大数据准确的广告内涵

　　大数据已成为整个IT部门（包括互联网技术和信息技术）最热门的词汇，似乎有任何主题，只要那个大数据，立即变得高大。过夜，大数据取代了理性主观思维，成为智慧的代名词， 洞察力。

　　但是当我们来到北京做大数据网站时向舞台致敬，推出大数据的实际应用，但逐渐充满了对思考的大数据的世界。由于大数据在经济发展中具有巨大意义并不意味着它可以取代对社会问题的所有理性思考，科学发展的逻辑不能丢失大量数据。着名的经济学家Ludwig Von Mises警告说：“在今天的陈述中，有很多人忙于无用的信息积累，这样解决问题并解决了它，它失去了对特殊经济意义的理解。

　　大广告应用数据， 例如，准确的广告数据应该是大的最早，最有可能产生应用的直接效益，今天， 很少有广告公司并不声称是大数据技术公司。大数据的核心内涵是什么准确的广告？简而言之，这是编程定向运行的。这是核心方向，编程是一种手段。

　　到朋友的微通道圈， 例如，非方向区域，CPM开始开放的价格（每千度令人印象，朋友圈广告价格远高于普通媒体）40美元，核心方向城市$ 140向导主要城市90美元，如果覆盖定向性别，另外10％然后叠加H5外部链接（更好的流动引导），然后额外20％。像进口化妆品一样， 喜欢，按一定比例的关税，然后按增值税税，然后纳税价税。

　　对于微信，客户地理， 虽然数据库还需要解释数据分析，但但确认相对容易。对于其他数据公司，该区域仍然可以通过IP或移动终端GPS获得，但性别更有可能是可能的属性。当然， 大数据不仅要分析如此简单的标签。对于媒体联盟，媒体选择有很多项目，还将分析客户媒体偏好标签。还有各种方向组合，如时间段， 人群属性， 设备类型， 偏好类型。

　　好的，以上介绍了精密广告。那么你可以带来什么样的价值？通常，大数据广告通常提到以下故事。

　　如果是网站的广告位置，10，000人一直在浏览每小时。然后一小时的曝光是10，000，以前的CPM是5元，然后移动广告导致一小时，花费50元。这是传统广告的结果。现在有一个大数据公司，帮助广告媒体更好地运行。该公司声称它可以准确识别浏览客户的属性。告诉移动广告硕士，虽然10，000人浏览这一广告位置，但只有6个，000人真正适合推出手机。剩下的4千次曝光是无效的曝光，因为其余的人群只对服装感兴趣。

　　大数据公司建议广告商按照程序化进行。过滤输出4，000人不适合交付手机，只需支付6，000人适合推出手机，如果单价不变，因此，在确保相同效果的前提下，成本降至30元。4的其余部分，000大数据公司将它们卖给服装广告商，成本为20元。因此，在同样的效果，大数据广告大大降低了广告商的成本。当然， 实际上，由于RTB的存在（实时竞标）机制，当价格（相同的相同）低到一定程度时，不同移动广告商的相互竞标，实际价格通常超过30元，但肯定有30元到原来的预期成本50元，这是普遍受益于更常见的好处的理想情况。

　　这种情况看起来很完美，无可挑剔。因为它解决了传统广告的低效率，例如， 它看起来很有用，但我不知道它在哪里。这是每个公司的金融警察的恐慌。是的，通过大数据广告，让所有在广告上花费更多的钱，您可以评估广告导致在线（印象）的印象。甚至多少点击，因此下载了多少，因此，产生了多少交易。

　　有问题吗？没问题。有问题吗？你是什么意思，你想怀疑真相吗？

　　一个“纸屋”，让世界上的文化产业意识到大数据的力量。“盘子”和Plation Platform 专业定做网页制作 Netflix在季度增加了300万流媒体用户。季度盈利发布股价26％，每股达到217美元，去年8月的低谷价格增加了三次。所有这些，从“拼盘房屋”的诞生， 这是从3000万支付费用户的观看习惯的摘要。并根据用户偏好的分析创建。

