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    大數(shù)據(jù)下互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放研究

    2018-12-17 08:01:24遠(yuǎn)秀萍
    卷宗 2018年29期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)廣告大數(shù)據(jù)

    遠(yuǎn)秀萍

    摘 要:在互聯(lián)網(wǎng)廣告日益發(fā)展的情況下,基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告不可逆轉(zhuǎn)的會(huì)成為以后廣告投放的主流。本文主要研究了基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放。本課題從互聯(lián)網(wǎng)廣告的投放形式入手,提出了互聯(lián)網(wǎng)廣告投放面臨的問(wèn)題:如何精準(zhǔn)定位,如何評(píng)估廣告投放效果以及投放中存在的客戶信息安全問(wèn)題。進(jìn)而在對(duì)大數(shù)據(jù)的基本知識(shí)進(jìn)行介紹的基礎(chǔ)上討論了大數(shù)據(jù)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)廣告投放的作用。最后,構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放的RTB模型并探討了其可能的應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)廣告;大數(shù)據(jù);精準(zhǔn)投放;RTB模型

    1 引言

    基于互聯(lián)網(wǎng)廣告的精準(zhǔn)投放是大勢(shì)所趨,它可以定向投放人群,甚至可以進(jìn)行消費(fèi)行為預(yù)測(cè)從而大大提高廣告的轉(zhuǎn)化率,但是由于大數(shù)據(jù)技術(shù)在中國(guó)的不完善,使廣告投放存在一定的問(wèn)題,本課題研究如何利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的精準(zhǔn)投放,試圖提高互聯(lián)網(wǎng)廣告的投放效率,搭建企業(yè)與消費(fèi)者對(duì)話的高效率平臺(tái)。在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施逐漸完善和大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步發(fā)展與應(yīng)用的情況下,基于互聯(lián)網(wǎng)的廣告精準(zhǔn)投放應(yīng)運(yùn)而生,這一技術(shù)從2012年進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)后一直受到大力追捧,中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)廣告的潛在市場(chǎng)價(jià)值巨大,現(xiàn)在企業(yè)都為強(qiáng)占市場(chǎng)份額而躍躍欲試,本文就通過(guò)對(duì)于基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放進(jìn)行研究,試圖提高廣告主和用戶之間的效率。

    2 互聯(lián)網(wǎng)廣告如何進(jìn)行優(yōu)化及大數(shù)據(jù)應(yīng)用中存在的問(wèn)題

    2.1 如何對(duì)于網(wǎng)絡(luò)廣告市場(chǎng)進(jìn)行優(yōu)化

    加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視管理。提供廣告位置的平臺(tái)應(yīng)該對(duì)廣告主進(jìn)行篩選核實(shí),保證廣告的真實(shí)性,而且在廣告投放后,應(yīng)該對(duì)廣告進(jìn)行定期的檢查審核,防止上架后的廣告和審核的不一樣,或者有誤差。

    提高網(wǎng)絡(luò)廣告的個(gè)性化。A用戶是男生喜歡籃球,B用戶是個(gè)女生喜歡化妝品,但是A,B用戶上某網(wǎng)站,廣告顯示的卻是母嬰奶粉,這樣AB用戶都不會(huì)對(duì)這個(gè)廣告感興趣,現(xiàn)在還有網(wǎng)絡(luò)廣告采取無(wú)差別投放的形式,我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)生活中尚且了解人以群分,所以要想提高網(wǎng)絡(luò)投放效率我們要為人群進(jìn)行細(xì)分,選擇我們的定向投放群體,微信的廣告投放就有人群細(xì)分,因?yàn)槲⑿疟旧硎巧缃还ぞ撸晕⑿庞脩糇?cè)會(huì)有自己的基本信息,而微信根據(jù)用戶填寫(xiě)的注冊(cè)信息,為廣告主提供定投,如可以進(jìn)行區(qū)域投放,人群年齡段選擇等,這樣廣告細(xì)分有助于提高廣告效率。

