畅想平台用大数据助力移动广告行业新未来
忽如一夜春风来,千数万数概念开!这两年大数据概念深入大街小巷,从时政到民生无所不及。大数据仿佛成为无所不能的工具。移动广告一直靠数据吃饭,过去的时代,刷量严重,加上传统的移动广告展示形式有限,曾被周鸿祎等大佬唱衰。但这两年时来运转,[大数据应用+移动端]组合能够识别融汇更多UV标识,更能动态地定位出用户适合的广告,反而是大数据最佳用武之地,于是各位大佬纷纷“打脸”,都放出自己的移动广告平台产品,这个行业所处的战略地位不言而喻。
提到大数据的应用,畅想移动广告副总经理刘君安对此深有感触,“移动设备的普及,成为记录人们日常行为的重要工具,手机上的操作,可以通过数据反馈出来。如何在保护好用户的隐私和数据资产安全,是互联网公司都必须面对的课题。行业想要健康持续发展,必须得按规则行事。”
开发者的钱包被duang了
国内相当大部分的开发者可是靠移动广告吃饭的。
大数据虽然美好,但是与移动广告平台休戚相关的开发者,你的收入涨了吗?多位开发者同行交流表示,很多老一代平台引入数据筛选、算法匹配后,和之前的收入相比,不约而同和有一(keng)些(die)的落差。而新锐移动广告平台畅思、畅想等,则表示这是一个过渡的阶段,平台会通过补量,或者其他扶持条件,补回开发者的收入落差,并激励其输入更多的流量。
造成这个开发者收入的回落有两个原因,第一个是原因正面的、表面的——大数据应用,在一定程度上过滤掉刷出来的无效流量,保护广告主的利益。第二个原因很少移动广告平台会提及:各家平台接入的品牌广告主对广告资源的要求还是比较集中的,大部分开发者提供的广告请求在一定程度上被“冷落”,或被贱卖。
汽车、快消、日化、电商等巨头是品牌广告的大金主,他们在广告投入方面出手阔绰,而其提出的要求,也会尽可能地被满足——对投放的APP类别进行筛选,还会对提供LBS、机型、系统等标签提出进一步要求。
比如一个汽车品牌:它要找的UV的标识为:一、二线城市,中高档机型、娱乐认知程度较高,同时它会选择新闻类应用、职业教育类应用来作为优先投放的APP,而不会很情愿在手游APP进行海投。作为开发者,若你的广告请求更加迎合大金主胃口,那么广告平台拆分给你的利润会很可观,反之,在大数据算法优化的过渡时期,你的广告请求一定程度上实际填充率和卖出价格都会受到影响。
从长期来看,大数据算法,对于应用受众进行分类,通过建模优化匹配到不同的广告,它优化的不是一些特定的配对,而是资源的整体,特殊的要求技术人员建立小模型去满足,而核心模型具备离线处理、不断自动学习、识别出有价值的配对的功能。
目前处于移动广告平台结构变化的过渡阶段,开发者收益的波动是难免的,但仍然是利好的。它说明正规的移动广告平台基本已经渡过了刷量,扣量,贴现烧钱等原始竞争,其广告贡献不再局限于应用冲榜。
活在当下,钱包数据才是实在
畅想移动广告平台副总经理刘君安提到:“你是什么样的开发者,就有适合你的服务,将共有的逻辑做到极致了,才是开发者和广告平台配对的双赢。”
作为开发者,特别是小的开发团队,还是需要务实再务实,选择能接地气的,把行内广告服务做到极致的移动广告平台确实很重要。这个时候要看移动广告平台跟你对接广告主的环节:
一看整体,
免费应用现已成为吸量主力,它们在下载激活直接闭环,对比其他的应用或服务,避免了很多计费单元的流失;而从用户的需求考虑,大众向应用更能吸量,比如一些图片美化、团购工具、休闲益智游戏、棋牌等;同时,广告主提供的安装包要足够小,让用户能在2分钟内轻松下载激活。一个移动广告平台,在招徕广告主的时候,怎么说的,怎么做的,怎么想的都能影响开发者收益。
二看CTR优化,
基于CTR预估的广告匹配模式。畅想平台刘君安强调:“移动广告大数据的运用是人性化的,动态的,强调对用户的行为习惯、周期的预判,而不是简单的统计对应。比方一个用户在中午会短时间习惯性打开某团购应用。我们的SDK在晚上临睡时间不会跟其推荐同类团购应用,而是推荐休闲游戏,而这样推荐转化效率会更高,而不像PC端常出现的那种反复的无视用户实际的同类产品骚扰。”
刘君安同时还强调:“在目前阶段,有时候大框架的算法/复杂模型,并不比,经验总结的大量简单模型组合有效,同一类配对我们会比较选取回归系数高的方案”。
刘君安提到,提升数据敏捷性是利用大数据技术的关键。高强度的事件和数据的实时持续访问和精确处理,如何保持稳定的状态和有效率的处理方案。当用户偏好、市场条件、竞争行为和操作状态发生变化时,如何快速适应和响应,是畅想平台在2015年格外注重的课题。
的确,在移动流量转化这个讲求效率的细分市场,开发者——无论是创业排头兵,还是背靠巨头的团队,或是中段位中产开发者,还是创业初期的小团队,甚至是打包党,都有自己生存状态和发展策略。要靠移动广告来谋利,大数据在匹配广告和用户,而我们开发者则是在找最匹配的移动广告平台。在已经被千万企业提及的“大数据”概念中,如何从迷雾中真正抓到实质,值得每个看热闹的人真正不嫌“事大”!
这些软件工程师去挖掘大数据,去获得最大的流量,知道O2O客户群的特征,你卖一个车、你打一个车,你卖个什么东西的成本太高。
如何发现这些人的中间过程,这块的工作是我们来做的。至于最后你交易的,你交易我们不用去做这个交易,所以就说这个大数据非常重要,这个才是对真正的计算机技术大数据的应用的一个。包括搜索引擎,全世界最大规模的公司都是在于资讯和大数据。
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