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原标题:「移动大数据第一股」的故事和想象

浏览次数:127 时间:2019-09-06

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广告展示类型

1. banner横幅广告:banner是位于网页顶部,中部,底部任意一处,但是横向贯穿整个或者大半个页面的广告条。

2. 文字链广告:文字链接是一种对浏览者干扰最少,但却最有效果的网络广告形式之一。文字链广告的安排位置灵活,它可以出现在页面的任何位置,可以竖排也可以横排,每一行就是一个广告,点击每一行就可以进入相应的广告页面。

3. 视频贴片广告:分为传统视频广告和移动视频广告两类。传统视频广告是在视频内的广告进行设置和投放,而移动视频广告分为贴片广告和In-App视频广告。

4. 富媒体广告:向用户侵入式地投送广告素材,如弹窗。

5. feed流广告:隐藏在用户社交账号消息的时间线内,大幅降低对用户体验的干扰。

6. Email广告:电子邮件的方式进行广告营销,会对用户造成极大的垃圾信息困扰。

7. 搜索关键词广告:显示在搜索结果页面的网站链接广告。

我不知道Facebook过去为此投入了多少,后期会为此损失多少,但是我还是从Facebook的勇气中看到希望,坚持自己认为对的路线前进,找到适合自己的产品和服务方式,更加注重优势产品和资源去做深做精。这不是说Facebook终止在数据营销上的动作,而是更聚焦在优势资源上了,相对大家驱使的广泛的资源接入模式,走了一条为广告主提供真正运用价值来衡量的半封闭式的“精英”路线。针对高质量的资源提高门槛,这是方向和希望,但是在不否定优势资源的价值同时也不能因噎废食,广告的有效性封闭只是为了自己的数据得到更进一步的优化,在内容等环节我们可以越做越极致,但是我们会错失更多的机会,我们又看到了另一个进步,另一个希望,相对Facebook半封闭方式我更认可谷歌的方式(仅仅代表个人观点)。

在过去几年时间里,全球广告投放当之无愧的巨头宝洁一直在砍掉它交给代理商的业务,甚至在北美和有着近二十年合作基础的阳狮集团分手,转而加码数字营销业务。

广告精确投放技术

广告交易主体关系示意.jpg

大致过程:广告主在DSP平台发布广告需求,设置广告的目标受众、投放地域、广告出价等,DSP向广告交易平台(ADx)发出请求,查询符合广告主要求的广告展示,然后向ADx出价,与其它DSP竞标,若出价胜出,则广告呈现在广告位上,整个过程在200ms内完成。其中DMP平台在整个过程中提供用户数据,实现广告的定向精准投放。

广告精准投放流程示意

或者反过来:当一个用户访问广告位页面时,SSP向Ad Exchange发出访问讯号,告知有一个访问请求,SSP把广告位的具体信息,例如所属站点、最低出价以及通过DMP分析匹配后的用户属性信息打包发送给各个DSP,DSP端开始对这个广告展现进行竞价,竞价获胜者就能够让自己的广告展现在这个广告位上,进而让用户看到。

互联网广告精准投放过程

精准投放技术,相同的页面请求,由于页面浏览人的不同,而在页面上展示不同的广告,使广告商在互联网上实现的对PV分众的效果,提升了广告投放效率。

广告精准投放的优势

1. DSP:需求方平台
DSP,Demand Side Platform,即(广告)需求方平台。互联网里有成千上万的广告主,他们急需推广自己的产品,寻找优质的媒介和精准的目标用户,优化广告投放策略,提高投入产出比。简单的讲,DSP就是广告主服务平台,广告主可以在平台上设置广告的目标受众、投放地域、广告出价等等。

它服务于广告主,对位于多家广告交易平台的在线广告,以合理的价格实时购买高质量的广告展示。区别于传统的广告网络,DSP不是从网络媒体那里采用CPT的方式获得广告位,而是从广告交易平台(AdExchange)通过实时竞价(RTB)的方式获得对广告进行曝光的机会,DSP通过广告交易平台对每个曝光单独购买,即采用CPM的方式获得广告位。

