大數(shù)據(jù)背景下海量而復(fù)雜的數(shù)據(jù)如何進(jìn)行區(qū)分歸類？當(dāng)然少不了DMP數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的作用。而作為傳漾科技的DMP平臺(tái)SameData在進(jìn)行數(shù)據(jù)管理同時(shí)，也在進(jìn)行著智能引擎數(shù)據(jù)匹配。

你知道嗎，當(dāng)你在使用電腦、手機(jī)或者iPad進(jìn)行聊天、購(gòu)物、游戲、微博、微信等網(wǎng)絡(luò)行為時(shí)，每一分每一秒，都有大量的數(shù)據(jù)被制造出來(lái)。隨著用戶對(duì)于網(wǎng)絡(luò)依賴程度的不斷加大，網(wǎng)絡(luò)廣告已經(jīng)成為推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要力量，大數(shù)據(jù)被越來(lái)越多領(lǐng)域和行業(yè)所熟知，成為各種業(yè)內(nèi)人士、行業(yè) 論壇 、媒體專題中常常探討的話題之一，尤其為如何開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)預(yù)見(jiàn)能力，實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)數(shù)字 營(yíng)銷 。

“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)廣告決策變革，隨著RTB（real time bidding，實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)）技術(shù)不斷發(fā)展，廣告定向、精準(zhǔn)化趨勢(shì)越發(fā)明顯。”傳漾科技創(chuàng)始人及技術(shù)副總裁王躍說(shuō)道。此時(shí)，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)管理的重要性不言而喻，尤其隨著網(wǎng)民對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)依賴程度提升，越來(lái)越多主流消費(fèi)人群進(jìn)駐網(wǎng)絡(luò)世界，精準(zhǔn)營(yíng)銷勢(shì)在必行。隨著RTB浪潮襲來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)廣告公司紛紛建立起自己的DMP（數(shù)據(jù)管理平臺(tái)），這其中，就包括傳漾科技的SameData網(wǎng)民數(shù)據(jù)智能引擎。

木桶效應(yīng)

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)媒體越發(fā)碎片化發(fā)展，網(wǎng)民行為也更為個(gè)性化、社交化、移動(dòng)化以及開(kāi)放化，這無(wú)疑讓網(wǎng)絡(luò)廣告實(shí)現(xiàn)人群覆蓋難度增大。因而，對(duì)于廣告主而言，伴隨著分母的不斷擴(kuò)大，想要更好保證廣告轉(zhuǎn)化率，作為分子的廣告成本必須不斷加大。RTB廣告投放模式，通過(guò)DMP數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，進(jìn)行流量篩選評(píng)估，從而將人群定向分母范圍進(jìn)行縮小，透過(guò)DSP廣告競(jìng)價(jià)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷投放，提高廣告到達(dá)率及轉(zhuǎn)換率。

而在王躍看來(lái)，這個(gè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的過(guò)程，具有“木桶效應(yīng)”，它需要網(wǎng)絡(luò)廣告公司具有海量數(shù)據(jù)支撐、碎片化數(shù)據(jù)時(shí)效更新、算法優(yōu)化能力以及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性等木板，來(lái)組成大數(shù)據(jù)營(yíng)銷木桶，并避免短板對(duì)整體造成影響。

“SameData作為傳漾科技廣告營(yíng)銷生態(tài)鏈中數(shù)據(jù)管理平臺(tái)DMP環(huán)節(jié)，注重從細(xì)節(jié)層面，進(jìn)行全面深入發(fā)展和技術(shù)積累。”王躍告訴《成功營(yíng)銷》記者，“我們具有一個(gè)網(wǎng)頁(yè)界面，能夠以可視化、直觀化形式向廣告主展現(xiàn)全程廣告投放過(guò)程，了解其目標(biāo)受眾，并在執(zhí)行過(guò)程中，實(shí)時(shí)讓廣告主感受到我們對(duì)每一個(gè)木板進(jìn)行調(diào)節(jié)。”通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分歸類，SameData從多個(gè)維度對(duì)用戶行為進(jìn)行分析剖析，幫助企業(yè)了解用戶興趣，并通過(guò)讓廣告主進(jìn)行親身體驗(yàn)，實(shí)時(shí)解決RTB廣告投放過(guò)程中遇到的疑問(wèn)。

更全面了解用戶興趣，少不了足夠的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)對(duì)用戶行為進(jìn)行分類建模，對(duì)其形成多維度全方位剖析。作為較早開(kāi)始進(jìn)行大數(shù)據(jù)領(lǐng)域價(jià)值挖掘的傳漾，經(jīng)過(guò)多年積累，已經(jīng)具有一個(gè)超過(guò)9億的獨(dú)立Cookie數(shù)據(jù)庫(kù)。“單看數(shù)據(jù)它只是一個(gè)比較空洞的概念，需要借助相應(yīng)技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)行價(jià)值挖掘。”王躍表示，僅僅是數(shù)量級(jí)上的“Big”不是“大數(shù)據(jù)”，而從表面的數(shù)據(jù)積累到“受眾感知”，才是大數(shù)據(jù)帶給網(wǎng)絡(luò)廣告的價(jià)值密碼 ，它對(duì)于精準(zhǔn)廣告最直接的意義，即為通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)網(wǎng)民興趣進(jìn)行定向，進(jìn)而對(duì)單個(gè)目標(biāo)受眾進(jìn)行定價(jià)。

實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)優(yōu)化

面對(duì)大數(shù)據(jù)的磅礴之勢(shì)，網(wǎng)民數(shù)據(jù)定向，如何可以實(shí)現(xiàn)？王躍表示：“針對(duì)企業(yè)投放需求，我們?cè)趯?shí)時(shí)廣告投放過(guò)程中，SameData根據(jù)不同模型進(jìn)行用戶興趣判斷，并根據(jù)消費(fèi)者每一次展示和點(diǎn)擊及時(shí)進(jìn)行模型更新調(diào)整。”

