奥美广告的创始人大卫·奥格威说，克劳德·霍普金斯的著作「科学的广告」值得所有从业者至少读上7遍，否则没有资格进入广告行业。
但其实奥格威和霍普金斯是完全不同类型的广告人，如果用品效合一或者品效协同的概念来区分，奥格威显然是品牌一方的捍卫者，甚至是以一己之力建立了品牌调性的理论。
而霍普金斯是一个没那么感性的人，他坚信只有数据才能证明广告是否有效，所以早在一百多年前，霍普金斯就用核销票券的方式来计算广告投放的CPA成本，本质上和现代的广告机制并无二致。
或者也可以这么说，大卫·奥格威的广告学，几十年来的变化其实并不大，他为广告赋予的艺术价值至今仍在散发光热，不过克劳德·霍普金斯的研究领域——为创意市场寻找科学之锚——几乎已经是「轻舟已过万重山」。
所谓历史的局限性，换种说法就是，时代变得太快了。
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腾讯广告商业平台总经理汪牧远，讲过这么一个很有意思的案例：
某广告主在微信小程序里投放卖货广告，会在用户点击后产生两条链路，一条是点击广告、小程序打开后直接进入广告素材对应的商品详情页，另一条则是跳转到类似活动推广的关键页面进行下单。
而在真实操作的过程里，后一条链路的转化率要高出5倍，虽然用户未必下单的是广告展示的那件商品，但只要他消费了，投放回报就出现了。
这个差别乍看之下有些反常识，却也非常清晰的证明了「人货场」三要素在技术发展下能够洞察到的颗粒度越来越细，很多时候做广告不光是要找对人，还得准确的分辨场景，以及为不同的场景分配不同的货品。
换句话说，在线广告的优势在于，平台拥有的数据丰富，但无法充分利用起来，就无异于空耗资源，品牌以前操心的是不知道哪一半的广告费被浪费了，现在可能更担心不知道哪一半的数据没有吃透。
比如在上面的例子里，如果没有技术能力去对链路进行追踪，那么其实品牌是不知道转化率为什么存在波动，当它要去做优化的时候，实际上是对两条链路一起优化，幸运的话毫无效果，不幸的话甚至会被误导。
弄错了问题，就不会得到答案。
但这也不是驱使广告平台全面升级的唯一因素，更重要的是，在有了足够强大的技术支持——包括AI大模型的应用——之后，投广告这件事情，究竟能不能拿到确定性。
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其实品牌投广告和我们做内容有着一个共同点，那就是生产方很难预判哪条素材或是作品会火，就像经济学认为敬畏市场的原因在于市场不可预知，在满是不确定性的世界里寻找确定性，本身就是一种稀缺。
所以尤其是在效果类广告行业，长期以来追求的都是大力出奇迹，批量做上几十上百条素材，然后全都投出去做A/B测试，哪条数据最好，就给哪条加量和复投，这是一个「知其然而不知其所以然」的无奈选择。
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