王爱飞：当大数据与互联网广告相遇-广告主如何取势DSP - new
利用大数据分析提高广告创意效果
利用大数据分析提高广告创意效果随着信息技术的迅猛发展，大数据正逐渐成为各行各业的重要资源和工具。
在广告行业中，利用大数据分析可以帮助广告主和营销团队更好地理解消费者需求，优化广告创意，提高广告效果。
本文将探讨如何利用大数据分析来提高广告创意效果。
一、了解受众群体在广告创意设计之前，首先需要了解受众群体的特点和需求。
大数据分析可以帮助广告主收集和整理海量的用户数据，通过分析用户的兴趣、消费习惯、社交行为等信息，深入理解受众的喜好和需求。
例如，通过分析用户在社交媒体上的互动行为，可以了解他们对不同类型内容的偏好，从而为广告创意提供参考。
二、挖掘潜在需求大数据分析可以帮助广告主挖掘潜在的需求和市场机会。
通过对海量的数据进行挖掘和分析，可以发现受众的潜在需求，解决他们在现有市场上没有得到满足的问题。
例如，汽车品牌可以通过分析用户在社交媒体上的讨论和评论，发现消费者对新能源汽车的关注度逐渐增加，从而调整广告创意，推出更加符合市场需求的广告。
三、个性化创意推送大数据分析提供了精确的用户画像，可以为广告主提供个性化创意推送的能力。
根据用户的个人特征、兴趣爱好、地理位置等信息，广告主可以定制不同的广告创意，以吸引用户的注意力和兴趣。
例如，电商平台可以根据用户的购买历史和浏览行为，向其推送相关的促销广告，提高广告点击率和转化率。
四、实时调整和优化大数据分析可以实现广告创意的实时调整和优化。
在广告投放过程中，通过实时监测和分析广告效果，广告主可以及时了解广告的点击率、转化率等指标，并根据数据进行相应的调整和优化。
例如，通过A/B测试，可以对比不同创意的表现，选取效果最好的创意进行进一步投放，提高广告效果。
五、跨平台整合在当今数字化的媒体环境中，广告主需要在不同的平台上投放广告，如搜索引擎、社交媒体、电视等。
大数据分析可以帮助广告主跨平台整合数据，并进行综合分析，以了解用户在不同平台上的行为和反应，从而优化广告创意。
大数据在互联网广告中的应用
大数据在互联网广告中的应用引言互联网广告作为一种现代化、高效率的广告推广方式，正逐渐取代传统媒体广告的地位。
与传统媒体广告不同，互联网广告在大数据的应用方面具有巨大的优势。
本文将讨论大数据在互联网广告中的应用，并探讨其对广告业的影响。
什么是大数据在深入讨论大数据在互联网广告中的应用之前，先来了解一下什么是大数据。
大数据是指规模巨大、结构复杂的数据集合，通常包含多种类型的数据。
这些数据通常以海量的形式存在，传统的数据处理技术不再适用于对其进行分析和应用。
大数据的特点在于V4原则，即Volume（海量）, Velocity（高速）, Variety （多样）和Value（价值）。
这四个方面分别对应了大数据的数据量大、数据传输快、数据来源多样以及对价值的挖掘能力。
大数据的应用范围大数据的应用范围很广泛，几乎涉及到了各行各业。
在互联网广告领域，大数据的应用也非常重要。
1. 用户行为分析大数据可以帮助分析用户的行为，了解用户的兴趣和偏好。
通过分析用户在互联网上的浏览历史、搜索记录和社交媒体活动等数据，可以更好地了解用户的需求和行为模式。
这些数据可以用于广告定位和个性化推荐，提高广告的点击率和转化率。
2. 观众定位与细分大数据可以帮助广告主准确定位自己的目标观众，并将广告精确地投放给他们。
通过分析用户的地理位置、性别、年龄、兴趣爱好等信息，可以将广告精准地投放给最合适的观众群体，提高广告的有效曝光率和转化率。
3. 广告效果评估大数据可以提供广告效果的实时监测和评估。
通过分析用户对广告的点击、转化、评论、分享等行为，可以及时了解广告的效果如何，及时调整和优化广告策略。
4. 广告创意优化大数据分析可以帮助广告主了解用户对不同广告创意的反应，从而优化广告的设计和内容。
通过分析用户对广告的喜好、喜欢的色彩和字体等细节，可以提高广告的吸引力和影响力，增加用户对广告的认可度和信任度。
大数据在互联网广告中的挑战尽管大数据在互联网广告中的应用有着巨大的潜力，但也面临着一些挑战。
基于大数据的网络广告投放策略优化与效果评估研究
基于大数据的网络广告投放策略优化与效果评估研究网络广告投放策略是市场营销领域中的重要组成部分，随着大数据技术的快速发展，基于大数据的网络广告投放策略优化与效果评估研究变得越来越重要。
本文将分析大数据在网络广告投放中的应用，并探讨如何利用大数据优化投放策略和评估广告效果。
一、大数据在网络广告投放策略优化中的应用1. 用户行为数据分析：通过收集网站浏览、搜索记录、社交媒体互动等数据，可以对用户进行行为分析，了解用户兴趣、偏好和需求。
基于这些数据，广告主可以精准地定位目标受众，优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
2. 地理位置数据分析：大数据技术可以获取用户的地理位置数据，例如通过GPS定位、IP地址等。
地理位置信息对于广告投放至关重要，可以根据用户所在地区的经济、文化和消费习惯等特点，精准投放广告。
例如，如果某个地区的用户对旅行产品感兴趣，广告主可以将旅行相关的广告投放到该地区。
3. 内容分析与关键词优化：通过大数据技术，可以对用户在网站上浏览的内容进行分析。
根据用户的兴趣和需求，广告主可以将与用户浏览内容相关的广告投放到相应的网站上。
此外，关键词也是一个重要的优化点。
通过分析用户搜索关键词的频率和趋势，可以调整广告投放的内容，使其更贴近用户需求，提高广告投放效果。
二、大数据在网络广告效果评估中的应用1. 广告点击分析：通过大数据技术，可以实时追踪广告的点击量、用户转化率、点击位置等数据，进而进行广告效果评估。
通过分析不同广告的点击率，广告主可以了解广告的受欢迎程度，从而调整广告创意和投放策略，提高广告的转化率。
2. 回访路径分析：大数据技术可以追踪用户在网站上的行为轨迹，包括他们的浏览路径、停留时间等。
通过分析用户在广告点击后的行为轨迹，可以了解广告的后续效果，并优化广告投放策略。
例如，如果某个广告的点击量较高，但用户在点击后很快离开网站，可以考虑调整广告内容或增加网站的吸引力，以提高用户的转化率。
大数据在广告行业中的应用前景
