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2017-11-06

北京线下流水课谢幕进行时,最后2次课倒计时,以后就不打算再安排了。

最后的互动机会!

活动时间:2017年12月2日 周六下午 14:00——15:30

活动详细安排:

13:50-14:00  签到与自我介绍

14:00-15:30  吴俊老师分享PDB专题3:《PDB3-亿级多Campaign PDB+移动设备ID专题》

在讲解过程中,如果你有任何问题,可随时提问。

活动地点:北京 西城区 百万庄大街22号机械工业出版社3号楼10层会议室

乘车路线:地铁6号线 车公庄西站 D西南口出。

报名方式:

第一步:添加微信号:13121124046(伍刀刀);

第二步:填写报名表,并缴纳200元报名费(单次体验票¥200,欢迎大家选购超实惠的¥1920年包套餐、或¥4188VIP年包套餐);

第三步:活动当天来到活动现场签到参与。

另外,为了满足无法亲临现场同学的需求,此次活动我们增加了线上同步直播及视频回看。

如何参加线上直播及视频回看?

第一步:添加微信号:13121124046(伍刀刀);

第二步:填写报名表,并缴纳200元报名费;(单次体验票¥200,欢迎大家选购超实惠的¥1920年包套餐、或¥4188VIP年包套餐);

移动端、PC直播地址:

12.2亿级多CampaignPDB3

第三步:我们会将以您手机号作为唯一识别码加入直播间,给您可以在线直播互动及视频回看的课程地址参与活动。

直播将以视频形式进行,而且能够进行互动,我们将回答您在直播间提出的每个有价值的问题。而且若您时间上冲突,依然可以等有空的时候回看即可。

如您在报名中遇到任何问题,请拨打电话或添加微信:13121124046(伍刀刀)随时联系我们。

以下为《PDB3-亿级多Campaign PDB+移动设备ID专题》讲解提纲 :

——36页 ppt

主要内容:

How to Deploy PDB – 多Campaign版

千人千面

系统智能判别投放

若无法识别这个访客时,系统也会启动智能投放的机制

智能优化:通过智能预测模型,多维度优化

主要算法逻辑 - 根据用户属性及人群匹配不同产品广告

跨网站频次控制——对独立用户适度曝光,节省人群覆盖成本

物料优化——准备多版广告物料,全程优化筛选

有效降低CPUV 、让广告预算的使用更有效率

PDB – 对接各类媒体对应的技术方式

数百客户近千项目已运用PDB管理了近百亿广告投放预算

CASE

——某国际知名汽车集团

——新车上市“轰天雷”计划

——“某大型汽车广告主”自采数亿广告资源投放优化

广告主自采媒体的固定位优化

多项目同时进行投放 (以年约投放项目为例)

固定位优化数据分享

移动设备ID专题

移动设备ID标准

部分流量平台ID格式分布及细节

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现场福利:可以为您的新书定制个性的签名题词。

网上文章较零散,若想系统化学习,可考虑考虑作者刚出版的原版新书《程序化广告实战》,各大电商网站(如:《程序化广告实战》(吴俊)【摘要 书评 试读】- 京东图书)均有售。

2017-11-01
分享嘉宾:管延放,德勤管理公司合伙人
分享主题:大数据的核心实战要点分享
《分享2》,继续《分享3》

我原来在搜狐做合约式广告,合约式广告就是给客户做承诺,并且这个承诺要达成。我们怎么做呢?我们把广告的流量切分到每个小细块,如果把整个用户环境看成一个大的超级立方体,这个超级立方体是多维度的,在多维度上面所有的投放看成某一个切片,或者某一个立方体,最后利用数据科学找到一种分配的算法,使得所有用户的订单都能满足,而当有超量需求来的时候,我们能够通知这个运营人员,运营人员他能够拒绝客户,避免我们因为没有达成目标赔偿。

以前这件事情媒体帮助大家都做到了,但是今天有PDB,甚至一些广告主直接在RTB市场买流量,流量预测和分配这件事情往前延伸,已经到广告公司,甚至客户甲方的自己,包括用户怎么样打通。

其实我们现在说广告定向,很少有人说要买这群Cookie,你买这些Cookie是让这些人买这些广告,一个网站的人群大概50到100之间,这种跨网站呈现的就是50到100个ID,在这里面你怎么样去把不同的人,不同的ID能够对应到某一个人上面,这里面其实这也是一个数据科学的问题。最简单的来说,比如说同一个人在不同网站用同一个ID去注册,或者登录了,这些我们是用一些策略,直接就可以把他们连起来。当然,其实我们会知道,其实互联网上真正登录,就是能够靠登录识别到的流量可能最多30%,另外70%我们需要靠算法,我们需要识别不同的ID在什么样的环境下会共同出现在一些网络环境下,而这些网络环境又怎么样能够把,就是有些网络其实背后有大量的人,比如公司的网络出口,我又怎么样通过行为的模式,能够把大量的人在同一个网络出口商的人,又能把它切分出来,一个合,一个分,其实这两个问题都是跨屏用户当中要解决的问题。

包括我们现在做在线投放的时候,大家应该会有这个感觉说,我们的流量好像有的时候不那么奏效,为什么?这里面其实会有一些流量,其实在我们看来可能会有一些问题,或者会有一些个人的流量,或者本身其实是一个爬虫,它会为另外一个媒体爬取网络的内容,这个我们也收钱了,在这个基础上我们要和媒体讨论一下,这些问题大家在结算上面又能够怎么样做一些妥协,这个其实我们说机器学习到底能解决什么样的问题,机器学习解决的是一个,当你有部分输出的时候,你能够有一部分输入的时候,你能把这部分输入的输出去做延展,对应到更大的一个群体,甚至是全量用户的一个预测,流量保护里面,其实有很多的技术我们都会去找到底什么样的用户访问,他可能存在一些非法的嫌疑。基于这些访问,我又能怎么样把这样的一个信息进一步的拓展,在整个大的全量的大的流量环境里面,我们去找,到底什么样的用户,什么样的流量,什么样的行为模式是有问题的,这也是数据科学的挑战。

在座有多少还是会把精力放在品牌广告上面?其实品牌广告这里也是有一些科学,就是这个行业大家也一直在做的非常有意思。比如大家在图上看到的这个人,他戴着一个脑电仪,他戴在脑电仪会让他看一些广告的创意,最重要是一些视频的创意,看视频创意的时候,我们发现他的脑电波的波动和完全没有看广告的时候是有差别,是什么原因造成这个差别,我们认为是创意,这个创意到底有效还是没有效?当你把一个创意做大规模投放的时候,他到底在你用户的心中,或者脑中形成的是一个什么样的定向,很多信息其实在前期的使用当中都是可以去获取到的,前提是我们要去做这些事情,这个不是数据科学,这是神经科学,但是神经科学现在其实在影像学的应用非常广。

