京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
计算广告:大数据变现的成功实践
近两年,大数据技术在越来越多的行业发挥了作用,计算广告是其中最成熟、市场规模最大的行业之一。将用户行为数据转化为可衡量的商业价值,在线广告创造了互联网行业大部分的营收。如何利用手中的大数据获取更大的利益也广告主和广告商所共同关心的问题。
9月19日,“计算力量改变世界”沙龙在北京科技寺举行。资深广告技术专家刘鹏、汽车之家广告算法经理王超、广告家Pro.cn产品经理李雪莱对这一问题进行了解答,就广告行业发展、广告技术和场景化营销进行了分享,并与数十位广告从业者就程序化购买的挑战和机遇进行了探讨。
网络广告高速发展 程序化购买潜力巨大
互联网广告兼具品牌和效果量方面的功能,更是具备传统广告所缺乏的大量投送和效果优化能力。最近几年的数据显示,网络广告的市场规模正在以惊人的速度发展。
2007年-2013年中美网络/电视广告市场规模折线图 (单位:亿美元)
数据来源:《计算广告》刘鹏 王超著
随着需求优化效果效果的进一步加强,普通的竞价广告模式已经不了市场需求的发展,以实时竞价为核心的程序化交易广告应运而生。资深广告技术专家刘鹏在“计算力量改变世界”沙龙上表示,面对千万网民反馈形成的快速变化的数据空间,程序化购买应用了大量信息检索、机器学习等计算分析技术,通过这些计算分析技术组成的计算平台,能实现实时判断消费者当下场景的潜在需求,然后推送基于该需要的广告内容。
基于大数据技术的程序化购买,做到深入挖掘用户需求和痛点,不仅实现千人千面的广告投放,更促使消费者主动选择广告主的解决方案。而这也吸引越来越多的媒体、网络入口也开始不断的将资源与程序化购买平台进行深度结合,以实现效率和效益的最大化。据艾瑞咨询发布的《中国程序化购买行业报告》显示,2015年中国的程序化购买市场规模有望达到100亿元。而从零起步到达到这一规模,仅仅使用了3年的时间。
刘鹏认为,计算分析技术已经开始改变甚至颠覆传统的广告营销方式,但是当前依然只是程序化购买的初期,各种计算技术、分析,还存在着巨大的提升价值,这让程序化购买在未来具有不可估量价值的同时,也对提供程序化购买服务的企业带来了不小的技术实力挑战。
DSP的未来在场景化营销 数据和技术是重要驱动
通过实时竞价的方式,按照定制化的人群标签购买广告,这样的产品即为需求方平台(Demand Slide Platform,DSP)。刘鹏认为目前各家DSP的差异并不明显,未来越深耕的平台机会越大。
对此,广告家Pro.cn产品经理李雪莱很是认同,他说,庞大而实时的大数据信息,结合先进科学的计算分析技术是决定程序化购买能否不断创造价值的关键。
李雪莱进一步表示,拥有数十万WAP、网吧、网站、App、软件以及机场、校园、咖啡厅、酒吧、酒店、餐饮等场景网络的广告家Pro.cn,独有场景媒体和场景化数据,通过不断完善机器学习、多维度信息检索等计算分析技术,能够良好分析出目标用户营销价值,再根据人群、场景、时间段进行多维度匹配,由此为广大企业和品牌广告主提供快速、高效的场景营销,实现将广告与目标受众精确匹配。
据了解,广告家Pron.cn通过AdPro场景营销自助平台(DSP)、DataPro场景数据服务平台(DMP)的完整场景营销服务生态,目前可触达独立用户高达1.5亿,日流量PV更是超过5.5亿。而广告家Pro.cn最新的DSP 3.0也将于10月推出,新产品特有场景轨迹技术,让广告主可以自由选择覆盖场景范围。
程序化购买有两大最为核心的指标,一是庞大而实时的数据库作为支撑,二是先进科学的计算分析技术。随着市场的趋向成熟,计算技术的竞争比重会越来越大。除了基本的机器学习,包括近来兴起的深度学习,信息检索、博弈论,以及强化学习的等诸多计算技术和理论,都会成为提升程序化购买应用范围和竞争力的组成部分。
届时,程序化购买也将开始新的一轮优胜劣汰,并推动市场整体实现从数据到计算技术竞争,再到数据竞争的螺旋式增长。“广告发展驱动力就是数据利用的广度和深度,当数据利用无法满足广告时,就会推动技术和计算的提升。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02