廣告精準投放的關鍵是不是擁有海量用戶數據？

12-31

做到真正的精準是不是很難？

瘦腰題

我是通過技術手段提高廣告投放效率的支持者，但我不認為現在可以達到「精準」投放，我也不認為精準投放的關鍵是海量數據。

在我看來，現在的基於IT技術的投放比以前精準，最大的改變在於反饋機制的進步，因為以前很難確認投放效果，可以說「廣告投放的成功率有50%，只是不知道是哪50%生效了」。現在可以通過技術手段低成本高效率的獲取反饋，實時的反饋提升了對廣告投放的掌控力並帶來了投放效果提高的「假象」。

精準投放有兩層含義，一個是可能性，一個是必要性。

先從可能性的角度來看，究竟需要多少數據才算夠用，是否越大越好？傳統調查因為採集數據的成本很高，所以無法用海量的數據進行分析。IT技術手段的發展極大的降低了用戶數據收集的成本，但也是有成本，那麼多大的量才可以做到準確的分析某部分目標用戶群？

傳統調查任何一個聚類最少需要30個個體才具有統計學意義，像30歲女性未婚博士畢業收入15k人群有怎樣的profile，一般品牌自己做調查是做不出來的，一個聚類的人數太少了，只有專業調查機構的專業survey才能做到，但是不夠定製化。現在的cookie採集則數量級大的多，不僅可以做到傳統意義上的人群分類，還可以「模糊」出愛微博更愛毛片愛便宜更愛裝逼的網路人群特徵。

之所以用「模糊」是因為，數據採集的局限性，不是以人為中心，而是以電腦為中心，以ID為中心，移動互聯網的發展極大的改觀了這一問題，但是在沒有給每個用戶體內腦內安裝監視器之前，仍然不能保證所有的數據對應到了真實的個體。（不是有調查顯示，淘寶男裝一半的購買者都是女生嗎。）

既然不能精確到個人，只能從統計學意義上的平均值來進行分析，這個聚類的人群數量越大，其個體和平均值的偏離可能也越多，用統計學平均值指導的分析是否夠「精確」？

再從必要性的角度來看，投放的精確性要求來自於市場費用的有限性，必須通過提高廣告的效率來使用有限的費用，（我不覺得可口可樂廣告的精確性很高）首先就需要明確一點，廣告並非是市場營銷的全部，當預算有限的時候，是否應該使用廣告，使用何種廣告都是需要計算的。

通常我自己會設定一個使用何種廣告的門檻，預算沒有達到這個臨界點之前，就不使用此種形式的廣告，因為效果出不來，重複到達的次數不夠，轉化不高。現在假定我們決定使用廣告的形式，並且已經有了精確的分析，我們是否要準確的找到我們的用戶？作為大眾消費品，考慮到成本，我們通常不能針對每一個顧客的個性化要求，提供針對性的產品，所以太過於細分的人群聚類通常意義不大，我們必須接受一個相對模糊和概括的人群分類，而一個相對籠統的人群分析是否還需要那樣龐大的數據支持呢？

站在甲乙雙方的立場上，我們對待精準的要求顯然是不同的，比如我經常聽到有人這樣分析我們的品牌主流消費群的profile，25-35歲，受過高等教育，收入中等偏上的白領。我相信全中國主流大眾消費品里，有一半都瞄準了這個市場，這算精準嗎？他說得錯了嗎？沒有，這是我們的品牌定位？他說的有意義嗎？沒有，因為這個定位誰都一樣。我們還有沒有再進一步細化這個目標人群的必要呢？至少在當時沒有，因為細化就意味著要集中，集中就意味著要放棄一部分非核心的消費者，我們要做大眾品牌，而非小眾品牌，在市場遠沒有飽和之前，過度的細分只會削弱自己。但是我仍然喜歡數據，我希望從中看到共性，越集中越明顯越好，當某一種共性足夠明顯，就是我新的產品線或者整體發生改變的時刻。對於共性的趨勢研究其實並不需要那麼大規模的數據，但是對於商業邏輯，消費形態分析，消費心理學等學科的把握有比較高的要求，這些不是IT工程師們擅長的工作。