大数据在广告行业中的应用前景1、介绍大数据和广告行业随着科技的迅猛发展，大数据已经成为当下最炙手可热的话题之一。
广告行业作为商业领域中不可或缺的一环，也开始积极探索大数据的应用。
本文将从不同角度展开讨论，探讨大数据在广告行业中的应用前景。
2、提升广告的精准性传统广告在投放时往往采用广撒网的方式，通过大规模的投放来触达潜在客户。
然而，这样的做法效果并不理想，浪费了很多资源和财力。
而大数据的应用可以帮助广告商更好地了解目标受众的兴趣、喜好和行为习惯，从而实现广告的精准投放，提高广告的转化率。
3、优化广告内容大数据分析不仅能够帮助广告商更好地了解目标受众，还可以为他们提供宝贵的营销洞察。
通过对用户数据的挖掘和分析，广告商可以深入了解用户的需求与偏好，根据用户的特点和习惯进行个性化的广告创意和内容制作。
这样的优化能够提高广告的吸引力和点击率，为广告商带来更多的业务机会。
4、提升广告效果预测在广告行业中，预测广告效果一直是一个关键问题。
大数据的应用可以通过对历史广告的投放效果进行分析，建立有效的模型和算法，从而准确预测广告的效果。
这对广告商来说非常有价值，可以帮助他们更好地制定广告策略和预算分配。
5、加强广告投放的实时性随着移动互联网的崛起，用户对广告的敏感度也在不断增加。
大数据分析可以帮助广告商实时了解用户行为和趋势，从而在合适的时间点和合适的渠道进行广告投放。
这样的实时投放能够更好地与目标受众接触，提高广告的曝光率和点击率。
6、提高广告投放效率传统广告投放需要人工参与，需要大量的时间和人力成本。
而大数据的应用可以帮助广告商实现广告投放的自动化和智能化。
通过自动化的广告投放系统，广告商可以更高效地管理广告投放和优化广告效果，从而降低成本和提高投放效率。
7、开拓广告新媒体渠道大数据的应用让广告商可以更好地了解用户的点击路径和互动行为，从而发现一些潜在的广告投放渠道。
比如，在社交媒体上发布与用户兴趣相关的广告推送，在直播平台上进行精准投放等等。
王爱飞：当大数据与互联网广告相遇-广告主如何取势DSP(苏州赢时代) - new
RTB RTB（DSP+ （DSP+ AD AD Exchange） Exchange） 广告交易方式的优势
提升整体绩效 减少媒体采购的浪费 提供更好的定向能力 降低CPA成本 提高广告投放透明度
度量运营效率
1. 海量流量资源：
接近全网络覆盖、海量曝光资源
2. 智能投放及优化方式：
人群实时竞价和优化
连年大幅上涨的情况下……
选择更多网站的媒体组合 ?
访问人群混杂； 即便网罗了更大量的目标人群，但更 多的非目标人群也需要埋单！
Nielson调研结果表明，在线广告平均只有33%的曝光是给目标人群看的。
互联网广告交易模式从「购买网站」转变成「购买人群」……
DSP 与 AD Network(广告网络) 的区别
人群定向：雪佛兰科帕奇目标人群标签统和
品友拥有8.1亿海量活跃Cookies人群数据库，投放过程中，品友科学调用品友人群数据库中的 属性标签，运用人群定向技术快速找到雪佛兰科帕奇高匹配度的目标人群。
职场成功的中青年男性人 群是我们直接影响的人群
年龄：31-40岁 性别：男性 个人属性：白领，私营企业主 购买倾向:汽车/汽车报价 购买倾向:汽车/汽车车型/SUV 购买倾向:汽车/汽车品牌
广告主如何取势DSP
当大数据和互联网广告相遇
实时竞价广告发展趋势及现状分析
2013 数字营销 领域 热词 频现
Ad Exchange 广告交易平台
多平台
跨媒体
RTB 实时竞价
Real-time Bidding
DSP 需求方平台
Demand Side Platform
大数据
数据流
跨平台
云计算
互联网大数据对广告业的影响与应对之策
互联网大数据对广告业的影响与应对之策当今时代，互联网已成为人们生活中不可或缺的一部分，广告业也是不可分割的组成部分。
互联网大数据的应用，已经深刻地影响了广告领域的发展。
在这种背景下，广告业人士必须改变思维方式，与互联网大数据同步发展，掌握前沿技术，才能不被时代所淘汰。
一、互联网大数据对广告业的影响1.提高广告投放精准性互联网大数据的应用，可以深入到用户的兴趣爱好、购买喜好、搜索历史、社交背景等所有信息。
通过这些数据，广告主可以有针对性地投放广告，在目标消费者心中留下深刻的印象。
2.扩大广告传播范围互联网大数据可以分析出用户的社交交际圈和兴趣爱好，进而将广告精准推送到目标受众手中。
除了传统的网站广告和搜索引擎广告，社交媒体的广告和在线视频广告也成为了广告投放的新渠道。
3.提高广告营销效益互联网大数据的应用，从而让广告营销的投资效益得到提高。
通过数据分析和比对，广告主可以很快有效地了解广告投放效益情况，并及时调整广告投放策略。
二、广告业应对互联网大数据的策略1.提高数据分析能力广告业人士应该了解互联网大数据的各种应用和技术，学会基础的数据分析工具和技能。
要将数据分析能力提高到实际操作层面，更好地用数据促进营销策略的制定。
2.加强合作与整合在广告领域内，各方之间存在着很多利益共同点。
介于此，在竞争中不妨考虑与其它行业合作，如与电商平台、数据公司、技术公司、线下品牌商家等等强强联合，互相整合优势资源。
3. 多元化投放方式随着互联网大数据应用的不断深化，广告的投放方式也在发生着变化。
除了传统的在线广告，如搜索引擎广告、网站广告等，社交媒体广告、在线视频广告也在逐步兴起，将大大拓展广告投放渠道。
4.加强数据安全在广告运营过程中会出现涉及大量用户数据的场景，数据泄漏或者被黑客攻击的风险自然也会随之增加。
因此广告业人士，需要不断加强相应的安全防范、升级和更新数据保护技术。
5.提高用户体验广告是网站或者APP运营商提供给用户的一种服务。
如何利用大数据优化电子商务广告投放
如何利用大数据优化电子商务广告投放随着互联网的快速发展，电子商务成为了人们购物的主要途径。
然而，电子商务平台如今竞争激烈，如何有效地传达广告信息、吸引目标客户成为了电商企业关注的焦点。
大数据技术的应用为电子商务广告投放提供了更加精准和高效的方案。
本文将探讨如何利用大数据优化电子商务广告投放，提升广告的投放效果。
一、数据收集和分析在利用大数据优化广告投放之前，首先需要收集和分析相关的数据。
数据收集可以通过多种途径进行，如用户行为追踪、购买记录、问卷调查等。