    2.2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用中存在的問(wèn)題

    隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,人們擔(dān)心自己隱私的泄露,這就需要政府的相關(guān)政策保護(hù)我們的安全了。2018年3月央視就爆出了網(wǎng)絡(luò)上存在專門販賣個(gè)人信息的行為,而且能夠?qū)崟r(shí)定位到想要追蹤的人的信息,在如今的情景下面我們就和透明的差不多。如果平臺(tái)想搜集我們的資料,對(duì)我們進(jìn)行用戶畫(huà)像行為分析等,只要在社交平臺(tái),交易平臺(tái)上將我們的數(shù)據(jù)資料整理分類,把你經(jīng)濟(jì)能力,性別,愛(ài)好,消費(fèi)行為偏好等分析出來(lái)是很快的。甚至通過(guò)攝像頭記錄下的信息,也能把你常去地點(diǎn)給扒出來(lái),簡(jiǎn)而言之,現(xiàn)在是一個(gè)完全透明的社會(huì),你的所有行為數(shù)據(jù)都是被記錄下來(lái)的,如果單從技術(shù)層面上講有沒(méi)有能力搜集你的隱私,那么是百分百肯定的,那么我們就要活在隱私泄露的恐懼中嗎?對(duì)于隱私泄露這種事情我們要從法律上面來(lái)進(jìn)行監(jiān)控,雖然現(xiàn)在很多平臺(tái)說(shuō)自己對(duì)于用戶數(shù)據(jù)收集是在不侵犯他人隱私的情況下,但是你知道我身份證,知道我住址工作地,以及其他的信息,說(shuō)不定連社交上的自拍照你都有,你和我說(shuō)你不侵犯我隱私這著實(shí)有點(diǎn)兒難以接受。只有完善相應(yīng)法律,這樣才能保障我們的權(quán)益,國(guó)家政府可以對(duì)于侵權(quán)行為進(jìn)行嚴(yán)厲懲罰以起震懾作用。

    3 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放的作用

    3.1 提高了廣告投放的精準(zhǔn)度

    我們借助大數(shù)據(jù)這個(gè)工具對(duì)用戶行為與特征進(jìn)行分析,通過(guò)對(duì)于消費(fèi)者的分析進(jìn)行行為預(yù)測(cè)加強(qiáng)用戶的情景分析,通過(guò)對(duì)于用戶在網(wǎng)絡(luò)上的社交等來(lái)分析消費(fèi)者,對(duì)他們進(jìn)行細(xì)分,預(yù)測(cè),讓廣告的投放效率更高。舉個(gè)很老的例子,沃爾瑪通過(guò)用戶在他們網(wǎng)站的瀏覽信息,推測(cè)出用戶可能成為媽媽了,工作人員開(kāi)始給用戶推薦母嬰產(chǎn)品,但是用戶投訴反映沃爾瑪頻繁向他們推薦母嬰產(chǎn)品,但是沒(méi)有多久,用戶就發(fā)現(xiàn)他們家女兒懷孕了。這是個(gè)細(xì)思極恐的案例,但是我們不能否認(rèn)基于大數(shù)據(jù)的分析,能夠?qū)τ谌藗兿M(fèi)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,我們獲取用戶的注冊(cè)信息,了解用戶的一些基本屬性,比如性別,年齡,用戶ID等,而通過(guò)ID追蹤,我們可以了解用戶的瀏覽行為,從而對(duì)用戶情境進(jìn)行分析,以A君為例,由A君使用的手機(jī)定位等信息,我們能了解A君的家庭住址,公司位置等,也就是A君的活動(dòng)范圍,然后我們可以通過(guò)A君的活動(dòng)范圍,為他推薦附近的商家,因?yàn)榈乩砦恢帽容^近,A君去商家地點(diǎn)的機(jī)率還是大一點(diǎn)兒的,這樣就提高了附近商家廣告的投放效率。我們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也能夠關(guān)聯(lián)到A君的興趣愛(ài)好等,我們?cè)俑鶕?jù)這些標(biāo)簽對(duì)他進(jìn)行推薦,這樣定向投放廣告的效率比隨便投放廣告要高。上述所說(shuō)的就是情境分析,它是一個(gè)動(dòng)態(tài)的關(guān)系,我們需要對(duì)動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行分析,由此來(lái)對(duì)于消費(fèi)者進(jìn)行定向投放廣告。

