数人听到这个问题可能会毫不犹豫的说：“很烦。”
问题2：如果你在微博或微信上经常收到与你有关的广告信息，比如正好你是感兴趣或者喜欢的产品，你会烦吗？
多数人可能需要思考一会儿才会给出答案：“可能不会讨厌吧，至少是自己感兴趣的。”
问题3：如果你在微博或微信上经常收到跟你的需求有关的广告信息，换句话说，推送的就是你想要的东西，你会烦吗？
此时，多数人可能会迅速给出答案：“不讨厌，还会喜欢，因为这就是我想要的啊，省的再去花大量时间找了。”
上面的三种假设问题和三个答案，不仅反应了人们对推送类广告的态度变化，而且还说明一个问题：人们对于精准营销有极大的需求。
一、精准营销市场需求大；推送内容与用户越相关，用户对广告的态度和回应越好。
2014年底，中国传媒大学国家广告研究院发布了《2014中美移动互联网发展报告》，其中一个结果非常值得注意和思考。调查显示，最可能得到智能终端用户回应的广告内容有八种：
（1）与用户要购买物品相关的广告（2）与要购买物品相关的优惠券（3）搞笑的广告（4）与用户最喜爱品牌相关的广告（5）与用户在线上访问过网站或使用过的应用相关的广告（6）与最近线上购物相关的广告（7）与用户所在场所相关的广告（8）与最近收听、收看的广播/电视相关的广告。（占比>=20%）
在这8种最能得到用户回应的广告中，有6类都是跟用户相关的。比如，第（1）（2）种是跟用户真正的需求相关，第（4）是跟用户的偏好相关，第（5）（6）是跟用户网络使用行为以及消费行为相关，第（7）是跟用户所处的场景相关（当然场景可能会跟产品偏好有关）。
这说明，只要基于大数据的推送类广告在精准度做到了跟“用户相关”，就可以赢得用户的回应，这种回应可能是购买意愿，也可能是实际的购买行为。换句话说，用户对这种“与自身相关”的精准营销类广告是不反感的，是有需求的。因为这些广告少了对用户的打扰，并且让用户费劲心思对比或货比三家后才购买的决策过程缩短，节省了时间，让用户直接找到对自己有用或有需求的产品或服务。
而2015年初，腾讯在测试朋友圈广告投放之前，发布了一份《朋友圈广告用户研究报告》，数据结果显示，有23.8%的受访用户认为，只要广告和自己有相关性，他们对任何类型的广告都能接受，并且这一比例最高。这些数据同样传递出一个讯息，那就是：用户最在意进入他们视野的广告是否跟自身有相关性，如果有相关性，那么用户就乐意接受。如果不相关，不管什么样的广告都会成为一种打扰。
从这些调查数据的类似结果中可以看出，人们对于精准营销类广告是持友好态度的，至少不讨厌，甚至是喜欢的。这说明，精准营销类广告的市场需求的确较大，但前提条件是，你能做到多大程度与用户相关，甚至精准？而这也正是问题的关键。
二、精准营销的现状和问题：推送方式显粗暴，离真正精准还有较大距离
然而，我们在“微博营销对90后影响”的项目调查中有个意外发现，数据显示，相比于其他微博营销方式，受访者看到的推送类广告信息比例较低，只有36.7%。并且推送类广告的参与度也较低，只有29%。同时，受访者认为推送类广告对他们的影响力和有吸引力是最低的，比例只有18.3%和11.1%。这说明受访者对微博推送类广告的接受度较低（详见钛媒体文章《微博营销，对90后大学生究竟有什么影响？》以及《再解密微博营销对90后大学生的影响》）。
这一发现与前面的调查数据形成了反差。起初我对此很疑惑，原因是，拥有几亿用户的新浪微博掌握着庞大用户数据，最有能力掌握用户的基本属性、偏好、兴趣和特征。并且阿里巴巴入股新浪微博后，新浪微博曾表示要做精准推送，在2013年底还测试了私信推送功能，就是为了试水精准信息推送。如果真的是这样，至少用户对跟自身有关的推送类广告信息不那么反感。可为什么会接受度很低？除非这些推送广告并不精准，打扰到了用户，所以用户才会反感。