　　“Platte House”数据库包含3000万用户的观点， 400万条评论， 300万个主题搜索。最后，拍什么， 谁拍摄， 谁会去， 如何广播，由数万名观众的客观偏好统计决定。从观众洞察力， 观众定位， 观众面临着观众。每一步都是通过准确和有效的经济数据指导。从而实现了公众创造的C2B。那是， 它由用户需求决定。

　　现在，互联网和社交媒体的发展使人们在网络上留下了越来越多的数据。通过多维信息重组重新组织大规模数据， 使公司寻求所有平台， 用户， 广告， 完全开放，为了通过用户的关系链融合，在线媒体的社会重建，更好地为广告商更好[中高端网站建设]建立社会营销效果。

　　第二， 大数据的广告如此美丽

　　证书的原则，真相仅被证明是虚假（了解其应用的局限性和条件），这是事实。所以我们必须先回答一个问题。广告使用是什么？

　　根据以前的共识，广告被认为是与无法沟通的消费者沟通。所以， 虽然广告促进了销售。但通常，广告的内容并没有说服消费者购买，就像中国移动的屡获殊荣的广告“通信从心脏开始”。2010年出版的“品牌如何发展”（描述，作者没有读。我希望将来读到），南澳大利亚大学的作者指出书中，广告应达到更佳结果，经常需要说服或灌输，只要人们在购买时想到品牌的名字。市场研究机构乌兰兰棕色创始人戈登布朗指出，广告的功能是制作一个品牌摆在架子上的“乐趣”。

　　好的，返做网站需要多少钱回大数据精密广告案例，其中一个最关键的问题之一，大数据如何分析这6万浏览用户，适合发射移动广告？关于这个问题，广告公司已准备就绪，给出以下答案。

　　的，寻找使用历史记录中使用的类似产品的客户。通常使用算法称为“协调过滤”，那是， 一些经验的相关性，找到用户的潜力。例如， 你玩了一场比赛，所以， 您可以认为您对这种类型的游戏有相同的需求。作者不会否认该算法在某些领域采取行动。例如， 支付用户基本上是以前的重力游戏来使用用户。

　　但扔掉这些特殊领域，该算法的内涵“品牌依赖于忠诚的消费者发展”，倾向于理论是完全矛盾的。拜伦对销售数据的统计分析，他指出所有成功的品牌。大量销售来自“光客户”：这是一个购买产品相对频繁的客户。可口可乐的业务并不依赖于每天喝可乐的人。它是一名饮酒或每年喝两次的顾客。这种消费模式适用于各种品牌， 贸易和期间。无论是牙刷还是电脑，法国汽车或澳大利亚银行，品牌依赖于大规模人口 - 换句话说，公众 - 偶尔购买它们的人。

　　这种理论意义非常远。这意味着您永远无法通过营销来提高品牌的市场份额。以及现有客户的营销，它擅长数字媒体。

　　本着批评的精神， 我们会看看新的未指明思想。提交人希望引用广东最近宣布的用户传输功能数据。广东移动的用户终端迁移分析，使用Apple的用户升级终端，继续使用苹果手机而不是64％，更高的忠诚度。但除了苹果外，其余的忠诚度表现是更好的华为， 小米手机，更换4g后， 它不断使用不到同一品牌的30％。

　　这意味着，您可以将Apple 6推广到Apple 4或5个用户是可行的，水果粉效果翻转拜伦的理论，证实，依赖某些地区忠诚度的消费者的发展是可行的。但除了努力推广同一品牌的手机终端到任何当前品牌的手机终端不及时。

　　所以，希望通过电子商务数据分析的历史，用户的下一步可能无效。就像购买服装的用户一样， 衣服，也许促进一卷纸或一桶油更好。

　　相反，成功的品牌需要找到一种方法来实现目标市场。品牌广告必须以某种方式拥有这个人的这一部分 - 只有这一点，当他们准备购买时，品牌可以自动出现在消费者的脑海中。

　　第二，如果有局限性“协作过滤器”，广告将告诉您有第二种算法。不是基于客户历史行为的历史，但客户自己的特征相似性，找到具有种子客户的最相似的客户组。缩写“LoeeAlike”。的， 您需要提供一个典型的用户，提供主要广告以扮演角色。以手机为例，对广告感兴趣， 单击以浏览或预测移动电话的用户，大约数百或几千。大数据公司通过外观算法（专业术语更可能是稀疏矩阵），寻找成千上万的客户群体，高于这一数百美元的用户。

