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文檔簡介

1、大數(shù)據(jù)變現(xiàn) 與廣告市場,360商業(yè)產(chǎn)品首席架構(gòu)師 北冥乘海生,工業(yè)革命 v.s. 數(shù)據(jù)革命,油田,發(fā)電廠,電氣化工廠,電力,原油,數(shù)據(jù)源,原始數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)處理,知識,數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè),原材料,商品,未來,不會利用大數(shù)據(jù)的企業(yè),將像不會用電的企業(yè)一樣可笑,什么是大數(shù)據(jù)問題?,A:典型大數(shù)據(jù)問題,解決問題的效果隨著采樣率降低顯著降低,例如行為定向、個性化推薦等。 C:一般數(shù)據(jù)分析,非大數(shù)據(jù)問題,解決問題的效果在采樣率降低時變化很小,例如各種洞察、單維度統(tǒng)計等。 B:過渡類型問題,解決問題的效果隨采樣率降低溫和下降,例如文本主題分析等。,大數(shù)據(jù)變現(xiàn)與互聯(lián)網(wǎng)廣告,互聯(lián)網(wǎng)廣告是迄今為止,大數(shù)據(jù)領(lǐng)域唯一形成

2、規(guī)?;癄I收的應(yīng)用。 互聯(lián)網(wǎng)廣告是需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行全量加工分析,并直接變現(xiàn)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。 在線廣告支撐了整個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大半壁江山。不了解互聯(lián)網(wǎng)廣告,就不可能深入了解互聯(lián)網(wǎng)。,美國互聯(lián)網(wǎng)廣告增長趨勢,中國互聯(lián)網(wǎng)廣告增長趨勢,品牌廣告 vs 效果廣告,網(wǎng)絡(luò)廣告快速增長 主要依靠效果廣告,在線廣告簡史,搜索廣告,上下文廣告,CPM 定向廣告,CPD廣告,精準(zhǔn)定向廣告,廣告網(wǎng)絡(luò),廣告交易市場,線下廣告,競價,合約,受眾定向,競價系統(tǒng),需求方深度參與,什么是流量變現(xiàn)? 自有流量RPM水平的不斷提升 典型產(chǎn)品:搜索廣告、導(dǎo)航廣告、門戶品牌廣告、社交網(wǎng)站信息流廣告 什么是數(shù)據(jù)變現(xiàn)? 獲取非自有流量,通過對用戶

3、行為的理解,提升其RPM水平從而獲得差價 是流量變現(xiàn)的護(hù)城河,不斷吸引廣告主的關(guān)鍵 典型產(chǎn)品:Ad Network(網(wǎng)盟), DSP,DMP,流量變現(xiàn) vs 數(shù)據(jù)變現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)廣告市場,供給方(Supply),需求方(Demand),數(shù)據(jù)加工 和交易,廣告交易,營銷數(shù)據(jù)的來源分類,主要數(shù)據(jù)來源: DSP:第一方+第三方 Network:第二方,平臺方數(shù)據(jù)應(yīng)用,常見受眾定向方式,曝光(exposure),關(guān)注(attention),理解(comprehension),信息接受 (message acceptance),保持 (retention),購買(purchase),階段,定向方式,上下文

4、(2.1, 3.1),重定向 (2.2, 2.3, 3.1),行為 (2.3, 3.1),地域 (2.3, 4.1),人口屬性 (2.3, 3.1, 6.1),網(wǎng)站/頻道 (2.3, 3.1, 4.2),效果,作用階段,Hyper-local (2.3, 4.1),Look-alike (2.3, 3.1, 4.1, 6.1),(見DSP部分),行為定向(Behavior targeting),根據(jù)用戶歷史上網(wǎng)記錄和其他數(shù)據(jù)總結(jié)出用戶興趣,根據(jù)此投放廣告 舉例 Yahoo BT(Behaviorial Targeting),行為定向數(shù)據(jù)來源,用戶標(biāo)識 除上下文和地域外各種定向的基礎(chǔ),需要長期積

5、累和不斷建設(shè) 可以通過多家第三方ID綁定不斷優(yōu)化 用戶行為 業(yè)界公認(rèn)有效行為數(shù)據(jù)(按有效性排序) 交易,預(yù)交易,搜索廣告點擊,廣告點擊,搜索,搜索點擊,網(wǎng)頁瀏覽,分享,廣告瀏覽 需去除網(wǎng)絡(luò)熱點話題帶來的偏差 越靠近demand的行為對轉(zhuǎn)化越有貢獻(xiàn) 越主動的行為越有效,行為定向數(shù)據(jù)來源,廣告商(Demand)數(shù)據(jù) 簡單的cookie植入可以用于retargeting。 對接廣告商種子人群可以做look-alike,提高覆蓋率。 用戶屬性和精確地理位置 非媒體廣告網(wǎng)絡(luò)很難獲取,需通過第三方數(shù)據(jù)對接。 移動互聯(lián)和HTML5為獲得地理位置提供了便利性。 社交網(wǎng)絡(luò) 朋友關(guān)系為用戶興趣和屬性的平滑提供了機(jī)

