모바일 인터넷에서 정확한 광고를 하기 위해 신뢰할 수 있는 방법과 어려움은 무엇입니까?
1. 일부 앱과의 협력을 통해 당사는 연령, 사용 습관, 탐색 등 사용자에 대한 일반적인 유형의 정보를 얻을 수 있습니다. (그러나 이러한 데이터는 그다지 정확하지 않으며 매우 정확하지 않습니다. 제한되어 있으므로 수정이 필요합니다. )
2. GPS, 휴대폰 기지국, WiFi IP단을 활용하여 사용자의 지리적 위치 정보를 추정합니다. 이론적으로 이 정확도는 상당히 높아야 합니다.
3. 소셜 정보 소개. 현재 Tencent와 Sina는 중국 최대의 소셜 정보 소스입니다. Sina Weibo와 Tencent 소셜 그룹(Qzone, Tencent Weibo, WeChat)은 많은 양의 귀중한 정보를 생성합니다. 예를 들어, 웨이보 관계 체인, 웨이보 사용자 속성(태그, 연령, 교육 수준, 게시된 콘텐츠의 의미 분석, 대화형 정보 분석, 공유 웹 페이지 링크 정보 등), 이러한 정보의 도입은 사용자 기반을 크게 구축할 수 있습니다. 페이스북, 모바일 광고의 정확성을 높인다.
Tencent의 Guangdiantong이 Tencent의 소셜 정보를 소개했고, Yunyun Advertising Platform()이 Sina Weibo의 소셜 정보를 소개했습니다. 이는 소셜 정보를 소개하는 국내 모바일 플랫폼 두 가지입니다. 방금 출시 되었기 때문에 Guangdian Tong의 데이터를 보지 못했습니다. 관광 산업, 브랜드 자동차, 타오바오 브랜드 사례에서 그러한 효과를 알고 있으며 특정 크루즈 여행 광고의 경우 CPA가 원래 최소 100위안인 20위안까지 높을 수 있습니다.
4. 사용자 쇼핑 행동 정보 소개. Alimama가 매우 좋은 선천적 조건을 갖고 있다는 것은 당연한 일이지만, 나는 그들이 비슷한 홍보를 하는 것을 본 적이 없습니다. 어쩌면 모바일 광고 공간이 작아 알리바바의 관심을 끌지 못했기 때문일 수도 있습니다. 하지만 안워는 많은 전자상거래 기업과의 협력을 통해 알리바바 외에도 수십 개의 전자상거래 기업의 데이터를 보유하고 있으며, 이를 활용해 사용자 구매 행동을 예측하고 모바일 광고를 정확하게 전달한다고 밝혔습니다. (JD.com의 데이터량도 어느 정도 축적되어 있습니다. 해줄지는 모르겠습니다. 물론 전문적인 팀이 하는 것이 가장 좋습니다. JD.com의 기존 기술을 의지하고 싶다면 강점, 현실적이지 않음)
5. 요즘은 타깃 광고가 가능하다고 주장하는 업체가 너무 많지만, 대부분 앱 설치 기록과 주소록을 올려놓고 유사한 앱을 추천하는 경우가 많습니다. 당신에게 설치. 특히 안드로이드에서는요! 당연하지, 창문을 열면 항상 파리가 들어올 거야. . 산업의 발전으로 이러한 쓰레기가 하루빨리 없어졌으면 좋겠습니다.
6. 아마도 앞으로 직면하게 될 가장 큰 문제는 '프라이버시'일 것이다. 사실, 정밀 광고는 사용자로부터 너무 많은 개인 정보를 얻어서는 안 되며, 더 많은 정보를 얻을수록 귀하의 책임도 커지며, 너무 많은 개인 정보를 얻으면 정확성이 향상될 수 없습니다. 예를 들어, 내 휴대폰에서 내 주소록을 훔친다면 내가 타오바오에서 무엇을 사고 싶은지 짐작할 수 있나요? 말도 안되는 소리는 그만하세요.
현재 공개된 이용자 정보를 효과적으로 통합할 수 있다면 모바일 정밀광고의 정확도를 2~3배 정도 높일 수 있을 것이다. 개인정보를 훔치려고 그렇게 난잡하게 행동할 필요는 없습니다.
에흠, 최근 이런 주제로 공부를 하고 있는데, 적극적으로 소통해 주셨으면 좋겠습니다. 특히 광고를 해본 모든 유형의 광고주는 비공개 메시지를 보내 자신의 경험과 교훈에 대해 이야기할 수 있습니다. 동료간 교류도 환영합니다.
7. 열람기록 및 앱 이용기록. 이는 PC 인터넷과 유사합니다. 사용자의 휴대폰 검색 행동을 통해 사용자 유형을 추측한 후 사용자 요구에 맞는 추천 모델을 구축합니다. 모바일 인터넷에서는 앱 사용 행위가 상호 운용되지 않고, PC와 유사한 쿠키 기록이 없어 PC만큼 효과가 뚜렷하지 않습니다.
이는 사용자 행동의 발전 추세에 따라 향후 앱이 HTML5를 약화시켜 상승하게 되거나, 앱이 쿠키와 유사한 상호 운용성 기술을 갖게 된다면 모바일 광고의 정확한 푸시에 큰 도움이 될 것입니다.
