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朋友圈的广告,怎么就知道你要买手机了?——计算广告的发展与实现

时间:2019-08-23 来源:半亩故事园

前言

很多朋友反映,他们在京东上准备买手机,挑选了两天最终还是没有选好该买哪个,突然一天,在朋友圈里看到了一个京东手机广告,刚好推了一款自己非常满意的手机,于是果断下单。

手机是买了,也很满意,但是朋友好奇,“为什么朋友圈知道我准备买手机,而且还给我推了一部这么满意的?”

其实,这一切都源于互联网当中,计算广告的快速发展。

广告概述

早在清朝年间,“同仁堂”在考生每次赶考期间,在他们必经的道路两旁,挂上同仁堂的大灯笼,来自全国各地来的考生,很多都不知道同仁堂是做什么的,当他们知道同仁堂是家药房后,在他们后来需要抓药的时候,就很快有了第一选择。


这就是最早的广告形式,也是传统广告最擅长的方式,以宣教性的横幅为主。

但是如今的互联网广告却与传统广告有着很大的区别。它们是以各种自动决策的付费信息的方式存在,这其中既包括传统的创意形式,也包括游戏联运、团购、返利、原生广告等更加契合用户意图的新传播形式。

在线广告,也称为网络广告、互联网广告,顾名思义,指的是在线媒体上投放的广告。与传统广告不同的是,在线广告在其短短十几年的发展过程中,已经形成了以人群为投放目标、以产品为导向的技术型投放模式。

广告行为的参与者,主要由以下三方构成,出资人(sponsor)、媒体(medium)、和受众(audience)。

但是,在数字广告这样更加复杂的市场结构中,我们往往称为,需求方(demand)、供给方(supply)、和受众(audience)。从称呼方式变化上,我们就能很清楚的了解,需求方,已不再单指出资人,而是包含了广告主(advertiser)、代表广告主利益的代理商(agency)。供给方,可以指媒体,或其他方式的变现平台。比如,团购网、返利网等。


至于说,广告的形式,那就太多了,横幅、文字链、富媒体、视频、社交等,几乎涵盖了互联网的所有使用场景。

有了这么多方的参与,构成了计算广告行业的完整链路,但是,如何把这些参与者关联起来,或者说,怎么样让广告主通过媒体精确的找到目标客户群?下面,我们来看一下,广告内容的流转方式。

广告投放

在广告的实现方式中,大体分为如下几类。

  1. 合约广告

    • 主要是通过合约的方式确定某一广告位,在某固定时间内,给某一特定广告主独占。这种方式对于媒体主来讲,收益固定,但是对广告主来讲,效果却无法得到保障。

  2. 定向广告

    • 通过定位人群,选中不同的目标投放群体。例如,给男性投放剃须刀,给女性投放护肤品。

  3. 搜索广告

    • 主要通过用户对关键词的搜索,通过词汇加载不同类别的广告。例如,百度的搜索结果展示。

    • 此种方法虽然在一定程度上,能够反映用户的直接目的,需求性强,对于广告投放来讲,就更有效。但是,却会给用户带来极大困扰,使用户产生反感。


本文,重点来分析定向广告的投放方式。

这张图,完整的涵盖了广告投放的全部流程,但是,这对于行业外人员来讲,真的是很难理解这些模块的作用。下面,我们来逐一拆解。

  1. ADX(Ad Exchange),Ad Exchange即互联网广告交易平台,它联系着DSP(买方平台)和SSP(卖方平台),通过接入SSP汇集大量媒体流量,从而收集处理属于广告目标客户的数据,Ad Exchange是实现精准营销的交易场所。

  2. SSP,是Supply-Side Platform的缩写,即供应方平台。代表媒体侧利益,获取大量媒体流量,从而为媒体争取最高收益的千次展示价格。

  3. DSP,Demand-Side Platform缩写,就是需求方平台。代表广告主和广告代理的利益,完成目标人群的精准投放,及尽可能少的成本消耗。

  4. DMP,Data Management Platform的缩写,即数据管理平台,是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台,并对这些数据进行标准化和细分,让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。

  5. ATD,即Agency Trading Desk。高频广告交易代理平台,给广告主提供高频广告交易。

  6. AD Network,广告网络,批量的运营媒体的广告资源,按照人群或上下文标签售卖给需求方,并用竞价的方式决定流量分配。


重点来了


了解了上述组成单元,我们从上述线路中,抽出两种具体的投放场景,来解释一下,广告主如何准确定位(场景中涉及的产品名称,只为做说明,不涉及广告成分)。

01
华为要给京东用户,进行站内广告投放


华为要在京东上,投放手机广告,来增加当季度手机销售额度。很显然,直接挂横幅,在首页banner上,是一种非常好的方式,毕竟首页banner有着得天独厚的优势,流量大,位置醒目。但是,正是因为这些优势,直接导致,首页展示价格会非常高,而且,受众并不具有针对性。可能有些人,过来是为了买奶粉,结果,也看到了手机广告。那么,这部分流量,其实是浪费掉的。

(京东的banner也会根据用户群体进行内容区分,但部分特定内容会进行全网推广)

那么,该如何通过技术手段,找到对手机感兴趣的人群?