通过收集到的数据，可以分析用户的兴趣爱好、购物习惯、消费能力等信息，为广告投放提供数据支持。
二、用户画像构建用户画像是通过对用户数据进行分析和整理，得出用户的特征和喜好，用于帮助企业更好地了解目标客户。
利用大数据技术，可以对用户数据进行深度挖掘和分析，从而构建用户画像。
用户画像包括用户的基本信息、兴趣爱好、购物习惯等，能够帮助企业准确地找到目标客户，提高广告的精准度和投放效果。
三、定向投放基于用户画像和相关数据分析，可以进行定向投放。
定向投放是指将广告投放给特定的用户群体，提高广告的精准度和投放效果。
通过大数据技术，可以对用户进行细粒度的划分，例如根据性别、年龄、地域、兴趣等进行定向投放。
这样可以避免广告浪费和无效曝光，提高广告投放的效果和转化率。
四、实时调整和优化利用大数据技术可以实时监测广告投放效果，并进行调整和优化。
根据实时的数据分析，可以了解广告的点击率、转化率等指标，再根据数据进行调整和优化。
例如，对不同广告创意进行A/B测试，通过数据反馈选择最佳广告创意；对广告内容进行个性化推送，通过分析用户行为实现精准营销。
五、跨平台投放随着移动互联网的普及，人们的消费行为也更加多样化，使用的设备也更加多样。
因此，电子商务广告投放需要跨平台投放，覆盖各种终端设备。
大数据技术可以帮助企业实现跨平台投放，根据用户的设备类型和偏好，在PC端、移动端等不同终端投放广告，提高广告的曝光度和覆盖面。
大规模数据处理技术在互联网广告中的应用研究
大规模数据处理技术在互联网广告中的应用研究随着互联网的迅猛发展，互联网广告已成为企业推广产品和服务的重要手段。
然而，互联网广告在面临用户需求碎片化、信息泛滥以及广告效果评估等方面的挑战。
为了解决这些问题，大规模数据处理技术被引入互联网广告中，并取得了显著的应用研究成果。
一、大规模数据处理技术在互联网广告中的应用场景1.1 广告投放定向在互联网广告中，广告主希望将广告投放给特定的目标受众。
大规模数据处理技术可以根据用户的个人信息、在线行为等数据，进行用户画像和分析，从而为广告主提供精确的广告投放定向。
通过基于大数据的定向投放，不仅能够提高用户的点击和转化率，还可以减少广告主不必要的浪费。
1.2 实时竞价互联网广告领域的实时竞价是一种动态的广告购买方式。
通过大规模数据处理技术，能够实时收集、分析和处理广告交易相关的数据，包括用户画像、广告位属性、竞价信息等。
通过对数据的高效分析和处理，可以为广告主和广告交易平台提供实时的竞价策略和投放决策。
1.3 广告效果评估与优化互联网广告主要关注广告投放的效果，而大规模数据处理技术可以帮助广告主进行广告效果评估与优化。
通过对用户点击和转化等数据的收集和分析，可以实时了解广告的转化效果，从而进行广告投放策略的优化。
此外，大规模数据处理技术还可以对广告进行A/B测试，通过对不同策略的对比，进一步提升广告的效果和ROI。
二、大规模数据处理技术在互联网广告中的应用案例2.1 Facebook广告投放Facebook是全球最大的社交媒体平台之一，其广告平台提供了丰富的投放定向和广告效果优化功能。
通过利用大规模数据处理技术，Facebook能够根据用户的个人信息、兴趣和行为等数据，为广告主提供精准的投放定向，从而提高广告的点击、转化和ROI。
2.2 谷歌广告竞价谷歌广告是全球最大的搜索引擎广告平台，其竞价广告系统基于大规模数据处理技术，将广告展示机会拍卖给出价最高的广告主。
网络销售如何利用大数据精准投放广告
网络销售如何利用大数据精准投放广告在当今数字化的时代，网络销售已经成为了商业领域中至关重要的一部分。
而大数据的出现，为网络销售带来了前所未有的机遇，尤其是在广告投放方面。
精准的广告投放不仅能够提高广告的效果和回报率，还能够提升用户的体验，实现销售和用户满意度的双赢。
那么，网络销售如何利用大数据来实现精准投放广告呢？首先，我们需要了解什么是大数据以及它在网络销售中的作用。
大数据简单来说，就是大量的、多样化的、高速生成的数据集合。
这些数据包括用户的浏览记录、购买行为、搜索关键词、社交互动等等。
通过对这些数据的收集和分析，网络销售企业能够深入了解用户的兴趣、需求、偏好和消费习惯，从而为精准投放广告提供有力的依据。
要实现大数据精准投放广告，第一步就是数据的收集。
这需要在合法合规的前提下，通过各种渠道和手段来获取用户的相关数据。
比如，网站可以通过 Cookie 技术跟踪用户的浏览行为，电商平台可以收集用户的购买历史和评价，社交媒体平台可以获取用户的关注、点赞和评论等信息。
同时，还可以通过调查问卷、用户注册信息等方式主动收集用户的一些基本信息，如年龄、性别、地域等。
收集到数据后，接下来就是数据的清洗和整理。
因为原始数据往往是杂乱无章、存在错误和重复的，所以需要对其进行处理，以确保数据的准确性和可用性。
这包括去除无效数据、纠正错误数据、合并重复数据等操作。
经过清洗和整理的数据，就可以进行深入的分析了。
数据分析是实现精准投放广告的关键环节。
通过运用数据分析技术和工具，我们可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息和规律。
比如，通过关联分析，可以发现用户购买某种商品时常常同时购买的其他商品；通过聚类分析，可以将用户按照相似的兴趣和行为特征分成不同的群体；通过预测分析，可以预估用户未来的购买需求和行为趋势。
基于数据分析的结果，我们就可以进行精准的用户画像。
用户画像就是对用户的特征和行为进行全面、准确的描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费能力、购买意愿等方面。
大数据技术在互联网广告中的应用分析
大数据技术在互联网广告中的应用分析随着互联网的发展，越来越多的广告主开始把广告投放到互联网上，这也让互联网广告成为了目前最受欢迎的广告形式之一。
而随着大数据技术的不断发展，其在互联网广告中的应用也愈来愈广泛。
一、大数据技术的应用1.消费者行为分析大数据技术可以收集用户在互联网上的行为数据，比如用户浏览网页的记录、搜索关键词的记录、点击广告的记录等。
利用这些数据，广告主可以分析消费者的兴趣、喜好等信息，制定个性化广告策略，从而提高广告的点击率和转化率。
