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基于大數據的智能廣告推送管理系統研究

2021-10-12 06:47:34郭子建徐旭
客聯 2021年8期
關鍵詞:大數據互聯網

郭子建 徐旭

摘 要:在信息化技術與能源快速發展的今天,我國目前已經實現了將大數據技術與廣告推送管理系統相結合應用,而該種模式也相當于我國將廣告推送創建了一種新的利用模式,通過將廣告推送與互聯網相結合,實現流量資源的全面利用,同時也為我國的廣告推送管理系統體系的建設提供一定幫助,以大數據、物聯網、互聯網等基礎設施為平臺建設出來的廣告推送管理系統擁有的高效快速的工作效率,基于大數據的廣告推送管理系統可以有效地控制廣告的分配減少流量的浪費,論文將對大數據的智能廣告推送管理系統研究進行分析。

關鍵詞:大數據;智能廣告推送;管理系統;互聯網

我國目前的廣告推送管理系統,其主要功能就是根據互聯網的使用效率實現對廣告的分配與設計,通過互聯網技術的協同互補實現廣告的合理化管理,將大數據技術與廣告管理系統相結合,在一定程度上改變了人們對廣告生產的認知,為當今社會發展與人們的生活提供了全新的圖推廣模式,也為我國大數據的廣告推送管理系統的建設提供了更多的創新方向,基于大數據的廣告推送管理系統可以有效調控廣告力度,合理分配資源,將流量進行全方位利用,以此來推動廣告業的發展。

一、大數據概論

大數據從其字面意思可以理解為龐大的數據量,通過新的處理模式以及新興技術對大數據進行相應劃分與合理,而這種技術又被稱為大數據技術。大數據技術不僅能夠對龐大的信息源進行掌握與了解,同時它能夠利用合理的分配方式進行數據的專業處理,而隨著當今信息技術的不斷發展,大數據技術也漸漸的被應用到了各個領域,各個行業的信息管理當中,并且與我國的互聯網發展行業進行結合,為人們的信息分配、生產方式提供了更多新興創新模式。

二、智能廣告推送管理概論

網絡廣告定向推送業務就是基于中國電信寬帶接入網,通過對用戶上網行為的分析,在用戶上網時、或正在上網的過程中,系統主動定向、策略性、個性化的向用戶推送廣告宣傳信息,定投產品可更據用戶當前瀏覽的網站或匹配對應的關鍵字,想用戶推送圖片、flash、視頻等多媒體交互式廣告內容。智能廣告推送是指通過高速Netmap方式線速抓取鏡像端口的HTTP數據包進行分析,根據預先設置的廣告策略,通過三層路由進行劫持用戶HTTP的訪問,向用戶的HTTP響應注入廣告代碼,無須改變現有的網絡結構即可部署,與寬帶認證計費系統進行聯動可以推送欠費通知,網絡切割通知等信息。

三、大數據與智能廣告推送管理的關系

互聯網的發展將我們帶入了一個大數據信息化的時代,與此同時,我們遭遇到了兩個突出的矛盾,每一個互聯網和移動互聯網的用戶都應該有切身體會:

(1)可獲取的信息量的爆炸性增長和我們甄別選擇信息能力的局限性之間的矛盾。主要表現為人們難以從數萬億網頁、數億商品或數百萬圖書中高效率地找到自己喜歡或者需要的對象;

(2)同時共現的信息量的極度豐富和我們注意力的局限性之間的矛盾。主要表現為人們往往無法從以網頁、視頻、搜索引擎、郵箱和手機應用等為媒介或載體的廣告中獲得有價值的信息。

雖然看起來是很不同的兩個矛盾/問題,但是具有完全相同的核心:如何從海量信息中挖掘出用戶感興趣的信息,并把這些信息推送給用戶。兩者的解決之道可謂“殊途同歸”,對個性化技術的深入運用,解決前一問題的推薦系統技術和解決后一問題的計算廣告技術具有本質上的一致性。也即是說,精準的廣告對于用戶而言就是有價值的信息,反過來,不準確的推薦對于用戶來說就是廣告。

四、系統總體框架

針對互聯網廣告宣傳需求多樣化、客戶行為碎片化以及渠道投放效果等變化趨勢,建立以精細客戶畫像、智能精準推送、釋放客戶價值,融合用戶、媒體、廣告商為一體的互聯網廣告智能推薦平臺。通過用戶需求快速挖掘、用戶信息安全保障以及互聯網廣告精準投放為核心建立適合大數據價值變現的互聯網廣告營銷服務新模式。借助自身大數據分析系統和優勢,搭建DMP'客戶畫像平臺,分析結果與互聯網廣告市場及代理公司對接,從而建立從“用戶數據分析→廣告受眾定位→廣告投放→受眾互動→業務辦理→廣告效果評估"”的新型閉環廣告整合運營平臺。平臺的性能瓶頸會是在廣告匹配部分,因為每個用戶請求均需求根據匹配規則進行廣告匹配運算,并且對實時性要求較高,必須在用戶可以接受的時間范圍內得出結果并實施廣告投放。并且隨著對精確投放的要求越來越高,廣告匹配的規則勢必越來越復雜,運算量必須越來越大,同時,隨著平臺的不斷運營,廣告主、網站主及互聯網用戶三者均會不斷增多,廣告投放量越來越多,廣告匹配的運算量也會大幅增加。能否在運算量不斷增大的情況下,保持平臺的性能,使之能精準而快速地投放廣告,是平臺能否成功的關鍵。

鑒于以上分析情況,我們平臺采用基于空間的架構(SBA,Space-Based Architecture),達到線性擴展的能力。SBA是基于Tuple Space模型,這個模型由耶魯大學的David Gelernter教授及其團隊在80年代開發。Tuple Space表示邏輯的共享地址空間,分布式應用使用一組簡單的API,通過這個地址空問來在共享內存中進行共享信息、協調動作(工作流)及分發消息。

五、系統的數據分析與操作

為了對比精準廣告投放效果和傳統廣告投放效果,可以做幾組對照實驗。分別找兩個日訪問量相近、訪問用戶組成相似、人口位置的流量相近的兩組頁面,或者是同一頁面上左右兩個廣告位等,然后分別投放精準廣告和普通廣告。通過一定周期內的數據采集,可以對廣告投放用戶IP/PV比、用戶點擊率、落地頁二跳率、落地頁跳出率﹑停留時間、新老用戶cookie覆蓋率等指標進行對比分析。對于cps類型的廣告,還可以對其轉化率、投人產出比和用戶忠實度進行多維度的分析。植入網站主頁面上,采用流媒體投放器的網頁播放插件實現。與其它系統的接口實現與其它系統的接口,與現有平臺的認證、支付接口進行對接。

六、結語

我們想要的就是巧妙地將廣告主的宣傳賣點和媒體新聞點、公眾興趣點結合,有效提升網絡廣告的針對性與吸引力。通過語義分析、自動聚類分類、數據挖掘、模式識別、個人知識管理、用戶行為分析以及人工智能等技術,來實現準告的發布。“按效果付費”這一網絡廣告模式,為中小企業提供了經濟實用的營銷新手段。讓廣告不再是一部分人的專利,讓我們來幫助讓買家(廣告主)和賣家(網站主)輕松找到對方!讓廣告在大眾眼里不再煩人討厭,不再避之不及,而是讓廣告成為人們獲取有用信息的新途徑。屆時,廣告也就不再是傳統意義上的廣告了。

基于對行業現狀的分析,我們想要的是:打造一個全新的互聯網流量應用平臺,提供廣告智能推送和管理的服務。

參考文獻:

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