Rebecca是一名資深旅游愛好者，每年都會計劃3-4次的出境游，同時對景點人文環(huán)境、自然風(fēng)景、酒店環(huán)境、綜合性價比要求都很高。又到了春季出游季，這天當(dāng)Rebecca在某網(wǎng)站搜尋戶外出行裝備時，一則圣地亞哥-德孔波斯拉特徒步旅行主題出游廣告吸引了她。低調(diào)獵奇的徒步路線，濃縮了西班牙自然風(fēng)光，雪山山脈，原始森林，村莊城堡等諸多精華看點，契合全程旅行的配套攻略展示，整個推薦風(fēng)格調(diào)性、行程、食宿、價格等多維度內(nèi)容完全符合她的要求。于是，Rebecca的一場最初由廣告推薦驅(qū)動的出游計劃就這樣開始了。

沒錯，上述場景就是NOX夜神團(tuán)隊“知識型投放”的應(yīng)用情境。對于傳統(tǒng)程序化廣告投放而言，當(dāng)Rebecca在搜索戶外裝備時，很可能會收到一堆同級別同等價位梯度的精品戶外裝備推薦。而對于更加精準(zhǔn)的“知識型投放”而言，解鎖出的信息就不僅僅是這些了。在NOX夜神團(tuán)隊的“知識型投放”系統(tǒng)中，當(dāng)Rebecca搜索戶外裝備時，投放系統(tǒng)依據(jù)習(xí)得知識判斷出Rebecca的最終需求，并最終達(dá)成精準(zhǔn)投放。程序化廣告“知識型投放”時代，用戶所見即所想，智能分發(fā)逐漸變得更加簡單。那么，究竟什么是“知識型投放”？

基于大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)的 “知識型投放”

程序化廣告交易發(fā)展至今日，需求方對流量的選擇和控制能力達(dá)到了極致，對需求方來說技術(shù)和算法的挑戰(zhàn)也相當(dāng)大。數(shù)據(jù)驅(qū)動、計算導(dǎo)向越來越成為在線廣告市場的重要前進(jìn)動力，伴隨著AI技術(shù)的發(fā)展，“知識型投放”在程序化廣告交易亟待升級的背景下應(yīng)運而生。有別于傳統(tǒng)粗放式程序化廣告投放，“知識型投放”在大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、大計算的驅(qū)動下，透過大規(guī)模訓(xùn)練建立的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓程序化廣告投放變得更加智慧。

數(shù)據(jù)管理的4個階段

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)管理分為數(shù)據(jù)采集、信息整理、信息提煉、和智慧判斷4個階段。而程序化廣告投放發(fā)展到知識型投放階段，對數(shù)據(jù)的處理能力已從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)收集、信息整理、簡單信息提煉，發(fā)展到高效信息歸納、智慧洞察判斷階段（當(dāng)然，這個過程中要賦予人的經(jīng)驗與智慧）。

數(shù)據(jù)高LTV 的“知識型投放”

隨著技術(shù)升級，更多數(shù)據(jù)源得到有效聚集，更多數(shù)據(jù)維度不斷增加，企業(yè)大數(shù)據(jù)庫價值得到了極大提升。在“知識型投放”分發(fā)網(wǎng)絡(luò)中，海量用戶的多維度標(biāo)簽被做成智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的眾多神經(jīng)元，神經(jīng)元與神經(jīng)元之間的有效關(guān)聯(lián)，通過智能算法產(chǎn)出“知識類”的結(jié)論，通過智能判斷，最終形成宏觀投放策略應(yīng)用于后續(xù)的精準(zhǔn)定向廣告投放，并幫助廣告主在營銷之前做好預(yù)算和整體投放計劃。

在NOX知識型投放分發(fā)網(wǎng)絡(luò)中，這些“知識類”結(jié)論包括：使用電商應(yīng)用的女性在泛娛樂App的接受率低于平均，但ARPU遠(yuǎn)高于平均；安裝過3個以上資訊類 APP 的，年齡在20-30歲之間的用戶使用直播類應(yīng)用的概率小于5%，這是一個典型的學(xué)習(xí)型和泛娛樂型用戶的關(guān)聯(lián)； A 和 B 國家都屬于一個民族或者語言體系，AB 兩個國家90%以上的用戶模型都相同，從而可以參照著來投放廣告······相比傳統(tǒng)程序化廣告投放通過固定標(biāo)簽圈住某一類用戶，給這類人批量推送相同廣告，讓用戶在恰當(dāng)?shù)氖褂脠鼍暗玫角‘?dāng)?shù)耐扑]內(nèi)容，用戶接受度將變得更高，廣告投放也將變得更加精準(zhǔn)。

精準(zhǔn)差異化“知識型投放”vs粗放同質(zhì)化“傳統(tǒng)程序化投放”

相較于傳統(tǒng)粗放式程序化投放受限于用戶賬號、手機(jī)綁定，簡單標(biāo)簽驅(qū)動等因素，“知識型投放”無疑在提升數(shù)據(jù)生命周期、用戶數(shù)據(jù)生命周期、廣告精準(zhǔn)度、用戶粘性等諸多方面，擁有較大優(yōu)勢。

舉個例子，用戶在某門戶網(wǎng)站上瀏覽汽車后，傳統(tǒng)程序化廣告投放會分析出這類用戶的畫像，比如年齡在30-40歲左右，有老婆，男······之后會圈住具有這批標(biāo)簽的一批用戶，參考概率模型給他們集中大量投放汽車廣告。但是這批用戶中有的人喜歡高檔車，有些人受限于經(jīng)濟(jì)能力，只能負(fù)擔(dān)中低檔車，有人純粹就是賣車的經(jīng)銷商，有的人可能已經(jīng)買車了，如果在其 Feed 流中持續(xù)出現(xiàn)賣車廣告，勢必會引起用戶反感。

而在NOX的“知識型投放”系統(tǒng)中，首先會依據(jù)多維度神經(jīng)元關(guān)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析用戶的 APP 安裝列表，比如探測出瀏覽過汽車的用戶曾經(jīng)安裝過買花類 APP，又安裝有職場社交類 APP，說明該類用戶可能是個初入職場的、想給其女朋友買花的學(xué)生，并沒有足夠的經(jīng)濟(jì)能力支撐其入手高端車，最終依據(jù)知識型投放模型給其定向推薦一些中、低端車廣告。

“知識型投放”對比傳統(tǒng)程序化投放

毫無疑問，“知識型投放”精準(zhǔn)差異化投放時代，ROI和用戶數(shù)據(jù)LTV將得到極大的提升。而據(jù)NOX旗下廣告平臺AiadMobi的部分游戲廣告主表示，通過長時間投放LTV的監(jiān)測和ROI的計算， 在AiadMobi平臺獲得的流量價值是在其他平臺的2倍左右。

當(dāng)然，就目前全球在線廣告發(fā)展現(xiàn)狀而言，知識型廣告投放高度依賴于人工智能技術(shù)的發(fā)展，在投放過程中仍要被賦予人的經(jīng)驗與智慧。在未來某一天，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)化為深度自主學(xué)習(xí)，“知識型投放”將變得更加智能。但無論如何，隨著用戶獲取成本在2017年攀升至新的臨界點，2018年移動應(yīng)用廠商們之間的廣告投放戰(zhàn)役將愈演愈烈。而在AI加碼在線廣告投放的新時代，“知識型投放”爆發(fā)期正式來臨。

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