真正意义的DSP,必须拥有两个核心特征,一是拥有强大的RTB的基础设施和能力,二是拥有先进的用户定向(AudienceTargeting)技术。

(1)DSP对其数据运算技术和速度要求非常之高。从普通用户在浏览器中地址栏输入网站的网址,到用户看到页面上的内容和广告这短短几百毫秒之内,就需要发生了好几个网络往返(Round Trip)的信息交换。Ad Exchange首先要向DSP发竞价(bidding)请求,告知DSP这次曝光的属性,如物料的尺寸、广告位出现的URL和类别、以及用户的Cookie ID等;DSP接到竞价请求后,也必须在几十毫秒之内决定是否竞价这次曝光, 如果决定竞价,出什么样的价格,然后把竞价的响应发回到Ad Exchange。如果Ad Exchange判定该DSP赢得了该次竞价,要在极短时间内把DSP所代表的广告主的广告迅速送到用户的浏览器上。整个过程如果速度稍慢,Ad Exchange就会认为DSP超时而不接受DSP的竞价响应,广告主的广告投放就无法实现。

(2)基于数据的用户定向(Audience Targeting)技术,则是DSP另一个重要的核心特征。从网络广告的实质上来说,广告主最终不是为了购买媒体,而是希望通过媒体与他们的潜在客户即目标人群进行广告沟通和投放。服务于广告主或者广告主代理的DSP,则需要对Ad Exchange每一次传过来的曝光机会,根据关于这次曝光的相关数据来决定竞价策略。这些数据包括本次曝光所在网站、页面的信息,以及更为关键本次曝光的受众人群属性,人群定向的分析直接决定DSP的竞价策略。DSP在整个过程中,通过运用自己人群定向技术来分析,所得出的分析结果将直接影响广告主的广告投放效果。

2. ADX:广告交易平台
ADX,Ad Exchange,即互联网广告交易平台,像股票交易平台一样,Ad Exchange联系的是广告交易的买方和卖方,也就是广告主方和广告位拥有方。和股票交易平台不同的是,Ad Exchange平台的竞价机制不是先到先得而是竞价获得,即RTB模式。当一个用户访问广告位页面时,广告商向ADX发出访问讯号,告知有一个访问请求,广告商把广告位的具体信息,例如所属站点、最低出价以及通过DMP分析匹配后的用户属性信息打包发送给各个DSP,DSP对这个广告展现进行实时竞价,竞价获胜者就能够让自己的广告展现在这个广告位上。

3. SSP:供给方平台
SSP,Supply Side Platform,即供给方平台。通过人群定向技术,智能的管理广告位库存、优化广告的投放,帮助广告商实现其广告资源优化,提高其广告资源价值,达到帮助媒体提高收益的目的,可以看作一个广告商的集合。

如Google的Double Click ADx系统上线后,原先的Adsense可以接入该系统,Adsense类似于一个SSP。

4. DMP:数据管理平台
DMP,Data Management Platform,即数据管理平台。
DMP采集、整理互联网用户数据,从年龄、地域、性别、兴趣、消费水平等多个维度对用户进行细分,为DSP或ADx提供数据服务,达到广告精准投放的目标。其实DMP通常属于DSP的一部分核心内容,专职负责给DSP提供数据决策支持。可以说DMP处于广告精准投放系统的核心位置。现实情况是,互联网流量巨头都会建立自己的DMP,无论是Google、Facebook,还是国内的BAT。

BAT三巨头是目前国内拥有最全数据的公司,在三个公司的数据版图中,各家有各家的特色和优势。总的来说,百度在电商、在线支付、社交和手机硬件上有短板——每一个短板都非常严重,是BAT中最弱的一家;阿里在UGC、新闻资讯和应用市场上有短板,不过这几个领域对数据重要性的影响并不大,不是很大的问题;腾讯在手机硬件上有劣势,但腾讯的优势也极为突出:QQ、微信、QQ空间社交产品占有压倒性优势,拥有到目前为止最好的数据(社交网络数据),以及最大的移动互联网流量。