2.广告投放优化大数据技术可以对广告投放效果进行实时监测和分析，并根据数据结果为广告投放进行优化，比如根据广告展现量、点击率、转化率等指标调整广告投放时间、地域、人群等方面。
这样可以提高广告的有效性和效益。
3.营销策略优化对于互联网广告的营销策略，大数据分析也可以提供有价值的支持。
例如对接各种交叉数据源，因此可以为增强准确性而建立更好的营销策略。
此外，市场指标、销售额、网站流量等业务指标的构建和统计分析都可以通过大数据技术进行，让营销策略调整更加智能化。
二、大数据技术在互联网广告中的实际效果1. 营销效果显著提升利用大数据技术可以得到更准确的用户画像，因此可以针对不同人群设计不同的营销策略。
通过数据分析，能够更精准地识别受众者的需求及时间点，以满足其需求并提升营销效果。
2. 广告费用降低大数据实现让广告投放变得更加精准，避免了原本存在的广告广撒网的问题，从而提高了广告效果，大大减少了浪费的财力，同时将广告费用控制在合理范围之内，减轻了企业的财务压力。
3. 应用场景不断增多大数据技术在广告领域的应用并没有局限于消费者分析、广告投放优化、营销策略优化等方面，它还可以被运用在影视、电视等领域的会员预测等方面。
因此，在未来几年，大数据技术在广告行业中的应用将会呈现更加丰富多彩的形态。
三、大数据技术在互联网广告中的前景随着人工智能、区块链等新兴技术的不断发展，大数据技术在互联网广告领域中的应用前景也被普遍看好。
利用大数据分析实现移动互联网广告定向投放
利用大数据分析实现移动互联网广告定向投放移动互联网广告是当前互联网行业的重要组成部分，广告主通过投放广告来吸引用户的注意力，提高品牌知名度和销售业绩。
然而，由于移动互联网用户群体庞大且分散，广告主需要解决如何更精准地将广告投放给潜在用户的问题。
这就需要利用大数据分析技术，通过分析海量的用户数据，实现移动互联网广告的定向投放。
首先，大数据分析可以帮助广告主了解用户的兴趣和行为特征，从而确定广告的定位和目标受众群体。
通过监测用户在移动应用程序和网站上的行为，例如浏览记录、搜索关键词和点击行为等，可以获取用户的兴趣爱好、消费习惯以及潜在需求。
利用这些数据，广告主可以分析和判断哪些用户对其广告更感兴趣，并为他们提供相关广告。
例如，某用户频繁浏览旅游相关的网页，并经常搜索关于旅游的信息，那么广告主可以将该用户归类为旅游目标用户，推送相关的旅游广告给他。
其次，大数据分析可以帮助广告主优化广告投放的时间和地点。
通过分析用户的地理位置和活动时间，可以预测用户的实时需求，并在用户最活跃的时间和地点投放广告。
例如，某用户经常在下班后的地铁上使用手机浏览社交媒体，那么广告主可以在下班高峰时段，通过社交媒体平台投放广告，提高广告的曝光率和点击率。
此外，大数据分析还可以通过用户画像的建立，进一步细化广告的定向投放。
通过分析用户的基本信息、社交网络和购买记录等数据，可以为广告主创建用户画像。
用户画像包括用户的年龄、性别、家庭状态、职业、收入水平等信息，以及用户的偏好、疑虑、购买意向等心理特征。
广告主可以根据用户画像进行广告的精细定位。
例如，某用户是一名年轻妈妈，广告主可以向该用户投放关于婴幼儿产品和育儿知识的广告，以满足其特定需求。
另外，大数据分析还可以帮助广告主评估广告的效果，优化广告投放策略。
通过分析广告的曝光量、点击率、转化率等指标，可以评估广告的效果，并根据评估结果调整广告的内容、投放渠道和投放策略。
例如，某广告在特定平台的点击率较低，广告主可以选择在其他平台进行广告投放，以提高广告的曝光量和点击率。
大数据技术在互联网广告中的应用研究
大数据技术在互联网广告中的应用研究互联网广告是互联网行业中的重要组成部分，它通过在线渠道向广大用户传递商品和服务的信息，实现销售和推广的目的。
在庞大的互联网广告市场中，大数据技术的应用起到了至关重要的作用。
本文将深入探讨大数据技术在互联网广告中的应用研究，探讨其对广告精准营销、用户洞察、广告投放优化等方面的影响。
一、大数据技术在广告投放中的应用研究1.1 广告定向投放大数据技术可以通过分析用户的兴趣爱好、消费行为、地理位置等多维度数据，实现广告的精准定向投放。
通过数据挖掘和机器学习算法，广告平台能够实时分析和识别用户的潜在需求和倾向，将相关的广告推送给感兴趣的用户群体，提高广告的点击率和转化率。
1.2 广告预测和优化大数据技术可以分析历史广告数据和用户行为数据，建立统计模型和预测算法，对广告效果进行预测和优化。
通过实时监测和反馈机制，广告平台可以快速调整广告创意、投放渠道和时间，以提高广告的点击率和转化率，实现更好的广告效果和投资回报。
二、大数据技术在用户洞察中的应用研究2.1 用户画像构建大数据技术可以通过对用户的行为数据、社交网络数据等进行分析，构建用户画像，了解用户的兴趣、需求和行为特征。
通过对用户进行细分和分类，广告平台可以更好地满足用户个性化的广告需求，提高广告的点击率和转化率。
2.2 用户喜好预测大数据技术可以基于用户的历史行为和兴趣偏好，预测用户的未来行为和喜好倾向。
通过分析用户的购买记录、点击记录和浏览记录等数据，广告平台可以准确预测用户的购买意向和产品需求，实现广告的个性化推送，提高广告转化率和用户满意度。
三、大数据技术在广告效果评估中的应用研究3.1 广告效果监测大数据技术可以通过对广告数据的实时监测和分析，评估广告效果。
通过分析广告的曝光量、点击量、转化率等指标，广告平台可以及时调整广告策略和投放策略，提高广告的效果和投资回报。
3.2 广告投放优化大数据技术可以通过分析广告投放的历史数据和用户行为数据，优化广告投放策略。
人工智能和大数据对广告行业的影响分析
人工智能和大数据对广告行业的影响分析随着当今科技的发展，人工智能和大数据的应用已经深入到各个领域当中。
其中，广告行业已经开始在使用人工智能和大数据，并获得了有效的结果。
然而，这些技术所带来的影响究竟有多大，值得深入研究。
因此，本文将探讨人工智能和大数据对广告行业的影响分析。
一、广告行业的现状广告行业是一个涉及广泛、经济效益很大的行业，它在人们的日常生活中扮演着非常重要的角色。
然而，在传统的广告行业当中，很多品牌商和广告主需要花费大量的时间和精力来查找他们的目标客户和评估他们的市场反应。
该行业需要分析大量的数据，以便能够有效地去增强营销效果。