　　这种类型的算法真正测试了大数据平台的计算能力。因为它不是经验的协同作用，反而， 数十万甚至数千个变量用于回归。最后， 根据相似性的概率，选择合适的用户群到低电平。

　　该模型的内涵实际上非常简单。它是客户与客户沟通。例如， 牛奶粉广告目标用户是培养0-3岁的孩子的父母。如果您知道要达到用户的特定身份，一切都解决了。但是对于网站或应用程序，我不知道用户的身份。的是客户的历史行为数据。并且由于数据本身的分割，一些专门从事运营商，有些专注于收购App Anliance。一些专业从事电子商务。一些专门从事银行。从分区数据推断身份信息，LoeskAlike是一个不可避免的手段。

　　的问题是，百种种子用户推断出新的数百个目标用户，准确性可能高达90％，但如果广告公司声称这是电影的辛辣表面， DSP移动，在分析历史交付数据期间，形成一个样本库，然后通过看起来的技术， 人群被扩大了。找到具有更高目标受众的潜在客户，将人口延长1。367百万重新放置观众ID2089万。广告效果更大化，所以呢？这里，请允许我制作一个数字，点击率是从0开始的。2％升至0。3％，精度增加了50％。这有意义吗？也许有，但没有想象。

　　第三，如果您继续怀疑我们的算法的有效性，然后我们可以谈谈效果的合作。您可以根据点击数量（CPC）或激活（CPA）付款，如果您没有达到既定效果，我们会补充它。这是大数据广告的武器。

　　武器，这意味着广告完全倒下， 做激活频道，广告的“通信消费者”现在被遗弃了。

　　通常是一般消费决定合规性（解决方案）， 我（信息）， 价值， a（访问）规则，这意味着当用户需要时，心脏首先迎接这种要求来形成解决方案。例如， 3G手机不易使用。速度很慢， 这不好。有必要改变4G终端成为解决方案。那么4G码头是什么，专注于那些终端？消费者或收集信息，不是在线搜索，反而， 基于过去的经验， 品牌效应， 周围的朋友被自动回忆起来， 哪种风格。传统广告的最重要影响应该是这个阶段。当用户需要它时，自动输入用户的视线。然后从多维比较中选择，确定的购买品牌。最后一件事是买，搜索有促销的地方，更大的力量在哪里。

　　根据SIVA模型，真正的效果导向的广告要点解决了访问问题，最后的脚是一只脚。在这方面，搜索广告是指导广告的实际效果，例如， 有超过10个，淘宝的每商品的000商家。我在哪里可以买到，我必须支付广告，这是效果广告。报告比较，搜索广告点击率高达40％。我想考虑百度， 什么是阿里的生活，门脚的价格自然很高，据说一些医院购买了百度性， 和人类等。单个交通价格高达数十或数百美元。

　　寻找广告只有一些垄断访问公司有企业，大多数广告仍然展示广告。如果演示文稿广告也接近效果，来自商业法属于原件。

　　最终结果是一方面，广告内容充满了人类贪婪（折扣/廉价）和颜色（大乳房美），已经改变了，最后一次，通信消费者的融合。另一方面，广告公司是一家公司， 点击公司，与北京王晶， 中关村着名的刷子交通不同于街道，最后， 谁真正点击这些有效的流量？已经有大数据公司分析了高端金融软件的分阶段用户组。用刷子机， 低端用户非常相似。

　　大数据技术占判决函数，指有亿用户的社交网络平台来提供大数据，提供业务， 智能广告和服务推广服务，这意味着公司可以抓住更大的商业空间。

　　随着社交媒体的兴起，消费者对广告行为的依赖性发生了变化，传统的广告和营销技巧更难以工作。“如果你不明白移动性的概念， 如果您不理解移动性的概念，很难了解消费者，醉人的消费场景使物理存储变化。刘胜毅， 腾讯网络媒体业务组主席， 而本集团的执行副总裁刘胜毅说。

　　这里，韩门素素， 星巴克中国市场促销媒体副总裁可以帮助公司与消费者互动。还使整个营销变得更加准确，在汉梅里，星巴克没有各种频道，所以， 广告必须更具目标。和社交媒体可以用大数据的解构解决这个问题。