说完了数据,说完了科学,我们再来看看平台。

我不知道在座有多少是做技术的同学,其实因为刚才说到很多跟数据相关的东西,需要有一套平台能够把它给捕捉下来。捕捉下来以后,要能够形成一个处理的一个工作流,这个处理的这头是你的原始数据,处理的那头就是对于每个用户的认知。我这里是一个数据的处理流的平台,因为我们知道其实用户本身的行为是一个流逝不断往里进的过程,而作为营销来说,我们更多是看它是一个分层递进的过程。在最基础的层,我们会用算法去对这个用户做比如说预测,比如说一些主题的挖掘,模型的挖掘。基于这些我们形成的是一整套的一个实时的数据处理,而在这个数据处理的基础上,我们再来讨论,无论我们是做项目营销,还是做品牌营销,或者做直接的数据变现都有可能。但是,所有这些如果没有一个平台在那儿支撑,这个东西是很难想象的。

当然,还有最后一页,这是我们一个可视化的平台。可视化其实大家很多人也理解,因为如果往前看,我们以前大家都是用数据报表来做日常的决策,但是数据报表有的时候会比较复杂,而在整个的看的过程中可能也未必那么直观,现在很多从业者大家其实都在共同努力,去把我们的数据以更直观的方式表达出来,这就是我们的可视化平台。可视化平台里面,仍然也会有一些问题,是你怎么样能够更清晰的去展示这些数据,并且展示这个数据怎么样能够让你的用户更交互式的在数据里面寻找他们所想要的那些结论,这就是一个可视化平台想要做的事情。

我要介绍的基本上就是这些,虽然我们说是数字营销,或者程序化营销,但其实在整个过程当中,无论是从运营的角度,还是从背后的产品角度,其实这里面都有一些非常令人激动的变化正在发生。我很高兴我们现在处在这样一个数字科技的时代,我希望大家跟我一起拥抱这个变化,无论在知识还是技能的角度都会不断的更新自己,我们把程序化推向一个更远的将来。

—结束—

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本系列文章摘自作者刚出版的新书《程序化广告实战》,各大电商网站(如:《程序化广告实战》(吴俊)【摘要 书评 试读】- 京东图书)均有售。
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2017-10-31

分享嘉宾:管延放,德勤管理公司合伙人

分享主题:大数据的核心实战要点分享

(接《分享1》,继续《分享2》)

所有的触点带给我们更进一步的思考,我们到底怎么样能够更丰富的,或者更全面的把握用户,使得我们对他做的广告投放,或者说和他做的交互能够更加精确、精?

我相信很多广告主都是有一些自己独特的用户交互方式。比如说汽车企业,线下的4S店会这样做:用户到4S店,先登记手机号,然后在这个手机号的基础上,再来谈接下来一系列的行为。这里手机号是什么?手机号就是帮助我们定位到这个用户的ID,无论在线下还是线上,用这个ID能够把这个用户整体的串起来,串起来以后,相当于这个用户在各种网站上的各类行为,如果你有这个机会能够跟各个数据提供方合作,其实你有很大的机会把数据拿到你这里来,并且在整个营销过程中去使用。但是,前提是你要尽可能的拓展用户数。

当然,有了触点以后,下一步其实便是营销的问题。也就是说,当你掌握了这么多的用户数据以后,你在做营销,做定向投放的时候,到底是怎么样去对你的用户进行切分,并且在整个切分的群体上面,又是找到哪些群体,真正的是你这个产品需要触达的目标受众。

所以,这里面很重要的一点是,当我们定义用户标签的时候,我们需要把这个标签和营销场景,或者说营销目标对应起来。我们简单的去看一个人,这个人的属性可能是从内而外,也有可能是从外而内。比如说,向内就是这个人平常喜好一些什么,他本身是一个什么样的人,他是一个安静的,希望自己宅在家里欣赏自己的,还是喜欢社交,整天在外面玩。或者,也有一些从外而内的,也就是这个人,比如说他现在到底处在一个什么样的生活阶段?是已经有房,有车,有娃,还是其实是自由单身到处玩的阶段。其实不同的维度去定义你会发现这些维度互相之间都是有交叉的。我们当时做过一个测算,用数据科学的方式对人进行分群,每个人身上的标签至少有几十个,上百个都是很正常。所有的这些标签组合起来,叠在一起,最后会变成我们对一个人整个精确的画像。有了这个画像以后,我们下一步才是说,我是一个做快消品的公司,然后我的受众是那些年轻的、自由的,它的受众会是一个非常有明确定义的一个群体。

这里有一个挑战,如果大家到各种网站上投放,比如到广点通,会给你一整套的标签体系,里面有几千个标签,到底哪些标签真正适合你的产品?有些可能会非常明显,比如我做体育类的产品,对所有体育的感兴趣的人群,对他做定向投放,这个我们认为是非常自然的。这里很重要的一个点就是这么多标签怎么样更好的使用它,能够帮我在几千个、几万个标签里,能够真正找到适合我产品的目标人群的定向。这里面其实就会有大量的运营过程。

我们广告公司有一个经典的职位叫AE,现在叫优化师,优化师其实有很多做法,最简单的做法就是直接拿所有的标签过来,哪些效果好,哪些效果不好,明天我就去把效果不好的标签去掉,把效果好的留下来,然后加大投放。我会说这种方法一定是奏效的,但是它可能也不是最奏效的,为什么?因为当你在不断摘选标签的过程当中,其实你定向的人群是越变越窄的,也许这是好事,但你会发现你的预算越来越集中,但是大量的投行的企业主、广告公司,大家都把大量预算集中到某几个标签上的时候,整体广告效果仍然会不断的往下走,这时候我们又应该以怎样的手段调整我们的策略,使得我们找到更新的标签适合我们投放。

