京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04