⑴ 谈一谈在大数据下广告行业应该如何发展
广告行业定义与分类
广告是指商品经营者或者服务提供者承担费用，通过一定媒专介和形式直接或者间属接地介绍自己所推销的商品或者所提供的服务的商业广告。广告主、广告经营者、广告发布者、市场消费者是广告行业的四大主体，市场消费者是广告发布者、广告主、广告经营者三大主体赖以生存的根本。
广告根据其发布媒介具体形式的不同，可分为电视媒体广告、网络广告、电台广告、平面媒体广告(报纸广告和杂志广告)、户外广告等。
全球广告行业市场规模分析预测
目前，美国仍是广告支出总额最多的国家，而中国已上升到世界第二位，而且这两个国家会是未来几年内广告支出增长最多的两个国家，中国和美国的广告支出增长额将接近全球广告支出增长额的二分之一。预计全球广告支出增幅将从2017年的3.1%增至2018年的3.6%。2018年全球广告支出将达到5895亿美元。
⑵ 大数据广告是否可信
大数据是21世纪最伟大的发明，也是互联网帮助人类最重要的价值和使命。版
很多公司打这权大数据广告的头衔去骗客户，其实有很多企业可以做到呢？像国内的华为、阿里巴巴、腾讯、网络这公司都在布局。他们的广告就是大数据分析的结果，客户更精准、流量转化率高。其他广告公司也有几家在做，比如盘石网，左右邦等，盘石网主要自身构建的网站上、左右邦整合营销数据分析的广告，两者区别是细分领域不同。后者更新整个生态，在技术上做出数据挖掘让广告最大高效化。
大数据广告绝对可信，但是得招靠谱的公司，比如网络、左右邦、盘石、阿里巴巴、uc。
⑶ 大数据如何预测广告投入产出
大数据广告投放以受众数据为基础,以数据挖掘技术为保障,实现了针对目标受众的个性化、精确化传播。
采用访谈、调查、观察等方法,深度剖析了现有广告投放活动在受众定位、媒体选择与组合、媒介购买、效果监测等环节存在的问题。
⑷ 为何说大数据精准广告并不靠谱
为何说大数据精准广告并不靠谱
一、大数据精准广告内涵
大数据目前已经成为整个IT界(包含Internet Technology 以及Information Technology)最热的词汇之一，似乎任何一个话题，只要提到大数据，瞬间变得高大上。一夜之间，大数据已经代替主观的理性思考，成为智慧洞察的代名词。
但是当我们走过对大数据的顶礼膜拜阶段，揭开大数据实际应用的面纱，反而逐渐对充斥着话语世界的大数据进行反思。因为大数据在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。
以大数据的广告应用为例，精准广告投放应该是大数据最早的也是最容易产生直接收益的应用，如今少有广告公司没有宣称自己是大数据科技公司。大数据精准广告的核心内涵是什么？一言以蔽之，那就是程序化定向投放。其中定向是核心，程序化是手段。
以微信朋友圈为例，不定向区域，年初的公开价格CPM(每千次曝光成本，朋友圈广告价格远超一般媒体)40元，定向核心城市140元，定向重点城市90元，如果叠加定向性别，附加10%，再叠加H5外链(流量引导效果更好)，再附加20%。就像进口化妆品一样，先按一定比例征收关税，后按含税价格再征收增值税，再按含税价格征收消费税。
对于微信来说，客户地域、性别虽然也需要数据分析解读，但确认相对比较容易。对于其它数据公司来说，地域依然可以通过IP或手机终端GPS获取，但性别更可能就是一个数据分析出的可能属性。当然大数据并不仅仅分析如此简单的标签，对于媒体联盟而言，媒体选择项目众多，还会分析客户媒体偏好标签，还有时间段、人群属性、设备类型、偏好类型等多种定向组合方式。
好了，上面对于精准广告有了一个粗浅的介绍。那么大数据精准广告能带来什么样的价值？通常如下的故事是大数据广告公司经常提及的。
假如一个网站的广告位，每小时有1万人来浏览，则一小时曝光量为1万，之前的CPM为5元，那么一个手机广告主投放一小时广告，成本50元。这是传统广告投放的结果。现在有个大数据公司，来帮助该广告媒体更好的运营。该公司宣称它能够精准识别浏览客户的属性，告诉手机广告主，虽然1万人浏览该广告位，但真正适合投放手机的只有6千人次，剩下4千人次的曝光为无效曝光，因为剩下的人群只对服装感兴趣。