而在这方面，人工智能和大数据技术正好能够提供帮助。
二、人工智能对广告行业的影响1. 提高广告精准度在广告行业中，人工智能可以帮助品牌商和广告主分析数据，从而更准确地了解他们的目标客户。
通过特定的算法，人工智能可以确定潜在客户的特征和需求，然后制定广告内容，从而提高广告精准度。
例如：YouTube的自动推荐系统可以根据用户的历史浏览记录和观看时间等数据，推荐他们可能感兴趣的视频。
这也可以帮助品牌主和广告客户缩短了找寻特定用户的时间，更容易精准投放广告。
2. 自动化广告在传统广告行业中，广告的生产和发布都需要大量人力，时间和资金，而人工智能则可以自动化这个过程。
利用视觉和语音识别技术，可以在较短的时间内，快速生成广告。
例如，Facebook 广告可以自动生成，广告主只需将图片和文字上传到系统，系统会根据广告类型自动生成广告，公司只需等待系统生成广告后进行确认发布即可。
3. 提升广告效果人工智能还可以帮助调整广告策略，提高广告效果。
通过预测用户的购买习惯，采用个性化推荐触发购买兴趣，改善广告发布的时机和频次，从而增加用户的参与度。
通过对社交媒体等各种渠道的动态监控和分析，可以及时了解市场反应，在广告上及时进行调整，以获得足够的客户参与率。
例如，微博的热搜榜单可以帮助广告主更好地了解当前的热门话题，并以此制定相关的广告。
如何利用大数据分析优化广告投放
如何利用大数据分析优化广告投放随着互联网的迅猛发展，广告投放已经成为品牌宣传和推广的重要手段之一。
然而，随之而来的问题是如何确保广告能够准确地传达给目标受众，以取得最佳的宣传效果。
这时候，大数据分析就成为了一个非常有力的工具，通过深入挖掘和分析数据，可以帮助广告主优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率，从而获得更好的广告效果。
本文将介绍如何利用大数据分析来优化广告投放。
一、数据收集和整理首先，要进行大数据分析，就必须先进行数据收集和整理。
数据的来源包括广告平台、社交媒体、网站统计工具等。
广告平台可以提供广告点击量、展示量和转化量等基本数据，社交媒体可以提供用户偏好和行为数据，而网站统计工具可以提供访客流量、用户行为和转化数据等。
将这些数据进行整理和清洗，转化为结构化的数据，为后续的分析工作做准备。
二、受众画像分析利用大数据分析的一个重要目的是进行受众画像分析。
通过分析广告投放平台和社交媒体中的用户数据，可以了解目标受众的年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等信息，从而更准确地定位目标受众。
这样，广告主就可以根据受众的特征来进行广告创意的制作和广告投放的选择，提高广告的点击率和转化率。
三、关键词和兴趣分析除了受众画像分析之外，还需要进行关键词和兴趣分析。
关键词分析可以帮助广告主了解目标受众在搜索引擎上的搜索习惯，从而选择合适的关键词来进行广告投放。
兴趣分析可以帮助广告主了解目标受众的兴趣爱好，从而选择合适的媒体和内容来进行广告投放。
通过这两种分析，可以将广告投放的精准程度提高到一个新的水平，提高广告效果。
四、竞争对手分析广告市场竞争激烈，深入了解竞争对手的广告投放策略，可以帮助广告主优化自己的广告投放策略。
利用大数据分析，可以对竞争对手的广告内容、投放平台、投放时间等进行分析，了解其成功之处和不足之处，从而借鉴经验和避免错误。
通过对竞争对手的深入分析，广告主可以找到自己在广告投放中的差异化优势，提高广告效果。
广告与大数据分析的结合
广告与大数据分析的结合在当今数字化时代，广告与大数据分析的结合已经成为推动市场营销的重要因素。
传统的广告渠道虽然仍然有效，但结合大数据分析可以更精准地定位目标受众，并在推广过程中进行实时优化。
本文将探讨广告与大数据分析的结合对市场营销的影响，并讨论其中的优势和挑战。
一、大数据分析在广告中的应用大数据分析是指对大量、复杂的数据进行收集、整理、分析和挖掘的过程，以提取有用的信息和洞察。
在广告领域，大数据分析可以帮助营销人员更好地了解消费者行为和喜好，从而制定更有效的广告策略。
以下是大数据分析在广告中的几个关键应用方面：1. 消费者洞察：通过收集和分析大量消费者数据，如在线浏览历史、社交媒体活动和购买记录，广告商可以深入了解目标受众的兴趣、需求和行为模式。
这些洞察可帮助他们更准确地为目标受众量身定制广告内容和推广方式。
2. 定向广告投放：借助大数据分析，广告商可以实现更精准的广告定向。
他们可以根据消费者的地理位置、年龄、性别、职业等特征，将广告投放给与产品或服务最相关的潜在消费者群体。
这样可以提高广告的曝光度和转化率。
3. 实时优化：大数据分析不仅可以提供静态的人群洞察，还可以实现实时的广告优化。
通过对广告表现和消费者反馈数据的分析，广告商可以及时调整广告内容、渠道和投放策略，以提高广告的效果和效益。
二、广告与大数据分析的优势广告与大数据分析的结合带来了许多优势，使得市场营销更加智能、高效和可量化。
以下是其中的几个方面：1. 精准定位：大数据分析可以帮助广告商更准确地了解目标受众的特征和需求。
通过对消费者数据的分析，广告商可以实现个性化广告推送，将广告内容精准地投放给真正感兴趣的潜在消费者群体。
2. 节约成本：传统广告渠道通常需要大量的人力和资源投入，而广告与大数据分析的结合可以提供更精确的投放策略，减少了资源的浪费。
通过利用关键数据和先进的分析工具，广告商可以提高广告投放的效果和转化率，同时降低了营销成本。
大数据对广告行业的影响与应用
大数据对广告行业的影响与应用随着信息技术的不断发展和数字化时代的到来，大数据已经成为各行各业的关键词之一。
在广告行业中，大数据的应用已经产生了深远的影响。
本文将探讨大数据对广告行业的影响以及其在广告领域中的应用。
一、大数据对广告行业的影响1. 人群定向精准化传统的广告投放往往是盲目的，无法准确把握受众的兴趣和需求。
而大数据的使用使得广告从传统的群发式变成了精准的个性化推送。
通过分析大数据，广告主可以更好地了解受众的行为，兴趣和喜好，从而进行精准的人群定向广告投放，提高广告的投放效果。
2. 广告创意优化大数据分析可以帮助广告从业者了解消费者的需求和反馈，从而更好地调整和优化广告创意。
