計(jì)算廣告學(xué) 課件 第五章 計(jì)算廣告用戶(hù)畫(huà)像

用戶(hù)畫(huà)像計(jì)算廣告UserProfile第五章目錄基本內(nèi)涵BASICCONNOTATION構(gòu)建過(guò)程BUILDPROCESS標(biāo)簽體系LABELINGSYSTEM具體應(yīng)用SPECIFICAPPLICATIONS01基本內(nèi)涵定義用戶(hù)畫(huà)像有兩種不同的角度：一種定義從產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的角度出發(fā)，用戶(hù)畫(huà)像被認(rèn)為是勾畫(huà)目標(biāo)用戶(hù)、聯(lián)系用戶(hù)訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具，又稱(chēng)用戶(hù)角色。這個(gè)定義主要基于實(shí)際應(yīng)用，體現(xiàn)了用戶(hù)畫(huà)像的實(shí)際用途，有著具象化的特點(diǎn)；另一種定義從大數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，認(rèn)為用戶(hù)畫(huà)像用于抽象用戶(hù)的信息全貌，是用戶(hù)信息的標(biāo)簽化。這個(gè)定義從抽象角度出發(fā)，更好地解釋了用戶(hù)畫(huà)像的本質(zhì)，也符合大數(shù)據(jù)時(shí)代的特征，具有廣義性與抽象性。定義用戶(hù)畫(huà)像的兩種視角用戶(hù)屬性包括自然屬性、商業(yè)屬性、垂直屬性、行為屬性。用戶(hù)屬性用戶(hù)特征是對(duì)用戶(hù)基本屬性、信息需求、信息行為、心理狀態(tài)、環(huán)境影響的抽象描述，是通過(guò)一定方法從用戶(hù)屬性中抽取出來(lái)的共性特征。用戶(hù)特征用戶(hù)標(biāo)簽是根據(jù)用戶(hù)特征提煉出來(lái)的標(biāo)簽化文本，可以精練準(zhǔn)確地表達(dá)用戶(hù)特征，其實(shí)質(zhì)是標(biāo)簽化的用戶(hù)全貌。用戶(hù)標(biāo)簽用戶(hù)畫(huà)像計(jì)算廣告語(yǔ)境下的用戶(hù)畫(huà)像是基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶(hù)特征提取和深層需求分析，是用戶(hù)社交屬性、生活習(xí)慣、消費(fèi)行為等信息全貌的標(biāo)簽集合。由用戶(hù)屬性、用戶(hù)特征和用戶(hù)標(biāo)簽三個(gè)要素構(gòu)成。用戶(hù)畫(huà)像在產(chǎn)品生命周期中的營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值市場(chǎng)調(diào)研產(chǎn)品研發(fā)產(chǎn)品測(cè)試“購(gòu)買(mǎi)受眾”的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)用戶(hù)畫(huà)像收集用戶(hù)各類(lèi)屬性特征，通過(guò)標(biāo)簽、權(quán)重的方式捕捉用戶(hù)動(dòng)靜態(tài)信息，運(yùn)用定向算法、相關(guān)性預(yù)估等計(jì)算手段就可以精準(zhǔn)鎖定目標(biāo)受眾。因此，計(jì)算廣告用戶(hù)畫(huà)像是“購(gòu)買(mǎi)受眾”的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)。個(gè)性化推薦的底層邏輯個(gè)性化推薦基于用戶(hù)畫(huà)像了解用戶(hù)行為特征，通過(guò)推薦技術(shù)實(shí)現(xiàn)廣告與場(chǎng)景和消費(fèi)者的精準(zhǔn)匹配。用戶(hù)畫(huà)像的水平影響廣告?zhèn)€性化推薦的效果，用戶(hù)畫(huà)像是個(gè)性化推薦技術(shù)的底層邏輯。業(yè)務(wù)效率的根本保證用戶(hù)畫(huà)像的應(yīng)用使得計(jì)算廣告業(yè)務(wù)更加專(zhuān)注聚焦，可以讓廣告主站在第一視角觀察用戶(hù)的需求，使得整個(gè)計(jì)算廣告流程變得有序有效。