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从ADC上《广点通的数据挖掘》演讲的启发

肖磊从广告投放3P关系(广告主、用户、广告平台)切入,讲解腾讯在大数据挖掘的一些尝试和实践。首先,作为一个marketing人员,我更关注的是了解腾讯广点通内部面临的挑战,以帮助自身提升在广点通平台投放的投放效能。

#广点通目前会面临以下困境:
一、广告位方面
1、广告上下文较少,没有明显的意图带入,没有固定的页面内容;
2、广告位众多,涉及网页、客户端、手机等

二、广告特征方面
和搜索广告不同,广点通不会有搜索引擎的refer带入
区别与内容广告,广点通缺乏比较明确的页面内容
用户到Qzone,更多只是逛一下,做一些好友互动等活动

三、用户方面
1、点击数据非常稀疏。大部分用户,一个月内都没有点击;平均1000次曝光,点击 1~8。
2、曝光数据偏态。以某个广告位为例,40%的用户,一天内曝光=1,80%的用户,一天内,曝光<3

四、投放方面
1、素材内容对点击影响很大,创意的引导决定点击率
广点通广告点击率
2、新广告的冷启动。每天新增几十万新广告,缺少用户反馈信息,类目不均衡。如何让新广告有能好的展现,面临一定困难;

五、系统方面
1、用户体验,<50ms
2、数据的偏差。用户误点击,恶意点击等
3、海量数据建模、预测

腾讯的在精准推荐方面的解决方案:
一、实时 查询
1、场景,广告位少,广告少
2、线下全量预测,线上查询
3、HADOOP ,RDT:可解释,少迭代,训练&预测都很快
4、预测结果存储量巨大,成本巨大
8亿用户*TOP100个订单*广告位
1.6T * #广告位

二、融入用户行为的混合模型
用户行为
越放下,环境越复杂,对于广告推荐算法的调整越大

三、定制化用户画像
用户画像

#广点通团队花大量的资源投入研究用户行为、用户画像,所以在投放过程中细分人群属性是绝对有意义的。

新广告投放方面的解决方案:
四、图片feature
1、爬取广告素材的图片
2、计算图片的色彩特征:亮度、饱和度、色彩度、对比度、尖锐度等;
亮度标准差
#图片亮度标准差在8左右点击率最高,这里为创意的设计给出了一个指导;
亮度标准差点击分布
3、图像相似度
计算方法:对每个图片的gist特征512维的 float & dense 向量直接计算其simhash值
相似图片检查

图片相似度这个问题,让我联想到一些广点通代理商引导客户复制创意的广告计划,来帮助提升业绩。所以,从长期来看,一套素材打天下,不是理智的行为。
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基于腾讯亿级用户画像,百亿级访问流量,在社交网络的环境中的一些数据挖掘的尝试和实践。
演讲人:肖磊 腾讯
视频链接:http://cloud.video.taobao.com/play/u/1607006061/e/1/t/1/p/1/10535216.swf

线下广告投放,选择广告媒体的要素

(1)市场方面的因素
①要考虑消费者的属性:
人总依其个人品味来选择适合的媒体,不同教育或职业的消费者,对媒体的接触习惯都不相同。一般地说,教育程度较高者,偏重于印刷媒体;教育程度较低者,偏重于电波媒体,因此要配合消费者的性别、年龄、教育程度、收入(个人收入|家庭收入)、家庭人口、职业及地域性等来决定应用何种媒体。
②要考虑商品的特性:
各种商品的特性不一样,应该按商品特性来考虑媒体。例如消费者(生活)用品广告和工业用品广告的媒体策略完全不同,前者是全体的消费大众,后者是特定的工厂、老板、或董事,很显然,千万元的别墅广告和普通中下公寓广告的媒体使用应当有所不同。
③要考虑商品的销售范围:
商品市场究竟是全国性的销售,或是限于地方区域性市场的销售,这关系到广告接触者的范围大小,由此才可决定选择何种较经济有效的媒体,以免使用不适当的广告

(2)媒体方面因素
①要考虑媒体量的价值:
如报纸的发行量、杂志的发行量、电视的收视率、电台的收听率,才能了解效果。
②要考虑媒体的价值:
即考虑媒体的接触层次,应仔细分析其类型,以期与产品消费者的类型符合。同时需考虑媒体的特性、优缺点,节目或编辑内容,是否与广告效果有关。
③要考虑媒体的经济价值:
要慎重考虑各媒体的成本费用,不仅要考虑“绝对成本”,即媒体的实际支付费用,同时亦应考虑“相对成本”,如用印刷媒体的每天读者数,或电波媒体的每分钟每千人的视听成本。

(3)广告主方面的因素
①要考虑广告主销售方法的特征:
销售方式究竟以推销员为主还是以零售商为主,这要看用什么样的销售策略?销售策略不同选择媒体的标准也不同。
②要考虑广告主的促销战略:
如计划一个赠送样品的广告活动,就要用能配合赠送活动的媒体。
③要考虑广告主活动的基本目的及广告预算的分配额和广告主的经济能力。
此外对于同行竞争者使用广告媒体的情况与战略也应列入媒体考虑范围,以达“知已知彼”之效。

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