大數(shù)據(jù)下互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放研究

遠(yuǎn)秀萍

摘 要：在互聯(lián)網(wǎng)廣告日益發(fā)展的情況下，基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告不可逆轉(zhuǎn)的會(huì)成為以后廣告投放的主流。本文主要研究了基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放。本課題從互聯(lián)網(wǎng)廣告的投放形式入手，提出了互聯(lián)網(wǎng)廣告投放面臨的問(wèn)題：如何精準(zhǔn)定位，如何評(píng)估廣告投放效果以及投放中存在的客戶信息安全問(wèn)題。進(jìn)而在對(duì)大數(shù)據(jù)的基本知識(shí)進(jìn)行介紹的基礎(chǔ)上討論了大數(shù)據(jù)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)廣告投放的作用。最后，構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放的RTB模型并探討了其可能的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)廣告；大數(shù)據(jù)；精準(zhǔn)投放；RTB模型

1 引言

基于互聯(lián)網(wǎng)廣告的精準(zhǔn)投放是大勢(shì)所趨，它可以定向投放人群，甚至可以進(jìn)行消費(fèi)行為預(yù)測(cè)從而大大提高廣告的轉(zhuǎn)化率，但是由于大數(shù)據(jù)技術(shù)在中國(guó)的不完善，使廣告投放存在一定的問(wèn)題，本課題研究如何利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的精準(zhǔn)投放，試圖提高互聯(lián)網(wǎng)廣告的投放效率，搭建企業(yè)與消費(fèi)者對(duì)話的高效率平臺(tái)。在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施逐漸完善和大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步發(fā)展與應(yīng)用的情況下，基于互聯(lián)網(wǎng)的廣告精準(zhǔn)投放應(yīng)運(yùn)而生，這一技術(shù)從2012年進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)后一直受到大力追捧，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)廣告的潛在市場(chǎng)價(jià)值巨大，現(xiàn)在企業(yè)都為強(qiáng)占市場(chǎng)份額而躍躍欲試，本文就通過(guò)對(duì)于基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放進(jìn)行研究，試圖提高廣告主和用戶之間的效率。

2 互聯(lián)網(wǎng)廣告如何進(jìn)行優(yōu)化及大數(shù)據(jù)應(yīng)用中存在的問(wèn)題

2.1 如何對(duì)于網(wǎng)絡(luò)廣告市場(chǎng)進(jìn)行優(yōu)化

加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視管理。提供廣告位置的平臺(tái)應(yīng)該對(duì)廣告主進(jìn)行篩選核實(shí)，保證廣告的真實(shí)性，而且在廣告投放后，應(yīng)該對(duì)廣告進(jìn)行定期的檢查審核，防止上架后的廣告和審核的不一樣，或者有誤差。

提高網(wǎng)絡(luò)廣告的個(gè)性化。A用戶是男生喜歡籃球，B用戶是個(gè)女生喜歡化妝品，但是A，B用戶上某網(wǎng)站，廣告顯示的卻是母嬰奶粉，這樣AB用戶都不會(huì)對(duì)這個(gè)廣告感興趣，現(xiàn)在還有網(wǎng)絡(luò)廣告采取無(wú)差別投放的形式，我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)生活中尚且了解人以群分，所以要想提高網(wǎng)絡(luò)投放效率我們要為人群進(jìn)行細(xì)分，選擇我們的定向投放群體，微信的廣告投放就有人群細(xì)分，因?yàn)槲⑿疟旧硎巧缃还ぞ撸晕⑿庞脩糇?cè)會(huì)有自己的基本信息，而微信根據(jù)用戶填寫(xiě)的注冊(cè)信息，為廣告主提供定投，如可以進(jìn)行區(qū)域投放，人群年齡段選擇等，這樣廣告細(xì)分有助于提高廣告效率。