上面提到的手段叫机器学习的算法,机器学习更多是帮我们看到所有的标签

、标签和标签之间的关联、人群的相关性。在这些相关的标签上面,我们的算法怎么样去找到哪些标签的有效性会曼延到另外一些标签上,并且我们能够用这些标签指导下一步的投放,形成一个有序的循环。我相信这是一个挑战,但其实关键的点在于后面的运营其实并不是只靠人自己来做,人的作用其实更多的是在设计这个策略,而这个策略其实应该是机器来执行。这些之所以成为可能,也是我们讨论的焦点,其实这个行业在越来越多的把广告的交易程序化,能够使我们按照单个的广告的展示次来投放,而不是说像以前今天就要投100个CPM,1000个CPM直接就出去了,它本身是一个很有趣的变化。

下面说到的是科学。大家可能觉得科学很高深,但是实际上在数据这边,一个很有意思的现象就是真正做广告做的好,并且他们在上面去做大量投入的公司,不约而同会有一个比较成熟的,或者比较完整的一个数据科学的团队,这些数据科学的团队在做什么?我们可以稍微的揭开这个面纱稍微看一下。

我相信大家做广告,很多人会问的一个问题:怎么样给你的客户重构?比如客户说,我要30到40岁的用户,并且你要给客户保证,这一天你的投放要做到KPI是1000。作为广告公司,或者媒体,你要知道每一天整个流量其实是有限的,而对它的需求其实是永远大于流量的供给。

在这个时候,其实就会有一个问题,今天答应张三这个需求,明天答应李四那个需求,但是广告投不出去了,怎么办?难道回去赔钱给客户?这就是这个问题的背景。

(分割线,明天继续后续内容)

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2017-10-30

分享嘉宾:管延放,德勤管理公司合伙人

分享主题:大数据的核心实战要点分享

大家下午好!今天和大家分享的主题是——大数据时代的营销挑战。

我之前在搜狐做跟数字营销相关的技术,搜狐整个广告系统是我来搭的。最近我加入了德勤咨询,把大数据能力真正带给客户,让更多的公司以更加技术和专业的姿态进入大数据时代。

回到今天这个话题,其实大数据最主要的应用,其实主要是在营销领域的应用,大数据之所以能在营销领域发挥作用,最根本的一个原因,是我们现在有了程序化交易方式。程序化交易方式使得我们无论是甲方、广告公司或者到媒体,三方把整个技术生态给贯穿起来了,形成统一的闭环。我在大数据时代,营销从业者,到底会面临什么样的问题呢?

说到大数据,我相信每个人都有每个人的理解。在大数据环境下,我们营销到底在怎么变?而变的过程当中,到底又是一些什么样的驱动因素在改变着我们的行业,甚至也在改变着对我们每个人的知识和技能的需求。我认为是这三点,数据、科学、平台。

数据大家不用说,其实所有的数字化营销,只要涉及到精准营销、广告、定向,这些和数据都是分不开的。

科学,其实我们叫数据科学,但是现在大家对这个词有不同的理解,今天我希望借这个机会跟大家一起探讨一下。

平台,如果我早两年跟大家讨论这个问题,可能平台并不是一个问题,因为那时候大多数广告的投放都是在媒体端实现的,比如BAT、广点通、阿里平台、搜狐广告平台。

正因为有了程序化这样一个背景,并且这个数据变成了可以流转的资源,使得我们今天重新来看平台这个问题。我们会发现其实平台的问题是我们甲方的客户,我们的广告公司,DSP,甚至是媒体,大家共同面临的一个问题。

先来看一下数据。如果你是广告公司,客户可能会问你说,你的数据从哪里来,数据的可信度,或者质量怎么样?这个时候你必须回答他的问题是,我们的数据到底是从哪里来?

营销行业有很多的数据提供商,我们一般称它们为第三方数据提供方。他们其实有不同的业态,不同的业态决定了他们各自拿数据的方式,或者他们能拿到的数据其实各不相同。比如说,有一些第三方监测本身就是一个垂直的媒体,它服务用户过程当中,获得了用户的数据。也有一些广告联盟,它的流量也是来自第三方的,然后它的广告,它的需求也是来自第三方的。但不管怎么样,所有的这些数据放在一起,其实形成了一个大的生态。

说到生态,大家可以问自己一个问题,他们的数据我怎么样可以用到。最简单的一个做法,谁家有数据我就在谁家用,比如阿里平台,阿里平台上面有大量的用户交易数据,可是没法用,必须到阿里平台上投直通车,要到他的平台里面投的时候能用到他的数据。或者在阿里这边投了五年,那你这五年之内投的所有数据都没有了。这个其实是一个整体的问题,其实我相信对很多的广告公司也好,甲方的客户也好,我们会认为很重要的一点,不管外面有什么样的数据,但比较理想的环境是你有自己的数据能力,能够把它存下来,并且在自己的平台上做。

有了数据以后,下一个问题是怎么用这些数据?无聊是第三方数据也好还是企业自己的数据,其实归根到底他们都是和用户的触点有关,什么样的触点?触点是当用户来到网站,或者线下,他跟你发生行为,如果你的系统把行为捕捉下来,那就变成一个触点的记录。所有的记录放在一起,形成一条流的时候,这是一条用户行为流,所有用户行为流放在一起,帮我们定义了你所能触达的整个用户群体,它所能到达什么样的用户形态。

这里举一个事例,现在如果想象在线世界,当一个用户通过APP访问你的网站,你可能知道他用什么样的手机在访问,或者他用什么样的网络,然后他到你的网站上以后,可能看一些什么样的内容,以及如果你的网站上还有广告,他到底看到了哪些广告,他点了什么广告,在广告位发生了怎样的互相交互的行为。这些都是数据来源。

(分割线,明天继续后续内容)

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本系列文章摘自作者刚出版的新书《程序化广告实战》,各大电商网站(如:《程序化广告实战》(吴俊)【摘要 书评 试读】- 京东图书)均有售。

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11月4日“PDB2”专题流水课通知【北京流水课绝版】

2017-10-25

最后我们还特邀了微博广告交易平台负责人吴歆、管老师参加,吴俊老师主持的嘉宾互动环节:“程序化广告行业的泪与火”,讨论精彩纷呈,同学们的问题非常犀利,而嘉宾的回答放出重磅炸弹内容。

《嘉宾互动摘录1》《嘉宾互动摘录2》,继续  嘉宾互动摘录3:

Q7:我是在您推送了活动之后就买了您这本书,我也在前段时间就拜读,里面有很多代码的东西,是我这种文科生看不懂的。也想问您一下,您觉得从事这个行业,一些基础的技术知识是必须的吗?

