DSP的廣告投放系統(tǒng)中，最為關(guān)鍵的“人群定向”功能正是通過“聚類”算法得以實現(xiàn)的。
為什么要進(jìn)行人群數(shù)據(jù)模型？
所謂精準(zhǔn)的空大宣傳多少有點令人厭惡，我們不妨來看看精準(zhǔn)的前提人群數(shù)據(jù)模型時如何建立，由此還原受眾行為分析的真相。
廣告?zhèn)鬟f信息的受眾是每個在使用移動設(shè)備的用戶，然而移動DSP的分析手段無法直接觸達(dá)用戶，只能以他們設(shè)備使用痕跡、地理軌跡和記錄作為在數(shù)字世界中的代表，在PC領(lǐng)域就是cookie，在移動領(lǐng)域就是IDFA。于是，以物擬人，以物窺人，才是比任何大數(shù)據(jù)都要更大的前提。
移動DSP進(jìn)行人群數(shù)據(jù)模型的建立主要基于兩個方面的考慮，一是廣告投放指向，廣告的投放出發(fā)點和落腳地都在人上，而承載廣告的載體也必定需要更多、更廣、更直接的與人群互動；二是，人群數(shù)據(jù)整合需求。DSP在面向億萬級別的用戶數(shù)據(jù)時，需要按照一定的邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，人群模型就是一個典型的邏輯。
三大標(biāo)簽層建立人群模型
如何從廣泛的受眾中提煉目標(biāo)人群呢? 正是依靠受眾行為分析。它以IDFA為單元，根據(jù)IDFA的海量歷史行為，推斷其行為特征，興趣愛好，并以此為依據(jù)，將最合適的、最有可能產(chǎn)生轉(zhuǎn)化的廣告展示給用戶。受眾行為分析一方面能夠提高用戶對于廣告的反饋程度，增加轉(zhuǎn)化率;另一方面能夠降低廣告主進(jìn)行廣告投放的成本，以更低廉的價格產(chǎn)生最佳的投放效果。
目前移動廣告行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)整合各平臺也不盡相同，但大致都是依著IDFA的信息來做標(biāo)簽進(jìn)行分類與組合，力美科技DMP部門根據(jù)多年的投放經(jīng)驗及精確的數(shù)據(jù)抓取技術(shù)創(chuàng)造了自己一套獨特的數(shù)據(jù)整合方式，該方式主要從三個層級進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，這三個層級是：原子標(biāo)簽層、行為標(biāo)簽層、目標(biāo)人群層。
下面我們以力美DSP的廣告投放為例，簡單的分析一下怎樣由標(biāo)注的關(guān)鍵詞標(biāo)簽，一步步建立完整的受眾人群模型，挖掘出具有相似行為特征的人群，提煉人群的屬性特征，最終進(jìn)行最合適的廣告投放的。
第一，原子標(biāo)簽層。簡言之就是最基本的屬性標(biāo)簽層，這些屬性可以從人群屬性（性別、年齡、職業(yè)、收入等），設(shè)備屬性（設(shè)備價格、設(shè)備系統(tǒng)、設(shè)備型號等），運營商屬性（中國移動、中國聯(lián)通、中國電信等），城市屬性（發(fā)展程度、人口數(shù)量、區(qū)域位置），商圈屬性（功能、位置等）等幾個主要的屬性方式進(jìn)行標(biāo)簽劃分，原子層標(biāo)簽數(shù)量的多少與一個平臺的技術(shù)及經(jīng)驗有直接的關(guān)系，技術(shù)越成熟，抓取的屬性越準(zhǔn)確，經(jīng)驗越豐富，屬性的分類就越合理，目前市場上各家的數(shù)據(jù)標(biāo)簽庫不一，力美科技在經(jīng)過多年的投放積累后，如今這一層及的數(shù)據(jù)標(biāo)簽量以突破1.6萬個，在行業(yè)內(nèi)屬于領(lǐng)先地位。
第二，行為標(biāo)簽層。是指經(jīng)過對用戶在特定時間段、位置范圍內(nèi)的使用APP的行為分析而產(chǎn)生的標(biāo)簽層。行為標(biāo)簽層的分類依據(jù)行為發(fā)生的頻次統(tǒng)計做出標(biāo)簽，如果用戶的行為只是在某個時間段內(nèi)產(chǎn)生過僅幾次，并不會被列為一個標(biāo)簽，只有該行為的發(fā)生有一個規(guī)律的頻次或周期出現(xiàn)才會被視為一個標(biāo)簽。比如經(jīng)常玩手機(jī)游戲，經(jīng)常使用旅游軟件等細(xì)分出像商旅人群、手游人群、理財人群、愛車一族、化妝品受眾、教育受眾等等。由于用戶的行為方式多種多樣，這類的標(biāo)簽就會有成千上萬個，對廣告投放的的精準(zhǔn)性來講無疑是一大優(yōu)勢。
第三，目標(biāo)人群層。這是與廣告投放最直接相關(guān)的層級，目標(biāo)人群層主要是根據(jù)原子標(biāo)簽層與行為標(biāo)簽層組合之后產(chǎn)生的標(biāo)簽層，這種組合會產(chǎn)生一個極大標(biāo)簽量，同時一個用戶被貼上多個標(biāo)簽之后就會變成一個綜合標(biāo)簽體，也就保證了目標(biāo)人群的精準(zhǔn)性，例如某廣告主需要定位在30歲左右的女性化妝品受眾，就可以通過第一層級的年齡、性別加上第二層級的化妝品購買、瀏覽行為組合后得到目標(biāo)人群，從而定位出與該品牌最相關(guān)的人群，這樣投廣告針對性極強，效果極佳。
通過三個層級人群數(shù)據(jù)模型得以建立，廣告主可以充分利用移動DSP的人群標(biāo)簽?zāi)Ｐ蛠磉M(jìn)行廣告優(yōu)化投放，真正實現(xiàn)“物以類聚人以群分”，標(biāo)簽分類從最初的性別、年齡、收入、設(shè)備系統(tǒng)、運營商等僅有的幾個標(biāo)簽發(fā)展到目前龐大的標(biāo)簽庫，這不僅是技術(shù)的進(jìn)步，還有投放經(jīng)驗的積累，隨著投放經(jīng)驗以及數(shù)據(jù)的積累，相信會有越來越多的廣告主嘗到這一甜頭。
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