用戶(hù)畫(huà)像在計(jì)算廣告中的基礎(chǔ)價(jià)值02標(biāo)簽體系標(biāo)簽分類(lèi)按標(biāo)簽變化頻率靜態(tài)標(biāo)簽、動(dòng)態(tài)標(biāo)簽按標(biāo)簽表現(xiàn)形式定性標(biāo)簽、定量標(biāo)簽按標(biāo)簽標(biāo)注方法統(tǒng)計(jì)類(lèi)標(biāo)簽、規(guī)則類(lèi)標(biāo)簽、機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘類(lèi)標(biāo)簽按業(yè)務(wù)場(chǎng)景人口學(xué)標(biāo)簽、興趣類(lèi)標(biāo)簽、設(shè)備類(lèi)標(biāo)簽、行為類(lèi)標(biāo)簽按數(shù)據(jù)類(lèi)型數(shù)值型標(biāo)簽、單選型標(biāo)簽、復(fù)選型標(biāo)簽、文本型標(biāo)簽按標(biāo)簽生成方式基礎(chǔ)標(biāo)簽、業(yè)務(wù)標(biāo)簽、智能標(biāo)簽標(biāo)簽分類(lèi)按數(shù)據(jù)提取維度事實(shí)標(biāo)簽、模型標(biāo)簽、預(yù)測(cè)標(biāo)簽?zāi)Ｐ蜆?biāo)簽用戶(hù)忠誠(chéng)度模型用戶(hù)忠誠(chéng)度模型用戶(hù)狀態(tài)模型

標(biāo)簽分類(lèi)按數(shù)據(jù)提取維度事實(shí)標(biāo)簽、模型標(biāo)簽、預(yù)測(cè)標(biāo)簽?zāi)Ｐ蜆?biāo)簽用戶(hù)忠誠(chéng)度模型用戶(hù)忠誠(chéng)度模型用戶(hù)狀態(tài)模型標(biāo)簽分類(lèi)按標(biāo)簽提取程度特征標(biāo)簽、行為標(biāo)簽、需求標(biāo)簽標(biāo)簽結(jié)構(gòu)標(biāo)簽是某一種用戶(hù)特征的符號(hào)表示，解決的是描述性問(wèn)題。在實(shí)際應(yīng)用中，標(biāo)簽通常被作為一個(gè)結(jié)構(gòu)體系來(lái)設(shè)計(jì)，以解決數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)問(wèn)題。標(biāo)簽橫向?qū)蛹?jí)用戶(hù)實(shí)際發(fā)生的行為被記錄后形成的賦值。行為屬性其他屬性推導(dǎo)而來(lái)的屬性。推導(dǎo)屬性這些指標(biāo)的賦值體現(xiàn)的是用戶(hù)生而有之或者事實(shí)存在的，不因外界條件或者自身認(rèn)知的改變而改變的屬性。固有屬性用戶(hù)自我表達(dá)的態(tài)度和意愿。態(tài)度屬性來(lái)自用戶(hù)的態(tài)度表達(dá)，但并不是用戶(hù)直接表達(dá)的內(nèi)容，而是通過(guò)分析用戶(hù)的表達(dá)，對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理后得出的測(cè)試結(jié)論。測(cè)試屬性標(biāo)簽屬性標(biāo)簽組合標(biāo)簽縱向?qū)蛹?jí)03構(gòu)建過(guò)程用戶(hù)畫(huà)像建構(gòu)過(guò)程數(shù)據(jù)收集計(jì)算廣告用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建要利用大數(shù)據(jù)工具收集用戶(hù)在各種平臺(tái)的痕跡和數(shù)據(jù)，自建、購(gòu)買(mǎi)服務(wù)或借用合作公司的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)來(lái)源第一方數(shù)據(jù)：來(lái)自廣告主自有平臺(tái)的數(shù)據(jù)第二方數(shù)據(jù)：從外部平臺(tái)獲取但所有權(quán)屬于廣告主的數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)：所有權(quán)歸屬外部平臺(tái)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)聚合結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽體系半結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽體系非結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽體系數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)整合特征提取所謂數(shù)據(jù)清洗，主要是剔除冗余、無(wú)效的信息。