计算广告学 课件 第六章 计算广告用户定向

精准定向计算广告PreciseTargeting第六章目录相似人群拓展SIMILARGROUPEXPANSION定向维度DIRECTIONALDIMENSION重定向RETARGETING01相似人群拓展相似人群拓展相似人群拓展是基于种子用户，通过一定的算法评估模型，在广告数据管理平台的用户大数据库中，找到更多和种子用户有关联性的相似人群的技术方法。种子用户数据提交相似人群拓展首先要提交种子用户数据，明确表达目标客群会在哪些方面有突出的特征。需提交的数据包含行为结果数据、行为意向数据、行为偏好数据、行为模式数据等四个层次维度。拓群算法处理DMP能否为广告主带来价值，比拼的是用户拓群似然处理算法工程化方面的实力，主要体现在是否可以预先调节算法维度、是否可以灵活选取人群规模、是否能够自主设定过滤条件、是否易于实现工程化指标四个方面。拓展用户输出拓展用户输出是根据广告主所需要的目标用户量级，按模型输出用户群体。根据扩散量级需求，输出量级越小，包含的用户群体相似程度越高。输出扩展用户的过程要坚持结合聚类算法、结合媒体流量和结合效果优化三个原则。相似人群拓展过程广告主基于种子用户标签，在数据库中筛选性别、年龄、品类偏好等画像属性的人群包直接进行投放。这种方式最为简单和高效，但不够精准，业界正在使用协同过滤、序列推荐、图神经网络等技术向智能拓群方向发展。画像标签法分类算法是一种隐性定位方式，是通过机器学习和深度学习的分类算法对种子用户进行建模，然后用模型去识别目标用户。分为把种子用户的共有特征标记为正样本、选择基础用户包、选择负样本、特征处理和模型训练、扩展人群包五个步骤。分类算法社交网络定位法是一种隐性定位方式，即利用社交网络上的好友关系，将种子人群标签传给社区中的好友，从而实现用户拓群。分为数据准备、用户标签特征处理、文本特征处理、图像特征处理、社交关系建立、用户扩展等六个步骤。社交网络定位法相似人群拓展方法程序化广告创意内容组合指的是：基于消费者心理和广告板式要求，提取不同类型的元素进行组合，从而实现广告创意内容和目标用户的适配。针对产品特征，有米在创意上明确突出了美的豆浆机的三大卖点，直接将美的产品的优秀功能信息传递给受众。创意体现有米是通过调研分析，并辅以自身DMP匹配美的第一方数据进行潜在人群挖掘的。人群洞察线上消费者的购买力有巨大的挖掘空间；利用程序化广告推广促销产品的同类广告主越来越多。推广背景寻找一类精准用户、第一轮投放、二类精准用户、规模化投放、实时监控调整。投放执行美的对于最终推广效果感到满意，项目总体完成7544352次曝光，平均CTR对比以往常规DSP投放大幅提升210%，为美的豆浆机京东购买页带来超过18万次独立用户访问，实现ROI超22%。项目效果相似人群拓展案例02定向维度传统地域定向依赖于对IP地址的识别，通过IP地址就能定位到主机，可以知道主机所在的地理位置，这样就能进行广告地域定向了。传统地域定向传统地域定向一般是定位到省或城市，定向范围比较大。而超本地化定向则可以使地域定向达到非常细的粒度，比如定向到清华园的主楼附近。LBS超本地化地域定向地域定向人口属性定向人口属性定向是根据一些人口属性标签，如年龄、性别、受教育程度、收入水平来定向展示广告，是可监测的。定向维度定向维度频道定向上下文定向行为定向新客推荐定向按照供应方的内容分类体系将库存按照频道划分，对各频道投放不同的广告。根据用户浏览网页的具体内容来匹配相关的广告。思路有用规则将页面归类到一些频道或主题分类中、提取页面中的关键词、提取页面锚文本中的关键词、提取页面流量来源中的搜索关键词、用主题模型将页面内容映射到语义空间的一组主题上等。根据用户的历史访问行为推测用户兴趣，从而投放相关广告。行为定向非常关注的指标有交易行为、交易前行为、广告点击行为、搜索点击行为、搜索行为、社交网络中的分享、页面浏览、广告浏览。根据广告主提供的种子访客信息，结合广告平台更丰富的数据，为广告主找到行为上与种子相似的潜在客户。（基于用户、基于商品）生活方式定向“生活方式定向”是通过“产品—网络生活方式—用户”关联的个性化广告定向的方式，其核心是创建用户的网络生活方式量表，借助数据挖掘和处理技术构建出“网络行为—网络生活方式”数据库，通过对用户网络生活方式的识别进行精确的广告定向。03重定向计算广告重定向计算广告重定向是指基于用户过去的行为、兴趣或其他关联因素，将广告针对性地展示给已经与广告主进行过互动或表现出兴趣的用户，从而提高广告的精准度和个性化程度，增加广告的效果和转化率。包括用户互动跟踪、数据收集和分析、定义目标受众、广告投放和效果监测四步。网站重定向重定向流程重定向策略重定向案例搜索重定向搜索重定向是用户通过搜索引擎进行关键词搜索后，展示广告会出现在该用户以后登录的站点。重定向广告主和媒体方、数据合作伙伴以及第三方搜索引擎合作，以取得搜索意向数据（“推荐人”数据、工具栏数据）。邮件重定向邮件重定向基于Cookie，标签会被植入邮件签名或邮件的HTML中，用户打开邮件后，Cookie就会加载到用户浏览器。分为用户互动跟踪、数据收集和分析、定义目标受众、广告邮件投放、效果监测和优化五个步骤。CRM重定向基于客户关系管理数据，广告主可以将广告定向投放给已经存在于品牌或企业CRM数据库中的客户，以增强与他们的互动和转化。分为用户互动跟踪、数据收集和分析、客户分类和建立用户段、CRM数据整合、定义目标群体、广告个性化内容投放、效果监测和优化七个步骤。计算广告重定向个性化重定向VS传统受众定向方式个性化重定向传统受众定向方式投放目标向特定用户展示与他们兴趣和行为相关的广告，更加注重个体用户的定向。将广告投放给特定的受众群体，更注重将广告展示给特定的受众群体。数据使用依赖用户的个人数据和在线行为数据依赖于一般的受众群体特征实施效果通常具有更高的个性化程度更广泛地覆盖特定的受众群体个性化重定向VS个性化推荐个性化重定向个性化推荐使用目的提高广告效果和转化率增强用户体验满意度应用场景广告领域更广泛地应用于各种内容平台数据维度依赖用户的历史行为数据和特定的广告目标综合地考虑用户在多个维度上的行为数据和兴趣站外推荐VS站内推荐站外推荐站内推荐基本内涵指在一个网站或应用程序之外的地方向用