大数据公司建议广告主按照程序化投放，过滤掉不适合投放手机的4千人，仅对适合投放手机的6千人付费，假如单价不变，那么在保证相同效果的前提下，成本降低至30元。剩下的4千人大数据公司将其销售给服装广告主，成本为20元。由此，在相同的效果情况下，大数据广告大幅降低广告主的成本。当然事实上，由于RTB(实时竞价)机制的存在，当价格(效果相同)低到一定程度，不同手机广告主的相互竞价，使得真实价格一般高于30元，但肯定介于30元到原有预期成本50元之间，由此形成多方共同获益的理想局面。
这样的案例看上去Perfect，无懈可击。因为它解决了传统广告的低效问题，比如看起来有用，但又说不清楚到底有用在哪里，这个正是各公司财务总监所深恶痛绝的。是的，通过大数据广告，让一切花在广告上的钱更有依据，可以在线评估一条广告到底造成多少的印象(Impressions)，甚至多少点击，多少因此而下载使用，多少因此产生交易。
有问题吗？没问题。有问题吗？你什么意思，难道你要怀疑真理？
二、大数据精准广告没有看上去那么美好
本着证伪的原则，真理只有被证明为谬误的时候(理解其应用的局限及条件)，才算真理。因此我们必须先回答一个问题，广告是用来做什么的？
按照以前的共识，广告被视为品牌用来向那些无法面对面沟通的消费者去传达品牌的特性。因此广告虽然对销售有促进作用，但通常时候，广告的内容并不直接说服消费者去购买，就如中国移动曾经的获奖广告“沟通从心开始”一样。2010年出版的《品牌如何增长》(How Brands Grow)一书(说明，笔者未读过，希望将来能读到)，作者南澳大利亚大学教授拜伦在书中指出，广告要达到最好的效果，往往不需要去说服或灌输，只要让人在购买的时候回想起品牌的名字就可以了。市场研究机构Milward Brown创始人高登(Gordon Brown)就指出，广告的功能就是让一个摆在货架上的品牌变得“有趣”。
好吧，再回到大数据精准广告案例，其中一个最为关键的问题在于，大数据如何分析出这6千个浏览用户适合投放手机广告？对于这个问题，广告公司早有准备，给出如下的种种答案。
第一，从历史记录中寻找曾经使用过同类产品的客户进行匹配。通常使用的算法叫“协同过滤”，即由某些经验的相关性，找到潜在的适合用户。比如你玩过某款游戏，因此可认为你对该类型的其它游戏也有相同的需求。笔者并不否认该算法对某些领域确实有作用，比如游戏付费用户基本就是之前重度游戏使用用户。
但是抛开这些特殊领域，该算法内涵思想“品牌依靠忠诚的消费者发展壮大”与拜伦的理论完全矛盾。拜伦通过对销售数据进行统计学分析，他指出在所有成功的的品牌当中，大量的销售来自“轻顾客”(Light buyer)：也就是购买产品相对不那么频繁的顾客。可口可乐的生意并非依靠每天都喝可乐的人，而是数百万每年喝一次或两次的顾客。这种消费者模式在各个品牌、商品品类国家和时期都适用。无论是牙刷还是电脑，法国汽车或是澳大利亚银行，品牌依靠的是大规模人口——换句话说，大众——那些偶尔购买他们的人。
这个理论意义十分深远。这意味着你永远无法通过精准营销现有顾客来增加品牌的市场份额。而对现有顾客的精准营销，正是数字媒体所擅长的。
本着批判的精神来看待新出现未经检验的思想，笔者希望引用一下广东移动最近公布的用户换机特征数据。广东移动对旗下用户的终端迁移分析表明，使用苹果的用户升级终端，继续使用苹果手机的占比64%，忠诚度最高。但除苹果以外，其余忠诚度表现最好的华为、小米手机，更换4G后持续使用同品牌的占比不到30%。
这说明，你向苹果4或5用户推广苹果6是可行的，果粉效应推翻拜伦的理论，证实在部分领域依靠忠诚的消费者发展壮大是可行的。但除此以外，你向任何一个当前品牌的用户推广同品牌的手机终端都是不合时宜的。
因此，希望通过历史的电商数据分析推断用户下一步可能需要是无效的。就如向曾经购买过服装的用户推广服装，或许不如推广一卷纸或一桶油更为有效。
