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人人DSP蓝皮书发布,实名社交大数据引领程序化购买

2014/10/27 15:50:00 

10月26日,中国国际广告节上,由互联网媒体开发的广告需求方平台——“人人DSP”正式发布,标志着人人DSP将以“实名社交大数据”为驱动登上DSP营销舞台。同时,《人人DSP蓝皮书》也面向行业推出。人人网历时9年积累真实用户数据资源,现已打通人人公司旗下其他网络平台数据,助力人人DSP开发RTB(Real-Time Bidding)技术,以及用户定向(Audience Targeting)技术。
 
 
人人公司首席营销官曹淼表示:“广告主对广告效果的追求和大数据的井喷成为了改写行业现状的动因。面对着全新的程序化购买趋势,行业更加需要数据储备丰富、算法快速精妙、投放机制灵活的DSP平台,来加速广告主和代理公司投放转型的速度,来帮助他们寻回那’被浪费掉的50%广告费’。人人 DSP正是基于人人网PC端和Mobile端捕捉用户的海量信息,加之独有计算模型定义用户的准确标签”。
 
天然而海量的实名社交大数据
 
将互联网大数据进行更加广泛地整合已势在必行。然而,究竟有多少数据是真实有效的呢?人人DSP的数据供应背靠中国领先的实名社交平台人人网,其拥有注册用户3.2亿,月活跃用户9660万,月度平均UGC中照片上传达到8400万、日志7800万、视频7200万,深耕互联网营销9年时间,行业布局广泛,拥有庞大而真实的用户大数据库。
 
究其数据的真实性和广泛性,曹淼以“用户在人人网上的一天”举了例子。用户将一天的生活记录在人人网上,根据这些主动产出的UGC,人人DSP来分析和定义用户的标签。例如:用户李岩发布了一条状态“又在淘宝看上一件裙子,好想买”。标签便是“网购、服装”。
 
 
上万标签精细管理  特有标签有效运用
 
当传统广告投放方式被打破,“媒体广告位”不再是采购广告的标的,对“一个用户”进行广告展示的机会变成了广告主争相购买的对象时,DSP需要在恰当的时间将恰当的广告呈现在恰当的用户前面,让广告不再是广告,而是一条有价值的信息。这要求DSP对用户的身份特征、兴趣爱好等标签做出精准的判断,否则将失之毫厘,谬以千里。
 
人人DSP正是在上万个用户标签中,挑选近3000个具有商业价值的标签进行分析和归类,将数据资源细分为六大类,即人口学属性、移动设备、个人关注、购买倾向、兴趣爱好、品牌偏好。相较行业普遍使用的标签演算推测手段,人人DSP数据则具备人人网真实的注册要求和互动机制,促使用户主动填写各维度信息,可精准的对人物进行测写与描述,多维度获取受众的基本属性信息。
 
“星座学说”越来越多地影响着人们的行为习惯,因此,人人DSP特别在“人口学属性”类别中加强了“星座”标签的管理和运用,利用各个星座的特性,对其投放恰如其分的广告素材是更具效果的。对此,曹淼举例:“以‘完美主义’著称的处女座,如果对其投放不规则、不完整的广告素材,会刺激处女座用户‘欲罢不能’的关注。”
 
 
人人DSP还可以对用户人人客户端的数据进行分析,获取用户所偏好的设备品牌、设备价位、操作系统、设备类型、偏好App类型、偏好游戏类型、安装App数量等数据,有效用于PC端和Mobile端的跨屏投放。
 
多维度投放  跨屏投放+语义定向利刃出鞘
 
人人DSP把千人一面的广告,变成了因“人”制宜的有用信息。在这过程中,人人DSP的投放机制为因“人”制宜的实现提供了全面的定向维度。每个维度的设置都以人人真实行为大数据为根基,为投放定向提供精细化的选择,实时可调整可优化,越多选择,越多精准。
人人DSP是真正实现跨屏投放的DSP平台。由于人人网实名制的特性,致使用户必须登录人人网才能进一步社交行为,无论PC端还是Mobile端均是如此。因此,人人DSP的PC端与Mobile端的用户信息和行为是互通的,在跨媒体、跨平台之外,真正意义上实现了程序化购买的跨屏投放。
 
除了跨屏投放外,语义定向更是提高人人DSP精准度的一大利器。语义定向通常是指通过对网站页面内容进行分析,进而投放与页面内容相关的广告,从而提升广告效果。但人人DSP还可以通过用户在人人网UGC的内容产出,进行关键信息的抓取、分析,并以此信息为根据,向该用户投放他/她感兴趣的相关广告。例如:某用户发布了一条状态:今天试驾了JEEP牧马人。系统则分析出该用户对汽车内容感兴趣,便可向汽车客户推荐该用户作为投放目标。
 
在未来,人人将启动全方位的整合营销系统,为广告主提供品牌广告投放与精准广告投放相结合的营销服务。一方面基于人人网内,为广告主提供以关注、兴趣、认知、忠诚为导向的品牌广告营销服务;一方面提供以点击、注册、报名、购买等效果为导向,在全网内实现跨媒体、跨平台、跨终端的精准营销服务。人人DSP也将加快演进速度,集合更先进的广告资源与技术,开启了以“实名社交大数据”为基础的数字广告大数据时代!

 

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