主持人:你的问题问的挺好的,包括很多广告行业的人要转型,我的建议是这样的,最起码要建立起码的概念,为什么呢?数字营销最后都是数据,都需要用数据来分析、来讲话、来持续优化的。包括整个产业上下游的对接,你对接的各个环节当中,可能有各种各样的率,各种各样的问题。如果没有建立起码的概念,你找谁都不知道,所以最起码的概念要有。但是,你是不是要精通到某一个具体的ID,某一个对接模式,这个不一定,但是什么能做,什么不能做,这个要有起码的概念。

第二,不光是技术,我建议要建立基于数据运营的这个意识,这个将来是数字营销未来一个特别重要的问题,就是技术要有概念,要有数据,要有运营的概念,我们的营销是活的,不是把这个广告投放了就不管它了,我要不停的看数据,不停的拿数据回过头来指导我的后续投放,这个意义和方法还是很重要的。

Q7:另外,我其实是做APP推广类的,现在目前其实就有创业的计划,但是之前也跟阿里做算法的同事聊过,他其实不是很支持我的这个想法,他觉得目前的这些流量巨头都太集中了,我们如果从一个小的厂商角度来讲,很难拿到很多比较好的资源。从您对这个行业的发展的角度来看,您觉得未来各家包括BAT,包括现在的一些流量聚合的平台来讲,有多大的可能性会做一些数据的公开化分享这种?

主持人:你是说创业之后,这些平台数据公开的趋势?

Q7:对。

主持人:从创业的角度来讲,我也不建议你,刚才反复讲流量红利已经消失,而且聚合度越来越高,甚至达到70%到80%。第二,数据的开放度,可想而知,随着聚合度越来越高,它对资源的把控力越来越高,开放度肯定只会越来越差。为什么我不建议你做APP流量聚合的创业呢?我刚刚分享中也讲到了整个APP广告流量行业内目前存在很要命的上下文开放的问题,就是算法没有数据也无能为力了,不知道这个人看的什么内容页,它优化空间很小的,只知道你这个人用什么APP,所以我不太建议。但是并不代表你没有创业的机会,我刚才也分享讲了很多点,比如甲方有很多数据建设的这些需求,这个需求其实很强烈。还有我刚刚也讲的,包括马云,很多人大家现在已经把手伸向了线下,线下也是一大块蓝海,其实也存在很多的创业机会。包括说,如果您创业还有一个思路,刚刚我们几个嘉宾下面一直在聊,你也不一定非要说做多大,比如说做代运营,粉丝通的代运营,或者是BAT的这些流量的代运营,因为还是这样的。就是需求在哪儿,如果你很懂这个行业的玩法,你就能挣到这个玩法该挣到的钱。

Q8:各位老师好,我想问一个问题,我是一个广告方面的销售,在之前出过一些事情之后,对于广告这方面广告主投放的要求比较多,包括资质审核。像DSP这一块它相对于来说,要求比较少,但是医疗这块限制还是比较多的,我想问一下在医疗这块到底哪一方面能投,哪方面不能投呢?

主持人:问DSP呢?还是问媒体流量方呢?因为告诉你能不能投很多时候不是DSP能决定的,很多时候是媒体方的规则,基本上很多媒体不愿意让投医美的广告的,很多时候会加入各种各样的门槛,当然如果你能提供媒体需要的各种资质,你的客户还有一定的级别,有一定的品牌知名度媒体才会让你投的,这是我们看到很多DSP会要求你提供各种各样的资质,你就算不在DSP投,你找媒体投,这些资质要求也是是一样的。

Q8:我理解您的意思,医美这一块,包括营业执照和资质是全的话?

主持人:也不一定,要遵循不同媒体有各种各样的要求,比如有代言人的要有代言人的授权,要有卫生资质,或者专属领域的资质。(我的公众号“程序化广告实战”中有专门针对各平台的资质审核要求的文章供参考)。

Q9:三位老师好,我想问一个关于投放的问题。在同一个广告,在北京和呼市投放的时候会不会有一些区别?

主持人:当然有。

Q9:在北京的代理公司投放和另外一个地方的投放会不会有区别?

主持人:那有区别,成本不一样,北京运营成本高,收费很高。

Q9:将来对于效果有没有影响?

主持人:从互联网的角度来讲,应该没有什么区别。

管延放:要看你投在什么样的媒体。

主持人:有时候运营团队会补一些效果,比如总部有补效果预算,分部没有补效果预算,可能看到的效果不一样。

Q10:各位老师好,咱们全国的广告的流量,再有地区的广告流量,很多比如说手游不是投的可能是一个局部的地区,是把整个全区域覆盖了,导致我们地区的一些广告流量曝不出去,这一块我们应该作为一个地区的一个广告商来怎么去应对,或者怎么处理?谢谢!

主持人:我理解一下你的问题,比如说你想在当地投广告,但是你的广告流量被别的广告主抢了,是这个意思吧?

Q10:对。

主持人:我给你两个建议,第一,要错过时段,要么和媒体方达成一些不同的交易模式,交易模式不只是PDB的模式,你和哪家公司做的合作,要找他们的商务部门接洽,向他申请有没有一些优先交易权,就直接问他,有没有一些优先交易权。

Q10:可能当地广告商提出的价格,只能以他自己认为的价格去投,但是如果我们不从价格方面占有流量,我们只能换一种方式占有流量?

主持人:就是你要去换一种交易模式,或者刚刚讲的交易模式有很多,PD、PA,以及跟他谈,把他这个城市常年的流量包了或者打底方式都可以。

主持人:好了,好像我们超时了一个多小时,今天我们的活动就先到这里吧,大家如果还有啥问题欢迎关注我们的公众号“程序化广告实战”发消息来互动。最后十分感谢大家,牺牲了周末一整个下午的时间来参加我们的活动,谢谢大家!

—结束—

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11月4日“PDB2”专题流水课通知【北京流水课绝版】

2017-10-24

最后我们还特邀了微博广告交易平台负责人吴歆、管老师参加,吴俊老师主持的嘉宾互动环节:“程序化广告行业的泪与火”,讨论精彩纷呈,同学们的问题非常犀利,而嘉宾的回答放出重磅炸弹内容。

接上篇《嘉宾互动摘录1》,继续  嘉宾互动摘录2:

Q3:三位老师好,我是大学的研究生,我的毕业论文是和咱们这个程序化广告有关的。所以,也比较关注这方面的发展。我想问一下,这个问题也是和我这个毕业论文相关的,三位老师不知道是不是了解,我们这个程序化广告目前在国内存在的一些作弊,或者不可见的一些问题,在整个市场里面占比大概是多少?和国外相比,这个比例大概是多少?