2.2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用中存在的問(wèn)題

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，人們擔(dān)心自己隱私的泄露，這就需要政府的相關(guān)政策保護(hù)我們的安全了。2018年3月央視就爆出了網(wǎng)絡(luò)上存在專門販賣個(gè)人信息的行為，而且能夠?qū)崟r(shí)定位到想要追蹤的人的信息，在如今的情景下面我們就和透明的差不多。如果平臺(tái)想搜集我們的資料，對(duì)我們進(jìn)行用戶畫(huà)像行為分析等，只要在社交平臺(tái)，交易平臺(tái)上將我們的數(shù)據(jù)資料整理分類，把你經(jīng)濟(jì)能力，性別，愛(ài)好，消費(fèi)行為偏好等分析出來(lái)是很快的。甚至通過(guò)攝像頭記錄下的信息，也能把你常去地點(diǎn)給扒出來(lái)，簡(jiǎn)而言之，現(xiàn)在是一個(gè)完全透明的社會(huì)，你的所有行為數(shù)據(jù)都是被記錄下來(lái)的，如果單從技術(shù)層面上講有沒(méi)有能力搜集你的隱私，那么是百分百肯定的，那么我們就要活在隱私泄露的恐懼中嗎？對(duì)于隱私泄露這種事情我們要從法律上面來(lái)進(jìn)行監(jiān)控，雖然現(xiàn)在很多平臺(tái)說(shuō)自己對(duì)于用戶數(shù)據(jù)收集是在不侵犯他人隱私的情況下，但是你知道我身份證，知道我住址工作地，以及其他的信息，說(shuō)不定連社交上的自拍照你都有，你和我說(shuō)你不侵犯我隱私這著實(shí)有點(diǎn)兒難以接受。只有完善相應(yīng)法律，這樣才能保障我們的權(quán)益，國(guó)家政府可以對(duì)于侵權(quán)行為進(jìn)行嚴(yán)厲懲罰以起震懾作用。

3 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放的作用

3.1 提高了廣告投放的精準(zhǔn)度

我們借助大數(shù)據(jù)這個(gè)工具對(duì)用戶行為與特征進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)于消費(fèi)者的分析進(jìn)行行為預(yù)測(cè)加強(qiáng)用戶的情景分析，通過(guò)對(duì)于用戶在網(wǎng)絡(luò)上的社交等來(lái)分析消費(fèi)者，對(duì)他們進(jìn)行細(xì)分，預(yù)測(cè)，讓廣告的投放效率更高。舉個(gè)很老的例子，沃爾瑪通過(guò)用戶在他們網(wǎng)站的瀏覽信息，推測(cè)出用戶可能成為媽媽了，工作人員開(kāi)始給用戶推薦母嬰產(chǎn)品，但是用戶投訴反映沃爾瑪頻繁向他們推薦母嬰產(chǎn)品，但是沒(méi)有多久，用戶就發(fā)現(xiàn)他們家女兒懷孕了。這是個(gè)細(xì)思極恐的案例，但是我們不能否認(rèn)基于大數(shù)據(jù)的分析，能夠?qū)τ谌藗兿M(fèi)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，我們獲取用戶的注冊(cè)信息，了解用戶的一些基本屬性，比如性別，年齡，用戶ID等，而通過(guò)ID追蹤，我們可以了解用戶的瀏覽行為，從而對(duì)用戶情境進(jìn)行分析，以A君為例，由A君使用的手機(jī)定位等信息，我們能了解A君的家庭住址，公司位置等，也就是A君的活動(dòng)范圍，然后我們可以通過(guò)A君的活動(dòng)范圍，為他推薦附近的商家，因?yàn)榈乩砦恢帽容^近，A君去商家地點(diǎn)的機(jī)率還是大一點(diǎn)兒的，這樣就提高了附近商家廣告的投放效率。我們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也能夠關(guān)聯(lián)到A君的興趣愛(ài)好等，我們?cè)俑鶕?jù)這些標(biāo)簽對(duì)他進(jìn)行推薦，這樣定向投放廣告的效率比隨便投放廣告要高。上述所說(shuō)的就是情境分析，它是一個(gè)動(dòng)態(tài)的關(guān)系，我們需要對(duì)動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行分析，由此來(lái)對(duì)于消費(fèi)者進(jìn)行定向投放廣告。

