新的网络泡沫出现了：它被称为在线广告
世界上最大的媒体集团之一维亚康姆(Viacom)的总裁梅尔·卡尔马津(Mel Karmazin)走进了谷歌位于加利福尼亚州山景城的办公室。谷歌是一家时髦、年轻的科技公司，从互联网上赚到了钱--真正的钱！卡尔马津在那里是为了找出是怎么回事。
当联合创始人谢尔盖·布林上气不接下气地走进来时，谷歌创始人拉里·佩奇(Larry Page)和首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)已经坐在会议室里。他穿着短裤。还有旱冰鞋。
谷歌的人告诉卡尔马津，搜索引擎的收入来自销售广告。公司可以购买网站的付费链接，这些网站将出现在用户搜索结果的顶部。谷歌则扮演着中间人的角色，将有广告空间的网站与渴望让他们的横幅被看到的广告商联系起来。
施密特接着说：我们的业务是高度可衡量的。我们知道，如果你在广告上花费X美元，你将获得Y美元的收入。施密特坚持认为，在谷歌，你只为有效的东西付费。
卡尔马津吓坏了。他是一个老派的广告人，在他的家乡，一个超级碗的广告花费了300万美元。为什么？因为这就是它的价格。它能产生什么呢？谁知道呢。
卡尔马津说：我每年卖出250亿美元的广告。"；为什么我要让任何人知道什么管用，什么不管用？"；
他双手交叉靠在桌子上，凝视着他的主人，告诉他们：你们在玩弄魔术。
一个多世纪以来，广告是一门艺术，而不是一门科学。硬数据并不存在。一位这类的广告大师宣称：你们所说的爱情是像我这样的人为了推销而发明的--广告商只能希望这是真的。你把你的商业广告放在电视上，把你的品牌放在报纸上，然后你开始祈祷。有人会看到这则广告吗？有人会为此采取行动吗？没人知道。
20世纪90年代初，互联网为那个广告时代敲响了丧钟。今天，我们不再生活在广告狂人的时代，而是生活在数学人的时代。
寻找客户、点击、转换？谷歌和Facebook知道在哪里可以找到它们。以前所未有的精确度，这些数据巨头将在正确的时间将正确的消息传递给正确的人。低调的网民被引诱进入网店，犹豫不决的选民被告知美国总统候选人伊丽莎白·沃伦(Elizabeth Warren)的邪恶，潜在买家的屏幕上飞驰而过的汽车-试驾只需点击一下即可。
但这些都是真的吗？关于数字广告的有效性，我们真正了解多少？广告平台擅长操纵我们吗？
如果你认为最后一个问题的答案是：是的，非常好，这是情有可原的。毕竟，市场是巨大的。花在互联网广告上的钱每年都在增加。根据研究公司eMarketer的数据，2018年，全球数字广告支出超过2730亿美元。其中大部分广告是从两家公司购买的：谷歌(2018年为1160亿美元)和Facebook(2018年为545亿美元)。
报纸上充斥着关于这些科技巨头的秘密活动的论文。根据这位以色列思想家的说法，大数据系统“比我们自己更了解人类”只是个时间问题。
哈佛大学教授肖莎娜·祖博夫(Shoshana Zuboff)预测将出现“第七次灭绝浪潮”，届时人类将失去“意志的意志”。狡猾的营销者可以预测和操纵我们的行为。Facebook了解你的灵魂。谷歌正在侵入你的大脑。
我也曾经相信这些科技巨头是无所不知的实体。但在写这篇文章的过程中，我开始意识到，这种观点既是错误的，也是流行的。
一位前Facebook工程师曾经说过(他的话被引用了一千多次)：我们这一代人中最聪明的人正在考虑如何让人们点击广告。我采访了其中一些最优秀的人：曾受雇于硅谷最强大公司的经济学家：雅虎(Yahoo！)、谷歌(Google)、微软(Microsoft)、eBay、Facebook、Netflix、潘多拉(Pandora)和亚马逊(Amazon)。
这个故事是关于组织，以及为什么它们如此难以改变。这是关于我们，以及我们是多么容易被操纵。
它们并不总是那么容易拿到。我会在10月下旬发送一封电子邮件，也许他们会在1月份有一个小时的时间，在欧洲的某个不虔诚的时间。然后是语言障碍。这些家伙不会说英语，但流利的我的经济并不全是糟糕的，但两个小时的豪斯曼测试，增量投标和外源变化太多了，即使对我这样的狂热分子来说也是如此。