主持人:这个问题很尖锐。(参会同学都会心一笑,都想看看嘉宾们如何回答这么刁钻的问题。)

Q3:当然,我认为程序化肯定是未来的一个趋势。

主持人:我们现在没有做直播对吧。其实我在PPT里或多或少的提到了,首先你的设问是有问题的,你的设问是程序化广告里面作弊的有多少。

Q3:我只是针对目前这个领域。

主持人:很多时候它的作弊我们要看它的动机,很多时候站在程序化这一方,如果站在需方,要帮助广告主提升效率。很多时候是一个产业链里面的每一环可能在为了自己的动机去做,比如流量从媒体方导到中间方,中间方导到DSP,中间每转一次,一般来说二道贩子的利润率可能也就是10-20%,但是很多时候有损耗,比如损耗5%,所以这个里面都会导致掺进一些量。

第二,之前一个财新的记者跟我聊过,不管是头条,任何媒体,媒体的广告团队是没有这个诉求要掺水的,然而我们知道媒体运营都是有DAU的KPI的,为了提升DAU每天多少会做一些流量的交换,很多时候可能流量交换的时候,他可能换过来一些流量,他自己都不知道里面是否掺了什么。所以,这是回答你刚才说的这个动机。至于,你说这个比例,还真不好回答你,因为不好说。我只能大概给一个我以前看到的一个大概的数据,可能是30%到50%的比例,但是流量倒手的越多,不同的方掺的会更复杂更不一样。

管延放:(管老师坐不住了,要说两句。)现在没有一个统一的认识,流量到底占多少,我们自己也在看媒体,我们用不同的技术看流量到底有多少是不健康的,但是最后得出的结论其实上下非常大。或者说,其实大家对什么是作弊流量本身这个定义还没有一个明确的认识,这个时候前面定义没有好,后面谈数据其实没有太大的意义。我相信在座很多是做DSP从业的同事,其实我想说的一句话是,在程序化这个里面,作弊流量其实已经不只是媒体的责任了,作为DSP如果有技术能力和运营能力,本身也应该对流量的健康做一个筛选。我们做流量售卖的时候见过两个案例,一个DSP说,效果太差了,怎么都做不好,我们到后台看广告投放的过程会发现,其实对所有的好流量、坏流量要全部拿进来,但是别的DSP我们同样是去看它的运行效果,它对这个流量的过滤是非常有效的,它其实在我们这里完全就没有广告效果的问题,所以这个问题就是责任实际上是在整个各个环节上的,就是媒体拿流量确实会掺杂很多水,但是把流量过滤的过程中,其实都有机会做这个事情。

吴歆:这个同学问的这个问题确实比较敏感。我不知道你的论文大概是一个什么样的方向,其实数据并不重要,重要的是说,其实不管是媒体还是客户,我们都不愿意让那个作弊流量存在。但就是因为现在技术这个阶段,因为现在技术水平所限,各自出发点和双向利益不同,传统的趋势依然存在,所以它也不是一个特别重要的问题。

Q4:我想问一下吴老师一个问题,我现在主要做粉丝通后台的广告投放,我想问一下为啥现在广告投放的时候只有曝光没有互动,我做新浪的粉丝通,我给客户做粉丝通广告投放的时候,发现只有曝光没有互动了。

吴歆:这是一个个例,我们微博粉丝通确实近期做了一个重大的升级,叫超级粉丝通,事实上我们升级以后会更好使了,不可能升级以后没有互动,所以这个可能需要详细的讲。

Q4:我是想说,我们在给客户投放的微博粉丝通的广告,我们在投放后台发现是我们选择投放形式的时候,没有了互动,只有曝光。

吴歆:就是素材里面没有互动只有曝光?

Q4:对,以前可以选择互动,差不多是几毛钱一个互动。

主持人:应该就是设置投放目标的问题了。

吴歆:我终于明白您的问题了,超粉升级以后,您现在应该是我们超粉后台,因为粉丝通已经不让用了,所以你在使用超粉后台的时候有一个比较新的改进,也就是说我们把广告目的分组了,分组在某些分组下是有这个互动选项的,某些分组,广告目的的直接分组下确实没有互动选项,会后你可以加我微信,把具体投放的截屏给我看一下。

Q4:好的。

Q5:您好,我是一家媒体的,有一个问题,不是具体投放广告,现在的一些下载的广告,到后期最后一步会发生一个问题,会受运营商,或者是某些厂商的劫持的问题,不知道目前圈内有没有比较好的一些办法,Android下载。

主持人:应该没有。

管延放:只要有证据就可以,起诉他。

Q6:目前媒体填充率的情况,广告的填充率和广告数据有没有?

主持人:每个都不一样,一般来说今天可能能到80%,或者数据更高了。

Q6:你说填充率80%,也就是有20%没广告填充了,打开屏是白的吗?

主持人:不是白的,一般媒体会放一些“内推”广告,比如有时候新浪推一些自己的产品,或者有的会放打底广告,以很便宜的价格卖给一些药业,或者卖给一些游戏或电商的广告主。

(分割线,明天继续后续内容)

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2017-10-23

最后我们还特邀了微博广告交易平台负责人吴歆、管老师参加,吴俊老师主持的嘉宾互动环节:“程序化广告行业的泪与火”,讨论精彩纷呈,同学们的问题非常犀利,而嘉宾的回答放出重磅炸弹内容。

嘉宾互动摘录1:

主持人:我们邀请几位嘉宾上来跟大家做一些互动。

有请管老师,微博的吴歆同学。

大家有什么问题都可以随便问。

Q1:我就是您刚刚说的第三方DSP的厂家,海信集团的数字营销系统是我做的,我想问一下,整个跟DSP、DMP广告平台购买这个市场,我也看一些数据,到底你们认为有多大,市场增长的情况是怎么样的?

主持人:这个市场要这么来说。我先回答您刚才的问题。第一个就是程序化的这块,实际上我有两说。第一,剩余流量,剩余流量刚才已经讲了,现在目前整个在ADX能看到的,每天能看到的剩余流量,差不多应该能接近220亿的PV,就是广告的曝光机会。那么,它的整个的剩余流量在整个盘量里面的占比是20%到30%。但是,大量的预算在由之前独立第三方DSP转移到了像广点通、粉丝通、今日头条等这样的媒体自建的DSP平台,大盘上还是20%到30%。整个数字营销的盘量每年还在以30%到50%的速度在增长。程序化广告还有一大块的增长是什么呢?是PDB的增长。因为很多广告主肯定是会朝这个方向去升级的,像电商一样,这个是未来的发展趋势,是不可逆的。所以,大量的广告主可能会去选用程序化的方式把非剩余的这部分流量做投放。所以,你们这边可能能看到艾瑞和易观的一些数据,从他们的数据能看到程序化在互联网展示广告中的份额比例可能有的时候都超过了50%接近60%。正是因为是有大广告主预算的PDB的投放。不知道吴歆对这个市场,在媒体方有什么观察?

