计算广告模式大数据

Ⅰ 广告行业运营模式如何利用大数据技术转型

广告行业发展趋势分析 互联网发展推动智能营销

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，通过一定媒介和形式直接或者间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。

中国广告行业经营额分析预测

据前瞻产业研究院发布的《广告行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2015年，我国广告行业经营额为5973亿元，同比增长6.56%;2016年为6489亿元，同比增长8.60%;2017年为6896.41亿元，同比增长6.3%。预计到2018年我国广告行业经营额将达到7345亿元，未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为6.37%，2022年将达到9404亿元。

广告行业发展空间仍较大

广告作为经济发展的晴雨表。当经济活跃、消费旺盛时，企业就有足够的资金和热情投放广告、扩大市场。经济低迷时，消费紧缩、市场不活跃，广告的投放相应下降。我国经济进行新常态，短期来看我国经济增长有所放缓，企业面临的压力有所增加，对广告行业的发展存在负面影响。但是，我国仍然是世界上经济增速最快的国家之一，整体经济及广告行业规模仍有较大发展空间。

中国五大媒体广告市场规模分析预测

我国的广告市场规模不断扩大，2017年总规模突破5000亿元，但存在结构性变化。以报纸、杂志为代表的纸媒广告市场份额不断萎缩;电视和广播广告市场份额逐渐稳定、增速放缓;而互联网网络广告和楼宇广告一路高歌猛进，过去三年CAGR分别高达33.34%和20.22%。

当前互联网广告市场已经从快速增长期过渡到稳定增长期，增速逐渐遇到瓶颈，而楼宇广告依然处于快速增长期，预计2018-2020年互联网广告增速逐渐趋缓，而楼宇广告依然维持高增速，未来营销市场线上+线下是大势所趋。

广告行业发展趋势

2017年中国整个广告市场的主旋律是“稳定”，整体规模稳定，媒体发展放缓。

广告市场主流参与者的主流趋势是“稳定”和“谨慎”：传统媒体预算降幅减缓，新媒体预算升幅也在趋缓。广告主的媒介分配预算没有太大变化，在各个媒体上虽然有流动，但是整体来说流动较少。

1、政府规划政策支持广告业的发展

《广告产业发展“十三五”规划》提出了“十三五”时期要打造具有国际化服务能力的大型广告企业集团，服务国家自主品牌建设，提高对自主品牌传播的综合服务能力，争取能产生年广告经营额超千亿元的广告企业集团，20个年广告经营额超百亿元、50个年广告营业额超20亿元的广告企业。要培育一批创新能力强、具有专业服务能力的大型骨干广告企业，提高其在广告服务及相关专业领域的竞争力，产生200个年经营额超亿元的骨干广告企业。要提升具有细分市场服务能力和服务效率的中小型广告企业专业化水平，促其向专、精、特、新方向发展，满足经济新常态下广告市场的多层次需求。培育具有地方特色的广告创意和设计企业，支持广告工作室等形式的小微广告企业。

政府还提出要对广告创意、广告策划、广告设计、广告制作等国家鼓励类的广告企业，在企业名称、营业场所、集团登记等方面给予重点支持。积极争取和综合运用经济、文化、科技等现有资金渠道对广告业领域的支持。探索广告业领域的政府和社会资本合作模式。支持“互联网+广告”行动，有关产业支持政策予以重点倾斜。

2、互联网发展有效推动智能营销

互联网发展推动新媒体时代的到来，媒介渠道不断增多，信息无限放大，使注意力资源成为一种更具价值的资源。由此，获取受众的注意力成为品牌主营销重点，智能营销，精准投放能更有效地获取受众的注意力，能创造出多场景情境，帮助企业在与用户持续互动中建立品牌忠诚，提升广告的转化率。因此，互联网发展能有效推动智能营销，给广告业带来发展新机遇。

3、新技术的发展能促进广告行业的业态升级

网络技术、通讯技术、多媒体技术等各种新兴技术的发展与应用，不仅在广告媒体领域催生出一系列新兴媒体，具有区别于传统媒体的精准、高效、互动等特征，能极大地提高广告信息的传输能力、丰富广告的表现形式，成为未来广告业的重要增长点，而且这些新兴技术的运用还将有利于电视媒体、平面媒体、户外媒体、互联网等媒体间的融合，创造新的媒体使用方式，挖掘出更多的广告价值，促进广告行业的业态升级。