尽管如此，在行话中夹杂着足够多的轶事，让你头晕目眩。他们会用通俗易懂的英语说出一句话，让我在这一天剩下的时间里都在琢磨。
从这些对话中出现的故事不仅仅是关于在线广告的。这是一个受非理性支配的25万亿美元的市场。它是关于可知的，关于为什么即使是最大的数据集也不总是提供洞察力。这是关于组织，以及为什么它们如此难以改变。这是关于我们，以及我们是多么容易被操纵。
有一件事逐渐变得清晰起来：这些家伙在玩弄魔法。而且没有人知道这一点。或者正如曾在雅虎工作的加勒特·约翰逊(Garrett Johnson)告诉我的那样：我没有人敲开我的门，告诉我我他妈的篡改了他们的魔力，因为…。嗯，他们甚至都不知道我是谁。
史蒂夫·塔德利斯是这群人中最平易近人的。他立即回复了我的电子邮件：我很乐意与你交谈。
这一切都始于给一位数据顾问打了一个超现实的电话。2011年8月，塔德利斯去eBay工作了一年，当时他是加州大学伯克利分校(University of California，Berkeley)的经济学教授。
在他与eBay营销团队的第一次谈话中，他们邀请他与他们的顾问坐下来。顾问们可以告诉他eBay的每一次广告活动都有多大的利润。既然塔德利斯是一名经济学家，也许他想问问他们他们的方法。
当Tadelis联系到他时，一位顾问在电话中说，他拥有专有的转换功能。他们使用专有的转换功能，拥有25年的经验，并拥有一长串知名客户。
当Tadelis追问他们时，他意识到“专有的转换函数”只不过是对普通统计数据的巧妙掩饰。你把每周的广告支出和每周的销售额结合起来，就是这样！把混合物折成散点图，看看会发生什么。
相关性，就像任何统计基础课程都会告诉你的那样，不是因果关系。如果看到你广告的人和本来打算使用eBay的人完全一样，那么这些令人印象深刻的数字意味着什么呢？易趣可不是小菜一碟。当然，许多寻找鞋子的人最终都会自己出现在在线拍卖网站上，无论他们是否看到广告？
想象一下这个。路易吉的披萨店雇佣了三名青少年向路人发放优惠券。经过几周的飞行，三个人中的一个被证明是营销天才。顾客总是拿着这个孩子分发的优惠券出现。另外两个人完全搞不懂：他是怎么做到的？当他们问他时，他解释说：我站在披萨店的等候区。
很明显，那个少年不是营销高手。披萨店不会通过向已经计划在五分钟后订购Quattro Stagioni的人提供优惠券来吸引更多的顾客。
经济学家将此称为选择效应。对于广告商来说，将这种选择效应(人们看到你的广告，但我们已经打算点击、购买、注册或下载)与广告效应(人们看到你的广告，这就是他们开始点击、购买、注册、下载的原因)区分开来是至关重要的。Tadelis问顾问们到底是如何做出这种区分的。
我们使用拉格朗日乘数，其中一人说。有那么一秒钟，塔德利斯大吃一惊。什么？拉格朗日乘数？但拉格朗日乘数与……没有任何关系……然后我突然想到，塔德利斯回忆道。这家伙想用行话胜过我！
我忍住了说：“对不起，你完蛋了，这是我教的。”&取而代之的是，塔德利斯决定继续用经济术语交谈。
“拉格朗日乘数，太有意思了，”他回答说。现在我知道你们有一个有约束的优化模型，我们都知道，拉格朗日乘数是目标函数中约束的影子。我们都知道这一点，对吧？
史蒂夫，你在用手机吗？因为你们要分手了，我听不见你们说话。
两周后，塔德利斯亲自会见了营销顾问。顾问们整理了一份圆滑的演示文稿，展示了eBay如何通过其出色的广告宣传活动赚取了大量现金。塔德利斯回忆说：我环顾房间四周，看到的都是点头的人。
演示告诉他，品牌关键词广告是eBay最成功的广告方式。有人在谷歌上搜索eBay，谷歌收取费用，在搜索结果的顶部放置了一个指向eBay的链接。显然，很多人点击了这个付费链接。根据顾问们的说法，如此多的人，以至于拍卖网站在品牌关键词广告上每花费一美元至少能赚取12.28美元-这是一个丰厚的利润！
塔德利斯不买帐。我认为它太棒了，我不是说它特别好或特别吸引人。我的意思是富有想象力的、幻想的、远离现实的。"；他的理论基础是什么？人们确实经常点击eBay.com的付费链接。但如果那里没有这个链接，他们大概会点击它正下方的链接：eBay.com的免费链接。数据咨询公司的利润计算是基于他们无论如何都会获得的点击量。
