中國RTB廣（guǎng）告市場規（guī）模的快速增長（zhǎng），得益（yì）於互聯網廣告技術的發展和RTB廣告（gào）模式的 先（xiān）進性。隨著更多優質媒體資源和廣告客戶的加入，無疑今年的RTB廣告市場仍將保持高速增長。然而從智子雲服務的近百家廣告主角度來看，並非所有投放 RTB廣告的客戶，都取（qǔ）得了理想的效果。而投放效果較為理想的（de）廣告主裏麵，無一例外都有一個共同的特點——那就是非常重視數據挖掘。正是數據挖掘使得 RTB廣告最重要的（de）價值得到了釋放（fàng）。

　　數據（jù）挖掘的核心是做好數據資（zī）產管理。數據挖掘（jué）在互聯網營銷中（zhōng）的（de）應用，目的是做數據資產的保值和增值。數據資產大體可分為CRM數（shù）據、訪客數據、公共 數（shù）據三層，數據規（guī）模依次極速增長，達到大數據的範疇。不少廣告主隻（zhī）停留在CRM數據（jù）應（yīng）用層麵，每天大量的訪客數據，並沒有記錄和追蹤，都在白（bái）白流失，更談 不上（shàng）據此建立數據標簽庫、對外（wài）部公（gōng）共數據的有效利用了。智子雲觀點：不確（què）立一個以數據為核心的投放理念，不進行數據挖掘（jué）綜合（hé）應用（yòng），就難以（yǐ）深刻領會RTB廣（guǎng） 告的精髓，取得良好的投（tóu）放效果。

　　如何利用數據挖掘讓（ràng）RTB廣告效（xiào）果倍增？

　　與傳統互聯網廣告關注媒體、位置、出（chū）價不同（tóng），RTB廣（guǎng）告（gào）由媒體購買上升到人群購買（mǎi）之後，人群、創（chuàng）意、著陸頁則更能影響到廣告效果。讓我們就從最能影響RTB廣告效果的因素入手，看如何通過數據挖掘來掌控這些因素。

　　建立訪客（kè）關（guān）係管（guǎn）理（lǐ）體係，是利（lì）用數據挖掘來提（tí）升RTB廣告效果的第一（yī）步。通常的做法分為SAAS服務和（hé）私有（yǒu）雲定製兩種。前者快速便捷，後者係統深入， 可分（fèn）別滿足不（bú）同（tóng）階段的客戶（hù）需要。訪（fǎng）客關係管理係統能夠實時記（jì）錄和追蹤所有到訪用戶的各種點擊流行為——對於一個中大型網站，每天新（xīn）增的行為（wéi）數據是驚人的。 事實上大（dà）量新用戶（hù）在網站上留下了豐富的行為數據卻因為種種原（yuán）因沒有產生（shēng）任何（hé）轉（zhuǎn）化（huà）。這樣的準客戶就（jiù）差臨門一腳，不通過（guò）持續營銷去促進其（qí）轉化是非常可惜的。

　　除了對（duì）訪客行為進行（háng）記錄和追蹤，訪客關（guān）係管理係統還需要為每一個訪客（kè）進行標簽化。一個（gè）訪客可以具有多個標簽，每個相同（tóng）標簽的（de）訪客，就形（xíng）成（chéng）一個訪客細分（fèn）類（lèi）別。將訪客進行自（zì）動化分類，是進行訪客價（jià）值判斷和確定廣告策略的基礎。

　　目前業（yè）界對於重定向RTB廣告投放的效（xiào）率，普遍沒有疑義，而對於重定（dìng）向的規模，多數（shù）並不看（kàn）好。事實上重定向RTB廣告絕不僅僅是訪客找回，而是數據 庫營銷的升級（jí）——大數據營銷。訪客關（guān）係管理體係能夠幫助廣告主按廣義（yì）的RFM模型，去設定分類用戶營銷策略，如轉化潛在客戶、喚（huàn）醒沉睡（shuì）客戶、增（zēng）強高價（jià）值客 戶品牌忠誠（chéng）度等。隨著移動互聯網和移（yí）動RTB廣告市場的快速發展，訪客關（guān）係（xì）管理加上多屏重定向，將幫（bāng）到廣告主在APP營銷上（shàng）產生更大的價值。（移動重定向 將不（bú）再基於cookie，而是全新的追（zhuī）蹤技術，智（zhì）子雲把它定義為指紋追蹤技術）