所以說，精準投放對於廣告投放者和投放操作者來說，對於精準的要求可能是不同的，那麼對於數據量的要求也是不同的。

我覺得精準廣告在這裡的最大意義在於降低了一個品牌經理投放廣告所需要的專業知識和經驗，因為一個資深的品牌經理可能並不需要非常複雜的分析和海量的數據，就可以找到比較適合自己品牌的廣告投放途徑，而精準投放能保證一個菜鳥級的品牌經理也可以做出比較靠譜的決定，前提是精準營銷提供方靠譜。精準投放是一個提高效率的工作，但不能帶來驚人的爆發。

1. 精準投放是有門檻的

精準投放的前提，海量廣告主和海量廣告位，否則，越精準，越死。

2 . 精準投放有概念區分

精準投放有前置精準和後置精準

3. 前置精準是目前各個廣告平台普遍鼓吹的形式

前置精準，在於對於海量數據的分析，這一點毋庸置疑，否則無法分析出相對靠譜的數據。從目前廣告平台的精準來看，基本都是通過用戶行為的分析來進行，通常是基於cookie，對於用戶的行為進行連續的或者不連續的分析，加入語義分析、頁面標籤等多種方式進行用戶行為數據的分析整理，以形成整體性的趨勢，從而保證對於用戶精準的實現。也就是說，從原有的廣告位式精準，變成不同用戶可以看見不同廣告的個人精準，從而保證廣告主預算的儘可能少浪費

4. 後置精準是必備的競爭力

後置精準，是指通過海量投放數據，修正投放及人群數據，並形成系統的數據分析，從效果上來保證投放的精準。

5. 海量數據非常非常非常重要，因為任何模型都需要驗證

前置和後置精準相結合才能夠實現相對靠譜的精準投放，技術並不能完全決定投放，用戶行為的不穩定性導致了前置數據的不夠精確，需要通過後置數據進行修正，所以，海量數據很重要

前面所提到的降低投放經理的入門門檻，我覺得這是數據精準帶來的較大利好，但我個人覺得，光靠數據精準沒法完全解決問題，因為還涉及到投放策略、投放區間等很多維度的問題，需要綜合考慮：）

從兩個點來說吧

1、精準

要達到「精準」投放並不是基於海量的用戶數據，而是基於對廣告受眾的用戶畫像分析來達到精準

說到精準廣告就不得不說到用戶畫像，用戶畫像是一項極其複雜和困難的工作，而且移動端的流量較為分散，要跨越各個獨立的APP，來收集各種數據，然後在對這個數據進行分析，然後對用戶貼上一個標籤。並不像PC端有類似cookie的記錄。

2、投放

如果你在投放廣告的時候，沒有對應的海量用戶為基礎，那麼，你通過精準定向得到的用戶就非常的少了，這樣的廣告投放效果如何呢？

這樣就真如 @楊歡歡大大所說「越精準，越死」

好在是現在各大超級媒體各自都擁有大量的用戶，然後根據對這些用戶的行為進行記錄，給每個用戶貼上一個的標籤，在加上DSP的定向系統就能做到相對的精準投放了。

所以基數大是很重要的。

但是，

擁有了海量的用戶數據後，就會面臨一個問題，就是數據越多，越難以精準。

要知道在廣告投放時，要達到廣告的精準投放是有一個過程的。上面說的，結合DSP的定向可以達到相對，或者說「模糊」的精準。

因為中間的用戶夾著著太多的標籤，到底哪個標籤，或者哪幾個標籤的組合才是你真真的目標用戶呢？

比如，想要接觸到真正的精準，那就需要前期進行廣告的投放測試，根據初步的定向去試探這些海量的用戶，根據反饋的數據來分析，優化來確定最終的廣告創意，用戶定向等等。

所以現在精準還是一個很難把握的詞，但是隨著時間的推移，一些DSP的數據累計和經驗的成長，後期還是很看好的

海量的用戶數據只是一個基礎，還需要將這部分用戶細分為各個分類進行標示。

個人覺得，關鍵還是在與對用戶的行為研究分類才能更精準的投放

精準投放至少包括這麼幾個環節：獲取用戶數據，分析用戶特徵，製作廣告，投放，監測，反饋修正提高。

韓冰提到的反饋環節是很重要的，但是主要體現在互聯網廣告行業和傳統廣告的差異上。在互聯網廣告內部，因為絕大部分的廣告都能做到很好的監測反饋，我理解這不再是競爭的關鍵。

