人群定向：互联网广告平台建立核心竞争力的强有力手段

在互联网广告中，准确定位是指通过挖掘用户的历史行为数据来准确匹配广告。举个简单的栗子：我刚在京东读了一本书。当我再次去网易看新闻时，我惊讶地发现网易碰巧展示了这本书的广告。真的有这么神奇吗？让我们来看看中间发生的未知过程：我去京东浏览商品，京东记录了我的用户信息：cookies，所有可以获得的信息，如IP地址、mac地址等。然后当我打开网易新闻时，网易会通过cookiemaping得知我是JD.COM的用户，然后立即向JD.COM发出请求:JD.COM马上说:然后通过算法快速分析我的浏览记录和购物记录，匹配一个广告发给网易，然后网易马上给我展示了这个广告，大概不到一秒钟。（我们暂时不考虑在此期间涉及的所有第三方广告平台）这是一个非常重要和广泛应用的例子。事实上，还有许多其他精确的定位方法。接下来，让我们跟随*来看看计算广告中的各种精确定位方法及其优势。让我们来看看市场上流行的定向模式。根据其有效性和在广告信息接受过程中的作用阶段，我们将这些定向模式的粗略定性评价如下：水平方向表示定向技术在广告信息接收过程中的一般作用阶段，垂直方向表示定性效果评价。接下来，我们将依次解释各种定性技术：1）区域定向（geo-targeting）这是一种很早就被广泛使用的定向方法。接下来，我们将依次解释各种定性技术：1）区域定向（geo-targeting）这是一种很早就被广泛使用的定向方式。由于许多广告商的业务具有区域特征，区域定位的作用非常重要，这也是所有在线广告系统都必须支持的定向方式。区域定位也可以认为是一种上下文定位，但其计算简单，只能通过简单的检查表来完成。2)人口属性定位（demographicaltargeting）虽然人口属性定位在效果上可能不是特别突出，但它特别熟悉品牌广告商，因为它在传统广告的话语系统中被广泛用来表达受众。人口属性的主要标签包括年龄、性别、教育水平、收入水平等。需要注意的是，除非有特殊的特殊数据源，如实名SNS注册信息或在线购物消费记录，否则一般不容易准确定位人口属性。在人口属性数据覆盖率不足的情况下，如果要按照这个方向销售CPM，可以用已知人口属性的用户作为培训集，构建分类器自动标记人口属性。一般来说，用分类器确定人口属性的准确性是有限的。在简单的效果广告活动中，预测人口属性的必要性不太高，因为预测的人口属性也是根据用户的其他行为特征获得的，不能提供额外的信息。3）频道定向（channeltargeting）频道定位是根据供应商的内容分类系统，根据频道完全划分库存，并向每个频道的流量发送不同的广告。这种定向方法更适用于汽车、母婴、购物导航等接近转化需求的垂直媒体。对于内容覆盖面广的媒体，这种方法的效果是有限的。举个极端的例子，如果我们把某个网站的军事频道作为定向标签，就很难找到直接匹配的广告需求。4)上下文定向（contextualtargeting）根据网页的具体内容匹配相关广告，即上下文定位。上下文的粒度可以是关键词、主题，也可以是根据广告商的需要来确定的。上下文的定向效果在不同类别的内容上有很大的差异，但这种方法有一个很大的好处，那就是覆盖率比较高。对于大多数广告，无论你对当前访问用户的信息了解多少，你通常都可以根据当前浏览的页面推测用户的即时兴趣，从而推送相关的广告。5）行为定向（behaviorialtargeting）行为导向是展示广告的一种非常重要的方式，其框架是根据用户的历史访问行为来了解用户的兴趣，从而发送相关的广告。行为定位之所以重要，是因为它提供了一个普遍的想法，使在互联网上收集的用户行为数据具有实现价值。因此，行为导向的框架、算法和评价指标也奠定了在线广告数据驱动的基本特征，并催生了相关数据处理和交易的衍生业务。如果将上下文定向视为用户单次访问行为的定向，则行为定向可视为上下文定向的一系列集成结果。因此，上下文定向是行为定向的基础，各种类型的上下文定向都可以有相应的行为定向方式。例如，区域定位是根据用户当前访问的IP来确定地理区域。相应地，它也可以根据用户过去访问中最频繁的地理位置进行定位。事实上，这种方法更接近用户的常住地。业内有人称之为“whereonearth”定向。6)定位准确（hyper-localtargeting）在移动设备上投放广告时，我们可以获得非常准确的地理位置。例如，如果进一步利用WiFi，使用蜂窝信息或GPS，地理定位的精度可以完全达到街区的粒度、蓝牙等设备的室内定位技术可以进一步达到数米级。这使得基于准确地理位置的广告成为可能，也使大量非常区域性的小广告商（如餐饮、美容等）有机会投放准确定位的广告，这与传统意义上的区域定位发生了定性的变化，也成为移动广告最重要的机会之一。7）重定向（retargeting）这是最简单的定制标签，其原理是在过去一段时间内向广告商投放广告，以提高效果。显然，广告商的访客是其独特的信息，因此属于定制标签。重定向被认为是最准确、最有效的定向方式，但其人群覆盖面往往较小。这是因为重定向覆盖投放量是由广告商固有用户的数量和与媒体的重叠比例决定的。8)新客推荐定向（look-aliketargeting）由于重定向量太小，不能满足广告商接触潜在用户的需求，所以不能仅仅依靠它来发送广告。新客户推荐的理念是根据广告商提供的种子访客信息和广告平台上更丰富的数据，为广告商找到行为相似的潜在客户。该方法的目的是在相同的用户覆盖率下达到比一些通用兴趣标签更好的效果，本质上反映了广告商数据的核心价值。我相信在阅读了上述介绍后，学生应该对准确定位有一个初步的了解，在互联网广告中，准确的人群定位有很多方法，各有优缺点，但最终取决于平台的技术和数据资源，基于数据本身深入挖掘，找到有意义的广告信号，是准确的受众定位的重点。在这里分享希望能给大家带来启发。