3.2 提高了投放廣告的及時(shí)性

因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)廣告的渠道是互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)有快捷性，故為網(wǎng)絡(luò)廣告的及時(shí)投放提供了條件，比如A品牌要進(jìn)行投放，A品牌在前期工作都做好的情況下只要在相關(guān)平臺(tái)投放廣告就可。網(wǎng)絡(luò)廣告精準(zhǔn)投放能夠加強(qiáng)與消費(fèi)者之間的交互，在這樣情況下，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)抓取消費(fèi)者需求，并進(jìn)行及時(shí)反饋。

4 基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放模型（RTB）

RTB（REAL-TIME BIDDING）：實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)模型，它屬于國(guó)際主流的廣告投放方式，它和CPC，CPM和CPA都不同，RTB模式是對(duì)于每一次廣告曝光都要進(jìn)行一次競(jìng)價(jià)，這樣能夠保證廣告資源的不浪費(fèi)同時(shí)能提高準(zhǔn)確性，可以說(shuō)RTB模式產(chǎn)生原因是廣告市場(chǎng)對(duì)于精準(zhǔn)投放需求的提高。廣告主從原來(lái)的購(gòu)買媒體資源，到現(xiàn)在購(gòu)買用戶資源。

RTB模式運(yùn)行時(shí)主要包含6個(gè)部分：

廣告接受者——用戶

廣告提供方平臺(tái)（擁有廣告位置的各大廣告平臺(tái)）sell side platform：SSP

廣告交易所AD Exchange

廣告主（投放廣告的商家）

廣告需求方平臺(tái)（demand-side platform）：DSP

數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（data management platform）：DMP

SSP為用戶服務(wù)，DSP為廣告主服務(wù)。

我們?cè)敿?xì)舉例了解RTB模式的運(yùn)行。我們以C用戶瀏覽優(yōu)酷看視頻為例，這里優(yōu)酷就屬于SSP，C用戶打開(kāi)優(yōu)酷想看某部電影，C用戶行為觸發(fā)了SSP的反饋機(jī)制；SSP將C用戶ID、瀏覽行為信息等打包處理交給AD Exchange；AD Exchange將廣告位的相關(guān)信息交給DSP平臺(tái)，DSP平臺(tái)通過(guò)對(duì)廣告主與廣告位的信息進(jìn)行篩選匹配，并計(jì)算出廣告位的基礎(chǔ)價(jià)值P，假設(shè)DMP篩選出來(lái)的有A廣告主，B廣告主，和C廣告主，然后DSP將廣告位信息和P傳送給A，B，C廣告主，最終由他們的出價(jià)決定廣告位屬于誰(shuí)，假設(shè)A，B，C廣告主出價(jià)分別為R1，R2，R3，若R2大于R1和R3，則B廣告主出價(jià)最高，最終B廣告主奪得了廣告位置；整個(gè)過(guò)程中DMP都參與了海量數(shù)據(jù)的處理，DMP是整個(gè)廣告投放過(guò)程中不可缺少的一個(gè)環(huán)節(jié)。

5 相關(guān)案例應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析——亞馬遜

所有電商平臺(tái)后期都會(huì)將廣告投放作為他們的一項(xiàng)業(yè)務(wù)，亞馬遜的廣告定向投放技術(shù)和他的倉(cāng)儲(chǔ)一樣讓人覺(jué)得是種黑科技。亞馬遜作為廣告平臺(tái)（DSP），需要滿足廣告主的要求，就需要完成目標(biāo)用戶的選擇，其涉及的算法如下：