BAT产品矩阵

到了互联网时代,这句话听起来更是五味杂陈,大数据的出现让很多营销人员看到了希望,因为它号称可以一劳永逸地解决“哪一半”的问题。于是我们有了让数据说话的口号,于是各种基于大数据营销的平台和工具兴起,而在2016年3月15日,Facebook宣布将不再进行全面全平台DSP竞价产品的研发,转而将更多的注意力放在更有前景的原生、视频和移动上。

文 | 阑夕

广告计费模式

1. CPC:cost per click 按照广告点击次数计费;常见于搜索引擎广告和个人网站广告。最为常用,需要一定的反作弊手段。

2. CPT:cost per time 按照广告展示时长计费,如包月包天广告。通常因为广告买家不了解网站流量以及缺乏对点击有效性评估手段的情况下,一种折中处理的方式。特别地,按天计费CPD。

3. CPM:cost per mille(cost per thousand) 按照千次广告展示数计费,这种方式一般使用的很少,对于广告买家风险比较大。结果不好统计,一些广告联盟会有这样模式。

4. CPA:cost per action 按照每个访问者对网络广告所采取的行动收费。Action即为用户行动,可以是达成一次交易、获得一个注册用户、获取一个用户的留言或者对网络广告的一次点击等。CPA计价方式是指按广告投放实际效果来计费,而不限广告投放的时间或展示次数。CPA模式的网络广告出现以来,并没有实现很大的市场突破。虽然多数广告买家愿意接受CPA模式的广告投放,然而现有广告商则多数不愿意接受这种模式。CPA广告被点击后是否会触发网友的消费行为或者其他后续行为(如注册帐号等行为),最大的决定性因素不在于广告,而在于该产品本身的众多因素(如该产品的受关注程度和性价比优势、企业的信誉程度等等)以及现今网友对网上消费的接受状况等因素。越来越多网站媒体在经过实践后拒绝CPA模式,CPA收费广告很难找到合适的媒体。目前所有广告记费模式中最能同时平衡广告主和网站主利益的收费模式是CPC和CPT。

5. CPS:cost per sale 按照广告买家销售额进行提成收费,通常是广告买家为规避广告费用风险,按照广告点击之后产生的实际销售笔数付给广告站点销售提成费用。凡客诚品只所以能在短短的一两年内火起来,创造上亿的利润就是因为他们采用cps模式,很多网站都很愿意放他们的广告,因为销售产品的提成远远高于了他投放广告联盟的提成。

6. CPL:cost per leads 按照成功引导用户注册广告买家会员次数计费,最大优点在于不存在CPC广告的点击欺诈风险,对广告买家而言是非常有利,但广告买家承担了全部风险,因此网站大多不喜欢投放CPL广告。

很多人认为Facebook在这时给大家踩了刹车,Facebook倾尽心血研发的数字广告平台atlas突然被放弃,这需要多大的决心和勇气。我们暂且先不讨论这对或不对,光就这份魄力也要给Facebook鼓掌,为了对抗“假广告”和“坏广告”勇于壮士断腕,去追寻自己的路,一条和大家都不一样的路。

商业价值过低曾是移动互联网初期最为显著的弊病,封装的应用程序各自为战,不仅缺少数据的交换和共享,也受限于表现形式的空间,《连线》杂志一度在那篇著名的《Web已死》的封面稿件里唏嘘一个时代的落幕:「用户没有义务去拥抱某项具有正义性的技术,他们只会选择对自己而言最方便的体验,而在移动端,这种方便就是Spotify、Netflix和Facebook的图标。」

发展历程

互联网广告已经走过三个阶段:

1. 第一阶段是门户网站时代
诸如雅虎、新浪、搜狐、网易等门户网站的图片通栏广告,无论用户是否喜欢、是否有兴趣,都会被动接收到。

2. 第二个阶段是Google所奠定的搜索时代
用户在主动搜索自己感兴趣的内容的过程中,匹配用户可能会感兴趣的广告,这类广告更加精准,而且是从用户角度出发,广告投放效率有了很大提升。

3. 第三个阶段,也即现在正在经历的,大数据时代
基于大量用户数据的精准广告投放。现在,用户数据如年龄、性别、地理位置、兴趣爱好、消费偏好等,被大量采集。

比如当你在看李健的演唱会时,如果去刷社交产品,很有可能社交应用会根据你的地理位置(能具体到某个体育馆)、时间以及关键词,给你推荐你一定会感兴趣的广告;

比如你购买过安全套,下次看某位博主的blog时,你会在页面上看到情趣用品广告;

再如,你去售楼处看盘,售楼小姐极力向你推荐一个有婴儿房的大户型,你很惊讶又感到贴心,毫不犹豫便签订合同,因为她知道你近期购买了大量的母婴用品,而且月薪处于高收入群体区间。

可能,广告比你自己还要了解你。将来,我们在广告商面前可能毫无隐私可言。

360 ;Google Attribution 360 ;Google Tag Manager 360;Google Audience Center 360

DoubleClick之于Google的最大价值,在于它向Google提供了空前丰富的数据资源,通过部署在第三方媒体网站后台的广告系统,Google能够同时服务于企业和用户,优化从展示数量到精准投放的整个流程。依靠这种海量数据和精细技术的使用,截止至2017年,Google的广告收入已经占到全球在线广告总计份额的1/3,成为这家商业帝国的最强一根支柱。

广告平台

任何互联网流量入口都会成为广告商,都有可能成为广告平台

1. Google:全球最大的在线广告平台
(1)google Adwords:面向广告买家的关键字广告,满足企业的广告投放需求,展示在google搜索结果的右侧栏、或搜索结果中,或Adsense合作网站的页面上。

(2)google Adsense:面向中小网站的广告发布系统,简单快捷地成为广告联盟(AdSense)发布商,方便网站利用自有流量变现,深受站长欢迎。

(3)Double Click AdExchange:google广告交易平台,连接有广告投放需求的买家,和广告发布商,如媒体、门户网站等。此外,Adwords和Adsense用户也会自动接入AdExchange。竞价采用RTB模式,同时Google为发布商和广告代理机构提供了更全面的广告控制方式,详尽的数据报告以及简单便捷的结算方式。

2. Facebook
(1)Facebook广告:面向广告主,Facebook的广告投放位置主要包括三个:PC页面右侧的广告栏版块、PC信息流广告和移动端信息流广告。广告主进入广告投放系统后,可以开启想要投放的位置。由此也可看出,Facebook移动端广告基本集中在信息流广告。Facebook开创了Feed流这种新的移动端广告形式,移动广告收入占据广告收入总体的66%。得益于Facebook积累的大量用户数据,实现广告精准推广。在Facebook上投放广告,广告主首先需要确定的就是自己想要投放的广告内容。Facebook广告后台提供了九种广告内容,分别是内容(帖子)推广、主页推广、点击推广、转化推广、应用下载推广、应用互动推广、活动推广、消费券推广和视频推广。Facebook针对广告的收费方式主要分为两种:CPC和CPM。

(2)Atlas Ad Network:使广告客户利用掌握的用户信息,向其他网站和应用的用户发送精准广告。Facebook通过atlas将自己的广告领域从facebook站内扩张到整个互联网,挑战google在互联网广告行业的霸主地位。

3. 百度
(1)百度网盟:业内闻名的竞价排名模式,面向广告买家的关键词广告,备受诟病的广告产品,让企业又爱又恨。

(2)百度联盟:类似于google Adsense,面向站长的广告发布系统。

4. 阿里
(1)Tanx taobao AdExchange:阿里妈妈旗下的广告交易平台,2011年推出,由以前基于广告位流量售卖模式向实时竞价售卖人群方式转变。同样,淘宝内部的几个广告平台也转变为DSP,通过Tanx参与竞价,分别是淘宝客CPS/CPA,直通车CPC,网销宝。