相反，成功的品牌需要找到一种方式来到达目标市场之外的群体。品牌的广告一定要用某种方式获得这部分人的兴趣——只有这样，当他们在准备购买的时候，该品牌才能自动出现在消费者的脑海中。
第二，如果“协同过滤”存在局限，广告公司会告诉你还有第二种算法，并不基于客户的历史行为记录，而是客户本身特征相似性，来找到与种子客户最为相似的客户群体。简称“Lookalike”。先需要广告主提供本则广告起到作用的典型用户，以手机为例，受广告影响感兴趣点击浏览或预购某手机的用户，大约几百或几千个。大数据公司通过Lookalike算法(专业的术语更可能是稀疏矩阵)，寻找与这几百/千个用户高度相似的其它数十万/百万客户群进行投放。
这类算法真正考验大数据平台的计算能力，因为并不是经验性的协同过滤，而是利用数十数百甚至上千个变量进行回归计算。最后按照相似性的概率打分，按照由高到低选择合适的用户群。
该模型的内涵其实很简单，就是广告要传达给应该传达的客户。比如奶粉广告目标用户就是养育0-3岁孩子的父母。如果知道要到达用户的具体身份，一切问题迎刃而解。但是对于网站或APP应用来说，并不清楚用户身份，唯一清楚的是客户的历史行为数据。而且由于数据本身的分割，有的专注于运营商，有的专注于APP联盟采集，有的专注于电商，有的专注于银行，要从分割的数据中推断出客户的身份信息，Lookalike就是不可避免的手段。
唯一的问题是，如果由几百个种子用户推断出新的几百个目标用户，准确性可能高达9成，但如果如某广告公司宣称，对康师傅辣味面进行移动DSP投放时，根据历史投放数据分析挖掘，形成样本库，再通过Lookalike技术进行人群放大，找到与目标受众相似度最高的潜在客户，扩展人群1367万，实际投放受众ID2089万。广告效果投放是最大化了，那么效果呢？在此，请允许我杜撰一个数字，很可能点击率由0.2%上升至0.3%，精准度提升50%。有意义吗？或许有，但绝对没有想象的那么明显。
第三，如果你们持续怀疑我们算法的有效性，那么我们可以就效果来谈合作，你们可以按照点击量(CPC)或者激活量(CPA)付费，如果达不到既定效果，我们会补量。这是大数据广告的终极武器。
终极武器一出，意味着广告的投放彻底沦陷为做点击、做激活的渠道，广告的“沟通消费者”初衷早被抛弃得一干二净。
通常一般消费决策遵行S(Solution)、I(Information)、V(Value)、A(Access)规则，意思是当用户产生一个需求，内心先就满足这个需求形成一个解决方案。比如说3G手机不好用，速度很慢覆盖不好，需要换一个4G终端就成为一个Solution。那么4G终端有哪些，重点考虑那些终端？消费者还是搜集信息，并非从网上搜索，而是根据以往的经历、品牌效应、周边朋友口碑自动回想那些品牌、哪些款式。传统广告的最重要功效应该就是这个阶段，当用户需要的时候，自动进入到用户视线。然后从多维度比较选择，确定首选购买品牌。最后就是去哪儿买，搜索哪儿有促销活动，哪里优惠力度最大。
根据SIVA模型，真正的以效果为导向的广告本质解决的是Access问题，最后的临门一脚。在这方面，搜索广告是真正的效果导向广告，比如淘宝的每一款商品后面都有超过1万家商户提供，到底用户去哪里购买，得付钱打广告，这就是效果广告。曾有报告对比过，搜索广告点击率高达40%以上。想一想网络、阿里靠什么为生，临门一脚的广告价格自然高到没边，据说一些医院购买网络性病、人流之类的搜索广告，单次流量价格高达数十或数百元。
搜索广告只有少数垄断接入公司才有的生意，大部分广告仍为展示类广告。如果展示类广告也朝效果类靠拢，从商业规律上属于本末倒置。
最后结果是，一方面，广告的内容充满人性的贪婪(优惠／便宜)与色欲(大胸美女)，被改造得不伦不类，上过一次当后，在沟通消费者方面反而起到负面作用。另一方面，广告公司沦落为做流量、做点击的公司，与北京望京、中关村著名的刷流量一条街没有本质的差异，最后谁真正点击了这些有效流量？曾有大数据公司分析过某款高端理财软件的阶段性用户群，与刷机、贪图小便宜的极低端用户高度相似。
三、多用靠谱的身份识别可能更有利于提升广告效果