4、“一带一路”给广告行业带来机会

“一带一路”的推进，沿途国家国际贸易的发展，带来广告业的国际化发展机遇增多，也给户外广告带来巨大的市场增长潜力。

Ⅱ 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。

Ⅲ 如何评价刘鹏的《计算广告

刘鹏表示，不了解计算广告，就不可能深入地了解互联网，也不太容易真正理解大数据。技术从业者需要从行业、宏观的角度认世纳并识这个领域，进而掌握相应的思考方法和技术，包括商业产品的思路和工作方搜迹法，信息检索、机器学习、最优茄辩化、博弈论等基础数学工具，以及Hadoop、Spark和其他开源工具为核心的大数据基础设施等。

Ⅳ 大数据的四种主要计算模式包括

大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。

1、批处理模式（Batch Processing）：将大量数据分成若干小批次进行处理简隐隐，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。

2、流处理模式（Stream Processing）：针对数据源的实时性要求更高，实时计算每个事件（Event）或者一组事件的处理结果，能够进行非常低延迟的计算和响应，用途包括实时监控、实时推荐等。

3、交互式处理模式（Interactive Processing）：这种模式的特点是快速响应交互请求，在数据中进行查询、分组、排序等等，处理的时间通常在数秒内，用途包括复杂报表生成、数据可视化、数据探索等。

4、图处理模式（Graph Processing）：针对数据之间的关系进行计算，通常以图的形式表示数据之间的联系，能够解决一些复杂的问携迟题，如社交网络分析、路径规划、推荐系统等。

这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以应对大数据量的处理需求。

大数据技术主要涉及以下方面的学科

1、数学和统计学：大数据处理离不开高等数学、线性代数、概率论和数理统计等数学和统计学的基础。

2、拦厅计算机科学：大数据分析和处理需要有扎实的计算机编程基础，掌握各种编程语言和开发工具，并熟悉分布式系统和数据库等技术。

3、数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的关系、规律和趋势的过程，需要深入理解各种数据挖掘算法和技术。

4、人工智能：人工智能技术中的机器学习、深度学习等方法也常常用于大数据分析和处理，并能够为大数据提供更深入、更高级的分析。

5、网络和通信：现代大数据技术需要支持海量数据的传输和处理，因此还需要掌握网络和通信技术，如云计算、分布式存储和通信协议等。

总之，大数据技术是涉及多个学科领域的综合性学科，需要广泛的知识面和深入的专业技能，未来有很大的发展空间和挑战。

Ⅳ 什么是大数据营销

大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。

大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。

首先，“大数据营销”是伴随互联网平台同步诞生的一种营销模式，在早期的互联网时代，很多平台都是刚刚兴起，本身没有什么名气，自然也没有流量，但是平台想要吸引用户消费，或者吸引商家入驻，甚至是吸引广告主投广告，活跃度都是一个硬性标准。

为了让平台保持高流量的活跃度，平台方就会花钱在各种渠道打广告，这种广告效应在早期会给平台带来可观的流量，但是随着平台的不断壮大，平台本身的偏好特点也会更加显著。

例如早期的网络平台比较偏重“综合服务”的特点，让用户在使用平台的时候能够感受到“应有尽有”的服务，但是伴随着越来越多的互联网公司创立新平台，个性化和专属性就会成为新时代互联网平台的竞争力，比如卖车的平台专注汽车交易，外卖平台专注餐饮跑腿服务，房产平台专注房屋租售服务，这就是新的互联网平台，专属标签更明显的标志。

但是在专属平台越来越成熟的同时，这个平台本身的专注度越高，它本身的用户群体就会因为受到局限而变少，这样的话，跟综合服务类的平台相比，新平台的活跃度就会很快到达瓶颈。

到了这个阶段，平台想要再次获得竞争力，就不能单单地依赖传统的“流量效益”，而是要更加侧重转化，也就是对平台上的商家和广告主来说，从以前的纯粹看重大数据，到看重营销的精准转化，这就是“大数据营销”的概念来源，我们也可以把它叫做“精准营销”。

Ⅵ 微信官方朋友圈广告是用什么原理进行大数据分析

是微信用户的海量数据，筛选出与广告商的定位一致的群体，例如用肾的，例如关注奢侈品、版名车的，用各权种标签条件定义用户，进而推送广告。
其次：利用微信各种用户数据勾勒出属性，如用户的收入，年龄，区域，教育水平，所处行业这类基本特征，比对广告商的产品定位人群属性，以属性相近的部分，加上事先做推广测试时候的用户反馈参数，如预告时右上角的是否感兴趣选项，再筛选出来的群体，进而推送目标。