大數(shù)據(jù)變現(xiàn)和廣告市場(chǎng).pptx

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1、大數(shù)據(jù)變現(xiàn)與廣告市場(chǎng)360商業(yè)產(chǎn)品首席架構(gòu)師劉鵬微博：@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(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)原材料商品未來(lái)，不會(huì)利用大數(shù)據(jù)的企業(yè)，將像不會(huì)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(gè)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(shí)變化很小，例如各種洞察、單維度統(tǒng)計(jì)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

2、告是迄今為止，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域唯一形成規(guī)?；癄I(yíng)收的應(yīng)用?；ヂ?lián)網(wǎng)廣告是需要對(duì)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(gè)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(guó)互聯(lián)網(wǎng)廣告增長(zhǎng)趨勢(shì)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)廣告增長(zhǎng)趨勢(shì)品牌廣告vs效果廣告網(wǎng)絡(luò)廣告快速增長(zhǎng)主要依靠效果廣告在線廣告簡(jiǎn)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(chǎng)線下廣告競(jìng)價(jià)合約受眾定向競(jìng)價(jià)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

3、告什么是數(shù)據(jù)變現(xiàn)？獲取非自有流量，通過對(duì)用戶行為的理解，提升其RPM水平從而獲得差價(jià)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：AdNetwork(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(chǎng)供給方(Supply)需求方(Demand)數(shù)據(jù)加工和交易廣告交易營(yíng)銷數(shù)據(jù)的來(lái)源分類主要數(shù)據(jù)來(lái)源：DSP：第一方+第三方Network：第二方平臺(tái)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(messageacceptance)保持(retent

4、ion)購(gòu)買(purchase)階段定向方式上下文(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(Behaviortargeting)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YahooBT(BehaviorialTargeting)行為定向數(shù)據(jù)來(lái)源用戶標(biāo)識(shí)除

5、上下文和地域外各種定向的基礎(chǔ)，需要長(zhǎng)期積累和不斷建設(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(diǎn)擊，廣告點(diǎn)擊，搜索，搜索點(diǎn)擊，網(wǎng)頁(yè)瀏覽，分享，廣告瀏覽需去除網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)話題帶來(lái)的偏差越靠近demand的行為對(duì)轉(zhuǎn)化越有貢獻(xiàn)越主動(dòng)的行為越有效行為定向數(shù)據(jù)來(lái)源廣告商(Demand)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單的cookie植入可以用于retargeting。對(duì)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(duì)接。移動(dòng)互聯(lián)和HTM

6、L5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)會(huì)實(shí)名社交網(wǎng)絡(luò)的人口屬性信息相對(duì)準(zhǔn)確數(shù)據(jù)交易所(DataExchange)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(chǎng)上售賣聚合多種加工后標(biāo)簽數(shù)據(jù)，在公開市場(chǎng)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(tái)、SSP等合作進(jìn)行數(shù)據(jù)變現(xiàn)Bluekai標(biāo)簽體系類別描述數(shù)據(jù)來(lái)源規(guī)模(用戶數(shù))Intent最近輸入詞表現(xiàn)出某種產(chǎn)品或服務(wù)需求的用戶BluekaiIntent160+MMB2B職業(yè)上接近某種需

7、求的用戶Bizo12+MMPastPurchase根據(jù)以往消費(fèi)習(xí)慣判斷可能購(gòu)買某產(chǎn)品的用戶Addthis,Alliant65+MMGeo/Demo地理上或人口屬性上接近某標(biāo)簽的用戶Bizo,Datalogix,ExpediaInterest/LifeStyle可能喜歡某種商品，或某種生活風(fēng)格的用戶Forbes,i360,IXI103+MMEstimatedFinancial根據(jù)對(duì)用戶財(cái)務(wù)狀況的估計(jì)做的分類V12第一方數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)多方參與的過程分為cookiemapping和adcall兩階段主要技術(shù)點(diǎn)：Adx與DSP之間

8、的用戶身份同步(cookiemapping)DSP數(shù)量較多時(shí)的服務(wù)和帶寬成本優(yōu)化重定向(Retargeting)重定向的分類網(wǎng)站重定向(Siteretargeting)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(Searchretargeting)根據(jù)用戶與廣告主相關(guān)的搜索行為進(jìn)行重