作者:国双高级技术总监吴充 或许你已经意识到广告投放并不是“买媒体”,而是“买人群”,一切宣传都开始围绕着一个主题——“怎样更全面、更精准的触达心目中的TA(Target Audience,目标受众)”。 缜密的问卷调研,精巧的创意设计,审慎的渠道投放……等到一切尘埃落定,你拿到一份测量报告——“TA浓度50%,广泛触达目标受众,投放效果显著”,你和你的老板欣慰的松了一口气,打开桌上的香槟…… 且慢!你的测量报告很可能是错的! 目前,单个曝光的TA是可以精准测量的?NO! 网络上有一句老话——“没人知道电脑前的是一条狗”,在很大程度上,互联网还是一个匿名的网络,判断一次在线曝光的对象是否是广告主的目标受众仍是一个难题。 诚然,部分媒体确实可以掌握很多精准信息,比如阿里掌握了每个人登录天猫、淘宝、支付宝的情况,腾讯也可以利用QQ和微信上注册的个人信息,但都仅限于平台内部,只能用来自证。 还有一个数据来源也比较受人推崇——电信运营商的数据。理论上,电信运营商既掌握用户注册信息,也能跟踪用户的所有网络行为,似乎可以解决当前的信息困境。然而,电信运营商内部的数据割裂非常严重,难以全面利用;此外,电信运营商也无法完全获得用户访问的内容,因为https加密协议有效保障了互联网信息在传递过程中不被窃听。所以,电信运营商获取的数据的价值也在变弱。 事实上,在当前的数据环境下,想要准确的知道每一次曝光的受众属性,几乎是不太可能完成的任务。 采样统计能够推断整体情况?并没有那么容易! 如果无法知晓每次曝光的受众情况,那就换一个思路——通过局部采样推断整体情况。其实,市场调研公司一直就是这么做的。比如基于家庭抽样的收视率监测,基于个人入户的消费者研究,都是通过具有普遍代表性的小样本推及大样本,以期还原真实市场情况的。 这种由小见大的方法确实有其科学依据,只要采样分布和整体分布基本一致,且样本本身不受采样事件的影响,那么在可控误差范围内是可以推出结果的。 但问题往往就出在对数据的采样上。样本很容易因各种各样的不可控因素导致被污染或者控制,即使是很多一流的调研公司所采集的样本,也常常饱受被控制或影响的质疑。而且很难真正的实现合理分布,比如高收入人群就很难放弃隐私成为样本。为了解决这一问题,普遍采用的方法就是尽量扩大采样率,使单个采样结果偏差对整体的影响减少。 ”大样本“真的就意味着“大价值”? 市面上不乏一些“大数据”公司,动辄号称自己拥有上百万、上千万甚至上亿样本,315晚会都被这些数字震惊,惶恐于他们对个人信息的掌控。其实,他们的“大”样本价值根本经不起推敲。 就大众消费人群而言,一般情况下,公司维护一个有效样本的成本是一年三百到五百元左右(这里有需要直接给到样本的,也有运营成本),极端情况下,要找到一个合适的样本甚至可能需要打一千次拜访电话,成本不容小觑。以此类推,维护一百万样本的费用一年就是三到五个亿,这对于一般的公司根本就是不可承受之重,所以号称“百万”、“上亿”样本不能贸然说其是假的,但可靠性和活跃性肯定极低。在一次媒体投放中,他们真正可用的活跃样本数往往可能只有几百,采样率不足千分之一甚至万分之一。从他们手中统计出来的TA浓度,准确度可能还不如一般调研公司基于几万样本的结果。 还有些公司号称与媒体合作维护样本,且不提媒体是否真的会提供自己的样本给到第三方公司,单看这些公司打着“第三方”的名义,却用着媒体的样本来证明广告主投放的效果,结局还是逃不出媒体的自证,第三方的意义又何在? TA浓度到底还能不能有?Of course! 作为第三方公司,最可靠的其实是基于自身收集的用户行为数据去判断用户属性。用户行为可以分为三个类别: • 日常类:一般的浏览、访问行为,比如浏览过某条新闻,播放过某段视频。其特征是大量而无序,随机性较强,与用户属性的关联最模糊。 • 结果类:比如购买、注册、下载等行为,往往产生了明确的结果。其特征是少量而确定,与用户属性有比较强的关联。 • 欲望类:比如搜索、收藏、关注、点赞等行为,代表了一类欲望或倾向。其数量也小于日常类行为数据,但明确清晰,与用户属性有很强的关联。 纵观这三类数据,结果类行为数据的确定性最强,但数据量较小且后续广告对其影响效果不大,所以最有价值的其实是欲望类行为数据。基于欲望类数据做广告的投放以及评估,才会得到最准确、最优的价值结果。搜索广告的基础也就在于此。 而基于用户过往的搜索词,再利用一定的科学推算,广告主是可以得到相对准确的TA浓度结果的。目前,业内基于搜索词计算TA浓度,最高可以达到2%的打通率(即一次投放中有百分之二的人可以匹配到有效的搜索词)和3%上下的误差率。与其他采样方法的不足千分之一的采样率和20%~30%的误差率相比,这已是评估广告效果的最靠谱手段。 国双作为中国领先的云计算企业级大数据分析、机器学习和人工智能解决方案提供商,凭借多年积累,拥有海量的用户行为数据及搜索数据,已成功基于其中最有价值的数据独创了精准的TA浓度计算体系。 本站文章部分内容转载自互联网,供读者交流和学习,如有涉及作者版权问题请及时与我们联系,以便更正或删除。感谢所有提供信息材料的网站,并欢迎各类媒体与我们进行文章共享合作。
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