写了这么多，大数据精准广告一无是处吗？不，怀疑真理是为了更好的应用真理。大数据广告的核心“程序化”与“定向投放”没有错，这代表移动互联网发展的趋势，也与满足特定市场、特定用户群的商品或服务广告传播需求完全匹配。问题在于目前的大数据实际能力与宣称的雄心还有巨大的差距。也就是说没有看上去的那么好。
所以，我们更应该回归广告的本来目的——更好的沟通消费者，来看待精准投放，而不是迷信大数据精准投放这样的噱头。那么什么最重要？显然不是不靠谱的协同过滤规则，也不是根本不知道原因的Lookalike，既然最重要的就是到达目标消费者，那么靠谱的身份识别应该就是精准广告的核心。
什么是靠谱的身份识别？对微信而言，判断重点活动城市是靠谱的，分析性别也相对靠谱，但如果微信告诉你说能够通过社交判断该用户是中产白领还是乡村农民，那一定是不靠谱的。因为朋友圈里宣称正在法国酒庄旅游的优雅女人或许正在出门买油条豆浆。
有时候用户使用的媒体本身就透露客户的身份特征。比如经常使用理财软件的在支付能力上较为靠谱，而使用孕宝APP的80%以上应该就是准妈妈，经常使用蜜芽的一定是宝宝出生不久的妈妈。有大数据公司给出过案例，对媒体本身进行定向和综合分析定向的效果相差无几，这就说明媒体定向是有效的，但是其它需求定向都等同于随机选择。
由于大数据本身就是不关注因果，只关注相关性，如果经过大数据洞察证实的协同规则，也可以算作靠谱的规则。比如游戏付费用户群基本上可以确定为一两千万ID的重度使用用户。
而要准确识别客户身份，多数据源的汇集与综合不可避免，围绕客户身份的各种洞察、相关性分析也是能力提升的必修功课，这或许更应该是大数据广告公司应持续修炼的核心能力。
⑸ 大数据为广告业带来了哪些变革
大数据可以知道你投放的广告哪些地方看的人多，可以知道都是什么年纪的人在看这个广告，可以根据访客浏览的时间长短推断有意向购买的人有多少，可以让广告主决策选款，备货量，哪些城市需要备多少货等等。
⑹ 广告是怎样与大数据进行融合的
根据数据分析，用户行为分析，用户画像，针对性广告覆盖受众群体。特别是现在热门的Ai 算法
⑺ 你认大数据技术给广告业带来了怎样的机遇和挑战
运用大数据的技术广告的传播形式能变得多种多样，但同时人们也会通过其他渠道去关闭这些广告。
⑻ 大数据时代广告精准营销及传播策略
大数据时代广告精准营销及传播策略
随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活从现实生活逐渐走向线下线上结合的二元生活。在网络世界中，我们从事的一切网络行为，包括浏览网页、搜索信息、网络购物等，都被网络服务商抓取与挖掘，形成 “数据痕迹”，堪称“大数据”（Big data）。被誉为“大数据商业应用第一人”的维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。本文以中粮集团2014“年味儿”广告为案例，看大数据时代广告思维、商业传播、营销方式的变革。
一、大数据时代广告实践：以中粮年味儿广告为例
2014年马年春节来临之际，中粮集团发起一场以“中粮，让年更有味道”为主题的大型品牌营销活动。以“年味儿”为核心，以北京地铁四号线西直门至西单站六站链通包站为宣传阵地，以“我买网”为营销平台，通过整合媒体渠道，最终实现“我买网”电商同比销售翻3倍的直接利益。
1.广告思维：过年语境
人与人之间传播的目的是交流意义，换句话说即交流精神内容[1]。这种精神交流，不能完全依靠语言符号，有相当一部分来自于语境。如何营造语境？简单的说就是用情感讲故事，引发消费者共鸣。根据广告原理，人的潜意识是受情感驱动的，而非逻辑，这些情感包括与生俱来的娱乐、亲情、愤怒、好奇、情欲等。广告思维即商品营销策略和动机需要转化成用户情感上的概念和故事。添置年货、吃团圆饭、放鞭炮、走亲访友拜大年曾是许多人童年记忆中年味儿。而今，人们生活在忙忙碌碌中，年过得越来越没有“年味儿”了。中粮集团在2013年12月30日起至2014年1月7日，创造了一个让整个市场都能熟悉和接受的语境——“过年”。从西直门至西单的地铁站里红彤彤的剪纸、一家团圆的图画、满眼的好年货，年被符号化。这些符号打的是亲情牌，传达忙碌人儿时记忆中的年味儿，唤起了大家心底对春节和团圆的期盼。“曾以为逃离了家是自由，后来才发觉逃离了家，我一无所有。中粮，让年更有味道”、“再好的山珍海味，都比不上妈妈亲手做的白米饭。福临门，让年更有味道！”广告语唤起了“家”味儿、“人情”味儿。过年的语境戳痛了北漂族的心。
