畅想平台发力大数据 助力开发者放心掘金

在2014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，畅想移动广告平台副总经理刘君安认为要辩证看待，互联网行业人士要多操心，“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。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。良好健康的行业状态，才能更好利用大数据为民服务，不为用户所反感。”

开发者的钱包数据变小了

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。

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。

活用大数据，开发者和广告平台要双赢

畅想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。

第一要看移动广告平台跟你对接广告主的环节。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。

第二看CTR优化，基于CTR预估的广告匹配模式。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。”

“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”。

提升数据敏捷性是利用大数据技术的关键。刘君安提到，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”！