互聯(lián)網(wǎng)DSP廣告平臺(tái)如何建立精準(zhǔn)人群數(shù)據(jù)模型
在互聯(lián)網(wǎng)DSP廣告投放系統(tǒng)中,最為關(guān)鍵的“人群定向”功能正是通過(guò)“聚類”算法得以實(shí)現(xiàn)的。所謂精準(zhǔn)的宣傳多少有點(diǎn)令人疲勞,我們不妨來(lái)看看精準(zhǔn)的前提人群數(shù)據(jù)模型如何建立,由此還原受眾行為分析的真相?;ヂ?lián)網(wǎng)DSP廣告?zhèn)鬟f信息的受眾是每個(gè)在使用電腦或移動(dòng)設(shè)備的用戶,然而互聯(lián)網(wǎng)廣告的分析手段無(wú)法直接觸達(dá)用戶,只能以他們?cè)O(shè)備使用痕跡、地理軌跡和記錄作為在數(shù)字世界中的代表,在PC領(lǐng)域就是Cookie,在移動(dòng)領(lǐng)域就是IDFA。于是,以物擬人,以物窺人,才是比任何大數(shù)據(jù)都要更大的前提。
互聯(lián)網(wǎng)DSP廣告進(jìn)行人群數(shù)據(jù)模型的建立主要基于兩個(gè)方面的考慮,一是廣告投放指向,廣告的投放出發(fā)點(diǎn)和落腳地都在人上,而承載廣告的載體也必定需要更多、更廣、更直接的與人群互動(dòng);二是,人群數(shù)據(jù)整合需求?;ヂ?lián)網(wǎng)DSP廣告在面向億萬(wàn)級(jí)別的用戶數(shù)據(jù)時(shí),需要按照一定的邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)整合,人群模型就是一個(gè)典型的邏輯。
如何從廣泛的受眾中提煉目標(biāo)人群呢? 正是依靠受眾行為分析。它以Cookie和IDFA為單元,根據(jù)Cookie和IDFA的海量歷史行為,推斷其行為特征,興趣愛(ài)好,并以此為依據(jù),將最合適的、最有可能產(chǎn)生轉(zhuǎn)化的廣告展示給用戶。受眾行為分析一方面能夠提高用戶對(duì)于廣告的反饋程度,增加轉(zhuǎn)化率;另一方面能夠降低廣告主進(jìn)行廣告投放的成本,以更低廉的價(jià)格產(chǎn)生最佳的投放效果。
目前移動(dòng)廣告行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)整合各平臺(tái)也不盡相同,但大致都是依著IDFA的信息來(lái)做標(biāo)簽進(jìn)行分類與組合,互聯(lián)網(wǎng)DSP廣告平臺(tái)根據(jù)多年的投放經(jīng)驗(yàn)及精確的數(shù)據(jù)抓取技術(shù)創(chuàng)造了自己一套獨(dú)特的數(shù)據(jù)整合方式,該方式主要從三個(gè)層級(jí)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合,這三個(gè)層級(jí)是:原子標(biāo)簽層、行為標(biāo)簽層、目標(biāo)人群層。
下面我們以光馳傳媒大數(shù)據(jù)營(yíng)銷服務(wù)平臺(tái)的廣告投放為例,簡(jiǎn)單的分析一下怎樣由標(biāo)注的關(guān)鍵詞標(biāo)簽,一步步建立完整的受眾人群模型,挖掘出具有相似行為特征的人群,提煉人群的屬性特征,最終進(jìn)行最合適的廣告投放:
第一,原子標(biāo)簽層。簡(jiǎn)言之就是最基本的屬性標(biāo)簽層,這些屬性可以從人群屬性(性別、年齡、職業(yè)、收入等),設(shè)備屬性(設(shè)備價(jià)格、設(shè)備系統(tǒng)、設(shè)備型號(hào)等),運(yùn)營(yíng)商屬性(中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通、中國(guó)電信等),城市屬性(發(fā)展程度、人口數(shù)量、區(qū)域位置),商圈屬性(功能、位置等)等幾個(gè)主要的屬性方式進(jìn)行標(biāo)簽劃分,原子層標(biāo)簽數(shù)量的多少與一個(gè)平臺(tái)的技術(shù)及經(jīng)驗(yàn)有直接的關(guān)系,技術(shù)越成熟,抓取的屬性越準(zhǔn)確,經(jīng)驗(yàn)越豐富,屬性的分類就越合理,目前市場(chǎng)上各家的數(shù)據(jù)標(biāo)簽庫(kù)不一,光馳傳媒在經(jīng)過(guò)多年的投放積累后,如今這一層及的數(shù)據(jù)標(biāo)簽量以突破1.6萬(wàn)個(gè),在行業(yè)內(nèi)屬于領(lǐng)先地位。
第二,行為標(biāo)簽層。是指經(jīng)過(guò)對(duì)用戶在特定時(shí)間段、位置范圍內(nèi)的使用APP的行為分析而產(chǎn)生的標(biāo)簽層。行為標(biāo)簽層的分類依據(jù)行為發(fā)生的頻次統(tǒng)計(jì)做出標(biāo)簽,如果用戶的行為只是在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)產(chǎn)生過(guò)僅幾次,并不會(huì)被列為一個(gè)標(biāo)簽,只有該行為的發(fā)生有一個(gè)規(guī)律的頻次或周期出現(xiàn)才會(huì)被視為一個(gè)標(biāo)簽。比如經(jīng)常玩手機(jī)游戲,經(jīng)常使用旅游軟件等細(xì)分出像商旅人群、手游人群、理財(cái)人群、愛(ài)車(chē)一族、化妝品受眾、教育受眾等等。由于用戶的行為方式多種多樣,這類的標(biāo)簽就會(huì)有成千上萬(wàn)個(gè),對(duì)廣告投放的的精準(zhǔn)性來(lái)講無(wú)疑是一大優(yōu)勢(shì)。
第三,目標(biāo)人群層。這是與廣告投放最直接相關(guān)的層級(jí),目標(biāo)人群層主要是根據(jù)原子標(biāo)簽層與行為標(biāo)簽層組合之后產(chǎn)生的標(biāo)簽層,這種組合會(huì)產(chǎn)生一個(gè)極大標(biāo)簽量,同時(shí)一個(gè)用戶被貼上多個(gè)標(biāo)簽之后就會(huì)變成一個(gè)綜合標(biāo)簽體,也就保證了目標(biāo)人群的精準(zhǔn)性,例如某廣告主需要定位在30歲左右的女性化妝品受眾,就可以通過(guò)第一層級(jí)的年齡、性別加上第二層級(jí)的化妝品購(gòu)買(mǎi)、瀏覽行為組合后得到目標(biāo)人群,從而定位出與該品牌最相關(guān)的人群,這樣投廣告針對(duì)性極強(qiáng),效果極佳。
通過(guò)三個(gè)層級(jí)人群數(shù)據(jù)模型得以建立,廣告主可以充分利用互聯(lián)網(wǎng)DSP廣告平臺(tái)的人群標(biāo)簽?zāi)P蛠?lái)進(jìn)行廣告優(yōu)化投放,真正實(shí)現(xiàn)“物以類聚人以群分”,標(biāo)簽分類從最初的性別、年齡、收入、設(shè)備系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)商等僅有的幾個(gè)標(biāo)簽發(fā)展到目前龐大的標(biāo)簽庫(kù),這不僅是技術(shù)的進(jìn)步,還有投放經(jīng)驗(yàn)的積累,隨著投放經(jīng)驗(yàn)以及數(shù)據(jù)的積累,相信會(huì)有越來(lái)越多的廣告主嘗到這一甜頭。

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