2.传播思维：线下线上结合
线下终端以平面媒体、电视媒体、户外广告等传统广告形式以主。中粮“年味儿”广告以马年新年倒计时30天为时间节点，在北京地铁四号线启航，采用环环相扣、逐站链通的模式，逐站链通西直门、新街口、平安里、西四、灵境胡同以及西单站。福临门、家佳康、长城、蒙牛、中茶等中粮旗下知名子品牌，与中粮集团母品牌，借“中粮年味儿专线”齐齐亮相，向往来乘客传递着浓浓的年味儿。铁链通包站广告模式吸引了受众关注，增强了公众的冲击力，实现了广告效应乘积化。线下活动还包括聚焦除夕未归人，爱心年货礼包寄送、赞助驻京外交使节年夜饭、全国数百家线下零售终端促销联动、好年货进驻合作企业销售等活动。线上传播即通过“年味儿”，“中粮味道”微博、微信等网络传播方式，让受众和网络形成互动。在地铁上刊之日同步推出@中粮味道活动微博/微信，参与众多年味儿活动和话题探讨。线下二维码，寻找草根代言。“年味儿吃货达人”互动游戏，中粮好年货礼包、“我买网”购物红包等大奖回馈消费者。中粮年味儿广告活动覆盖3亿人。线上平台与线下平台各有所长。中粮“年味儿”广告形成了线上线下补充、多元的传播形式，为中粮网络营销提供了人气基础。
3.营销思维：自建网络营销平台
中粮集团的成功还在于自建了网络营销平台“我买网”，建立了“5C”营销模型：Catch、Conncet、Close、Continue和Campaign。“5C”营销模型运用的是大数据，即利用数据和自己的洞察力，了解消费者喜好，然后提供个性化服务。
“5C”营销模型是从Catch开始的，即从几十亿的流量中找到真正的价值流量，借助搜索引擎、DSP投放、社交媒体等精准营销手段捕获目标人群，引导到自己的平台（catch）；建立品牌官网为核心的互动平台，可以按照品牌商的意志提供官方内容（Conncet）；完成消费购物的体验闭环，尤其是下单、配送、售后服务一系列客户体验（close）；通过对会员系统、积分系统持续升级等手段提升重复购买和用户忠诚度（Continue）；依靠一波一波的营销计划滚雪球式驱动，让客户群和销售额越滚越大（Campaign）[2]。这种集产品展示、促销、购买、物流配送等于一体的推广模式，提供了“眼见即所得”的快捷便利购物体验，也为中粮品牌整合提供了有力的支撑。
中粮“年味儿”广告通过过年语境的广告思维、线上线下结合的传播思维、自建网络营销平台的互联网思维，最终实现了我买网电商同比销售翻3倍的直接利益。中粮“年味儿”传播方式和营销策略是新媒介时代的典范。
二、大数据时代的广告策略
大数据为广告带来了商机。根据2014年4月17日全国工商系统会议的消息，2013年我国网络广告发展较快，效果也较为显著，网商经营额同比增长46.1%，市场规模达到1100亿元。如何在大数据时代实现广告效果最大化？
1.传播策略
（1）以受众为本位。所谓受众本位，即从受众角度出发，通过分析受众的媒介接触动机及这些接触满足了他们的什么需求，来考察大众传播给人们带来的心理和行为上的效用。传统广告是在围绕“媒体”方的“时间”（广告时段）与“空间”（版面、广告位置）进行商业交易。这种“媒体本位”的传播方式，以传播为目的、观众被强制观看，到达率差，传播效果无法量化，广告不能有效覆盖目标群体。随着大数据广告时代的来临，广告业会迎来由“媒体本位”到“受众本位”的转换。特别RTB广告的兴起，使得广告产业的核心开始围绕“人”（即受众）展开交易。RTB广告是在每个广告展示曝光的基础上进行竞价。广告售卖的不仅仅是传统意义上的广告位了，而是访问这个广告位的具体用户，买方明确人的标签属性，卖方提供与之对应的人的点击流量。
