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智子云CEO朱建秋:AI+DMP解决DSP大数据困境

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2017 年 7 月 14 日,由广州市广告行业协会联合全球领先的新经济行业数据挖掘和分析机构“艾媒咨询集团”主办的中国华南广告行业盛筵——“ 2017 中国(第七届)大数据与移动营销大会”在广州琶洲·南丰朗豪酒店隆重举办,艾媒网对此次大会进行了全程直播。

  本届大会以“大数据·大智能·大回响”为主题,共设置中国移动广告营销创新发展论坛、大数据营销领袖论坛、新媒体营销创新发展论坛三大论坛,阿里巴巴、中国联通、唯品会、宝马等数百名知名品牌企业主CEO或高管群英汇聚,更有广州市广告行业协会带领旗下会员企业、新锐企业家协会及各大著名企业家俱乐部会员踊跃报名,共同探讨千亿级市场下数字广告行业各方的未来发展之路。本次大会还覆盖5000+行业内人士,包孕政府主管部门、专家学者、品牌广告主、移动大数据和泛营销的上下游产业链,人民网、新华网、今日头条、中国广告网、南方网、大粤网、鲜闻等知名媒体全程关注。

  智子云CEO朱建秋博士应邀出席了本次大会,并颁发了《移动营销中的DSP大数据困境》精彩演讲。他认为:“以AI人工智能为核心的DMP解决方案,正尝试突破DSP大数据的困境。”以下是精彩内容:

  以“透明化”解决RTB市场的困境

   2016 年智子云率行业之先倡导DSP”透明化”。如今, 2017 年“透明化”已经成为每家DSP的尺度配置。DSP透明化是我们为解决RTB存在的市场困境提出的解决方案。RTB快速发展到 2016 年,市场开始有一些质疑和异议,原因是因为RTB广告投放建立在DSP技术黑箱之上,黑箱操作使得套利成为可能, 也让很多鱼龙混杂的流量,灰色的做法以DSP名义而存在。我把这样一个市场,称为是“柠檬味”的RTB市场。柠檬市场,是阿克尔洛夫提出的,获得诺贝尔奖的经济学理论,简单的讲就是在信息分歧错误称的市场中,劣币摈除良币的过程。但我认为,RTB还没到柠檬市场,只是开始有一点点柠檬的味道。那么,把这个市场往良性的、健康的标的目的扭转,要怎么办?针对RTB市场的这个困境,我们提出了“DSP透明化”。

  透明化的需求怎么理解呢?如果你是广告主,做一个 10 万元的DSP投放,首先,到底有多少钱真正花在购买媒体上?你不知道; 第二,一般而言,每家DSP都会跟你讲:有大量精准的人群数据,有很多算法……可问题是,广告投放过程中真的用了这个数据吗?就算真用了这些数据,那这些数据真的准吗?你也不知道; 第三,方案里设计的投放策略,看起来都很完美,也有必然的KPI指标,但是整个投放策略真的是按方案执行的吗?整个投放策略能看到吗?透明化就是针对这三点,将曝光成本、人群数据以及投放流程这三个黑箱打开,并在DSP系统中真正技术上实现。

  透明化打开了DSP技术黑箱,能够用“放大镜”去看透明化后的数据,然后,我们就看到了“大数据的困境”。

  DSP大数据的困境:精准之殇

  DSP最初以精准著称,号称大数据精准营销。 6 年后,再提精准,有点五味杂陈。我们听得最多的就是:“不是号称精准吗?那为什么做不到…”?我用“精准之殇”来说明当前DSP大数据的困境。总结起来,有以下三点导致精准很难落地。

  第一点是数据覆盖量不够。每家DSP都会说有数以亿计的人群数据,这些数据覆盖量难道还不够吗?是的,智子云一天也有RTB竞价数据350+亿条。但是,这些数据只有在有RTB竞价广告位的网站和APP上,才能获得人群的行为。而这些网站和APP的覆盖量是不够的,因为还是有相当于一部分网站和APP上没有RTB竞价广告位,好比淘宝、京东等。而没有广告位的大都是价值高的网站和APP,这些媒体上的行为是没有的。

  第二点是数据的维度不够。举一个极端的例子,你是一个微商,有 10 万个粉丝。这些粉丝中有 5 千个购买过你的商品。而对这些粉丝的数据维度,你只有一个:微信号。因为维度不够,你就没有措施知道购买你商品的人群特征是什么,是男是女,年龄多大,喜欢看什么等等。维度不够,就不能建模,也就无从对精准投放进行指导。我现在的一个评判是,仅靠线上的行为标签,是不足以支撑精准落地的。我们需要更准确的线下的标签。好比,如果我们知道性别,在投放男人爱玩的游戏的时候能够直接将成本缩减一半。

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