數(shù)據(jù)清洗的作用就是去除無(wú)效數(shù)據(jù)，保留有價(jià)值數(shù)據(jù)，提升生成用戶(hù)標(biāo)簽的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)整合即將不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的用戶(hù)數(shù)據(jù)通過(guò)用戶(hù)戶(hù)于的唯一標(biāo)識(shí)碼關(guān)聯(lián)，形成維度更全的數(shù)據(jù)。特征提取，即對(duì)處理過(guò)的用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征識(shí)別，尋找有價(jià)值的字段數(shù)據(jù)。計(jì)算廣告用戶(hù)畫(huà)像的特征提取主要使用文本挖掘方法，主要方法包括對(duì)文本型數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性提取、聚類(lèi)分析等。信息整合標(biāo)簽分類(lèi)習(xí)慣標(biāo)簽根據(jù)用戶(hù)在各個(gè)時(shí)間段的各自活動(dòng)規(guī)律和行為習(xí)慣劃分的標(biāo)簽App類(lèi)別標(biāo)簽包括二級(jí)：一級(jí)標(biāo)簽包括社交通訊、系統(tǒng)工具等；二級(jí)標(biāo)簽包括聊天、社交、婚戀（社交通訊），優(yōu)化、安全、輸入法（系統(tǒng)工具）等權(quán)重標(biāo)簽為不同標(biāo)簽賦予的不同指標(biāo)權(quán)重興趣標(biāo)簽根據(jù)用戶(hù)的不同興趣愛(ài)好進(jìn)行設(shè)計(jì)的標(biāo)簽位置標(biāo)簽通過(guò)爬取用戶(hù)的動(dòng)態(tài)位置獲得定義標(biāo)簽根據(jù)文本中所使用的數(shù)據(jù)建立起對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽體系行為建模投放驗(yàn)證建模完成之后，還需要對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行驗(yàn)證，即大規(guī)模并行計(jì)算標(biāo)簽的有效權(quán)重，衡量基礎(chǔ)標(biāo)簽并不斷調(diào)整優(yōu)化。精準(zhǔn)投放大數(shù)據(jù)背景下的個(gè)性化推薦、程序化購(gòu)買(mǎi)使得廣告媒介投放從購(gòu)買(mǎi)粗放的媒體資源向購(gòu)買(mǎi)指定的用戶(hù)流量轉(zhuǎn)變，從而大大提高了廣告效果。效果優(yōu)化計(jì)算廣告可以實(shí)時(shí)收集廣告投放對(duì)象的反應(yīng)數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶(hù)標(biāo)識(shí)和用戶(hù)行為做好廣告效果的反饋工作，并不斷進(jìn)行廣告優(yōu)化，循環(huán)提升效果指標(biāo)。04具體應(yīng)用具體應(yīng)用廣告投放平臺(tái)受眾定位、個(gè)性化推薦、渠道分析、廣告優(yōu)化廣告主商品分析、用戶(hù)運(yùn)營(yíng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、效果評(píng)估TGI指標(biāo)TGI即目標(biāo)群體指數(shù)，是反映目標(biāo)群體在特定研究范圍（如地理區(qū)域、人口統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域、媒體受眾、產(chǎn)品消費(fèi)者）內(nèi)的強(qiáng)勢(shì)或弱勢(shì)的指數(shù)。TGI=[目標(biāo)群體