一是基于標(biāo)簽的算法，就是我們常見(jiàn)的給用戶貼標(biāo)簽，如A 用戶的標(biāo)簽為：上海，女，25，小資等。

二是基于重定向的算法，通過(guò)歷cookie，廣告只對(duì)這些cookie相關(guān)聯(lián)的用戶投放從而達(dá)到更精準(zhǔn)的效果。例如用戶在京東兩個(gè)不同的店鋪（A店鋪和B店鋪）搜索查看過(guò)T恤但是并沒(méi)有購(gòu)買，當(dāng)該用戶在微博上瀏覽消息時(shí)，微博將用戶在B店鋪中瀏覽的商品推薦給用戶，用戶點(diǎn)擊廣告從而通過(guò)此渠道購(gòu)買產(chǎn)品。

三是基于look alike模型的算法，即基于廣告主提供的現(xiàn)有用戶/設(shè)備ID，通過(guò)相關(guān)的算法評(píng)估模型，來(lái)尋找潛在關(guān)聯(lián)相似人群的技術(shù)。Look-alike 可以在用戶精準(zhǔn)分類投放的同時(shí)進(jìn)行有效用戶群體的擴(kuò)展。簡(jiǎn)單的講就是由王老吉購(gòu)買者通過(guò)某些邏輯規(guī)律（涼茶去火，購(gòu)買者為容易上火人群），找到他們背后的關(guān)聯(lián)性群體（熬夜，壓力大的上班族，游戲玩家，火鍋等），潛在相似人群的尋找都是基于用戶基本屬性和行為信息來(lái)的。

四是協(xié)同過(guò)濾推薦算法：根據(jù)用戶的歷史瀏覽信息，購(gòu)買信息，關(guān)注信息等各種顯示反饋和隱反饋信息，使用基于user協(xié)同過(guò)濾和基于item協(xié)同過(guò)濾算法，以及其他的上下文信息來(lái)為用戶推薦感興趣的商品。

基于user協(xié)同過(guò)濾算法，假設(shè)有U代表用戶，C代表商品。系統(tǒng)根據(jù)用戶的商品評(píng)價(jià)，對(duì)于U進(jìn)行1—5等級(jí)的評(píng)級(jí)。系統(tǒng)根據(jù)用戶的商品評(píng)價(jià)，對(duì)于C進(jìn)行1—5等級(jí)的評(píng)級(jí)。

如果每類產(chǎn)品代表一個(gè)維度的話，那么每位用戶代表一個(gè)向量，將用=（3，2，1，5，4）和其他用戶之間夾角的余弦值來(lái)衡量用戶之間相似度，即：和其他用戶之間夾角的余弦值來(lái)衡量用戶之間相似度。計(jì)算可得，R2=0.85，R3=0.97，R4=0.55，R5=0.91，由于R4為里面最小的值，故U4和U1相似度最高，則給推薦購(gòu)買的產(chǎn)品（去除兩人共同購(gòu)買過(guò)的產(chǎn)品）。

綜上所述，本文闡述了基于互聯(lián)網(wǎng)的廣告精準(zhǔn)投放模型RTB，并涉及了相關(guān)的其他知識(shí)，讓讀者能夠清晰了解RTB運(yùn)行模式，加深讀者印象。在互聯(lián)網(wǎng)廣告日益發(fā)展的情況下，基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告不可逆轉(zhuǎn)的會(huì)成為以后廣告投放的主流。基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告投放，它的效率需要有相關(guān)的技術(shù)作為保障，而且大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)投放必然意味著用戶數(shù)據(jù)資源被收集，那么就很容易侵害隱私?；诖髷?shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放，不只是技術(shù)上的不完善，應(yīng)用和法律也并未完善，而且各個(gè)平臺(tái)之間的對(duì)接效率也并不是很好，國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)廣告平臺(tái)良莠不齊，整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境都需要改善，而且如果精準(zhǔn)投放，那么更注重廣告主的利益，對(duì)于消費(fèi)者存在一部分的不公正，簡(jiǎn)而言之，雖然基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放看起來(lái)很好，但是要真正享用其結(jié)果還要等待很長(zhǎng)一段時(shí)間。

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