在互聯網廣告行業要做到精準投放，關鍵還是海量數據，有了海量數據，才能打磨出最優的演算法，才能更深的挖掘用戶的特質，才能不斷的修正反饋，提升自己的準確度。海量數據是一切的基礎，沒有數據，一切都談不上。從目前的競爭情況看，數據確實不是隨便什麼公司都有的。行業領先的公司和門戶合作，能夠拿到數億的活躍cookie，用這種數據挖掘出的目標客戶涵蓋範圍廣，打磨出的演算法當然更精準。創業型的公司如果只有幾百幾千萬的cookie，一共能挖掘到多少目標客戶，又能做出什麼樣的演算法來？

我理解，Google之所以在互聯網領域一直保持競爭優勢，而微軟的Bing始終追不上，其中很大的原因也在於Google積累的數據量太龐大了，所以能夠做出非常好的優化。這不是用錢、用聰明才智甚至花時間就能追上的。中國互聯網廣告領域的競爭情況基本上類似，沒有數據就做不到精準投放。

首先，要確定真正的精準怎麼定義，

一般來說就是把廣告投給了想要的人就是精準

比如：你要將廣告投放給北京的用戶，那麼只要知道用戶的ip地址基本就可以了

其次，要看是對誰來說

比如：你要將廣告投給一個愛購物的人群，如果是你是電商網站那麼對你來說有現成的用戶消費信息，不需要獲取什麼海量用戶數據；而如果你只是一個中規中矩（前提）的視頻網站，那麼即使你獲取了用戶在你網站內的各種觀看信息也很難做到電商數據那樣的精準。

以上可看出目標客戶的定向需求和網站本身數據源的匹配其實更影響精準，除此之外還有處理用戶數據的方法等

最後，如果題主所說的「真正的精準」是說一個特定的網站應對客戶各種各樣的定向需求，那麼這件事真的很難。因為真實的情況往往是，一小部分精準需求很容易做到，大部分精準需求很難做到，還有一部分需求無法做到

試答

確實，廣告的精準投放離不開數據的支持。不過是很多種數據的綜合分析後再相對精準的投放廣告。

首先是投放媒介的選擇，根據品牌的目標消費者的不同，而選擇不同的投放媒介。這個是目前比較普遍的一種廣告投放，也是為什麼我們基本上看不到勞斯萊斯，LV等高端產品的廣告的原因。這裡就需要對一些數據進行採集和分析，首先目標人群的數據採集，目標人群的年齡分布，收入水平，性別比例，城市分布，職業，共同愛好，日常活動範圍等等，然後對他們接觸到的媒介進行數據採集，包括但不限於發行量，過往廣告效果，定位，受眾等。再根據媒介的接受程度，廣度來製作媒介推廣的計劃。

我看大家都在回答互聯網廣告的投放，那我也來說一點我的經驗

互聯網廣告確實是基於海量數據分析的結果，比如你的購買行為，聽歌記錄，搜索記錄來建立一個資料庫，給每個人和商品建立標籤，比如小清新，重口，哥特，非主流等等，在推廣的過程中根據這些標籤，推薦相同標籤的廣告給你。

不過也不是完全就按數據來，也會有一些人為的判斷，舉個最直白的例子，外賣廣告，首先根據定價和口味對不同的人進行推薦，其次這時候還是會有一些人為的判斷，如時間點，中午飯的時候進行推廣肯定比其他時間效果更好，當然這也是根據往日的數據得出的結論。

不過廣告投放的第一步，還是選擇不同的媒介。諸如LV,GUCCI等高端品牌，基本上是不太可能在淘寶，個人網站等地方投放廣告的。

所以我覺得廣告精準投放的關鍵是對自身品牌的定位和目標消費者的精準把握，其次才是海量的數據分析。

首先回答第一個問題：廣告精準投放的關鍵不是海量用戶數據，而是對於用戶群行為軌跡的深刻洞察。

但是！

海量用戶數據是廣告精準投放的必然基礎，也是精準投放技術最底層的支持。

第二個問題：目前網路廣告精準投放真正精準率最高也只能在60%左右，當然這60%依託了海量用戶群上足夠優秀的技術演算法。

很多時候，如果不是區域性或者人群特別精眾的品牌不建議做精準投放。

因為：

第一：目前互聯網精準廣告投放比全量廣告投放的費用高，需要在常規投放基礎上加價，加價幅度每家公司不一樣；

第二：目前精準廣告可以選擇匹配的投放緯度主要包括地域，人群性別，年齡，時段，以及其餘一些人群標籤體，比如白領，學生等

廣告精準投放的關鍵不在海量數據，而在於對目標客戶的深刻了解，比如「目標客戶的媒體接觸習慣」。有此基礎才有精準投放可言，俗稱「點射」，反之就叫「掃射」，還有種不計成本的「海陸空」投放方式，即電視廣播報紙雜誌戶外網路以及地面活動的組合投放方式，這叫「狂轟濫炸」。