通过对数据的挖掘和分析，广告从业者可以了解到广告受众对不同创意的接受程度，从而进行有针对性的创意优化。
这不仅可以提高广告的点击率和转化率，也可以增强品牌形象和影响力。
3. 广告效果评估传统的广告效果评估常常只依靠问卷调查和小样本的数据，无法准确客观地评估广告效果。
而大数据的使用可以通过分析广告的曝光量、点击率、转化率等数据指标，准确评估广告的效果。
这样可以帮助广告主决策和策划更加高效和有效的广告活动。
4. 市场预测和趋势分析大数据分析不仅可以帮助广告从业者了解当前的市场状况，还可以通过对大数据的分析，预测未来的市场趋势。
这对于广告行业的决策者来说，是十分重要的信息。
通过对市场的趋势和消费者行为的预测，广告从业者可以更好地制定广告策略和计划。
二、大数据在广告行业中的应用1. 数据分析和挖掘广告从业者可以通过对大数据的分析和挖掘，了解到更多宝贵的信息和受众的行为模式。
通过分析大数据，可以获知广告目标受众的兴趣和需求，进而提供更有针对性的广告服务。
此外，通过分析大数据还可以了解竞争对手的广告策略和市场动态，为广告从业者提供有力的决策依据。
2. 个性化广告推送大数据分析可以帮助广告从业者实现个性化广告推送。
通过分析受众的兴趣爱好、购买行为等数据，广告从业者可以根据受众的需求和喜好，提供更加个性化的广告内容和服务。
互联网大数据分析在广告投放中的应用
互联网大数据分析在广告投放中的应用随着互联网的普及和数据的爆炸增长，广告商越来越感兴趣将互联网大数据分析技术应用于广告投放中。
该技术可以帮助广告商优化广告目标受众，提高广告的转化率和效益。
在本文中，我们将深入探讨互联网大数据分析在广告投放中的应用。
一、大数据分析和广告投放互联网大数据分析是一种通过收集、管理和分析大量数据来获取有价值的信息和洞察力的技术。
这些数据来源于社交网络、搜索引擎、电商平台、移动设备和传感器等各种网络和设备。
大数据分析技术可以应用于各种领域，如医疗、金融、能源和制造等。
在广告投放中，大数据分析技术可以帮助广告商精确定位目标受众和优化广告投放策略。
广告投放是一种营销策略，目的是将广告展示给潜在客户，从而促进销售和品牌意识。
广告商通常将广告投放在各种媒体上，如电视、报纸、杂志、户外广告和互联网。
在互联网广告投放中，广告商可以根据目标受众的兴趣、行为和意图等因素来选择投放位置和方式。
这也是大数据分析技术可以发挥作用的地方。
二、大数据分析在广告投放中的应用大数据分析技术可以应用于互联网广告投放的各个方面。
在以下几个方面，我们将介绍如何将大数据分析技术应用于广告投放中，以帮助广告商更好地实现广告目标。
1、目标受众定位大数据分析技术可以帮助广告商识别潜在客户并定位目标受众。
广告商可以对消费者的兴趣、情感状态、行为模式、购买历史和社会属性等数据进行分析，以了解潜在客户的需求和行为方式。
在此基础上，广告商可以选择更好的广告投放策略，以更好地吸引目标受众。
例如，如果广告商想推销某种食品，他们可以通过大数据分析技术对消费者的购买历史和浏览记录进行分析，了解他们的口味喜好和购买决策模式，并将广告投放到适合的目标受众身上。
2、广告投放位置和方式大数据分析技术可以在广告投放的位置和方式上帮助广告商取得更好的效果。
广告商可以分析消费者的行为和意图，从而选择更合适的广告投放平台和投放方式。
例如，如果广告商发现消费者在社交媒体上讨论某个话题，他们可以在这些平台上投放广告，以提高广告的曝光率和影响力。
大数据互联网广告
大数据互联网广告随着互联网的发展和普及，大数据技术在广告行业中的应用越来越广泛。
大数据互联网广告利用人工智能和数据挖掘技术，通过收集、分析和应用海量的用户行为数据，实现精准投放，提高广告效果和用户体验。
本文将介绍大数据互联网广告的定义、特点及其在广告行业中的应用。
一、大数据互联网广告的定义大数据互联网广告是指通过收集和分析互联网用户行为数据，利用人工智能和数据挖掘技术，实现精准投放的一种广告形式。
它以大数据技术为基础，通过深度学习、机器学习和自然语言处理等技术手段，对用户行为数据进行挖掘和分析，从而实现个性化广告投放和精准营销。
二、大数据互联网广告的特点1. 精准投放：大数据互联网广告能够根据用户的兴趣、偏好和行为习惯，将广告投放给具有潜在兴趣的用户，提高广告与用户的匹配度。
2. 实时反馈：大数据互联网广告能够实时监测用户的点击率、转化率和购买行为等指标，并根据反馈的数据进行优化和调整，提升广告效果。
3. 数据驱动：大数据互联网广告以数据为基础，通过数据分析和挖掘，挖掘用户的行为模式和消费趋势，实现精细化运营和精准营销。
4. 跨平台投放：大数据互联网广告可以在多个平台和渠道上进行投放，如搜索引擎、社交媒体和移动应用等，实现广告的全方位覆盖。
三、大数据互联网广告的应用1. 用户画像建立：基于大数据分析，广告公司可以根据用户的浏览记录、搜索习惯和购买行为等数据，建立用户画像，了解用户的兴趣和需求，为广告投放提供依据。
2. 精准推荐广告：通过对用户行为数据的挖掘和分析，大数据互联网广告能够根据用户的兴趣和需求，推荐符合用户兴趣的广告内容，提高广告投放的点击率和转化率。
3. 实时竞价广告投放：大数据互联网广告利用实时竞价技术，根据广告主的出价和用户的属性特征，实现广告的精准投放和自动优化，提高广告位的投放效果。
4. 反欺诈广告：通过大数据技术，广告公司可以分析用户的留存时间、点击路径和真实性等因素，识别和过滤恶意点击和作弊行为，保障广告主的权益。
大数据分析在互联网广告营销中的运用与优化
大数据分析在互联网广告营销中的运用与优化随着互联网的迅猛发展，互联网广告成为了企业推广产品和服务的重要手段。
然而，互联网广告市场的竞争也日益激烈，如何有效地进行广告投放和优化成为了企业亟待解决的问题。
在这个背景下，大数据分析的应用逐渐成为互联网广告营销的一项重要策略。
首先，大数据分析可以帮助企业实现精准广告投放。
传统的广告投放往往是盲目的，企业只能通过一些粗略的数据来选择广告投放的渠道和方式。
而通过大数据分析，企业可以获得更多、更全面的用户数据，从而了解用户的兴趣、需求和行为习惯。
通过对这些数据进行深入分析，企业可以找到最适合目标用户的广告渠道和方式，实现精准投放，提高广告的点击率和转化率。
其次，大数据分析可以帮助企业进行广告效果评估和优化。