Tadelis建议进行一个实验：暂时停止广告，让我们看看品牌关键词广告是否真的奏效。顾问们抱怨道。
几周后，当Tadelis就后续会议联系顾问时，他被告知后续会议来来去去。他没有被邀请。
不过，在那次尴尬的演讲几个月后，塔德利斯终于有机会进行他的实验。eBay的市场部和MSN网络(必应和雅虎！)之间发生了冲突。eBay想要协商更低的价格，为了获得筹码，决定停止关键字“eBay”的广告。
塔德利斯直截了当地谈到了正事。他和他的团队一起仔细分析了停播广告的影响。三个月后，结果很明显：以前所有来自付费链接的流量现在都是通过普通链接进入的。塔德利斯一直以来都是对的。每年，eBay在针对关键词“eBay”的广告上花费了2000万美元。
当Tadelis向公司提交他的发现时，eBay的财务部门终于醒悟了。
这位经济学家被放手了：他被允许在全美三分之一的地区暂停eBay在谷歌上的所有广告三个月。不仅是品牌自己的名字，还包括那些与简单关键词匹配的关键词，比如鞋子、衬衫和玻璃器皿等简单的关键字样。(#34；Shoes&34；，"；T恤"；，"；Glassware"；，"；Shoes&34；，"；)。
营销部预料到了一场灾难：他们认为，销售额肯定会下降至少5%。
实验又持续了八周。撤下广告的效果如何？几乎没有。根据Tadelis的计算，eBay在搜索广告上每花一美元，他们就会得到回报。
对于营销部来说，一切都进行得非常顺利。高薪顾问曾认为，损失最大的广告活动最有利可图：他们认为品牌关键词广告不是2000万美元的支出，而是2.456亿美元的回报。
对于塔德利斯来说，这让他大开眼界。我有一种大多数经济学家都有的信念：企业都在做广告，所以肯定是好的。因为不然的话，他们为什么要这么做呢？他补充道：但在我在eBay的经历之后，这一切都不存在了。
我和塔德利斯一样感到惊讶。愤世嫉俗的广告界是我可以想通的东西，但又是天真的吗？但我与这些经济学家交谈得越多，我就越意识到eBay并不是唯一犯下这个错误的人。
我采访了兰德尔·刘易斯(Randall Lewis)，他曾在雅虎、谷歌和Netflix工作，现在是广告平台Nanigans的研究主管。对于这类人来说，刘易斯在某种程度上是一位无与伦比的艺术家。(曾在谷歌与刘易斯共事的约翰逊后来向我坦言：我带到谈判桌上的一个优势是，我擅长将兰德尔的天才转化为我们其他人都能理解的东西。)。
刘易斯是这一点的一部分，这意味着他有八年多让广告商失望的经验。他告诉我，这总是很尴尬。他们认为一切都很美好。但是当你在做这些实验的时候，…。嗯，当事情看起来好得令人难以置信时，它们通常是真的。
刘易斯解释说，整件事是梨形的，因为在很大程度上，这个行业受到了同样错误的统计思路的支配。在线营销界与路易吉的披萨店和处理传单的青少年有着相同的战略。这就是eBay在搜索广告方面出了问题的地方。但横幅广告、Instagram视频和Facebook广告也会发生同样的情况。
广告公司使用的基准-旨在衡量广告被观看后的点击量、销售额和下载量-从根本上是具有误导性的。这些基准都没有区分选择效应(点击、购买和下载无论如何都在发生)和广告效果(没有广告就不会发生的点击、购买和下载)。
更糟糕的是：这一代人中最聪明的人正在创造算法，这些算法只会增加选择的效果。
考虑以下几点：如果亚马逊从Facebook和谷歌购买点击量，广告平台的算法将寻找亚马逊点击量。谁最有可能点击亚马逊呢？大概是亚马逊的常客吧。在这种情况下，算法会生成点击，但不一定会产生额外的点击。
不只是广告平台容易受到这种有缺陷的思维方式的影响。广告商也犯了同样的错误。他们针对的是已经很有可能购买他们产品的受众，投放个性化广告。你看了雷诺的广告，然后你的屏幕就被Twingos占据了。你把一件衣服放在网上购物篮里，然后它就会在互联网上跟踪你。你喜欢，现在你的时间表里满是活动(《2019兽人节：带上你的战斧！》)。
