当前位置:网站首页 > 横幅广告 > 正文

朋友圈的广告,怎么就知道你要买手机了?

作者:admin发布时间:2021-09-22分类:横幅广告浏览:评论:1


导读:京东的也会根据用户群体进行内容区分,但部分特定内容会进行全网推广那么,该如何通过技术手段,找到对手机感兴趣的人群?用户在进行页面浏览过程中,网站为了能够更好的了解用户,会对用户行为...

朋友圈的广告,怎么就知道你要买手机了?

京东的也会根据用户群体进行内容区分,但部分特定内容会进行全网推广

那么,该如何通过技术手段,找到对手机感兴趣的人群?

用户在进行页面浏览过程中,网站为了能够更好的了解用户,会对用户行为进行收集,通常来讲,包含如下内容:访问信息(访问ip,访问时间,停留时长等),客户端信息(设备类型、浏览器类型,屏幕大小等),页面浏览序列(访问页面上下游,点击内容,访问频次等),广告信息(是否通过广告平台链入)。此种方式,统称点击流,所有互联网门户网站,都会进行收集,不限于某些特定网站。

根据用户点击流信息,附加用户注册登录信息,站内购物信息,即可完整勾画出用户画像。即,用户性别,年龄,职业,婚姻状况,自否有子女,购物偏好,购买力,促销敏感度等。内容具有一定概率性,但能辅助网站更好的了解自己的用户。

当有广告需求时,可以通过这些画像标签,准确筛选出用户群体。若投放数量未能达到广告主要求数量时,通过进行人群扩充,即,通过用户相似度,将100w用户扩展为,除了100w目标用户外,900w都是与其相似用户。的实现,可通过用户相似度计算,或根据种子用户训练对应类别的用户分类器模型,进而对群体用户进行匹配度评分,把分值高的用户进行抽取。

已有了用户,接下来,就是对用户的准确触达。该如何对不同设备,不同浏览器的不同用户,进行广告触达。很多朋友,第一时间会想到网站登录用户名。那,如果没有登录呢?

事实上,每台客户端,都会有一个固定标识。客户端,不单只设备,而是指浏览器。

1.电脑端,用浏览器访问,此时会在浏览器端的内,种一颗id号,id号10年甚至更长时间有效,如果不做清楚,会一直进行保留,当用户在该设备上进行登录后,用户名会与进行绑定,两个号都代表同一个人。

2.安卓设备上访问,会上报用户的IMEI号,即用户的设备号,若用户不进行设备更换,这个号码会一直保留。

3.苹果设备上访问,会上报用户的IDFA,IDFA是苹果为广告业务生成的设备标记,同样无法修改,会一直对设备保留。

这些设备标记,到了服务端,都会与用户名进行绑定,多设备代表同一用户,因此,再筛选出用户后,可以通过上述设备访问信息,快速的将广告投放给对应用户。

此种是针对自有用户完成的站内精确投放,那么,站外呢?

02.尼康、佳能要给全网用户进行广告投放

一个相机的投放广告,如果投到了一位手机都不用的用户那,显然投了也白投。带来不了任何的效果转化。那么,全网几亿用户,又怎么知道谁是谁,每个用户都可能活跃在多平台。既在京东上看相机,又去淘宝上问客服相机能不能再便宜些。

这里边,就涉及到了实时竞价广告的流转。如图。

端泛指媒体侧,比如,腾讯的首页广告位。当用户访问腾讯页面时,在页面加载过程中,腾讯会将目标用户id报送给ADX(广告交易平台),ADX接收到请求后,会报送给不同的DSP(需求方平台),此时,DSP会把得到的id映射成demand端的id,询问demand是否进行投放,投放价格设置多少。假设,demand得知该用户最近正在看相机,而且准备随时购入。那demand必然出价,其它dps纷纷出价后,价格高的获得了本次展示机会。

在整个过程中,尼康、佳能可以通过不同的dsp,整合不同渠道的流量信息,对关注相机的用户,进行出价,单次出价高的,进行本次展示。

那么,数据如何进行整合,不同媒体侧的id规则都不一样,所以,需要中间很重要的一环,cookiemapping,即将用户在不同网站的身份信息进行整合,从媒体侧进行的访问,可以正向匹配出京东、亦或是淘宝的身份码,从而通过网站购物行为,标记用户身份,准确进行广告投放。

技术要求

流量管控

。广告流量一般对接全网流量,如果DSP要承接新浪、网易、腾讯、头条等媒体上来的请求,那么,流量也就是这些门户网站流量的总和。因此,面对媒体百亿,甚至千亿级别的流量,如何进行流量管控,就显得额外重要。

快速响应

。媒体方上报的广告加载请求,要在100ms内完成全部行为,包含,人群分析,广告筛选,广告出价,模板加载等。因此,对整体业务的健壮性,有直接要求。

数据管理

。互联网上的大量数据,来源于用户的访问行为数据,大量数据汇聚到一起,需要对数据进行合理归类,并且能够快速进行数据提取计算。

数据计算

。包含离线计算和实时计算部分,近似于人群提取这样的需求,可以进行离线计算,人群预先提取完成。但是,对于人群的及时推荐,就要进行实时计算,上一秒浏览某物品,下一秒展示与该物品强相关的其它物品。数据计算部分,除了要完成正常的投放,还要对投放效果进行回收,验证实际广告效果的转化情况。

数据价值挖掘

。这部分主要是完成用户画像标签体系搭建,用户相似度提取,商品推荐等。如何根据用户的访问行为,推算用户性别,年龄。如何给用户推送感兴趣的商品。这些,需要机器学习算法支撑。准确度优化,广告图生成等可采用深度学习完成。

信息安全

很多朋友认为,每一个平台都知道我想要什么,我的隐私就无法保护了。

事实上,每个平台都知道你想要什么,但是,却都不知道你是谁,他们只有一个标识,对于个人来讲,只是一个代号,与隐私无关。只是为了方便用户快速选择合适商品,同时帮助广告主快速完成转化。

随着,互联网的快速发展,会有越来越多的人性化产品出现,很快有一天,你家小区附近的广告牌,路口的LED屏幕,都会知道你最近正准备买手机。

完结

计算广告业务是一个互联网中,相对成熟的形态。但由于参与方众多,玩法也就千变万化,但是,精准度和覆盖面,是广告行业永久的课题。通过这两个方面的不断优化,提高广告主的转化效果,才会有越来越多的广告主愿意加入进来,钱多了,行业发展自然良性。


已有1位网友发表了看法:

欢迎 发表评论:

横幅广告排行
最近发表
标签列表