　　所以，星巴克已经在线拥有大量用户，没有社会营销可以增加新客户的个版本。但要保持老客户，它通过旧客户的声誉称为新客户的增长。因为在消费者决策链中，消费者驱动的营销越来越重要。

　　现在，消费者的渠道和范围得到了大大增加。他们不再倾听公司的计划，反而， 追求更多个性化产品和服务。并根据收集的各种信息进行判断， 随时分享。个人经验的影响扩大到更大的人口。

　　在社交媒体的时代，大数据或发动机，它是一个允许用户不断变换的平台。相应的，营销独立转换为系统项目。并且在整个营销过程中发挥的作用，还有必要从参考工具转到驱动引擎。数据驱动的精密营销引擎，颠覆传统的营销决策模式和营销实施过程，对网络营销业甚至传统产业的影响革命性的影响。

　　每一个营销，将形成循环效果。通过定位用户组， 分析用户内容项， 分析用户行为偏好， 建立观众组模型， 制定渠道和创造性策略， 并收集和收集数据， 优化渠道和创造力， 正式放置和收集数据， 并实时调整发射策略。放置评估效果， 等等。完整的数据应用程序继续控制营销的质量和效果，从效果监测和转向效果预测实现。

　　“虽然社交媒体使整个广告营销更准确，然而， 还有必要根据产品和服务的特征来决定是否采取精密营销。“郑敬伟说，一些快速消费品不适合准确的营销。户外传统媒体， 电视和报纸， 对快速消费品非常有吸引力。

　　值得注意的是，当社会媒体将不可避免地带来大数据的隐私问题。当用户使用电子邮件时， 当社交网络时，可能知道您的信息将被记录，当用户发布语音或共享照片时， 视频， 等等。我确定了哪些资源和广告给您; 当用户使用智能手机运行时，手机制造商已经通过定位系统在自己的数据库中通过了整个信息。使用此信息构建地图和流量信息。

　　前，这些记录几乎没有对普通人的影响。因为它是如此巨大，除非故意寻求，否则人们不会注意某些信息。但，随着大数据技术的持续改进，这种情况正在悄然变化。这也是“数字”的变化，公司和消费者的挑战面临着。

　　第三， 多用途可靠身份的身份可能更有利于改善广告效果

　　我写了这么多。是大数据精密广告吗？不要，怀疑真理是为了更好的应用真理。大数据广告的核心“编程”和“瞄准”并没有错，这代表了移动互联网发展的趋势，还与特定市场的商品或服务广告需求完全匹配， 特定的用户组。问题是，目前大数据的实际能力也是野心所声称的巨大差距。也就是说， 没有好看的外观。

　　所以，我们应该返回广告的原始目的 - 更好的沟通消费者，来看看准确的交货，而不是迷信的大数据， 它正准确地放在这样的头上。那么什么是最重要的？显然不是不可靠的协作规则，它也没有真正不知道面孔的原因，因为最重要的是要到达目标消费者，然后，可靠的身份识别应该是广告的核心。

　　什么是可靠的识别？对于微信，判断关键活动城市是可靠的，分析性别也相对可靠，但如果微信告诉您，用户可以判断用户是中间和白领或一个农民。这不可能可靠。因为朋友圈宣称，在法国酒厂旅行的优雅女人可能在门口买油炸蛋白牛奶。

　　有时用户本身使用的媒体揭示了客户的身份特征。例如， 使用财富管理软件相对可靠。超过80％的怀孕宝藏应用应该是预期的，经常使用蜂蜜芽是一个出生的母亲。有大数据公司提供案例。介质本身的取向效果和综合分析是不同的。这表明媒体方向是有效的。但其他需要取向相当于随机选择。

　　由于大数据本身并不担心，只注意相关性，如果您已确认已通过大数据洞察力确认的协同作用规则。它也可以被视为可靠的规则。例如， 可以基本确定游戏付费用户组被一个或两百万个ID被严重使用。

　　识别客户身份，多比例源的集合和合成是不可避免的。顾客身份周围各种见解的相关性分析也是一个强制性的家庭作业。这可能是大数据广告应该继续培养的核心能力。