计算广告学 课件 第十二章 计算广告产业发展

产业发展计算广告IndustryDevelopment第十二章目录参与主体Participatingentities核心业务CoreBusiness智能升级SmartUpgrade01参与主体流量需求方流量需求方是网络广告流量的最终需求方，通常为广告主或广告代理商，可分为效果类和品牌类两种。流量供应方流量供应方即提供流量并接收广告投放的媒体，是广告现金流的终端。计算交易广告的主流供应方主要是各类PC或移动端网站、手机App和广告联盟。发展趋势需求方：数据驱动、跨平台广告投放、追求品牌安全和透明度；供应方：媒体资源多样化、自动化和程序化、数据开放和合作。流量需求方及供应方DSP核心功能：目标受众定向、实时定价、数据驱动决策、多渠道广告投放、实时报告和分析、预算控制；主要类型：由广告代理商或大型广告网盟升级而来的DSP、由供应方布局的DSP、单纯的DSP技术公司。TD平台的基本原理核心功能：管理多个DSP，让广告主能够在一个系统中集中控制不同DSP的投放设定，实现跨平台的数据管理和创意管理等功能及其智能优化；主要类型：ATD、ITD、BTD；盈利模式：服务费、技术支持、媒体价差。发展趋势持续的新技术应用、制度规范化、竞争加剧。需求方平台供应方平台供应方平台是媒体资源聚合的平台，其主要目的是为广告主提供流量充足的定向广告机会，并根据不同的程序化交易方式对广告资源进行优先级排序。广告交易平台广告交易平台简称ADX，是程序化广告交易的关键。ADX的来源可分为由大型媒体网站自建、广告联盟升级而来、DSP布局三类。发展趋势数据驱动和智能化程度加深、实现跨平台和多渠道整合、去中心化和区块链技术应用广泛、视频和移动广告增长、跨境广告交易增多供应方平台及广告交易平台保障品牌安全、反作弊、验证可视度、验证无效流量。广告验证平台数据收集、创意生成、动态展示、实时优化。程序化创意平台数据收集和整理、精准定向、数据交易、广告效果优化。数据管理平台广告监测、网站监测和APP监测。监测分析平台数据驱动和个性化广告、人工智能的应用、隐私保护和合规性、跨平台整合和优化、广告效果验证和透明度。发展趋势计算广告服务和数据管理平台02核心业务腾讯DMP台依托其丰富的社交关系链拥有体系内大量用户数据，主要目标在于收集、存储、分析、细分和激活数据，可以接入广告主的第一方数据，寻找与之相匹配的用户等任务。腾讯DMP基本情况广告主可通过SDK和API等方式将用户的行为数据接入腾讯DMP，以便在平台上使用人群管理、洞察分析功能。消费者洞察运作模式广告主可以借助腾讯DMP丰富的数据和强大的技术支持深入了解用户在腾讯系和自身网站和应用上采取的各种操作，从而为广告营销活动提供更准确的数据支持、人群拓展功能、对人群特征进行多维度的展示。核心优势消费者洞察业务计算广告消费者洞察业务包括数据收集与整合、用户行为分析、用户画像构建、受众细分与定位、提供洞察报告和建议等主要内容。早期发展时期、程序化广告技术引入时期、成立程序化创意中心时期。腾讯程序化创意中心发展简史腾讯程序化创意中心集成了内容管理、创意制作和广告素材预审等功能，通过大数据和人工智能技术为广告主创作符合目标人群的文案、图片和视频等。程序化创意运作模式大数据技术能够帮助机器快速捕捉用户需求，从庞大的数据中提取有价值的信息；而人工智能技术则能促使机器根据不同的消费群体，生成符合其需求的广告创意，提高广告效果。程序化创意的人机协同过程创意生产业务计算广告创意生产的主要内容包括创意策略制定、创意形式丰富、创意优化更新等方面。实时竞价交易、广告展示策略、广告投放优化、可视化报告和数据分析。计算广告精准投放业务主要内容依赖传统的广告投放方式、引入程序化广告技术、发展自有广告投放平台、跨平台整合、数据驱动广告优化。腾讯程序化广告投放管理平台发展简史腾讯程序化广告投放管理平台整合了数据管理平台、需求方平台和广告交易平台，广告主可程序化、自动化地进行广告投放，精准快速地找到与广告信息相匹配的目标受众。腾讯程序化广告投放管理平台运作模式精准投放业务计算广告精准投放业务是指利用大数据、人工智能和实时竞价技术等计算广告技术手段，根据广告主的目标受众特征和行为数据，精准地投放广告内容给合适的用户群体。评估指标、效果追踪、优化改进。计算广告效果测评业务主要内容Uplift广告增效衡量工具：（处理组转化率/控制组转化率-1）*100%拆分对比实验（ABTest）：广告流量被随机分成N份（N=实验广告数），每个广告只能获得1/N流量。腾讯广告投放管理平台的效果分析功能优化工具：智能诊断工具、点击监测工具；优化能力：一键起量能力、深度转化优化能力。腾讯广告投放管理平台的广告优化功能效果测评业务计算广告效果测评是对计算广告活动的关键指标进行实时监测和综合评估，以衡量广告的效果和投资回报的业务。03智能升级计算广告产业智能升级优势分析智能技术运用于消费者洞察环节创意生产环节广告投放环节效果测评环节分析和预测消费者需求个性化广告创作、自动化广告创作受众精准定位、智能广告购买提升测评精准度、优化实时反馈计算广告产业智能升级挑战分析挑战产业价值链长尾发展产业组织服务同质化严重产业安全问题有待改善高素质人才短缺多样性与复杂性挑战、海量数据处理挑战、个性化定向需求挑战创新受限、资源浪费、市场混乱隐私侵犯问题（个人身份识别、行为跟踪、第三方数据分享、位置追踪、数据泄露、缺乏透明度）、算法偏见问题（数据偏见、决策偏见、特征选择偏见）、虚假呈现问题（虚假点击、虚假转化、隐藏广告、广告堆叠、广告注入）技术更新迅速、多学科交叉整合、教育体系和培养机制改革滞后计算广告产业智能升级对策分析对策分析技术对策数据对策生态对策治理对策减小产业内部不同公司之间的技术鸿沟与技术能力与实际产品之间的鸿沟、快速部署