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九枝兰专访搜狐商业大数据中心总监管延放:程序化广告的高精尖算法以及流量作弊的现状解读——来自搜狐大数据中心的独家内容 【DSP专题系列3】

九枝兰专访搜狐商业大数据中心总监管延放:程序化广告的高精尖算法以及流量作弊的现状解读——来自搜狐大数据中心的独家内容 【DSP专题系列3】

前言:上期粉丝通DSP专题反响不错,而今天的内容更加珍贵。九枝兰邀请了搜狐商业大数据中心总监管延放老师,为大家带来关于程序化广告产品的核心算法以及流量作弊现状、作弊手段等重磅独家内容。

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九枝兰:大数据在广告行业的应用现状如何,以及国内外的大数据营销有什么样的差异?

管延放:目前,大家都已经充分的意识到大数据对广告营销的重要性,包括媒体、广告公司、第三方监测公司、广告主,乃至整个行业生态圈总体认可了大数据的价值。现在主要挑战是如何找到高质量的数据源,以及如何在广告营销的过程中更好地发挥这些数据的价值。

至于国内外大数据营销的差别,我个人觉得在国外的生态圈,数据流转的环节会比国内做的更标准化。国内也正在朝这个方向努力,包括现在搜狐也在去鉴别行业里能提供高质量数据的DMP数据源,并且与其形成长期的合作,使得广告主在投放广告的时候,可直接选择第三方DMP。

九枝兰:目前广告行业都会有哪些维度的数据在指导广告投放?

管延放:取决于广告主的需求——

品牌广告:

  • 关注受众的人口属性,主要指性别、年龄区段、职业类型等属性。
  • 对于人口属性,行业里比较典型的方法是Panel——以抽样人群的方式去扩展,或者和有比较明确的人口属性数据的公司合作,比如像电信公司、一些强注册、强登陆的互联网公司等建立数据合作。

效果广告:

  • 一般不会强调目标人群,关注的是针对某类广告的点击人群和非点击人群,用模型的方式去解决。其中还存在着兴趣人群——基于所掌握的用户行为轨迹,了解其兴趣,基于兴趣对用户进行分类,现在部分广告主会对兴趣分类的用户非常感兴趣。
  • 搜狐的广告主用户所使用的兴趣分类主要来自搜狐自己的数据 —— 这也是搜狐的优势之一。搜狐拥有完整的矩阵结构,包括搜狗搜索、搜狐门户、视频播放、甚至是游戏数据。在这种立体的矩阵下,我们会看到同一个用户在不同内容类型下的兴趣表现,这会使我们对用户有一个立体的认识,基于这些立体的认识,就可以产生搜狐兴趣人群标签体系。

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搜狐广告系统里光是由机器直接产生的有效标签就有几十万个,从这些标签里筛选出750个适合人理解并且能够直接营销的标签。标签中有两类,一类是基于人对行为的理解,用规则或指导学习的方式生成出来了,另一类则是人类未必理解,用非指导学习的方式生成出来的。

这750个标签,我们更多的是从可售卖性的角度去摘选,比如汽车类客户,我们会在人群里寻找汽车属性更强的人群,再为其打上有商业价值属性的标签。例如:对什么类型的车感兴趣?对哪个价位的车感兴趣?这些都是用数据方式分析出来的。

九枝兰专访:程序化广告的高精尖算法以及流量作弊的现状解读——来自搜狐大数据中心的独家内容 【DSP专题系列3】

九枝兰专访管延放:为了提升广告投放的效果,搜狐广告产品采用了哪些成熟的算法?

九枝兰专访管延放:广告投放效果除了受数据算法的影响,还会受哪些因素影响?

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