用户在进行页面浏览过程中,网站为了能够更好的了解用户,会对用户行为进行收集,通常来讲,包含如下内容:访问信息(访问ip,访问时间,停留时长等),客户端信息(设备类型、浏览器类型,屏幕大小等),页面浏览序列(访问页面上下游,点击内容,访问频次等),广告信息(是否通过广告平台链入)。此种方式,统称点击流,所有互联网门户网站,都会进行收集,不限于某些特定网站。

根据用户点击流信息,附加用户注册登录信息,站内购物信息,即可完整勾画出用户画像。即,用户性别,年龄,职业,婚姻状况,自否有子女,购物偏好,购买力,促销敏感度等。内容具有一定概率性,但能辅助网站更好的了解自己的用户。

当有广告需求时,可以通过这些画像标签,准确筛选出用户群体。若投放数量未能达到广告主要求数量时,通过lookalike进行人群扩充,即,通过用户相似度,将100w用户扩展为1000w,除了100w目标用户外,900w都是与其相似用户。lookalike的实现,可通过用户相似度计算,或根据种子用户训练对应类别的用户分类器模型,进而对群体用户进行匹配度评分,把分值高的用户进行抽取。

已有了1000w用户,接下来,就是对1000w用户的准确触达。该如何对不同设备,不同浏览器的不同用户,进行广告触达。很多朋友,第一时间会想到网站登录用户名。那,如果没有登录呢?

事实上,每台客户端,都会有一个固定标识。客户端,不单只设备,而是指浏览器

1

电脑端,用浏览器访问,此时会在浏览器端的cookie内,种一颗id号,id号10年甚至更长时间有效,如果不做清楚,会一直进行保留,当用户在该设备上进行登录后,用户名会与cookieId进行绑定,两个号都代表同一个人。


2

安卓设备上访问,会上报用户的IMEI号,即用户的设备号,若用户不进行设备更换,这个号码会一直保留。


3

苹果设备上访问,会上报用户的IDFA,IDFA是苹果为广告业务生成的设备标记,同样无法修改,会一直对设备保留。


这些设备标记,到了服务端,都会与用户名进行绑定,多设备代表同一用户,因此,再筛选出用户后,可以通过上述设备访问信息,快速的将广告投放给对应用户。

此种是针对自有用户完成的站内精确投放,那么,站外呢?

02
尼康、佳能要给全网用户进行广告投放


一个相机的投放广告,如果投到了一位手机都不用的用户那,显然投了也白投。带来不了任何的效果转化。那么,全网几亿用户,又怎么知道谁是谁,每个用户都可能活跃在多平台。既在京东上看相机,又去淘宝上问客服相机能不能再便宜些。

这里边,就涉及到了实时竞价广告的流转。如图。


supply端泛指媒体侧,比如,腾讯的首页广告位。当用户访问腾讯页面时,在页面加载过程中,腾讯会将目标用户id报送给ADX(广告交易平台),ADX接收到请求后,会报送给不同的DSP(需求方平台),此时,DSP会把得到的id映射成demand端的id,询问demand是否进行投放,投放价格设置多少。假设,demand得知该用户最近正在看相机,而且准备随时购入。那demand必然出价,其它dps纷纷出价后,价格高的获得了本次展示机会。

在整个过程中,尼康、佳能可以通过不同的dsp,整合不同渠道的流量信息,对关注相机的用户,进行出价,单次出价高的,进行本次展示。

那么,数据如何进行整合,不同媒体侧的id规则都不一样,所以,需要中间很重要的一环,cookie mapping,即将用户在不同网站的身份信息进行整合,从媒体侧进行的访问,可以正向匹配出京东、亦或是淘宝的身份码,从而通过网站购物行为,标记用户身份,准确进行广告投放。

技术要求

  1. 流量管控。广告流量一般对接全网流量,如果DSP要承接新浪、网易、腾讯、头条等媒体上来的请求,那么,流量也就是这些门户网站流量的总和。因此,面对媒体百亿,甚至千亿级别的流量,如何进行流量管控,就显得额外重要。

  2. 快速响应。媒体方上报的广告加载请求,要在100ms内完成全部行为,包含,人群分析,广告筛选,广告出价,模板加载等。因此,对整体业务的健壮性,有直接要求。

  3. 数据管理。互联网上的大量数据,来源于用户的访问行为数据,大量数据汇聚到一起,需要对数据进行合理归类,并且能够快速进行数据提取计算。

  4. 数据计算。包含离线计算和实时计算部分,近似于人群提取这样的需求,可以进行离线计算,人群预先提取完成。但是,对于人群的及时推荐,就要进行实时计算,上一秒浏览某物品,下一秒展示与该物品强相关的其它物品。数据计算部分,除了要完成正常的投放,还要对投放效果进行回收,验证实际广告效果的转化情况。

  5. 数据价值挖掘。这部分主要是完成用户画像标签体系搭建,用户相似度提取,商品推荐等。如何根据用户的访问行为,推算用户性别,年龄。如何给用户推送感兴趣的商品。这些,需要机器学习算法支撑。准确度优化,广告图生成等可采用深度学习完成。

信息安全

很多朋友认为,每一个平台都知道我想要什么,我的隐私就无法保护了。

事实上,每个平台都知道你想要什么,但是,却都不知道你是谁,他们只有一个标识,对于个人来讲,只是一个代号,与隐私无关。只是为了方便用户快速选择合适商品,同时帮助广告主快速完成转化。

随着,互联网的快速发展,会有越来越多的人性化产品出现,很快有一天,你家小区附近的广告牌,路口的LED屏幕,都会知道你最近正准备买手机。

完结

计算广告业务是一个互联网中,相对成熟的形态。但由于参与方众多,玩法也就千变万化,但是,精准度和覆盖面,是广告行业永久的课题。通过这两个方面的不断优化,提高广告主的转化效果,才会有越来越多的广告主愿意加入进来,钱多了,行业发展自然良性。



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