舉例來(lái)說(shuō)，對(duì)于時(shí)尚品牌歐萊雅而言，她的用戶群都在哪？怎么找到她？為此SameData通過(guò)對(duì)人口特征及興趣屬性的篩選，進(jìn)行標(biāo)簽設(shè)置，幫助品牌找到匹配Cookie，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析，選擇在包括時(shí)尚、購(gòu)物、娛樂(lè)等 女性 網(wǎng)站作為主要媒體投放圈，找到所需要的對(duì)中選擇匹配的活躍目標(biāo)人群，并將相應(yīng)數(shù)據(jù)分析對(duì)接到傳漾DSP平臺(tái)中，針對(duì)品牌Cookie數(shù)據(jù)庫(kù)以及品類Cookie數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行定向受眾投放，從而提升歐萊雅流量有效度，推動(dòng)品牌 銷售 實(shí)現(xiàn)。而這個(gè)RTB的過(guò)程，并不是一次性即完成的，為更好幫助品牌把握目標(biāo)受眾，傳漾DMP會(huì)對(duì)于對(duì)廣告沒(méi)有點(diǎn)擊，或點(diǎn)擊沒(méi)有購(gòu)買Cookie進(jìn)行重新定向，進(jìn)行實(shí)時(shí)效果優(yōu)化，進(jìn)行新一輪傳播推廣，從而將更多優(yōu)質(zhì)流量引流到電商平臺(tái)，進(jìn)一步提升廣告效果。

因而，SameData不僅通過(guò)實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)廣告進(jìn)行點(diǎn)擊優(yōu)化，同時(shí)，它更注重以企業(yè)受眾人群細(xì)分為基礎(chǔ)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)展示廣告精準(zhǔn)定向、網(wǎng)站優(yōu)化，并通過(guò)提升數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力，精準(zhǔn)找到目標(biāo)受眾，借助算法優(yōu)化推動(dòng)DSP實(shí)現(xiàn)競(jìng)價(jià)成功；此外，SameData數(shù)據(jù)管理平臺(tái)通過(guò)為客戶和媒介執(zhí)行機(jī)構(gòu)提供更為合理和科學(xué)算法，幫助企業(yè)找到更為高質(zhì)量目標(biāo)受眾群體，提升精準(zhǔn)營(yíng)銷價(jià)值，讓廣告推廣結(jié)構(gòu)更為出色可信。

精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)定向引擎

傳漾在成立之初即一直在進(jìn)行技術(shù)和數(shù)據(jù)積累，對(duì)于廣告主數(shù)據(jù)進(jìn)行專門模型管理，及VIP數(shù)據(jù)銀行。”王躍告訴記者，企業(yè)可在傳漾數(shù)據(jù)庫(kù)中搭建專屬Cookie庫(kù)，通過(guò)SameData進(jìn)行界面優(yōu)化管理。

在王躍看來(lái)，對(duì)于廣告主來(lái)說(shuō)，它并不需要對(duì)每一個(gè)表現(xiàn)出興趣用戶進(jìn)行廣告投放，其需要選擇更為精準(zhǔn)人群進(jìn)行覆蓋。“在傳漾DSP中，我們通過(guò)對(duì)每個(gè)人進(jìn)行多個(gè)維度分析挖掘，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分量化。”王躍把這個(gè)過(guò)程稱之為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)方法，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，在進(jìn)行精準(zhǔn)廣告投放時(shí)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行深度整理挖掘，通過(guò)SameData機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)模型，幫助廣告主對(duì)所有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)判與匹配，從而幫助其能夠更為廣泛精準(zhǔn)對(duì)目標(biāo)受眾進(jìn)行營(yíng)銷制定。

面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中每日 產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，想要迅速對(duì)其進(jìn)行細(xì)化分析，更好了解網(wǎng)民的興趣，并不是一次即可的，在碎片化時(shí)代，用戶的興趣也在隨著時(shí)間變化而遞減，具有一個(gè)半衰期時(shí)段。為此，王躍舉了個(gè)案例。當(dāng)網(wǎng)民在一個(gè)月前進(jìn)行口紅信息瀏覽時(shí)，這表明其對(duì)于口紅較為感興趣，通過(guò)DSP投放能夠有效吸引其注意，但是一個(gè)月后，對(duì)這一Cookie的興趣定向顯然已經(jīng)不適合。“傳漾每日 在線活躍Cookie數(shù)1.2億，通過(guò)多機(jī)房用戶模型同步更新，對(duì)每秒新增的30到40個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析更新。”傳漾SameData通過(guò)對(duì)歷史投放數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，即讓廣告主在進(jìn)行營(yíng)銷投放時(shí)，能夠根據(jù)每一次廣告展示和點(diǎn)擊，借助自動(dòng)化點(diǎn)擊預(yù)測(cè)模型分析，幫助其自動(dòng)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)整，從而把正確有效的信息，推動(dòng)到有興趣網(wǎng)民面前。

王躍對(duì)自身這樣總結(jié)道：“精準(zhǔn)廣告是基于海量Cookie進(jìn)行用戶群體分析后,繪制的受眾興趣圖譜展開(kāi)投放,但以精準(zhǔn)廣告為目的的Cookie獲取，從來(lái)不涉及對(duì)用戶名、密碼等個(gè)人身份識(shí)別信息的搜集?；ヂ?lián)網(wǎng)廣告代碼獲取的Cookie是匿名的。”