(2)淘宝客:类似于adsense,第三方帮助淘宝卖家推广商品的一种模式,开始采用CPS计费方式,2013年4月转为CPA计费。淘宝客只要从淘宝客推广专区获取商品代码,任何买家(包括您自己)经过您的推广(链接、个人网站,博客或者社区发的帖子)进入淘宝卖家店铺完成购买后,就可得到由卖家支付的佣金。

(3)淘宝直通车:直通车是为淘宝卖家量身定制的,按点击付费CPC的效果营销工具,实现卖家宝贝在淘宝站内的精准推广。淘宝直通车推广,用一个点击,让买家进入卖家店铺,产生一次甚至多次的店铺内跳转流量,这种以点带面的关联效应可以降低整体推广的成本和提高整店的关联营销效果。

(4)网销宝:网销宝是2009年3月在阿里巴巴在中国市场推出按效果付费关键词竞价系统。原名为“点击推广”,后改名为“网销宝”。阿里巴巴版的直通车,CPC计费模式。

5. 腾讯
(1)Tencent AdExchange:可以通过人群数据库和实时竞价技术,实现广告主自动竞价购买面向每个人的展示广告,当DSP接入Tencent AdExchange后,可以通过腾讯提供的报表系统查看每天广告的竞标、曝光、点击和消耗等统计明细数据。同时也提供报表API供DSP定期获取报表数据。而腾讯只对是否在正确位置上播放广告负责,不承诺具体点击数,点击量,消耗金额量,人群和定向精准度。

(2)广点通:基于腾讯大社交网络体系的效果广告平台。面向广告主,通过广点通,广告主可以在QQ空间、QQ客户端、手机QQ空间、手机QQ、微信、QQ音乐客户端、腾讯新闻客户端等诸多平台投放广告,进行产品推广。由于腾讯产品覆盖PC和移动端,广点通的广告也同样覆盖各类终端。

(3)广点通联盟:移动广告联盟,面向移动开发者,为移动开发者提供专业、高品质的流量变现服务。系统已覆盖Android、iOS,广告形式包括banner广告、插屏广告、开屏广告、应用墙等。

6. 门户网站
(1)新浪“龙渊”:依托新浪网与新浪微博覆盖中国近八成网民的海量用户的天然优势,实现跨屏、跨产品线混平台优质展示广告,按独立用户控频投放。“跨屏”包括电脑屏幕及移动终端屏幕;“跨产品线”则指的是门户、视频、微博、移动端等四大产品线;投放系统基于 “UserID CookieID 用户行为日志”等多重定位的网络虚拟指纹识别技术进行用户区分。

(2)搜狐

(3)网易联盟:面向站长的广告发布平台,多种计费模式可选,广告主多为游戏开发者和发行商。

(4)雅虎广告联盟:面向广告主和站长,多种计费模式。

(5)凤凰网

7. 新闻媒体平台
(1)今日头条

(2)网易新闻客户端

(3)凤凰新闻客户端

8. 其它
(1)陌陌AdExchange:覆盖了陌陌过2亿用户平台的优质广告资源,包括陌陌附近动态及附近的人,原生广告的展现方式将在不影响用户体验的基础上获得最好的营销效果。

(2)nice、in等图片社交App:原生广告

be or NOT to

根据极光大数据总裁陈菲的说法,金融行业的需求和贡献在今年以来增长颇多,考虑到坏账和暴雷频发的风险背景,便不难理解何以如此。

更令Atlas团队无奈的是,他们发现那些被自己放弃的虚假流量,绕了个圈出现在了其他的广告交易市场中,最终被别的DSP买了回去。

和销售数据报告以及提供咨询服务的同行有别,尽管极光大数据的内容也时常被有需要的公司拿来背书,但那只是它的「副业」之一,真正用来支撑这家公司登陆纳斯达克的,是基于数据的变现经济。

