大數據下互聯網廣告精準投放研究

遠秀萍

摘 要：在互聯網廣告日益發展的情況下，基于大數據的互聯網廣告不可逆轉的會成為以后廣告投放的主流。本文主要研究了基于大數據的互聯網廣告精準投放。本課題從互聯網廣告的投放形式入手，提出了互聯網廣告投放面臨的問題：如何精準定位，如何評估廣告投放效果以及投放中存在的客戶信息安全問題。進而在對大數據的基本知識進行介紹的基礎上討論了大數據對于互聯網廣告投放的作用。最后，構建了互聯網廣告精準投放的RTB模型并探討了其可能的應用。

關鍵詞：網絡廣告；大數據；精準投放；RTB模型

1 引言

基于互聯網廣告的精準投放是大勢所趨，它可以定向投放人群，甚至可以進行消費行為預測從而大大提高廣告的轉化率，但是由于大數據技術在中國的不完善，使廣告投放存在一定的問題，本課題研究如何利用大數據實現互聯網的精準投放，試圖提高互聯網廣告的投放效率，搭建企業與消費者對話的高效率平臺。在網絡基礎設施逐漸完善和大數據技術逐步發展與應用的情況下，基于互聯網的廣告精準投放應運而生，這一技術從2012年進入中國市場后一直受到大力追捧，中國互聯網廣告的潛在市場價值巨大，現在企業都為強占市場份額而躍躍欲試，本文就通過對于基于大數據的互聯網廣告精準投放進行研究，試圖提高廣告主和用戶之間的效率。

2 互聯網廣告如何進行優化及大數據應用中存在的問題

2.1 如何對于網絡廣告市場進行優化

加強網絡監視管理。提供廣告位置的平臺應該對廣告主進行篩選核實，保證廣告的真實性，而且在廣告投放后，應該對廣告進行定期的檢查審核，防止上架后的廣告和審核的不一樣，或者有誤差。

提高網絡廣告的個性化。A用戶是男生喜歡籃球，B用戶是個女生喜歡化妝品，但是A，B用戶上某網站，廣告顯示的卻是母嬰奶粉，這樣AB用戶都不會對這個廣告感興趣，現在還有網絡廣告采取無差別投放的形式，我們在現實生活中尚且了解人以群分，所以要想提高網絡投放效率我們要為人群進行細分，選擇我們的定向投放群體，微信的廣告投放就有人群細分，因為微信本身是社交工具，所以微信用戶注冊會有自己的基本信息，而微信根據用戶填寫的注冊信息，為廣告主提供定投，如可以進行區域投放，人群年齡段選擇等，這樣廣告細分有助于提高廣告效率。

2.2 大數據應用中存在的問題

隨著大數據技術的發展，人們擔心自己隱私的泄露，這就需要政府的相關政策保護我們的安全了。2018年3月央視就爆出了網絡上存在專門販賣個人信息的行為，而且能夠實時定位到想要追蹤的人的信息，在如今的情景下面我們就和透明的差不多。如果平臺想搜集我們的資料，對我們進行用戶畫像行為分析等，只要在社交平臺，交易平臺上將我們的數據資料整理分類，把你經濟能力，性別，愛好，消費行為偏好等分析出來是很快的。甚至通過攝像頭記錄下的信息，也能把你常去地點給扒出來，簡而言之，現在是一個完全透明的社會，你的所有行為數據都是被記錄下來的，如果單從技術層面上講有沒有能力搜集你的隱私，那么是百分百肯定的，那么我們就要活在隱私泄露的恐懼中嗎？對于隱私泄露這種事情我們要從法律上面來進行監控，雖然現在很多平臺說自己對于用戶數據收集是在不侵犯他人隱私的情況下，但是你知道我身份證，知道我住址工作地，以及其他的信息，說不定連社交上的自拍照你都有，你和我說你不侵犯我隱私這著實有點兒難以接受。只有完善相應法律，這樣才能保障我們的權益，國家政府可以對于侵權行為進行嚴厲懲罰以起震懾作用。

3 大數據在互聯網廣告精準投放的作用

3.1 提高了廣告投放的精準度

我們借助大數據這個工具對用戶行為與特征進行分析，通過對于消費者的分析進行行為預測加強用戶的情景分析，通過對于用戶在網絡上的社交等來分析消費者，對他們進行細分，預測，讓廣告的投放效率更高。舉個很老的例子，沃爾瑪通過用戶在他們網站的瀏覽信息，推測出用戶可能成為媽媽了，工作人員開始給用戶推薦母嬰產品，但是用戶投訴反映沃爾瑪頻繁向他們推薦母嬰產品，但是沒有多久，用戶就發現他們家女兒懷孕了。這是個細思極恐的案例，但是我們不能否認基于大數據的分析，能夠對于人們消費行為進行預測。

在大數據時代下，我們獲取用戶的注冊信息，了解用戶的一些基本屬性，比如性別，年齡，用戶ID等，而通過ID追蹤，我們可以了解用戶的瀏覽行為，從而對用戶情境進行分析，以A君為例，由A君使用的手機定位等信息，我們能了解A君的家庭住址，公司位置等，也就是A君的活動范圍，然后我們可以通過A君的活動范圍，為他推薦附近的商家，因為地理位置比較近，A君去商家地點的機率還是大一點兒的，這樣就提高了附近商家廣告的投放效率。我們通過網絡數據也能夠關聯到A君的興趣愛好等，我們再根據這些標簽對他進行推薦，這樣定向投放廣告的效率比隨便投放廣告要高。上述所說的就是情境分析，它是一個動態的關系，我們需要對動態信息進行分析，由此來對于消費者進行定向投放廣告。

