
互联网大数据掀起广告业变革
《广告狂人》写尽了广告行业一个时代的辉煌与转变。如今,最终季已经落幕,而广告行业正越来越被数据和科技所驱动。
大数据与生俱来的变革力正在极大地改变社会结构、商业模式和人们的生活方式,对于广告行业也是如此。
腾讯集团法务部总经理江波在2016腾讯大数据合作与合规峰会上称:“如何能够合规、有效、安全地使用数据,需要寻找大数据的风险边界,在用户的隐私、数据安全和大数据产业发展之间寻找一种动态的平衡。”
广告的半壁江山来自互联网
在2015年,广告业已有了将近6000亿的规模,其中约48%的份额由互联网广告贡献。
互联网广告之所以有如此的发展态势,中国广告协会副秘书长周玉梅在出席上述峰会时表示,根本原因在于在数据跟踪基础之上的广告精准投放,对广告业的影响巨大。数据和精准投放是广告行业的一场变革,特别是关于大数据的采集、分析和应用,这是决定整个广告业下一步发展变化命运的大事。
目前,《消费者权益保护法》、《广告法》等法律均对如何进行数据的采集和应用、个人信息保护做了规制。
比如,《消费者权益保护法》第29条就对“经营者要采集什么数据,准备做什么用途,消费者是否同意”这些核心问题作出了明确规定:经营者收集、使用消费者个人信息,应当明示收集、使用信息的目的、方式和范围,并经消费者同意。经营者收集、使用消费者个人信息,应当公开其收集、使用规则,不得违反法律、法规的规定和双方的约定收集、使用信息,经营者未经消费者同意或者请求,或者消费者明确表示拒绝的,不得向其发送商业性信息。
那么,在法律规范的范畴内,行业协会如何推动数据合法采集,应用得当?周玉梅介绍,通过制定广告业的标准将是解决这一问题的途径之一。
目前,中广协已经初步与国家工商总局、国家标准委就广告行业的标准,拟定出关于广告行业标准的指导性意见。
“在这一意见里面有一些基本的标准方面的框架安排,比如提出来要建立广告业的基础标准、技术标准、服务标准、投放标准、播放标准、效果评价标准,还有广告业经营主体的信用标准。在大数据这块,特别是涉及到用户信息采集方面,目前也要着手合规方面的标准制定。”周玉梅说。
数据如水,留不如流
腾讯网络媒体事业部广告平台总监陈戈认为,广告行业的变化和变革很多时候本质上来自于消费者和广告主的变化。
比如消费者互联网行为的一大特点是碎片化,包括了上网时间的碎片化、所消耗的互联网内容碎片化等。
“这一特点使得消费者的消费决策行为变得更加快捷和自由,其消费链条可能分散在互联网的各个场景当中。但这也意味着,在今日,广告主要想完整覆盖一个消费者的消费链条变得更加困难,跨媒体投放成为广告主的必选项。”陈戈介绍。
广告主的行为变化也在悄然改变,如从购买媒体转变为购买受众。
“广告主思考的是,应该购买什么样的受众去投放广告,其次在哪里可以找到这样的受众,如何进行购买,”陈戈说,其中有两个关键点,第一是消费者在不同的媒体出现时,广告主需要识别出来;第二广告主希望更多地介入整个广告投放的控制,比如在不同的媒体进行联合频次控制。
基于此,腾讯的品牌广告平台也做出了新的布局,关键在于以大数据为核心,实现广告程序化。
加和科技创始人尹子杰同样认为,程序化的广告为大数据的使用提供了基础条件。当只有广告是可以被挑选的,一切的数据才有价值和意义。
“程序化广告投放重要的一点是,能够让不同的媒体都能够识别同一个对象。对于一个用户一切的标签和观察都必须要在同一ID范畴下。如果一个公司、两个名字,那么组合的成本会很高,”尹子杰说道,“今日要做一切的数据研究,重要的一点在于数据聚合。如果不能聚合,其研究价值可能就会变得很小。”
尹子杰谈到,数据资产成为了品牌广告主的关注点。但是,数据质量的标准化认定、数据安全的保障,多方标准化协同作业等内容尚需要市场进一步的推动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15