吴歆:因为微博其实我们自己的DSP平台出现的很早,但是我们对外接的ADX平台其实还是从2016年才开始搭建,实际上刚才吴老师分享的数据,整个市场的一些大盘数据,实际上这两年其实微博经历了一个市场复苏的这么一个过程。所以,现在来说,在我们微博自身的流量来说,其实信息流这个里面大部分流量还是更多,程序化对接的还是相对偏少。

主持人:管老师怎么看?

管延放:我们的数据如果算上PDB,其实确实做程序化的流量应该在50%到60%。其实我想说,这个里面其实最核心的不在于媒体能怎么样卖给你,关键是你会怎么样买。我们其实看到对于媒体的大多数买家来说,其实这个程序化购买还没有建起来,行业里面的一些其他的快消品公司,其实也在做类似的能力,只有有了这个平台以后,然后再去考虑说,这个行业里面流量怎么样去买。其实大家都是Open的,这个生意摆在那里谁都会做的。

Q1:我说一个八卦的问题,很多人觉得今日头条怎么怎么样,的确用的人很多,活跃用户也很多。但是,实际上我本人我从来不看今日头条,我曾经装过,但是被我删了,我觉得基本上都是标题档,我身边有一些受过高等教育的,基本上博士、硕士这个层面,他们基本也不看,首先都不装它。我觉得这样一个APP,他面对这样的用户,虽然它是一个闭环,他又可以收集用户资源,又可以对他们进行投放,我觉得价值不大,这是一个疑问。

管延放:我觉得是这样,因为我们说互联网的用户,你很难用自己身边的这个人来衡量,因为中国用户的差别实在太大了。我觉得一个比较好的方式去评估,就是到他的平台上试投一下,让他把报告发给你,包括细分的数据,看看在细分数据上,再做一些进一步的事情,看看有没有帮助。

主持人:今天没邀请头条的同学,所以不方便回答您的问题。

Q2:我先回答一下刚才这个同学的问题,关于今日头条的问题。我是之前在百度,现在在今日头条了。我们今日头条现在整个的DAU现在应该是超过了之前的手百。头条现在站内的收入应该是达到凤巢的50%到80%,我可以给一个比较宽泛的数字。这位同学刚才说周围的人没有用头条的,是因为可能你周围的同学不是头条的目标用户,因为中国网民这么多,所以我觉得其实你不应该用周围的小样本来取代这个大样本,我觉得这个是不太正确的。

当然,还有一个问题就是标题档的问题,现在如果去看手百里面的信息流,其实也是标题档的问题,而且凤巢之前做过一个很大的项目,叫动态创意,这个动态创意也是之前获得百度的最高奖,这个动态创意就是做标题档,提高用户的广告的点击率,而且这个是非常有效果的,当时是我们做的一个实验。刚好回答一下这个同学的问题。

刚才有个问题,互联网的流量大概是220亿的PV。

主持人:是剩余流量。

Q2:那就没问题了。

主持人:互联网流量不可能这么少。

Q2:然后我想问一下,PC端、移动端,整个的剩余流量现在是一个什么样的占比,因为我现在是在做剩余流量的变现。谢谢!

主持人:整体差不多每天220亿,你可以认为PC端能达到140到160亿。然后,移动端80到100亿,高的时候能到100亿,低峰可能60、80亿的PV。

(分割线,明天继续后续内容)

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2017-10-19

​今年和大家度过了很多愉快的周末,但天下没有不散的筵席,北京线下流水课谢幕进行时,最后3次课倒计时,以后就不打算再安排了。希望程序化广告实战和大家的缘分只是开始,我们期待在未来和大家有更多交集~

最后的互动机会!

活动时间:2017年11月4日 周六下午 14:00——16:00

活动详细安排:

13:50-14:00  签到与自我介绍

14:00-15:50  吴俊老师分享PDB专题2

16:00-16:30  全体同学自由social时间

在讲解过程中,如果你有任何问题,可随时提问。

活动地点:北京 西城区 百万庄大街22号机械工业出版社3号楼10层会议室

乘车路线:地铁6号线 车公庄西站 D西南口出。

报名方式:

第一步:添加微信号:13121124046(伍刀刀);

第二步:填写报名表,并缴纳200元报名费(单次体验票¥200,欢迎大家选购超实惠的¥1920年包套餐、或¥4188VIP年包套餐);

第三步:活动当天来到活动现场签到参与。

另外,为了满足无法亲临现场同学的需求,此次活动我们增加了线上同步直播及视频回看。

如何参加线上直播及视频回看?

第一步:添加微信号:13121124046(伍刀刀);

第二步:填写报名表,并缴纳200元报名费;(单次体验票¥200,欢迎大家选购超实惠的¥1920年包套餐、或¥4188VIP年包套餐);

移动端、PC直播地址(可点击文末“阅读原文”进入):

http://mudu.tv/watch/1326939

第三步:我们会将以您手机号作为唯一识别码加入直播间,给您可以在线直播互动及视频回看的课程地址参与活动。

直播将以视频形式进行,而且能够进行互动,我们将回答您在直播间提出的每个有价值的问题。而且若您时间上冲突,依然可以等有空的时候回看即可。

如您在报名中遇到任何问题,请拨打电话或添加微信:13121124046(伍刀刀)随时联系我们。

以下为《广告交易实战-PDB》讲解提纲 :

——76页 ppt,分4次课讲解

主要内容:

PDB特点及原理

PDB执行流程

单campaign

视频PDB

视频PDB主要投放模式

视频PDB案例

某国际知名汽车集团

某国际知名食品品牌

多campaign

优化逻辑

主要投放模式及效果

多campaign PDB案例

某国际知名汽车集团

新车上市“轰天雷”计划

PDB+RTB

PDB+RTB特点

PDB案例

某国际知名汽车集团

新车上市“轰天雷”计划

某国际知名奶粉品牌

PDB执行流程细节指导示范

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现场福利:可以为您的新书定制个性的签名题词。

网上文章较零散,若想系统化学习,可考虑考虑作者刚出版的原版新书《程序化广告实战》,各大电商网站(如:《程序化广告实战》(吴俊)【摘要 书评 试读】- 京东图书)均有售。

