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微信到底做沒做精準廣告投放?  (移動端簡潔版瀏覽)
媒體資源網 http://www.pornstar-fuck.com 2019-4-3

我們如今身處一個被信息包圍的時代,同時到處充斥著各種廣告,無論是走在馬路上、收看電視劇、或者是玩手機游戲,都能看見形形色色的廣告。

隨著時代和技術的發展,廣告的形式呈現出多樣化、立體化的趨勢,從最早的紙媒廣告發展到如今的網頁的展示、搜索廣告,廣告的定位也從原先的“廣而告之”發展成大數據時代的“精準營銷”,相應地,人們對廣告的態度也在悄然變化。
 
精準營銷意味著”懂客戶之需求”,只有全方位的了解用戶,才能將廣告主的廣告推送到目標客戶,提升轉化率。
因此,如何全方面、精準的了解用戶已成為各個大型互聯網公司的重要一環,它是作為”個性化推薦”、”精準營銷”的基礎。
國內最大的幾家互聯網公司BATD在這塊也是投入重兵,紛紛建立起自己的廣告營銷系統。百度的”鳳巢”、阿里的”阿里媽媽”、騰訊的”廣點通”、后起之秀今日頭條的”穿山甲”,這背后的系統給用戶推薦了更加精準的廣告,廣告主極大的提升轉化率,同時給平臺也帶來了更多的廣告收益。
 
但是,隨著用戶越來越注重個人隱私,用戶在上網的同時看到的盡是自己感興趣的廣告,在一個平臺上搜索瀏覽過某個東西,去另外一個平臺立即就能看家相應的廣告。
很多用戶在擔心,這背后的平臺到底獲取了他們多少數據,感覺平臺比自己更了解”自己”,上網完全就是”裸奔”。今天我們就談談這個支撐精準營銷的基礎,那個在各個平臺存在的虛擬的”你”——用戶畫像。
 
何為用戶畫像
 
所謂用戶畫像,就是通過一系列真實數據分析出用戶的一些屬性:如性別、年齡、職業、學歷、個人喜好、消費水平等,然后抽象出一個標簽化的用戶模型。下圖是常見行業典型用戶畫像描述。
 
如何構建用戶畫像
用戶畫像都是建立在海量數據的基礎上的,所以在進行用戶畫像工作之前,首先需要對用戶數據進行一系列收集。
這些數據的來源途徑多種多樣,用戶平時在各種平臺的每一次搜索、點擊、瀏覽、評論、轉發、加入收藏、購物車、提交訂單等等都會被記錄下來。
除了記錄行為外,同時也會記錄當時的上下文,即什么時候(when)產生的,當時你在哪(where),停留了多少時間(how long)等。
很多App還會讓用戶在安裝的時候授予一些讀取其他數據的權限,如下圖,若用戶同意授予,則App后臺則會定時收集這些信息。
在新聞資訊類平臺的新聞瀏覽點擊分析用戶對哪類資訊的點擊率更高;或通過平時的定位收集到用戶的活動區域范圍和場景分析用戶的地域信息。
這些信息都會被收集到信息庫,后續會利用各種大數據技術對這些寶貴的數據進行整理分類和篩選處理。
然后再利用機器學習各種分類、聚類算法給用戶貼上一系列標簽。
例如,某個用戶是男性還是女性、年齡多大、學生還是白領、個人喜好、購物偏好,購買力強弱-喜歡購買貴重還是便宜的,常出入地等。
數據越多越詳細,標簽就越精確,從而構建的用戶模型就更清晰,推薦營銷的效果當然也會更好。
 
用戶畫像的作用
 
精準營銷是用戶畫像最直接最有價值的應用。就比如用戶在淘寶、京東、攜程等平臺上進行商品搜索時,平臺會利用構建好的畫像,結合用戶當時的上下文分析出用戶的購買意向,然后為用戶提供其感興趣的商品。
 
如果有用戶滿意的商品,用戶則會進行點擊購買,如果用戶沒有進行購買就退出,后臺會分析出推薦的商品有哪些被點擊過、沒有點擊過從而適當的調整模型,那么當用戶下一次再進入時則會根據用戶此次的搜索關鍵字加上歷史的行為,進行下一次的個性化推薦,留住了用戶的同時也提高了商品的銷量。
 
像淘寶等這種電商平臺還會通過和今日頭條等各個廣告商進行合作將其商品推薦給感興趣的用戶,今日頭條廣告一般也會對各個廣告主進行實時競價排名(eCPM),出價最高者獲得廣告曝光欄位,并只收取第二高價的費用,像這種千人千面的精準營銷和千人一面的營銷相比,前者更能體現出其價值。
 
后話
就目前市場而言,用戶畫像已經滲透到我們生活中的方方面面,無論是我們常用的各種聊天軟件還是各個購物平臺,亦或者是平時的資訊類平臺,都不難發現推送的廣告消息綜合了我們平時的各種行為。
 
作為用戶的我們常常感覺沒有任何秘密而言,擔心自己的信息泄露。其實任何事物都有多面性,就在于我們如何看待,就拿“用戶畫像”來說,雖然有些煩惱自己的各種行為都被進行收集分析,感覺沒有了私密性,但另一方面我們也應該體驗到它帶給我們生活中的便利。
 
同時各個互聯網平臺也應該堅持自己的底線,不能過度收集用戶信息,更不能將用戶信息用于非法途徑。
只有平衡好用戶畫像與用戶隱私之間的矛盾,才能消除人們對精準營銷的擔憂。既然我們無從阻止它的存在,就讓我們試著以一種更加包容的心態去體驗這種計算廣告啦。
 
作者簡介:熊堯,碩士畢業于上海交通大學,曾先后就職于神州租車,攜程,美團。對大數據和人工智能頗感興趣,目前主要是從事廣告算法方面的工作。
北京宏業凱廣告有限公司
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