무책임한 상상:
1. 사용자의 휴대전화 사용 시간과 빈도에 따라 사용자의 사용 유형과 사용 시나리오에 따라 다양한 광고가 게재됩니다. 위치, 지역광고 주로 푸시
3. 사용하는 앱 종류/시간/빈도, 협업 추천 등 알고리즘을 기반으로 사용자가 좋아할 만한 앱 추천
4. 및 기타 검색 기록은 브라우저 쿠키와 다소 유사하여 사용자가 적극적으로 검색합니다. 기록된 내용은 실제로 많은 제3자 애플리케이션의 사용 기록입니다. 달성하기 어려울 것 같네요~
1. 전달 방법: 앱에 내장된 SDK를 통해 사용자의 사용 습관을 분석하고, 시간, 위치, 인터넷 접속 방법 등 다양한 채널을 통해 대상을 분석하고 필터링합니다. 기계 모델 등 사용자가 정확하게 광고를 전달합니다.
2. 모든 앱이 이렇게 상세한 사용자 분석 설계를 갖추고 있지는 않지만, 해당 데이터를 수집할 수 있다고 해도 정해진 지점에 푸시할 수는 없다는 점입니다. 이는 오늘날 앱 개발의 병목 현상이기도 합니다. 게다가 중국의 모바일 인터넷 속도는 완벽하지 않습니다. 네트워크상의 이유로 광고가 정확하게 게재되지 않거나 캡처되지 않는 경우가 많습니다. 이 문제는 운영자가 해결해야 합니다.
3. Weiqian 광고 플랫폼은 정확한 전달을 구현할 수 있습니다. 정확한 전달을 위해서는 기지국, Wi-Fi, GPS 등 여러 계층을 통해 획득되는 위치 정보 캡처와 마찬가지로 엄격한 백엔드 설계가 필요합니다. 이러한 선택을 통해 사용자의 위치정보를 가장 정확하게 파악하고 광고를 정확하게 전달할 수 있습니다. 다른 차원의 경우, Weiqian은 고유한 알고리즘 분석을 사용하여 정확한 광고 게재를 위한 탄탄한 기술 기반을 마련할 수 있습니다.
가장 큰 어려움은 알고리즘이라고 생각하는데, 알고리즘 규칙(시간, 모델, 사용자 행동 등)은 실제로 규칙의 조건이고, 알고리즘에 따라 언제, 어디에 무언가를 밀어넣느냐에 따라 달라집니다. ; 현재의 정확도는 소위 수천 명을 대상으로 하는 광고인 사용자 기반 정확도를 기반으로 합니다.
2. 정확한 배송을 위해서는 먼저 정확한 사용자 정보가 있어야 하며, 이를 바탕으로 배송 환경과 배송 요구 사항을 일치시킬 수 있으므로 일반적으로 정확도가 어떻든 상관 없습니다. 이 세 가지 측면에서 문제를 해결해야 합니다. 정확성을 위한 전투는 그 자체로 데이터를 위한 전투입니다.
3. 관련 사용자 정보를 일치시키기 위해 쿠키를 핵심 방법으로 사용하는 웹 측에 비해, 모바일 측은 웹보다 훨씬 더 신뢰성 있는 장치 식별 코드 및 휴대전화 번호를 통해 사용자를 일치시킬 수 있습니다. 측면 방법. 그러나 모바일 단말의 정보섬의 한계로 인해(모바일 단말은 주로 단일 작업을 실행하고, 웹 단말은 다중 작업 상황이 더 많다) 웹보다 사용자의 다차원 정보를 얻는 것이 더 어렵다. 배달 효과에 영향을 미칠 터미널.
4. 일반적으로 정밀 타겟팅의 핵심 목적은 "적절한 시간, 적절한 장소에서 적절한 사람을 찾아 적절한 광고를 보여주는 것"이므로 타겟팅은 일반적으로 인간을 기반으로 합니다. 차원(더 거친 세분화에는 광고 공간 및 미디어 자체의 위치 지정도 포함됨) 시간 타겟팅, 지리적 타겟팅, 자연적 속성(성별, 연령 등), 관심 행동 타겟팅(구매 여부, 관심 사항) 등)은 일반적인 차원으로, 현재 모바일 광고 타겟팅은 아직 이 범주를 돌파하지 못했고 기껏해야 결합된 애플리케이션이라는 것을 알고 있습니다.
5. 현재 모바일 정확도의 가장 큰 문제는 데이터의 축적이며, 정보의 섬 외에도 웹만큼 데이터 수집 채널이 많지 않고 그 규모도 부족합니다. 동시에 모바일 인터넷의 발달에도 불구하고 호황을 누리고 있지만, 웹에 축적된 데이터에 비하면 여전히 격차가 크다. 따라서 모바일과 웹 데이터를 연결할 수 있다면 이것이다. 현재 알려진 가장 이상적인 결과입니다.
6. 데이터를 통해 얻으려면 실제로는 사용자 ID를 사용하여 연결하면 됩니다. , 타사의 경우 가장 큰 위험은 통합 사용자 식별 문제와 관련하여 현재 업계에서 상대적으로 규모가 큰 것으로 알려져 이 문제를 해결하는 유일한 회사는 Gmail 계정을 사용하여 통합 사용자 식별을 수행하는 Google의 admob입니다. 따라서 모든 단말기의 데이터를 연결하므로 정확한 관점에서 볼 때 현재 Google은 비교적 신뢰할 수 있다고 합니다.
7. 개인적으로 데이터를 얻는 방법은 여러 가지가 있다고 생각하지만, 어떻게 활용하고 최고의 효율성을 달성하느냐가 가장 큰 문제이자 정확성의 문제입니다. 소위 빅데이터