在互联网广告中，企业需要不断地监测和评估广告的效果，以便及时调整和优化广告策略。
通过大数据分析，企业可以准确地了解广告的曝光量、点击量、转化量等关键指标，并通过对这些指标的分析，找到广告投放中存在的问题和不足之处。
在此基础上，企业可以针对性地进行广告优化，提高广告的效果和回报。
此外，大数据分析还可以帮助企业进行用户画像和定制化广告。
通过对大量的用户数据进行分析，企业可以了解不同用户的特点和需求，从而进行用户画像。
通过用户画像，企业可以将用户分为不同的群体，并根据不同群体的特点和需求，定制化广告内容和形式。
这样一来，广告更加贴近用户的需求，提高了用户对广告的接受度和点击率。
然而，大数据分析在互联网广告营销中的应用也面临一些挑战和问题。
首先是用户隐私问题。
大数据分析需要大量的用户数据作为基础，但是这些数据往往涉及用户的隐私信息。
企业在进行大数据分析时，必须严格遵守相关法律法规，保护用户的隐私权。
其次是数据安全问题。
大数据分析需要处理大量的数据，而这些数据往往存储在云端或者其他服务器上，存在被黑客攻击的风险。
企业在进行大数据分析时，必须加强数据安全管理，保护用户数据的安全。
大数据时代互联网广告变现的优化策略——基于用户数据的情感计算
大数据时代互联网广告变现的优化策略——基于用户数据的情感计算许丽【摘要】大数据时代,互联网广告的灵魂在于数据和计算,因此计算广告成为广告变现的内在逻辑.计算广告只有把握了数据的优势尤其是情感数据的制高点,才能达到最大变现的目的,情感计算是计算广告变现的优化策略.情感计算的基点在于用户情感数据的统计分析,在此基础上进行的广告定向与精准投放,将有效提高广告的转化行为而取得利润最大化.【期刊名称】《合肥师范学院学报》【年(卷),期】2016(034)002【总页数】4页(P119-121,125)【关键词】计算广告;情感计算;用户数据【作者】许丽【作者单位】苏州大学文学院,江苏苏州215123【正文语种】中文【中图分类】F713.8互联网广告，也称为在线广告、网络广告，指的是通过网络广告平台在网络上投放广告。
具体而言，即利用网站上的广告横幅、文本链接、视频、富媒体的方法，在互联网刊登或发布广告，通过网络传递到互联网用户的一种有偿的、综合的、劝服性的非人员的信息传播活动。
而互联网广告与传统广告的最大不同点在于它开启了大规模、自动化地利用数据改善产品和提高收入的方法。
诚如所说，互联网思维模式“正面的免费服务是为了获得流量和数据，而背面的广告业务则是将这些流量和数据变成金钱”[1]1。
大数据时代，“整个世界都是由算法控制，并按算法所规定的规则演化的。
宇宙是一部巨型的计算装置，任何自然事件都是在自然规律作用下的计算过程。
现实世界事物的多样性只不过是算法的复杂程度不同的外部表现。
”[2]计算作为信息社会特有的技术、方法和工具，在海量数据的搜集与分析中，发现与洞察知识与规律，并最终促成科学决策。
可以说，计算的方法不再是自然科学领域的专属，而逐渐成为宇宙学、物理学、生物学、经济学乃至社会科学等诸多领域中人们认识自然、生命、思维和社会的一种普适的观念和方法。
在互联网广告领域，它的意义尤其重大。
大数据时代的互联网广告的策划、评价与投放不再是那么简单和一目了然，而是亟需依靠计算来完成。
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国外RTB广告在未来几年仍会持续快速增长
据监测机构IDC预计到2015年，
114% 103% 99% 71%
美国 法国 德国
全球基于RTB的展示型广告数额增长将实现飞跃发展~
英国
2016年美国RTB广告市场将达70.6亿美元
2012年美国RTB广告支出 将占到整个显示广告支的13% ， 是2010年时期的3倍多。
/video/zhongg uojingjiluntan/
第六期：2014年6月27日北京开讲
品友互动 - DSP优化师认证培训——近百人获取资格认证 第一期：2013年8月23日初级班北京首次开讲
How to Get Benefits by DSP ?
男性企业主、白领群体对 科帕奇的知晓非常有意义
年龄：25-45岁 性别：男性 个人属性：白领，私营企业主，IT 购买倾向:汽车 购买倾向:服务/汽车服务 个人关注:汽车/汽车车型/中小型车 个人关注:汽车/汽车车型/SUV、MPV 个人关注:汽车/品牌车系
较具消费力的中高端人群 对于科帕奇的正面认知非常重要
市场发展前阶段
广告交易平台出现 DSP处于酝酿阶段 相关概念开始被了解
市场培育期
数量众多的DSP涌现
市场高速发展期
市场扩展期
DSP行业逐渐成熟 市场保持快速发展的同时， 市场生态与标准逐渐形成
未来进化
随着大数据在更多媒体 上得到充分利用，DSP向 更新的阶段进化
DSP模式很快被认识、接受 各DSP服务商发展各有差异 广告主投放积极 更多的广告交易平台出现 DSP行业逐渐更新、淘汰至有 广告主开始尝试 十几家成熟的服务商 市场规模较小 市场规模迅速增长
人群标签的动态优化贯彻全程
初始人群标签设定
购买倾向:财经金融 购买倾向:房产 购买倾向:旅游 购买倾向:3C产品 购买倾向:奢侈品 个人关注:资讯、新闻/财经商务资讯 个人关注:文化娱乐 个人关注:3c 个人关注:体育运动 个人关注:旅游、户外 个人关注:奢侈品 个人关注:房产 人口属性:身份职业:商务白领 人口属性:身份职业:企业管理者、企业主 且人口属性: 月收入15000以上或:8000-15000以上
美国RTB广告市场规模则 增至2013年的33.6亿美元， 增长率高达72%， 远远高于整体展示类广告增长速率。 预计2015年RTB广告支出 将从2012年的19.5亿美元
将占到整体展示类广告支出的25%。 预计2016年 美RTB广告市场将达70.6亿美元
中国DSP行业市场发展概况
中国DSP行业发展阶段
丰富的服务经验 - 多行业品牌客户
快消 快消 电商 电商 IT.3C. 家电 IT.3C.家电 金融 金融 汽车 汽车 服装鞋帽 服装鞋帽 通信 通信 其他 其他
品友互动也是唯一和全球及国内主要广告代理商 有战略合作的DSP
2011~2013 品友QPS增长态势 QPS每秒并发请求达10万
如图是品友DSP每秒钟能够处理的广告曝光竞价请求 的发展趋势.