3.2 提高了投放廣告的及時性

因為網絡廣告的渠道是互聯網，互聯網有快捷性，故為網絡廣告的及時投放提供了條件，比如A品牌要進行投放，A品牌在前期工作都做好的情況下只要在相關平臺投放廣告就可。網絡廣告精準投放能夠加強與消費者之間的交互，在這樣情況下，通過網絡抓取消費者需求，并進行及時反饋。

4 基于大數據的互聯網廣告精準投放模型（RTB）

RTB（REAL-TIME BIDDING）：實時競價模型，它屬于國際主流的廣告投放方式，它和CPC，CPM和CPA都不同，RTB模式是對于每一次廣告曝光都要進行一次競價，這樣能夠保證廣告資源的不浪費同時能提高準確性，可以說RTB模式產生原因是廣告市場對于精準投放需求的提高。廣告主從原來的購買媒體資源，到現在購買用戶資源。

RTB模式運行時主要包含6個部分：

廣告接受者——用戶

廣告提供方平臺（擁有廣告位置的各大廣告平臺）sell side platform：SSP

廣告交易所AD Exchange

廣告主（投放廣告的商家）

廣告需求方平臺（demand-side platform）：DSP

數據管理平臺（data management platform）：DMP

SSP為用戶服務，DSP為廣告主服務。

我們詳細舉例了解RTB模式的運行。我們以C用戶瀏覽優酷看視頻為例，這里優酷就屬于SSP，C用戶打開優酷想看某部電影，C用戶行為觸發了SSP的反饋機制；SSP將C用戶ID、瀏覽行為信息等打包處理交給AD Exchange；AD Exchange將廣告位的相關信息交給DSP平臺，DSP平臺通過對廣告主與廣告位的信息進行篩選匹配，并計算出廣告位的基礎價值P，假設DMP篩選出來的有A廣告主，B廣告主，和C廣告主，然后DSP將廣告位信息和P傳送給A，B，C廣告主，最終由他們的出價決定廣告位屬于誰，假設A，B，C廣告主出價分別為R1，R2，R3，若R2大于R1和R3，則B廣告主出價最高，最終B廣告主奪得了廣告位置；整個過程中DMP都參與了海量數據的處理，DMP是整個廣告投放過程中不可缺少的一個環節。

5 相關案例應用統計分析——亞馬遜

所有電商平臺后期都會將廣告投放作為他們的一項業務，亞馬遜的廣告定向投放技術和他的倉儲一樣讓人覺得是種黑科技。亞馬遜作為廣告平臺（DSP），需要滿足廣告主的要求，就需要完成目標用戶的選擇，其涉及的算法如下：

一是基于標簽的算法，就是我們常見的給用戶貼標簽，如A 用戶的標簽為：上海，女，25，小資等。

二是基于重定向的算法，通過歷cookie，廣告只對這些cookie相關聯的用戶投放從而達到更精準的效果。例如用戶在京東兩個不同的店鋪（A店鋪和B店鋪）搜索查看過T恤但是并沒有購買，當該用戶在微博上瀏覽消息時，微博將用戶在B店鋪中瀏覽的商品推薦給用戶，用戶點擊廣告從而通過此渠道購買產品。

三是基于look alike模型的算法，即基于廣告主提供的現有用戶/設備ID，通過相關的算法評估模型，來尋找潛在關聯相似人群的技術。Look-alike 可以在用戶精準分類投放的同時進行有效用戶群體的擴展。簡單的講就是由王老吉購買者通過某些邏輯規律（涼茶去火，購買者為容易上火人群），找到他們背后的關聯性群體（熬夜，壓力大的上班族，游戲玩家，火鍋等），潛在相似人群的尋找都是基于用戶基本屬性和行為信息來的。

四是協同過濾推薦算法：根據用戶的歷史瀏覽信息，購買信息，關注信息等各種顯示反饋和隱反饋信息，使用基于user協同過濾和基于item協同過濾算法，以及其他的上下文信息來為用戶推薦感興趣的商品。

基于user協同過濾算法，假設有U代表用戶，C代表商品。系統根據用戶的商品評價，對于U進行1—5等級的評級。系統根據用戶的商品評價，對于C進行1—5等級的評級。

如果每類產品代表一個維度的話，那么每位用戶代表一個向量，將用=（3，2，1，5，4）和其他用戶之間夾角的余弦值來衡量用戶之間相似度，即：和其他用戶之間夾角的余弦值來衡量用戶之間相似度。計算可得，R2=0.85，R3=0.97，R4=0.55，R5=0.91，由于R4為里面最小的值，故U4和U1相似度最高，則給推薦購買的產品（去除兩人共同購買過的產品）。

綜上所述，本文闡述了基于互聯網的廣告精準投放模型RTB，并涉及了相關的其他知識，讓讀者能夠清晰了解RTB運行模式，加深讀者印象。在互聯網廣告日益發展的情況下，基于大數據的互聯網廣告不可逆轉的會成為以后廣告投放的主流。基于大數據的互聯網廣告投放，它的效率需要有相關的技術作為保障，而且大數據精準投放必然意味著用戶數據資源被收集，那么就很容易侵害隱私。基于大數據的互聯網廣告精準投放，不只是技術上的不完善，應用和法律也并未完善，而且各個平臺之間的對接效率也并不是很好，國內網絡廣告平臺良莠不齊，整個市場環境都需要改善，而且如果精準投放，那么更注重廣告主的利益，對于消費者存在一部分的不公正，簡而言之，雖然基于大數據的互聯網廣告精準投放看起來很好，但是要真正享用其結果還要等待很長一段時間。

參考文獻

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