6、會 實名社交網(wǎng)絡(luò)的人口屬性信息相對準(zhǔn)確,數(shù)據(jù)交易所 (Data Exchange),目的: 聚合多種原始行為數(shù)據(jù),加工成統(tǒng)一標(biāo)簽后,在公開市場上售賣 聚合多種加工后標(biāo)簽數(shù)據(jù),在公開市場上售賣 主要特征: 主要負(fù)責(zé)第三方數(shù)據(jù)的收集、加工和流轉(zhuǎn),不一定直接從事廣告交易 多于廣告交易平臺、SSP等合作進(jìn)行數(shù)據(jù)變現(xiàn),Bluekai標(biāo)簽體系,第一方數(shù)據(jù)應(yīng)用,實時競價,多方參與的過程 分為cookie mapping和ad call兩階段 主要技術(shù)點: Adx與DSP之間的用戶身份同步(cookie mapping) DSP數(shù)量較多時的服務(wù)和帶寬成本優(yōu)化,重定向 (Retargeting),重定向的分類,

7、網(wǎng)站重定向(Site retargeting) 根據(jù)用戶在廣告主網(wǎng)站上的行為進(jìn)行重定向 搜索重定向(Search retargeting) 根據(jù)用戶與廣告主相關(guān)的搜索行為進(jìn)行重定向 個性化重定向(Personalized retargeting) 根據(jù)用戶在廣告主網(wǎng)站上關(guān)注的具體產(chǎn)品和購買階段,推送商品粒度的廣告 不再推送已購買產(chǎn)品,而是推薦相關(guān)產(chǎn)品 對廣告主而言,可以視為一個站外推薦引擎,新客推薦(Look-alike),問題: 對于中小電商,僅對老用戶定向營銷遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠 對于某些類型的廣告商,大多數(shù)用戶無法通過重定向渠道捕捉,例如銀行 新客推薦: 由廣告商提供一部分種子用戶,DSP通過網(wǎng)絡(luò)行

8、為的相似性為其找到潛在用戶 是一種廣告商自定義標(biāo)簽,可視為擴(kuò)展重定向 在同樣reach水平下,效果應(yīng)好于通用標(biāo)簽,從電商角度看推薦,站內(nèi)推薦,站外推薦,新客推薦,pv: , search: , adc: , share: ,pv: , search: , adc: , share: ,看起來很相似!,數(shù)據(jù)管理平臺(Data Management Platform),目的: 為網(wǎng)站提供第一方數(shù)據(jù)加工和應(yīng)用能力, 結(jié)合公開市場第三方數(shù)據(jù),加工跨媒體用戶標(biāo)簽, 支持網(wǎng)站業(yè)務(wù)運營和廣告投放,是否應(yīng)直接從事廣告交易存在爭議 主要特征: 第一方用戶定制化劃分能力 統(tǒng)一的對外數(shù)據(jù)接口,核心業(yè)務(wù): 主要提供面

9、向publisher的數(shù)據(jù)加工服務(wù) 直接運營ad network,并幫助廣告主進(jìn)行campaign管理和優(yōu)化 其他點評: 較早提出受眾定向(audience targeting)的概念 數(shù)據(jù)標(biāo)簽不像bluekai那樣在市場上公開出售, 僅供委托他們優(yōu)化campaign的廣告商使用 使用標(biāo)簽impression創(chuàng)造的營收按照一定比例跟publisher分成,數(shù)據(jù)管理平臺(Data Management Platform),目的: 為網(wǎng)站提供第一方數(shù)據(jù)加工和應(yīng)用能力, 結(jié)合公開市場第三方數(shù)據(jù),加工跨媒體用戶標(biāo)簽, 支持網(wǎng)站業(yè)務(wù)運營和廣告投放,是否應(yīng)直接從事廣告交易存在爭議 主要特征: 第一方用戶定

10、制化劃分能力 統(tǒng)一的對外數(shù)據(jù)接口,多方數(shù)據(jù)加工框架,第一方數(shù)據(jù),第三方數(shù)據(jù),第二方數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)隱私安全,A29與PII A29:歐盟負(fù)責(zé)隱私保護(hù)條例制定的委員會 A29原則 Personal Identifiable Information (PII) 不能使用 用戶可以要求系統(tǒng)停止記錄和使用自己的行為數(shù)據(jù) 不能長期保存和使用用戶的行為數(shù)據(jù) Quasi-identifier與K-anonymity Quasi-identifier: 朝陽區(qū),35歲,在360上班 K-anonymity: 北京市,30-40歲,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),大數(shù)據(jù)隱私安全,稀疏行為數(shù)據(jù)的新挑戰(zhàn) 從一個人觀影或購物記錄,能否反推他是誰? 實際案例:

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