人均月访问网站时长51.5 小时 平均每网站访问时长0.685 小时 人均月页面浏览数达2236.9 页
数据来源：CINNIC&DCCI 2012
碎片化
网络广告投放的挑战
在面对固定广告位采购费用
广告主面临的困境是：
选择单一或少数媒体 ?
目标人群规模有限； 同质广告拥挤，“抓眼球”机会有限
2. 大数据、云计算技
术的渗透与强劲发展
4. 來自於广告主的需求
(4A、国内外品牌广告主、中小企业的强劲 需求)
品友互动 - 中国第一家及最大的DSP
品友互动创立于2009年，是中国第一家及最大的「实时竞价广告交易平台(DSP)」。
RTB
领导地位
中国RTB行业领导者
品友互动依托国际化水平的实时竞 价(RTB)架构和算法，凭借先进的 人群定向专利技术，成为中国互联 网广告人群实时竞价（RTB）市场 强有力的引领者。率先发布首份中
广告主如何取势DSP
当大数据和互联网广告相遇
实时竞价广告发展趋势及现状分析
2013 数字营销 领域 热词 频现
Ad Exchange 广告交易平台
多平台
跨媒体
RTB 实时竞价
Real-time Bidding
DSP 需求方平台
Demand Side Platform
大数据
数据流
跨平台
云计算
人群定向广告
RTB RTB（DSP+ （DSP+ AD AD Exchange） Exchange） 广告交易方式的优势
提升整体绩效 减少媒体采购的浪费 提供更好的定向能力 降低CPA成本 提高广告投放透明度
度量运营效率
1. 海量流量资源：
接近全网络覆盖、海量曝光资源
2. 智能投放及优化方式：
人群实时竞价和优化
中国DSP市场将迎来高速发展
2012-2016 中国DSP广告投放市场规模预期
400
预计未来数年，互联网广告 将会向DSP转移的比重越来越大，
168.3% 136.2% 116.2%
DSP广告投放规模
98.2%
320
将保持100%以上的增长。
240
245.7
160
124.0 57.4 9.1 24.3
DMP
网络传播环境 : 用户价值分散化、碎片化
数以百计的电视栏目，热播剧的收视率也仅1%左右，数以百万计的网站如何做广告？ 中国互联网规模有多大 ?
中国网民规模已达5.64亿人
全国网站数量达到268万个 网页数量更是突破1,200亿页
网民行为 中国网民的浏览行为数据 ?
中国网民每月人均访问网站数为75.2个
DSP
规模最大 中国最大的DSP
品友互动的人群分析模型和广告 优化算法均获得了国家专利，成 0,000
以人为本
最大的人群数据库 和专利的行为分析模型
品友互动拥中国最大、30天内活 跃的8.7亿Cookies人群分析数 据库，利用人口属性、地域分布、 个人关注、购买倾向等四大类目 共5000＋多个标签进行人群描 摩分析。
雪佛兰科帕奇：
人群定向广告投放整体效果优异 统计周期内总曝光量超过9300万次
项目背景简介
推广内容：雪佛兰科帕奇2014款上市 广告目的：配合科帕奇2014款上市推广，通过品友DSP定向区域技术，针对目标人群进 行有针对性的广告投放，进一步提高科帕奇产品及品牌认知度、在线关注度；为科 帕奇官网引入规模有效流量，促进有效行为转化。 人群定向： 有购车需求的人群、中高端人群 区域定向： 北京、上海、成都、重庆、西安等24个城市 投放周期： 2013年7月29日-8月18日 投放频次：≤5次/人
DSP成为广告主全面的数字 营销平台 DSP服务商在各自领域确立优势
2011
2012
2013 ~ 2015
2016 ~ 2020
2021 ~
新浪推出SAX，ervice) AD Exchange上线 优土、秒针….更多Ad Exchange平台陆续上线 品友互动首家推出真正意义上的DSP,中国互联网广告正式迈入RTB模式。 一淘推出适应国内广告环境的实施广告交易系统—Tanx 谷歌在中国正式推出Double Click Ad Exchange广告交易平台 腾讯推出Tencent Ad Exchange平台，加入实时竞价阵营
2013e 2014e 2015e 增长率（%） 2016e
展示类广告预算向DSP转移的速度非常快!
80
0 2012
中国DSP广告投放规模（亿人民币）
数据来源：艾瑞咨询2012中国DSP行业发展报告
推动DSP在中国市场发展的几个动力
1. 网络环境，碎片化 DSP 3. 市场与产业链的形成
(尤其是Ad Exchange和DSP的出现)
在进行了7天连续推广后，仍能达到88%的新用户覆盖率；
品友-人群的频次控制：针对目标人群海量曝光，提升活动的在线关注度与参与度
並且CPM仅为传统广告投放的1/6！
品友新用户覆盖率 本次投放采用人群的频次控制，并未对媒体类型进行限定。 从多个网站类型对于人群进行全覆盖。
取势之道(二)：
人群分类：精准触及目标人群
国际化团队
具有国际化视野的 管理团队和顾问团队
品友互动拥有来自中国、美国、 欧洲、新加坡等地具国际化全球 视野的顶级管理团队和顾问团队
国数字广告人群类目体系（DAAT） 个媒体网站日均曝光量超过40亿 PV!每秒最大投放量(QPS) 白皮书，并联合多方合作伙伴建立 中国RTB行业标准。 40,00性价比：
更低的成本覆盖更多的目标人群
使用DSP进行RTB广告投放已成为全球趋势
主要欧美国家RTB模式发展都很迅速，增长率都在100%以上
业内知名的SSP公司Pub Matic 曾联合四家DSP公司跟踪RTB的效果， 给出的结果是惊人的
749%广告效果提升。
2011年，北美市场有88%的广告主 都在使用RTB进行广告媒体采购，规模超过10亿美元， 而且在未来几年它会迎来一个变态的上升曲线， 达到千亿美元级别。
连年大幅上涨的情况下……
选择更多网站的媒体组合 ?
访问人群混杂； 即便网罗了更大量的目标人群，但更 多的非目标人群也需要埋单！
Nielson调研结果表明，在线广告平均只有33%的曝光是给目标人群看的。
互联网广告交易模式从「购买网站」转变成「购买人群」……
DSP 与 AD Network(广告网络) 的区别
购买倾向:财经金融 购买倾向:房产 购买倾向:旅游 购买倾向:3C产品 购买倾向:奢侈品 个人关注:资讯、新闻/财经商务资讯 个人关注:文化娱乐 个人关注:3c 个人关注:体育运动 个人关注:旅游、户外 个人关注:奢侈品 个人关注:房产