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通知:10月21号大数据程序化广告一线实战分享会(广州站)

2017-10-18

吴俊《程序化广告实战》作者

分享主题:程序化行业现状、IAB对程序化广告的相关规范、行业各方的利益诉求、大数据实战常见坑及对策

《分享摘录1》《分享摘录2》《分享摘录3》《分享摘录4》《分享摘录5》《分享摘录6》,继续最后一篇 分享摘录7:

​不管是我们自己的职业规划还是一个公司将来的方向你要想清楚,那对于个人职业道路,到底你将来的方向是往供方走,还是往需方走,如果往需方走,应该最终的目标去甲方,如果你往供方走,你就是卖方的角色,最终就是往媒体方走。

再说一个很严峻的事实,大家都是达成共识的,只是我这人比较直率比较喜欢说直话。就是:当前互联网下半场线上流量红利已经消失。为什么这么说呢?首先是移动互联网网民的基数并没有大幅的增长,不像前两年还在以百分之几百的速度在增长,这两年肯定只有10%左右的增长了。但是,广告的预算每年还在以30%到50%的速度在增长,虽然广告主的预算没有像以前300%那么大幅度的增长,但是每年还是以30%到50%的速度增长,可以说预算的速度增长远超过网民的增长速度,营销需要的这个用户的碎片时间大池子没有增加,意味着营销需要的注意力的成本肯定在增加,所以数字营销的整体成本肯定是在上涨的,这是第一点。

第二,媒介的新鲜感在下降,包括以前说的信息流,很多同学私下里想我诉苦现在信息流表现都不一定很稳定了,这块的效果也在下降,用户的兴趣度和广告转化率都在下降。所以,整体的碎片时间没有增加,而效果还在下降,结果是流量成本在快速上升,如果甲方的KPI不做调整,意味着最后只能是采用掺水这种方式来做一些处理了,这是很现实的,只是这个比例是多少的问题。

所以,这是很现实的问题。程序化广告实际上是一个工具,是筛选流量的一个工具,巧妇难为无米之炊,流量本身就有很多水,你怎么去确保你的优化的效果呢?很多时候有些同学来问我,到底程序化广告有没有效果?我的回答是,因为我也看到过一些真实的数据,包括我跟一些媒体聊过的,就是说如果流量没有水分的情况下,确实能提升20%到30%,这是百分之百能做到的。但是,如果流量本身有水分,你真的没办法。因为它掺的那些水,可能结果直接转化效率就提升了百分之百,你优化了30%,根本没办法达到这个效果。所以,这是很现实的一个问题。

最后给大家再复述一遍,目前整个营销自动化媒介链条基础设施基本具备,移动端媒体上下文还未开放、标准化;设备ID、人的唯一标识还未在营销全路径中传递打通,数据化分析也就无法落地,至少5-10年之内还是有很长的路要走。第二,广告主内部跨业务系统数据融合、用户运营数据评估模型、应用融合还没有建立。第三,全触点的数据还没有形成闭环。在这样一个现状下,整个的行业要达到大家理想的所谓的AI可能还有很长的路要走,我个人的预判起码十年左右的时间,但是这是一个过程。

那么,在这样的过程当中,作为广告主方,大数据是什么样的一个策略的建议。第一,建议一定要立足业务诉求,步步为营,局部化闭环。我们不要追求所有的业务数据都能闭环,追求的局部化的闭环就行。比如说用户到4S店,确保他在4S店里面数据的采集和CRM系统的采集,以及订单的数据采集和后续的比如维修保养的数据闭环。能确保在广告主能够掌控的闭环业务体系内,能够闭环,能局部闭环就行。

第二,在用户运营的领域。就是我跟很多的广告主方和系统供应商经常会聊的,实际上在整个的行业内,大家还没有养成基于数据的用户运营的概念,大家虽然在讲这个东西,但是我经常会问大家一个很现实的问题,作为广告主有没有分析过,按照3个月之内不同共享率用户做过分档,比如用户全闭环的路径是什么样的,有没有分析过。包括不同档位用户的使用频度、客单价、贡献率等等这些模型,而且持续使用这个模型来制定产品及活动推广策略。

第三,只要整个数据融合的链路打通之后,肯定财务、供应链的链条也都会接进来,由传统的B2C模式(现在广告主内部,市场部和财务,和生产体系是割裂的),生产体系给营销下计划的模式;而在未来一定是数字化的方式去连通的,反向由营销驱动财务、生产、库存、财务等等环节的C2B的模式。这个肯定还需要十年到二十年的一个时间来完成产业的升级。

另外对于建立系统的需求,不管是营销自动化系统,还是大数据系统,不同的岗位,不同的职级他们的系统是不一样的,比如老板只关心我看到的可视化的图表,但是对于一线的操作人员,他又不关心成本,或者其他的,他关心的是说,我怎么样能便捷的操作。所以,这个是大家很关心的。

最后一块是我反复强调的,很多很多时候,很多的广告主甲方的人跟我聊的时候,一张嘴就是BAT,而阿里的数据是只进不出的,腾讯开放是BAT中最Open的,只要单访问的量级在百万,他的数据你是可以用的,但是他的数据是更偏社交的数据。百度如果你在内部找对了部门,他的数据你也是能用的,百度还是在内部很多东西没有理顺的一个阶段。

实际上我的观点是,大量的数据保障是在广告主甲方内部的,包括刚刚说到的订单数据,CRM数据等等这些数据,关键是有没有建立一套用户运营的一个理念,去分析这些数据。

最后,强调现在一个很有意思的方向,是什么呢?随着共享单车,随着自助终端的发达,包括大家在市面上看到的唱吧,娃娃机,包括卖米机,现在这种机器越来越多,包括马云现在在推的无人便利店,智能货架,智能终端,以及说线下的流量会是互联网下半场流量红利消失时,广告主方另外一中很重要的一个突破口,关键是看大家怎么来抓住它。实际上大家也很能理解,因为很多时候你使用手机的时间片已经有限了,你需要通过更多的时间点去获取跟用户的线下场景来争夺更多的时间片和注意力。

我今天的分享就到这里。感谢大家抽出宝贵的周末时间来听我们的分享。谢谢大家!