　　Remarketing具有非常廣（guǎng）泛的應用空間（jiān）

　　目前很多DSP公司都已經實現RTB廣告的動態創（chuàng）意功能。動態創意能夠將（jiāng）各種媒體（tǐ）廣告位變成客戶的商品櫥窗。以智子雲超過10年的個性化（huà）推薦引擎項目實施經驗來（lái）看，動態創意的效（xiào）果好不好，取決於動態的內（nèi）容與瀏覽用戶到底有多大的相關性。

　　最簡單的做（zuò）法，就是把動態櫥窗中推薦的商品變成用戶（hù）的瀏覽記錄或（huò）同類熱銷，即看過什麽商品，就推（tuī）薦什（shí）麽（me）商品，或者同類熱銷（xiāo）商品。而更有效果的做法（fǎ）， 應當是要能根據用戶之前（qián）的行為軌跡，預測（cè）出該用戶可能（néng）感興趣的商（shāng）品列表，並按相（xiàng）關度高低依次推薦出來。這種個性化推薦隨著（zhe）用戶的行為更新，是實時變化（huà）的。

　　個性化推薦作為動態（tài）創意的核心內容，對於各類電商提高RTB廣告效果是非常必要的。數據表（biǎo）明，個（gè）性化推薦的動態創（chuàng）意，對於相（xiàng）同用戶，廣告點擊率能有3倍以上的提升，點擊轉化（huà）能（néng）有20%以上的提升。

　　此外，不僅僅是電商行業，隻要是（shì）網站上有產品或服務陳（chén）列，在業務上有差異（yì）的（de）廣（guǎng）告主，都（dōu）可以在RTB廣告投放中，將個性化推薦和動態創意應用進來，提升廣告效果（guǒ）。

　　相似度計算因子

　　關於廣告著陸頁，不外乎首頁、詳情頁、專題頁幾種類型。而事實上，RTB廣告不同於其它的互聯網廣告，它是一種數據（jù）定（dìng）向（xiàng）廣告，如果廣告（gào）著陸（lù）頁能夠根據數據定向策略，在著陸頁層麵與之相呼應，則對於廣告效果的（de）提升，有更好的作用。

　　一個典型的例子就是淘寶櫥窗廣告。早期的淘寶櫥窗廣告都是直接鏈（liàn）接到單品（pǐn）頁，從13年開始做了調整，不再（zài）直接鏈接到單（dān）品頁，而是鏈接（jiē）到一個以（yǐ）該單品 為主的聚合頁（yè），這個頁麵可以稱為個性化著陸頁。調整為個性化著陸頁的直接好處是降低了跳出率，增加了網站訪問（wèn）深度，不以單品轉化為目標，進而促進整站轉化（huà） 率的提升。

　　智子雲通常都會（huì）建議客（kè）戶在投RTB廣告時，要（yào）采用個性化著陸頁。雖然會涉及到一些開發和部署工作，但能夠取得更好的投放效果（guǒ）。而支撐個性化著陸頁的（de），是和個性化動態創意相（xiàng）類似的各種推薦模型和模塊，在大的推薦引擎框架內，技術（shù）實現是很高效的。

　　廣告著陸頁很重要（yào）

　　回到數據資（zī）產的保值和增值這個話題（tí）。所謂保值，是練內功，通過數（shù）據發現消費規律，並在此基礎之上對用戶進行細分和聚類，用適合的工具與（yǔ）用戶交流其關（guān） 心的內容，最終實現用戶的轉化與再轉化；所謂增值，是走出去，基於對自身用（yòng）戶數據的持續畫像，以此在外網尋找“有緣人”，故增值的核心是數據個性綻放，業 務需求匹配。不論保值（zhí）還是增值，注重積累和持續，而非短平快；注重價值規律由內向外發掘，不同（tóng）層次的差異化和遞（dì）進關係，而非一刀切。

上（shàng）一新聞：煙台廣告創（chuàng）意產（chǎn）業園區被授予“國家廣告產業園區”

下一新聞：廣告（gào）公司經常使用的廣（guǎng）告設備有哪些？