做到精準投放在傳統媒體中是很難實現的。但在互聯網上開始變的相對容易。

比如，線下的「郵件投遞」以及線上的「郵件訂閱」（收集目標客戶），都是一種比較精準的投放方式，但是，後者成本更低，精準度更高。

精準投放是目標，要做到這一點是一個系統工程：

1、足夠多的廣告位，或者是足夠多的長尾流量，否則你會發現人群定向設置的維度越多，你的廣告根本就投不出去；

2、海量數據僅僅是一個必要條件，是幫忙廣告主匹配目標受眾的基礎，再牛b的演算法、模型、系統都需要大量的用戶原始數據做積累；

3、廣告主對廣告曝光環境的要求，品牌廣告主會更加關注，效果類的投放還好；

4、前面幾點都是投放前的準備，在投放的過程中，需要根據實時的投放效果監測，不斷優化和調整，關於這一點廣告運營的同學體會會更加深刻。

最後，所謂的精準是根據以往的投放ROI，在此基礎之上逐步提升的一個過程，切勿過分迷信。。。

用戶數據是精準投放的關鍵；但，不是唯一！

簡而言之，精準投放的幾個要點：

1. 海量數據是前提

2. 數據清理採樣相當重要

3. 數據的特徵維度的挑選與組合

4. user profiling的演算法是否精準有效

5. 對業務的熟悉程度決定了演算法的修正是否及時正確，人為的調整往往能減少機器走的彎路，不讓演算法跑偏。

以上，可見海量數據只是基礎的第一步。

「投放」是通過一定的演算法push出去的，要做到「精準」就需要你的演算法足夠強壯，準確度高。而任何一個數據挖掘演算法都離不開在樣本空間學習的過程，而樣本空間（即數據）越大、越豐富，學習出來的挖掘演算法也就更精準一些。因此，一個精準的投放是通由優秀的演算法 + 巨大樣本空間共同催生的。

題主問這個問題就已經知道答案了，不是嗎？

精準投放跟海量用戶數據沒有必然的關係，精準投放是廣告投放模式的一種，是廣告平台通過長期的運營經驗，深度的數據挖掘和受眾行為分析加上核心的技術力量，精準投放可以按受眾群體、按時段、按年齡、按地域、按興趣等不同受眾信息類型做到對應的廣告信息投放，使受眾目標和廣告信息最大化匹配，使廣告效果最大化，轉化率最大化。

海量的用戶數據可以幫助更好的挖掘受眾基本信息，但是海量用戶數據不代表就是精準投放。

重要的是能夠從海量數據中挖掘提煉出什麼樣的有用信息。同樣的數據集，不同的模型和演算法，投放的效果可以差異很大。

海量數據只是讓你的取樣樣本更多，不代表精準。

另一方面個人認為通過後台對樣本數據進行學習、跟蹤的能力也很重要。

目前的廣告環境來看的話，廣告精準投放的關鍵並不是是否擁有海量用戶。

1、精準廣告首先明確的應該是效果。投放多少費用，大概有多少產出，如果號稱的精準與品牌類廣告效果並無二致的話，我寧願選擇品牌累廣告；

2、數據造價。行業頑疾。

3、海量用戶也是關鍵，否則所謂精準之後，鎖定的用戶量不足，精準投放也沒有太大意義。

精準的前身是模糊，模糊就需要海量的數據來支撐篩選到精準。就像沒有地，有種子也是無法種出莊家來的

首先，精準意味著投放成本的提升，

其次，海量數據只是一個基礎，充分的數據挖掘和標識才有價值；

再次，精準投放是在一定數據基礎上結合優質的投放演算法才可以實現，演算法的優劣決定著精準的效率和投入

最後，精準投放是否是廣告主的普遍需求呢不一定，不同的廣告主有著各自不同的投放需求，滿足需求的廣告投放系統才是高效的平台

個人感覺這個問題的答案是肯定的，因為一切數據模型都來自於大數據的支持，分析的層面越多篩選出來的各種標籤的人就越精準。即便不夠特別準確但是基數大一定可帶來相對高一些的轉化量，（不是轉化率）。

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