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通知:10月21号大数据程序化广告一线实战分享会(广州站)

2017-10-17

吴俊《程序化广告实战》作者

分享主题:程序化行业现状、IAB对程序化广告的相关规范、行业各方的利益诉求、大数据实战常见坑及对策

《分享摘录1》《分享摘录2》《分享摘录3》《分享摘录4》《分享摘录5》,继续 分享摘录6:

DSP还有另外一块是很常见的,就是它有各种各样的定向条件。比如说地域定向、时段定向、媒体黑白名单的定向、设备类型定向(包括操作系统的定向,浏览器的定向等)等等。这里要强调一下媒体黑白名单,在实际的DSP投放当中,媒体黑白名单是用的最多的,而且也是相对最有效的。它的优化过程很简单,就是先通投一天到两天,然后看看哪些媒体表现好,然后集中把预算加大针对这些媒体去投放。这就是DSP常用的优化策略之一。

对于DSP来说,它也是这么一个闭环持续优化的过程。它是通过项目的执行、数据的积累,再回过头来持续的优化。它主要优化的几个关键点就是有点像5W1H,投给谁,投什么尺寸的点位,还有投什么创意,就是What,往哪儿投?就是Where,投什么时段就是When,还有在哪些媒体做定向,包括在哪些屏及依据什么人群标签定向、以及及特定的访客做重定向,等等的这些使用什么样的策略,就是How。

然后PDB,它里面实际运营实操的时候会有特别多的坑,在《程序化广告实战》书里面实际上也有很多血泪史般的,对业务流程及注意事项的详细描述。这里让大家很快速地认识一下PDB的特点。

什么是PDB。在本次分享最开始四个交易模式中也讲了,就是让广告主既想享受到程序化的优化手段,又想满足自己对各类广告环境的媒体要求。前面也讲到了RTB很多都是剩余流量,很多时候广告环境参差不齐,而且很多时候广告主、甲方的领导不一定能看得广告。所以,这个时候就出现了PDB。它不变的是传统广告排期采买及投放执行流程,变化的仅仅是采用了一个技术的手段,帮助广告主去获得广告位的控制权,就是这个广告机会来了之后,广告主有权决定出什么广告,就是千人千面,可以把广告主所有品牌的素材融合在一起轮换做投放。

讲完PDB之后,我们来看一下DMP。DMP的缩写就是Data Management Platform。业务运用上大体是三个方向。第一,指导广告的投放。第二,对产品的消费者洞察和产品升级建议。第三,媒介效率的归因分析,这是用的比较多的。

下面这个图这是常见的DMP的整体框架,从最下面的数据采集,到中间大数据的清洗,再到业务层的应用,再到最上面的Dashboard的可视化。

然后DMP和程序化怎么去使用呢?它可以去指导DSP的投放,可以和流量做对接。它的数据来源,一般也会分为三方数据,作为广告主第一方的是叫第一方数据,广告主和媒体方投放的数据称之为第二方数据,跟该广告主和该广告主投放没有任何关系的数据,我们称之为第三方数据。

最后是跟大家分享一些很关键的一些点,这个其实在《程序化广告实战》书里最后的章节也详细剖析了,就是很多的行业内的同学比较关心的未来的发展方向和竞争策略的问题。去年大家多多少少也都听到了,去年开始分配到第三方独立DSP的预算下滑很严重,为什么呢?是虽然整体大盘中DSP确实预算还是20%到30%,只是大量的预算转到今日头条、广点通、搜狐汇算之类的媒体方DSP这些投放平台上了。

举个例子,刚刚我也讲了,程序化广告就是一个优化工具,就是淘米的、洗菜的工具,你想想你买水果,你肯定直接找谁有第一手资源,你去找谁买。所以,这就是很现实的一个问题。

这就是说,当然大家都是从业者,不管从咱们自己的个人职业规划来讲,以及公司将来的战略来讲,一定要搞清楚这个很重要,如上图那句话都已标红了,谁距离第一手的资源越近,谁就会有竞争优势,或者看谁能用最快的速度霸占第一手的资源或行业分工,这个特别重要,但是并不代表谁距离第一手的资源越近,并不代表一定是只有媒体就一定是未来的职业方向的一个去向。我们会把它分成两方,就是大家我们要看一看的数字营销的商业模式,从大的格局上我们会发现可划分为供需两方的。那么你到底是定位供方,还是定位需方,这个要想清楚。因为供方和需方它的需求完全不一样。我就之前开玩笑的说,之前很多传统的第三方DSP到底是站在需方还是供方,我们开玩笑问他,你们也得想一想,比如品友、YOYI这些,到底站在需方还是供方。站在供方解决的就是卖的问题,一定不能亏着卖,然后卖的渠道要足够的通畅,这也是为什么大量的媒体它会建立ADX,会去建立自己的DSP让广告主自助投放,会去走这些售卖模式,它要卖的通道越通常畅越好。

搞清楚是供方还是需方,是为了梳理清楚竞争策略及竞争优势,这些都是我们不得不常常需要思考的。作为供方来讲,它一定要针对合适的买方提供最佳的ROI的,然后资源要有很独特的壁垒。如果说你是站在供方的,然后你的资源又和别的资源又没有什么差异性,这个时候你就要小心一点了。

我再回来刚刚设问的那个问题,比如之前品友,YOYI是什么角色呢?实际上前两年他们的角色并不是站在需求,实际上是站在供方的角色,实际上广告主在他那儿能够以一个很便宜的价格买到一些流量,这时候一定要考虑自己的差异性。比如说YOYI,或者品友,他们都能照广告主说的,你要的货我都有,小米的流量我也有,各种ADX的流量我也有,那么他们的各自的竞争优势和策略该如何设定。作为卖方来讲,一定要搞明白这点,卖方如果仅仅是低价,那就是自残,生意是做不长久的。而需方的视角完全不一样,站在需方其实不一定看结果,不一定看ROI,站在需求解决的问题是执行效率,还是执行闭环的、还是这个买的这个闭环的持续优化性。这是站在需方提供服务及能力是很重要的一个关键点,而对于站在需方它的竞争优势,应该考虑是服务能力、技术能力,以及对需方的透彻的理解和解决问题的能力,还有一个垂直分工,这也是很多的第三方的DSP找我来聊,我给的建议,就是在考虑未来的行业转型中,中小市场其实会是一个很有价值的增量市场。第二,要做一个垂直,做电商一样,做一些垂直的,比如旅游行业,包括现在很火的教育行业,这些垂直行业也都有流量供给方或需方的平台的需求的。

所以,这是站在供方和需方所需要考虑清楚的问题。

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