Google Attribution 360:

从理论上说,只要数据的种类和厚度足够,那么「化整为零」的向每个垂直行业定制需求,同样值得想象,这或许也是高盛和德意志银行等投行接连向极光大数据开出买入评级的原因,在积累到变现的升级过程里,还有太多亟待挖掘的商业价值。

Dave在他的博文中介绍了这半年来的测试经历,Atlas在测试竞价系统时,对接了数个交易市场,并从中以多种广告形式买入流量,最终得出了两个主要发现:

实际上,极光大数据是以DMP(数据监测) DSP(媒体购买)的组合,撬动了原本存在于「BAT」的黑匣子和数以千计的DSP公司那里星罗棋布的蛋糕,其未来的商业模型将会无限逼近一个广告平台。

Attribution公司Adometry,Attribution在收购之前,专注于互联网广告投放的有效性研究和提升,有一整套方法和工作来帮助广告主跟踪转化效果。另外,它还提供过滤无效恶意流量的服务,通过算法识别虚假恶意流量。此前这家公司一直独立运行,并没有很好地集成在谷歌生态中。这次,该产品也成为谷歌数据大家庭的一部分Google

极光大数据称,尽管中国MAU超过10亿的应用只有微信,但是很少有人意识到,接入极光大数据SDK的应用每个月能够覆盖的独立设备,也接近10亿部。

Facebook选择了后者,他们认为广告质量既是关键,也是未来。

用极光大数据CEO罗伟东的话来说,「如果说极光的数据变现的商业模式是一个城,那么极光的开发者服务就是我们的护城河。护城河越深,竞争对手就越难侵入我们的领域。换句话说,极光开发者服务与数据服务是是相辅相成、缺一不可的。」

360是一个全新的产品,它其实是一个建立在顶层的标签管理框架,用于管理追踪码,收集网页打点统计,转化跟踪等。它提供了JavaScript

最重要的时候,这座城池从来不会停止生长。返回搜狐,查看更多

be的问题。不管选择更有价值的资源还是完善我们的工具都是希望和方向,每次选择和技术的进步都是提升,让我们离营销自动化又近了一步!

2006年,Google豪掷31亿美元买了一家广告软件服务商DoubleClick,创下当时的全球收购金额纪录。这笔交易一度倍受质疑,因为Google在已经是数字广告行业领军者的情况下,还要动用巨大的现金去并购一家广告技术公司,似乎显得有些多余和重复。

那么问题来了,究竟是像行业普遍的情形一样,去买卖劣质流量;还是以质量为先,为广告主提供真正具有商业价值的广告呢?

当然,唯一的例外是在中国市场。

Google Tag Manager 360:

比如在极光大数据的反欺诈数据库里,已经识别出了超过1700万「羊毛党」用户群和3600万高危用户,这种边际成本相对较低的筛选工序,却能够针对特定行业创造出独有价值——金融公司在购买这份数据之后,即可完善风控体系,绕过有可能存在的雷区——从而建立预防机制。

套件,为广告主和网站提供更优秀的数据服务。相比之前的Google Analytics,整个产品线有了极大的丰富,包括6个产品Google Analytics

通过极光大数据的产品,独立应用之间的桥梁得以建立起来,在确定安全边界的前提下,开发者们将用户数据放在一个池子里,再由广告主进行甄别和投放,得到共赢的结果。

1、Facebook的DSP产品碰到了数量惊人的劣质广告和虚假的机器人流量。尽管他们做了筛选,但依然被无价值流量的规模所震惊。

从财报表现来看,极光大数据属于标准的SaaS服务商,10%的收入来自开发者服务,剩余90%的份额则由数据服务完成,付费客户的单季度消费超过10万人民币。

Attribution

移动互联网的时代到来之后,Google有意复制这种已被检验成功的策略,它以7.5亿美元的价格收购跨平台广告交易中心AdMob,加上Android这个「亲生儿子」的无缝支持,使得移动化浪潮——由封闭的App取代了开放的Web——并未削弱Google的营收效果。