    3.2 提高了投放廣告的及時(shí)性

    因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)廣告的渠道是互聯(lián)網(wǎng),互聯(lián)網(wǎng)有快捷性,故為網(wǎng)絡(luò)廣告的及時(shí)投放提供了條件,比如A品牌要進(jìn)行投放,A品牌在前期工作都做好的情況下只要在相關(guān)平臺(tái)投放廣告就可。網(wǎng)絡(luò)廣告精準(zhǔn)投放能夠加強(qiáng)與消費(fèi)者之間的交互,在這樣情況下,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)抓取消費(fèi)者需求,并進(jìn)行及時(shí)反饋。

    4 基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放模型(RTB)

    RTB(REAL-TIME BIDDING):實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)模型,它屬于國(guó)際主流的廣告投放方式,它和CPC,CPM和CPA都不同,RTB模式是對(duì)于每一次廣告曝光都要進(jìn)行一次競(jìng)價(jià),這樣能夠保證廣告資源的不浪費(fèi)同時(shí)能提高準(zhǔn)確性,可以說(shuō)RTB模式產(chǎn)生原因是廣告市場(chǎng)對(duì)于精準(zhǔn)投放需求的提高。廣告主從原來(lái)的購(gòu)買媒體資源,到現(xiàn)在購(gòu)買用戶資源。

    RTB模式運(yùn)行時(shí)主要包含6個(gè)部分:

    廣告接受者——用戶

    廣告提供方平臺(tái)(擁有廣告位置的各大廣告平臺(tái))sell side platform:SSP

    廣告交易所AD Exchange

    廣告主(投放廣告的商家)

    廣告需求方平臺(tái)(demand-side platform):DSP

    數(shù)據(jù)管理平臺(tái)(data management platform):DMP

    SSP為用戶服務(wù),DSP為廣告主服務(wù)。

    我們?cè)敿?xì)舉例了解RTB模式的運(yùn)行。我們以C用戶瀏覽優(yōu)酷看視頻為例,這里優(yōu)酷就屬于SSP,C用戶打開(kāi)優(yōu)酷想看某部電影,C用戶行為觸發(fā)了SSP的反饋機(jī)制;SSP將C用戶ID、瀏覽行為信息等打包處理交給AD Exchange;AD Exchange將廣告位的相關(guān)信息交給DSP平臺(tái),DSP平臺(tái)通過(guò)對(duì)廣告主與廣告位的信息進(jìn)行篩選匹配,并計(jì)算出廣告位的基礎(chǔ)價(jià)值P,假設(shè)DMP篩選出來(lái)的有A廣告主,B廣告主,和C廣告主,然后DSP將廣告位信息和P傳送給A,B,C廣告主,最終由他們的出價(jià)決定廣告位屬于誰(shuí),假設(shè)A,B,C廣告主出價(jià)分別為R1,R2,R3,若R2大于R1和R3,則B廣告主出價(jià)最高,最終B廣告主奪得了廣告位置;整個(gè)過(guò)程中DMP都參與了海量數(shù)據(jù)的處理,DMP是整個(gè)廣告投放過(guò)程中不可缺少的一個(gè)環(huán)節(jié)。

    5 相關(guān)案例應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析——亞馬遜

    所有電商平臺(tái)后期都會(huì)將廣告投放作為他們的一項(xiàng)業(yè)務(wù),亞馬遜的廣告定向投放技術(shù)和他的倉(cāng)儲(chǔ)一樣讓人覺(jué)得是種黑科技。亞馬遜作為廣告平臺(tái)(DSP),需要滿足廣告主的要求,就需要完成目標(biāo)用戶的選擇,其涉及的算法如下:

    一是基于標(biāo)簽的算法,就是我們常見(jiàn)的給用戶貼標(biāo)簽,如A 用戶的標(biāo)簽為:上海,女,25,小資等。

    二是基于重定向的算法,通過(guò)歷cookie,廣告只對(duì)這些cookie相關(guān)聯(lián)的用戶投放從而達(dá)到更精準(zhǔn)的效果。例如用戶在京東兩個(gè)不同的店鋪(A店鋪和B店鋪)搜索查看過(guò)T恤但是并沒(méi)有購(gòu)買,當(dāng)該用戶在微博上瀏覽消息時(shí),微博將用戶在B店鋪中瀏覽的商品推薦給用戶,用戶點(diǎn)擊廣告從而通過(guò)此渠道購(gòu)買產(chǎn)品。

    三是基于look alike模型的算法,即基于廣告主提供的現(xiàn)有用戶/設(shè)備ID,通過(guò)相關(guān)的算法評(píng)估模型,來(lái)尋找潛在關(guān)聯(lián)相似人群的技術(shù)。Look-alike 可以在用戶精準(zhǔn)分類投放的同時(shí)進(jìn)行有效用戶群體的擴(kuò)展。簡(jiǎn)單的講就是由王老吉購(gòu)買者通過(guò)某些邏輯規(guī)律(涼茶去火,購(gòu)買者為容易上火人群),找到他們背后的關(guān)聯(lián)性群體(熬夜,壓力大的上班族,游戲玩家,火鍋等),潛在相似人群的尋找都是基于用戶基本屬性和行為信息來(lái)的。

    四是協(xié)同過(guò)濾推薦算法:根據(jù)用戶的歷史瀏覽信息,購(gòu)買信息,關(guān)注信息等各種顯示反饋和隱反饋信息,使用基于user協(xié)同過(guò)濾和基于item協(xié)同過(guò)濾算法,以及其他的上下文信息來(lái)為用戶推薦感興趣的商品。

    基于user協(xié)同過(guò)濾算法,假設(shè)有U代表用戶,C代表商品。系統(tǒng)根據(jù)用戶的商品評(píng)價(jià),對(duì)于U進(jìn)行1—5等級(jí)的評(píng)級(jí)。系統(tǒng)根據(jù)用戶的商品評(píng)價(jià),對(duì)于C進(jìn)行1—5等級(jí)的評(píng)級(jí)。

    如果每類產(chǎn)品代表一個(gè)維度的話,那么每位用戶代表一個(gè)向量,將用=(3,2,1,5,4)和其他用戶之間夾角的余弦值來(lái)衡量用戶之間相似度,即:和其他用戶之間夾角的余弦值來(lái)衡量用戶之間相似度。計(jì)算可得,R2=0.85,R3=0.97,R4=0.55,R5=0.91,由于R4為里面最小的值,故U4和U1相似度最高,則給推薦購(gòu)買的產(chǎn)品(去除兩人共同購(gòu)買過(guò)的產(chǎn)品)。

    綜上所述,本文闡述了基于互聯(lián)網(wǎng)的廣告精準(zhǔn)投放模型RTB,并涉及了相關(guān)的其他知識(shí),讓讀者能夠清晰了解RTB運(yùn)行模式,加深讀者印象。在互聯(lián)網(wǎng)廣告日益發(fā)展的情況下,基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告不可逆轉(zhuǎn)的會(huì)成為以后廣告投放的主流。基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告投放,它的效率需要有相關(guān)的技術(shù)作為保障,而且大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)投放必然意味著用戶數(shù)據(jù)資源被收集,那么就很容易侵害隱私?;诖髷?shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放,不只是技術(shù)上的不完善,應(yīng)用和法律也并未完善,而且各個(gè)平臺(tái)之間的對(duì)接效率也并不是很好,國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)廣告平臺(tái)良莠不齊,整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境都需要改善,而且如果精準(zhǔn)投放,那么更注重廣告主的利益,對(duì)于消費(fèi)者存在一部分的不公正,簡(jiǎn)而言之,雖然基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放看起來(lái)很好,但是要真正享用其結(jié)果還要等待很長(zhǎng)一段時(shí)間。

    參考文獻(xiàn)

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