于是，我们针对这个问题又进行了大量深访，结果证实了上述观点，受访者对微博推送类广告信息普遍持反感态度，主要原因就在于“不精准”、“与我无关”。比如受访者表示，“这些推送的信息太多了，一大堆，根本不感兴趣，会觉得很烦”，所以他们会认为这些推送来的跟自己没有关系的广告就是一种骚扰；但很多受访者表示，如果推送的广告恰好是自己感兴趣的或是有需要的，一般会点击查看，甚至会去购买。
这些调查结果从反面说明了，推送类广告之所以不受欢迎，查看度、参与度和分享率较低的原因更多是因为与用户的相关性太低，十分不精准，并且扑面而来，让用户招架不住。
出现这种情况可能有两种解释：
1、 不会挖金矿，未充分挖掘用户数据与产品的关系
不论是新浪微博还是微信，都有着巨量的用户数据，而这些数据对于这些平台来说，就是一个巨大金矿，所以微博和微信不对外开放这些数据的确是可以理解的。那么，这些金矿到底是什么？
其实简单说来就是，用户的基本属性特征数据，包括年龄、性别、所在区域、活动范围、教育程度、转发行为、点赞行为、兴趣信息；同时还有用户在这些平台上经常主动发布的内容，这些内容中也蕴含着许多关键词，平台通过用户发布内容的关键词分析就可以梳理出兴趣和偏好信息、性格特点、所属圈子等等。因此，对这些信息的挖掘和处理，会分析出不同的消费群体、受众群体，以及这些群体甚至是个人的消费偏好。而这些都是可引导性的信息，广告根据这些信息与人群进行匹配，从而提高广告的到达率、精准度，用户对广告的接受度也会更高。
所以，这些隐含在用户特征和行为背后的数据就是金矿，有太多可以挖掘的可能性信息，但是，关键问题在于，平台能不能用好这些数据，能不能将这些用户数据和他们真正所需的产品建立联系，然后再进行广告和用户的匹配。
就拿新浪微博来说，与阿里合作后，它在精准广告上的确有天然的优势，一端是微博平台上的海量用户数据，一端是海量的淘宝商家或产品。但是，如何将用户数据跟产品建立关联，却是新浪微博面临的最大挑战。如果能将挖掘好这些数据并建立广告联系，形成相对精准的推送类广告，然后再连接新浪微博的支付功能，那么由精准广告推送带来的购买行为就可以直接在新浪微博上完成。其实，这件事是三方得利的，淘宝、微博和用户都会受益。
但根据目前的调查来看，新浪微博在精准营销或精准广告推送方面的确做得不尽人意，并受到各方诟病。一方面是受访用户对推送类广告的接受度很低，而另一方面，有报道显示，新浪微博右侧推送广告的点击率仅有0.2%（算是很低了），所以商家也对其广告效果持观望态度。当然，主要是因为精准性太差，用户数据并未好好挖掘。
2、 只跟用户简单相关，难谈精准
目前，许多推送类广告是基于用户浏览器中cookie搜集的信息来完成的，比如通过cookie可以追踪了解到用户访问的网页、用户购买习惯，然后根据用户的购买习惯给用户推荐类似商品。比如，你在淘宝上可能浏览过化妆品，而当你登陆微博后，右侧就会推送化妆品的广告，这就算完成了精准推荐。
但是，这种推荐只是根据用户浅显的网络行为进行的，认为只要跟用户这种行为有关系的都推荐，所以并没有更多挖掘用户其他的数据（可能根本没怎么用大数据）。所以，这只是让广告跟用户的性别、网络行为等做了简单的关联，谈不上精准。也正因为此，这种广告推送一定是粗糙的，引起用户（包括微博用户）的反感也是必然的。
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