但谁知道呢，也许你真的会买下那条裙子，也许你已经看中Twingo好几个月了，也许你刚刚订购了一把战斧。
大多数广告公司向其复杂的算法竖井提供满满的数据，即使这种做法从未交付预期的结果。
我从来没有真正想过这一点。算法定向可能在技术上很巧妙，但如果你瞄准的是错误的东西，那么它对广告商来说是没有用的。大多数广告平台无法告诉客户，他们的算法是将全自动青少年放在等候区(增加了选择效果)，还是引入了本来不会进来的人(增加了广告效果)。
我们目前的假设是，广告公司总是从更多的数据中受益。当然，现场游戏更有可能吸引玩家。但是，大多数广告公司向其复杂的算法竖井提供满满的数据，即使这种做法从未产生预期的结果。在最坏的情况下，所有这些侵犯隐私的行为甚至可能导致针对错误的人群。
这一见解在有关在线隐私的辩论中明显缺失。目前，我们甚至不知道所有这些侵犯隐私的行为是否如广告所说的那样奏效。
幸运的是，有一种方法可以衡量广告的纯粹效果：做个实验。事先将目标群体随机分成两组：一组看到广告，另一组不看。这样，设计实验就排除了选择的影响。
大型零售商Facebook的经济学家发起了一场Facebook运动。最初的假设是，零售商的广告只需在一个人面前播放1490次，但实验显示，这些人中的许多人无论如何都会在那里购物；只有14300人中有一人因为广告而找到了这家网店。换言之，选拔效果几乎比单独的广告效果强10倍！
这也不例外。在大多数Facebook实验中，选择效应大大超过了广告效应。
在Facebook的15个实验中，有7个没有选择效应的广告效果非常小，以至于
现在，我们来到了也许是最基本的问题：广告到底有什么真正需要知道的？广告商如何才能确切地知道他们的广告带来了什么？
谷歌首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)告诉他的电视同事梅尔·卡尔马津(Mel Karmazin)，当谈到在线广告时，这个问题很容易回答。刘易斯继续为施密特工作，但他为雅虎！2011年揭穿了这一说法。他论文的标题是：
失望一直是这项研究的驱动力。在雅虎，刘易斯做了25个巨大的广告实验。尽管如此，他对广告的实际效果仍有很大的不确定性。
约翰逊回忆说，人们认为，在一百万人的实验之后，我们可以走开，确切地知道广告是如何运作的。他补充说，如果你有一百万，你应该可以数到天使在大头针上跳舞。
那么到底出了什么问题呢？如果你想量小的东西，你就得量大。比方说，我想知道有多少人患有罕见的囊性纤维化。囊性纤维化影响每3400人中就有一人(0.03%)。但假设我不知道这一点。
于是我打开电话簿，拨打了一万个人的电话。外加另外一万美元。再来一万。然后再来一万。
所以你看，我的民调结果到处都是。10，000个样本实在太小了，无法得到可靠的估计。我们最好给一百万人打电话。再加一百万。再加一百万。现在我们有进展了。
想象一下，如果我想知道去年有多少人感染了流感(每20人中就有一人)。一万个电话就足以得到可靠的估计。更多的人感染流感，所以流感研究可以有更小的测试小组。
关键是，广告就像囊性纤维化，而不是流感。即便如此，这对囊性纤维化也是极其不公平的，因为人们因为看到广告而买东西，甚至比囊性纤维化还要罕见。
约翰逊叹了口气：给人们看他们不想看的照片和电影，很难改变他们的行为。
为了说明这一点，请看史蒂夫·塔德利斯(Steve Tadelis)对eBay的研究。eBay在谷歌搜索广告上每投入一美元，就会损失63美分，但这实际上是一个不准确的估计。如果这个实验无限重复(又一次广告停止，又一次广告停止，又一次广告停止…)，在所有广告停止中，95%的真实亏损将落在负1.24美元到负0.03美元的范围内。这就是统计学家所说的置信区间。在广告研究中，置信区间往往很大。
eBay的表现如此低劣，以至于唯一合乎逻辑的结论是：停止购买搜索广告！但是，如果eBay的营销稍微有效一点--比如说他们每投资一美元只损失10美分--那么他们的实验就会显示出这一点。
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