Google Audience 360:这是谷歌的DMP产品,它来源于DoubleClick的DoubleClick Audience

这么类比也许不太恰当,但它同时也确凿的表明了移动互联网的崭新游戏规则,以及善于从中掘金的又一代互联网新锐。

尽管营销策略和营销技术在不断发展和更新,营销人员追求的目标始终如一:如何让目标受众知道我们的产品和服务,如何激发他们达成购买?我们如何评判营销各个环节中哪些是薄弱点,哪些优势可以继续保持?怎样更有效地扬长避短?数据服务是一个广告平台的核心竞争力,是一个To

这和Google退出中国的决定委实关系不大——它的商业服务一直都在中国市场保留运营——而是因为中国的手机厂商偏爱定制Rom的生产模式,并不直接采用原生的Android系统,这相当于把Google的许多模块给截流和取代了。

360:企业级数据分析和可视化工具,一目了然的互动图表,并且支持多人协作和分享。这是很多老板和总监们的最爱了。

另一方面,媒体的集中化也让数据的分享和保护从长远来看极富挑战性,在北美,Google和Facebook加起来占到了整个移动广告市场规模的75%,而且相比Google对于DSP的友善,Facebook甚至都是摆出了排斥姿态,私有动机浓厚。

谷歌在2014年收购Media

大卫·奥格威或是李奥贝纳的信徒或许不会乐见广告行业如此发展下去——建立技术而非创意优势成为奠定广告效果的最大功臣——但在广告触达面积再无天花板的背景下,从数十亿用户里找到自己需要的那一群人,着实成了一门技术活。

Analystics 360之后的定价。这个分析工具是一个运营利器,发掘广告效果的黑马。

根据IDC的预测,数据服务市场从2016年到2020年的年均复合增长率高达51.4%,增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍。

在这里不想对“饿了么”等中国互联网界的乱象发表评论,只想写写看到的希望,更多前进的希望。二十世纪初,有“世界百货业之父”之称的营销先驱约翰·沃纳梅克曾有一句名言:

原标题:「移动大数据第一股」的故事和想象

Center。该产品支持集成AdWord和DoubleClick的服务,谷歌就可以更好地对抗Facebook的社交人群定向。谷歌与Facebook相比,缺少有关其用户的第一方数据,这一点与其它社交网络不同。Facebook经常向广告主宣扬这些优势,并称这是“基于人的营销”,即Facebook确切地了解他们的用户信息,因为用户自愿将自己的信息(年龄,生日,性别等)告诉Facebook平台。

而在不断进化的广告市场,追逐效率始终都是出价方的核心诉求,从RTB到DSP再到DMP,让每一个用户看到的都是符合他的偏好的广告内容,正在一步一步的变成现实。

沿着这个思路,Facebook在放弃全面的DSP产品之后,有了新的方向。博客原文提到:这个决定帮助Facebook的团队更加细致的寻找“哪里才是真正的商业价值所在”。原生广告、视频广告和移动端成为了Facebook眼中的未来。

于是就有了极光大数据这样的新物种,它以端对端的数据推送服务为起点,逐渐丰富面向开发者的功能范畴,把SDK装载到了10亿级别的月活设备里,继而利用车载斗量的数据,协助企业做出更加准确和有效的营销工作。

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云顶集团官网 ,然而事实证明,Google的这笔支出是极其正确且必要的,仅仅过去一年,Google的在线广告收入就增长了20亿美元,足足两倍于当年其他所有其他公司在线广告收入增长数字之和,而Google的股价也在交易后的半年内涨了超过30%。

Google Data Studio

Google的CFO帕特里克·皮切特曾经表示,投资Android对于Google而言没有任何直接回报,但它让Google建立起了高度普及的生态系统,并经过内置的配套应用继续向应用开发商推销和插入自己的广告平台。

