做广告?你需要一双能够看穿人群的“透视眼”!要基于人群数据,为广告主找出“对的人”。
广告主由单一追求效果到单一追求品牌再到追求品效合一、从购买媒体资源转化为购买人群流量,在这种程序化购买的进化过程中,数据资源与数据技术所占据的位置越来越核心。
程序化购买,普遍意义上可以理解为广告主借助专业平台的大数据和精准投放技术,基于目标人群而程序化的采买流量资源,并可通过人群优化及全程监测,使得广告投放实现自动化、智能化、实时化。其核心价值是以人群数据为基础,为广告主精准的找出“对的人”。
究竟数据有多大的能耐?
数据——让目标人群“可视化”成为可能
基于数据技术以及DMP的快速迭代,当下消费者的一切行为在广告主面前似乎都是“可视化”的,这也正是程序化购买的魅力所在。拥有强大数据能力的程序化购买将可以实现广告主所渴望的“1对1沟通”和“千人千面”的精准化、个性化的营销方式。
借助于数据技术对目标人群的社会属性(年龄、性别、社会层级等)、地域分布以及行为属性(触媒习惯、内容偏好等)的解读,程序化购买可在每一次展示机会下,将最适合的广告内容精准推送给最匹配的人群以适应不同的需求场景,并可基于对用户的行为预判,实时提升广告投放的效率和用户体验。
然而,事实并不像说的这么简单。
所谓能够实现上述精准营销的“强大数据能力”,是由多个维度的要素共同良性作用的结果,目前市场中较受认可的平台仍为少数。以多盟DMP为例,其数据能力主要包括关键的数据合作、丰富的人群标签、全面的人群覆盖、实时的人群优化以及全程的广告行为跟踪。
精准广告的核心是保持目标人群、媒体资源、广告创意这三者的一致性,即让“对的人”在“对的时间”和“对的媒体”上看到“对的广告信息”,所以说,拥有可靠的数据能力才是移动营销公司的核心资源和关键竞争力。
数据——让品牌程序化购买更加“精准”
毕竟,精准定位人群和定向投放广告才是程序化购买的正确使用方式。利用丰富的数据资源和高效能的数据技术对目标人群进行标签分组并持续优化,所实现的“用户个性化深度沟通”能够有效提升广告投放效果。
1)数据的基石:广泛合作与深度积累
用户人群的覆盖维度包含全面性与精准性两方面,而这离不开数据的资源广度与积累深度。
数据的资源广度,主要由DMP所链接数据源的丰富性与多元性而决定的。作为DSP公司,合作的数据维度需全面覆盖,如社交类数据;app内行为及内容偏好数据;用户历史行为数据;电商行为数据;线下的机场、高铁、医院、影院等位置、时长、频次数据等多方面。
数据的积累深度,需要通过各方数据合作与融合等方式进行聚合并精准实时的交叉分析优质原始数据源,实现对人群画像与人群标签的积累与沉淀。正是利用对多维度数据的识别、分析与不断验证,精准细分目标人群,从而提高广告投放的有效性与精准度。
2)数据的核心:精准的人群识别与实时的人群预判
“将用户标签化”的理念在营销领域早已深入人心,但对于程序化购买来说,静态的标签化并不足以满足最佳广告效果,应用于投放决策的人群筛选机制中还需要一个重磅角色——DMP实时人群打分系统。它将在传统分组打标签的基础上,对人群标签的权重值实时更新。
用户的广告互动行为、社交行为、搜索行为、浏览行为、电商行为等要素共同构成了人群标签与实时打分的数据基础。例如,某30岁男性用户在优酷观看了宝马3系的广告内容,并通过微博发表了针对宝马3系的正面评价,则该用户将有可能被标签为“汽车”,再由交互数据预测其价值高低,最终根据流量价值而实时指导投放策略。
此外,利用数据技术提高目标人群的精准性还包括另一重要维度,即基于LBS的地域定向。在这方面,多盟可以精准到楼宇而不仅仅是半径来做位置投放。
3)数据的运营:行为追踪与实时优化
程序化购买效果的提升很大程度上依赖于持续优化,而优化的本质是筛选。
对于一则广告信息,其可触达的有效目标人群是需要实时更新的。通过初始投放、触达用户行为监测、原有投放人群调整这三项流程,实时指导新一轮的广告投放策略。
具体的优化流程可简单理解为,在对已设定的目标用户群实行第一轮广告投放后,根据用户行为的反馈数据(例如产生点击行为或未产生点击),实时增加、降低或删除目标用户群的权重分值,从而持续优化目标人群池,逐步提高广告投放的精准性与有效性。
移动营销,正在变“智慧”。它要求广告投放更加基于数据的技术、人群的洞察、流量的筛选以及内容的可读性,而这一切都需要广告主信任并借助程序化购买的方式来达到信息高效展示的目的。相信在不久的将来,用智慧驱动的移动营销将成为主流。
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