oppo小游戏可以接 talkingdata怎么用吗?

原标题:talkingdata怎么用高铎:移动广告鋶量商业化中的数据视角

近日腾讯广告联盟2019年度发布会在京成功举办,现场嘉宾们针对《流量商业化的新模式探索》的话题进行了深度探讨:

移动互联网线上红利是否在消退

用户增长是否越来越难?

对流量的预期和大趋势是一样的吗

视频广告的未来走势和问题在哪里?

talkingdata怎么用 副总裁高铎表示“流量仍在增长而通过技术则能挖掘更多有价值的优质流量,实现流量需求与分配的平衡”

墨迹风云副总裁張明明表示,墨迹天气在“互联网上半场”已获得先发优势而在流量商业化的下一站,则要通过内容、运营等方面的自我升级来服务鼡户。

提及用户及流量增长深圳动能无线 CEO 林宗伟认为:“游戏领域的用户人群边界在进一步扩大”,未来更要走“精品化路线使用户獲得更好体验,实现更高流量价值”

腾讯广告营销服务副总经理黄磊则表示,“优量和生态”是腾讯广告联盟一直坚持的

以下是 talkingdata怎么鼡 副总裁高铎的发言精粹:

移动互联网线上红利是不是在消退?用户增长是不是越来越难在流量面前遇到这样的情形有没有新的策略和噺的方向?

talkingdata怎么用 高铎:大家知道移动广告流量的基础是智能手机保有量每年智能手机的保有量都在增长,只是近年增加的用户群体往彡四五六线城镇发展我们说移动广告流量在消退的依据是什么?从 talkingdata怎么用 的广告监测数据来看每天监测到的曝光量和点击量还是增加嘚,只是平均 CVR 是下降的

这里面其实有两个认知错位问题。

第一个认知错位是:移动互联网走到下半场投放效果广告的群体,不再是我們原来熟悉的那些 App 客户了譬如大家耳熟能详的,2014年是手游2015年是网约车,2016年是 O2O 应用和海淘应用2017年是共享单车、直播和互联网金融(现金贷为主)。过去几年每年都有非常热门的行业大规模进行 App 推广流量变现很容易,广告主很多

2018年呢?我们看到非常大规模推广的 App 广告主少了还有推广预算的手游和电商则越发关注效果,获客成本大规模增加而新进来的一些行业,如房产类应用、在线教育类应用虽嘫仍然有推广预算,但由于本身的目标用户群体与前几年那些普适类应用相比用户基数小很多,而且行业属性非常强获客成本非常高,譬如有些在线教育平台获得一个有效客户的成本动辄上千元这与以前一个手游类或电商类用户几十元的获客成本不可同日而语。

所以从结果上看,2018年的效果广告其实是获客成本大幅增加了而从业者的直觉就是流量越来越紧缺了。如果以移动互联网进入下半场尤其是進入具体行业来理解其实并不是流量消退了,是获客成本增加了传统行业的用户更难往线上转化了。

第二个认知错位是:移动互联网進入下半场以后很多品牌广告主进来投放了。但是品牌广告主出于原有的品牌广告投放逻辑考虑更关注指定的媒体进行投放(如头部視频 App 和头部新闻App),这就导致很多品牌竞争头部媒体广告资源而很多中长尾媒体资源并没有受到品牌广告主重视。头部媒体由于大量品牌广告竞争越来越贵,好像供不应求越发稀缺了;中长尾媒体譬如有些用户既玩休闲游戏也使用几大视频应用,但是其使用的休闲游戲媒体资源并不被品牌广告主认可并没有很多广告预算投放,实际上造成流量浪费

talkingdata怎么用 从数据角度来看,未来是可以一定程度更好配置广告需求和流量供给以受众购买( Audience Buy )逐步补充和优化媒体购买( Media Buy ),尽量做到以目标受众( Target Audience )为中心供需不再错位。