;Google Optimize 360 ;Google Data Studio 360。我们来了解一下:

在中国,「BAT」们也有各自的私有DSP渠道,但它们也会向包括极光大数据在内的第三方平台有限开放数据端口,这将是一个长期的竞合关系,若是乐观而言,正是因为所有公司都意识到了数据的价值,所以反倒能够促进数据的交易和流通,这才是商业社会的运行逻辑。

360,这个产品继续提供跨渠道、设备和系统的转化的洞察服务。换句话说,它有技术帮助跟踪广告转化(Conversion),这将不仅帮助广告主跟踪跨设备和跨系统转换,更能帮助他们推动投标管理和跟踪客户的行为,在所有渠道、设备和系统实现最有效的营销组合。

这是「开放好过封闭」的又一起实证,它并不由极客式的道德来敦促各方达成一致,而是经由技术能力寻找到了共同利益:开发者贡献数据和广告主购买数据,均能换来转化率的提升,对于前者而言,无效展示的变少意味着佣金单价上浮,对于后者而言,千人成本的降低意味着它不再会把预算浪费在非目标客户身上。

www.4008.com ,另外,Facebook的注册系统遍布各种设备,因此这也有利于Facebook掌握通过移动设备观看广告的用户是否会在台式电脑上购买一些商品。谷歌目前正在努力解决跨平台问题,例如使用谷歌ID作为一个识别方法。与此同时,谷歌也通过自己的Gmail、10多亿的Android用户等服务掌握了大量的数据,而且谷歌还通过谷歌搜索掌握了一些用户购买意向相关的数据。因此谷歌的数据更多的是用户的Moment数据,需要算法加工成靠谱的人口标签。

云顶娱乐 ,责任编辑:

之前叫谷歌标签代码管理器Google Tag Manager Premium 或 GTM Premium,GTM

从极光大数据上市以来的首份公开财报,亦不难看出这种蕴藏巨大潜能的趋势:接入88.8万个移动应用,覆盖9.71亿台智能手机,创造1.65亿人民币营收。

代码,可以方便地嵌入网页中进行埋点,并且支持不同的产品,包括GA,重定向服务,网盟等。它将简化数据收集,并将有助于简化广告主对标签管理器的使用,建立当前标签管理框架。

网络安全公司White Ops曾在2016年的一份报告里披露,美国有23%的视频广告浏览可能是虚假流量,这种浪费如果不能得到遏制,那么它势必会冲抵互联网带来的精准效益。

www.4008.com 3

从数据的积累到数据的变现,路径清晰可测。

很多同行大咖说3.15Facebook弯道超车谷歌,我不敢苟同,谷歌提供工具帮助我们甄别和利用好数据这个工具,我个人认为是一种更科学的进步,不因噎废食,而是更加科学有效地利用数据更是前景和希望。

没有数据的支持,就没有效率的优势,马云极早的提出「DT时代」的概念,其实相当具有远见卓识:「未来的竞争不再将按照电力等能源拥有对区域竞争进行划分,拼的是你的数据能够给社会创造多少价值,用数据挣钱才是未来真正核心所在。」

Google Analytics 360:

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2、通过对广告形式进行调查,他们发现真正具有展示价值的广告形式只有:原生和视频。

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Google Optimize 360(Beta): 用于优化广告主的落地页,包括个性化页面,A/B测试,各种实验。

为了进一步验证自己的结论,Atlas团队将DSP接入到自家的SSP——LiveRail中,结果惊人的一致。即便是自己的交易市场,仍有近75%的流量质量不佳。于是一边忙着关停劣质流量跑入LiveRail的入口;另一边,Facebook也在面临着两难的选择,团队认为如果竞价系统告诉他们这些广告毫无价值,从遵循契约精神的角度看,他们不该去售卖这些广告。

这个产品是GA企业版(Google Analytics Premium)转型而来,之前的价格是$150K/年,目前不知道升级成Google

同样2016年3月15日这一天,谷歌发布全新的数据服务Google Analytics 360

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