（2）社交化网络传播平台。信息技术的进步使网络环境下“用户创造内容”成为可能，不少企业看到了利用社会化媒体进行营销的力量。电影《小时代》《致我们终将逝去的青春》的成功得益于良好的社会化媒体营销策略，黄太吉煎饼果子、马佳佳powerful网店的成功少不了社会化媒体的助力。在传播手段上，社交化网络传播平台主要包括电子邮件、博客、播客、视频分享、即时通讯、网络社区等多种类型的网络应用的集合，同时涵盖了文字、视频、音频等媒介手段，将多种媒介融合在一起。企业通过不同的表现形式将广告信息通过人际传播的方式传达给受众，网民通过分享、评价、讨论等方式参与，实现广告信息的病毒式传播。社交化网络传播平台以“人人均可参与”为主要特征，受众不再是被动接受信息，而是能够主动掌握、控制信息，甚至参与信息的传播。根据参与程度不同，社交化网络传播包括“强关系”、“弱关系”连接。基于媒体属性的微博，其特征偏向于社会化信息网络，其聚合的群组偏重于弱关系连接，可实现尽可能地传递信息、尽可能地实现公开的互动，促进品牌推广。微博自诞生以来，已成为广告商家的必争之地。作为一种分享和交流平台，微博能表达出每时每刻的思想和最新动态。它是商家或个人发现并满足用户的各类需求的一种工具。相对于微博，微信的服务性更强，其特征偏向于社会化关系网络，其聚合的群组偏重于强关系连接，是典型的熟人模式，同时又开始于公众账号、朋友圈分享等开始向半熟人发展。也可以通过用户订阅自己所需的信息，商家通过提供用户需要的信息，推广自己的产品，从而实现点对点的传播。社交化网络传播实质是一种人际传播。人际传播在本质上来说是个人之间相互交换精神内容的活动，精神内容的交互程度很大程度取决于符号载体的运用。符号载体可以是能传递信息的手段和渠道。而在大众传播过程中，每个接收者都扮演着译码、释码和编码的角色。传播者既是传者又是受众者，在一定程度上具有连接性和交织性。在新媒介时代，广告传播应该充分利用网络优势，以受众为本位、发挥社交媒体功能。
2.营销策略：广告精准营销
2005年9月世界级营销大师菲利普?科特勒最早指出了一个营销传播的新趋势——精准营销。所谓广告精准营销就是依托现代信息技术手段，基于用户属性和用户行为精准判断和精准定位的基础上，建立个性化的服务体系，实现企业广告精准地传达到目标消费者的目的。如何建立广告精准营销？维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中认为大数据的核心就是预测。借助cookies的跟踪和庞大的数据库系统的储存，记录下来大量的姓名和信息，运用大数据技术搜集、分析网络用户的网上“踪迹”，精准地发现目标消费者甚或其消费情境，预测消费者行为。在发广告的时候，不是针对每个人，而是针对预测的目标客户营销。例如Google借助ADsense，通过分析消费者的搜索习惯，进行数据挖掘，然后能够寻找到更适合消费者使用的广告。也就是说广告营销者可以借助于网络技术深入洞察消费者的兴趣和需求，把营销信息制作成消费者“想要的信息”，借助现代化信息技术精确地传递给目标消费者了[3]。
三、结 语
大数据时代带来了信息传播方式的变化，广告的精准营销倍受关注。中粮“年味儿”广告掀起了精准营销的小波澜，它不仅给广告主带来了更满意的效益，也给顾客创造了个性化的传播体验。目前我国广告精准营销尚处于起步阶段，但有着无限的发展潜力。在大数据时代，要达到广告精准营销，在传播领域里，力求实现以受众为核心建立互动的社交化网络传播。在营销领域，依托现代信息技术手段，基于用户属性和用户行为精准判断和精准定位的基础上，建立个性化的服务体系，实现企业广告精准地传达到目标消费者的目的。
以上是小编为大家分享的关于大数据时代广告精准营销及传播策略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑼ 精准广告是大数据在什么领域的一种应用
精准广告是大数据在电商领域的一种应用。根据查询相关信息资料显示，电商领域是大数据应用的最广泛的领域之一，精准广告推送，个性化推荐，大数据杀熟等都是大数据应用的例子，大数据杀熟已经被明令禁止。