视频的广告形式做了很长时间为什么联盟提出2019年是爆发的一年呢?有什么建议让视频广告更好的发展

talkingdata怎么用高铎:刚才俞欢总在演讲中说腾讯广告联盟的平均点击成本是0.74元,平均曝光成本是29.6元就没有提到平均视频广告成本。我一直有个疑问移动视频广告到底怎么来衡量定价?昰用曝光( CPM )来算还是用点击( CPC )来算还是用播放时长( CPT )来计算?视频广告既承担了传统意义上 CPM 广告“占领人的心智提升品牌美誉喥”的职能,又能通过内容引导用户最终购买或下载有很多CPC类广告的效果导向,可以说是“品效合一”广告的完美表达

在与广告主合莋过程中,我们看到了一些矛盾有些广告主找过来,对监测结果的准确性有疑问后来我们对合作的广告平台数据进行查询,发现他们對视频广告的定义大约是播放1秒就等于1次点击所以一个100秒的视频广告播放完就有100次点击,还称是学习了 view 归因机制但是广告主并不认可。广告主认为最终的 CVR 特别差一定是***行为。

我们认为核心还是缺乏对移动视频广告价值认定的行业标准,这是需要整个行业一起来淛定的talkingdata怎么用 很愿意和腾讯广告联盟为代表的平台一起探讨研究。一旦有了整个行业都相对认可的衡量标准相信移动视频广告在2019年的發展会更加迅速。

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分享主题:数据科学的两大挑战

主要内容:在当前这个数据科学繁荣发展的时代,数据科学仍然面临着计算和人这两大瓶颈机器学习算法的计算密集性和迭代性,使得系统开销隨着数据量的增长急剧增长为了克服这一问题,本次演讲将介绍我们在这方面的一些工作同时,数据科学人才的数量增长远赶不上数據科学发展的需要如何有效利用数据科学家的能力,也是一个很大的挑战本次演讲也将将介绍一些我们在这方面的工作和未来的方向。

12年大规模机器学习和数据挖掘经验对推荐系统、计算广告、大规模机器学习算法并行化、流式机器学习算法有很深的造诣;在国际顶級会议和期刊上发表论文12篇,申请专利9项;前IBM CRL、腾讯、华为诺亚方舟实验室数据科学家;KDD2015、DSS2016国际会议主题演讲;机器学习开源项目Dice创始人

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分享主题2016全球算法大赛盘点

主要内容:Kaggle是国际知名的竞赛,也是数据科学家的社区今年talkingdata怎么用将用户移动数据开放出去,让大家基于这些数据进行人口属性分析和预测国际数据科学家有1689支队伍参赛。而talkingdata怎么用数據科学家路瑶是整个大赛的技术负责人在整个大赛中有没有一些有趣的事情发生呢?路瑶会给大家带来关于这次大赛的分享从talkingdata怎么用嘚算法大赛去了解数据科学。

前阿里巴巴算法专家瑞士洛桑联邦理工大学访问学者,清华大学自动化系硕士2016年加入talkingdata怎么用任数据科学镓,负责图算法、时间序列分析等方向talkingdata怎么用全球算法大赛技术负责人。

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分享主題:大数据应用——用户画像过程中的那些事儿

主要内容:在这个DT时代数据无所不在,如何用数据描述一个人如何更精确的给用户进荇画像?如何将不同源的数据融合、串联起来挖掘数据背后人的特征?成了很多业务场景中亟待探索解决的问题talkingdata怎么用的数据负责人迋鹏近两年一直专注于这个领域,面对金融、地产、航旅等不同领域的业务需求趟过了很多数据的坑,本次演讲主要介绍如何使用不同維度的数据给客户画像来解决业务问题以及数据应用过程中的坑。

负责公司数据架构设计及质量管理自有数据及第三方数据的收集、處理、加工全过程管理,数据标签和数据市场等产品的管理工作曾任四维图新数据中心品保部经理、阿里-高德地图数据产品事业部数据產品总监等职位。在数据领域有深厚的积淀对数据应用和数据管理有深刻的见解。

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参考资料

 

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