互联网广告：大数据变现的颜值担当

互联网广告，也称在线广告、网络广告，顾名思义，指的是在线媒体上投放的广告，与传统广告不同，在线广告在其短短十几年的发展中，已经形成了以人群为投放目标，以产品为导向的技术型投放模式。在线广告不仅为广告主带来了以准确接触目标目标受众用户为方法论的全新营销渠道，也为互联网免费产品和媒体提供者找到了规模化变现的手段。

当前，大数据思维和技术渐成显学，大数据至今没有内涵准确的界定，然而，从实际操作的角度看什么是大数据问题或许比理论的定义简单一点，无论从数据处理的规模、采用的技术、还是采用的算法，计算广告都是非常典型的大数据应用，诸如Google等大数据公司甚至是基于在线广告发家致富的，并在业务开拓中创造了大量的大数据技术，国内BAT等主要互联网公司基本也发家于此，只是不明说而已，甚至可以说，BAT就是基于大数据的广告变现公司，马云应该讲“我们首先是家靠广告发家的公司，并通过大数据持续拓展规模，并成功跨界”，只是广告这个词较low，可能大佬们不愿意提而已。

在相当长的时间内，可以说是典型大数据应用，唯一得到充分商业化和规模化的大数据应用就是计算广告，计算广告为各行各业大数据的落地提供了非常有价值的借鉴范本。

当前各行各业的大数据变现提的如火如荼，对于传统企业来讲，大多人对于大数据如何变现心存困惑，甚至否定大数据，有些人虽然看到了大数据在广告中应用的曙光，但也是一知半解，不知道如何切入广告大数据，甚至是已经有第三方数据进行广告大数据合作的企业，也不知道进一步优化或拓展的空间，在数据下游苦苦挣扎。

笔者就尝试着介绍下在线广告的生态，谈谈与大数据的关系，看看大数据在广告领域变现的机会如何，互联网广告，是真正的大数据变现的颜值担当。

Part 1 互联网广告的种类

互联网广告不同于传统线下广告，其产品形式相当丰富，我们平时听到大量的广告术语和形式，基本就在以下图示内：

• 合约广告产品：由线下广告的交易形式衍生而来，又可以分为按照时段售卖的CPT广告和按照约定展示量售卖的CPM广告，这类广告适用于效果不宜直接衡量的品牌类广告主，在门户和视频网站常见。
• 竞价广告产品：最重要的是搜索广告，产品形式为对搜索关键词的竞价，这种广告拓展到站外展示广告流量时，演进成了对页面关键词或者用户标签竞价的产品形式，就是ADN（广告网络）。竞价广告的商业逻辑与合约广告完全不同，也是解决效果类广告需求的关键产品。
• 程序化交易广告产品：竞价广告进一步催生了实时竞价的交易形式，实时竞价使得需求方可以更灵活地划分和选择自己的目标受众，也使得更广泛的数据使用和交易迅速发展起来。以实时竞价为核心的一系列交易方式逐步演化为机器之间以程序化的方法完成广告交易决策。
• 原生广告产品：广告产品体系除了自身的演进，另一个重要课题是如何处理与商业化内容的关系，让广告与内容尽可能以“原生”方式共存，随着移动设备对于原生广告的强烈渴求，原生广告平台也在快速发展。

这么多而复杂的广告类型，到底什么概念，与大数据到底有什么关系，下面笔者分别阐述，只有理解了业务，我们才能发现大数据在其中的价值。

Part 2 CPT合约广告-基本与大数据无关

2.1 定义

最早产生的在线广告售卖方式，它是指媒体和广告主约定在某一时间段内、在某些广告位上固定投送该广告主的广告

2.2 大数据的价值

对于广告质和量的要求，主要根据代理公司人员的经验来优化，对于媒体，只需要一个简单的广告排期系统就可以了，大数据基本无用武之地。

2.3 缺点

这种方式的缺点明显，即无法做到按受众类型投放广告，因而很难进行效果优化，不是互联网广告的主流形式。

2.4 举例

门户网站的品牌广告。

Part 3 展示量合约广告-大数据受众定向的开始

3.1 定义

展示量合约指得是约定某种受众条件下的展示量，然后按照事先约定的单位展示量价格来结算，这种合约另一名称就是担保式投送即GD，很多情况下，也通俗的称为CPM广告。

3.2大数据的价值

这种模式实际上已经反映了互联网广告计算驱动的本质，需要分析得到用户和上下文属性，并由服务端根据这些属性及广告库情况动态决定广告候选，具体与大数据相关的受众定向包括：

• 上下文定向：广告网络根据网页的内容来匹配相关的广告，上下文定向的粒度可以是关键词、主题，也可以是根据广告主需求确定的分类。对于大多数广告展示，不论对当前访问用户的信息了解多少，往往可以根据当前浏览的页面推测用户的即时兴趣，这里大数据的关键就是识别网页内容，广告网络天生就有爬虫识别能力，因此外部没有机会找到大数据变现的机会。
• 行为定向：根据用户的历史访问行为了解用户兴趣，从而投送相关广告。行为定向之所以重要是因为它提供了一种一般性的思路，使得互联网上收集到的用户行为数据可以产生变现的价值，行为定向的框架、算法和评价指标也就奠定了在线广告数据驱动的本质特征，并催生了相关手加工和交易的衍生业务，比如DMP，这是任何有大数据的企业参与互联网广告生态的机会。
• 位置定向：在移动设备上投放广告时，我们有可能获得精准的地理位置，这使得基于精确地理位置的广告成为可能，也使得大量区域性非常强的小广告主有机会投放精准定位的广告，这与传统意义上的地域定向有了质的变化，也成为移动广告最重要的机会之一，拥有第三方精准位置数据的企业可以想象无限，比如运营商，但由于客户隐私等的限制，当前还没有能走出这重要一步。

3.3其它说明

流量预测和在线分配是展示量合约的关键问题：

• 流量预测：由于展示量合约售卖的是某特定人群的广告曝光次数，而人群不同于确定的广告位，因此合约中必须约定投放的量，于是，在产品策略上就产生了流量预测，如果流量低估，会出现流量资源售卖不足问题，反之，则会出现合约曝光量不能达成问题。
• 在线分配：由于各个合约的人群可能存在大量交叠，如何设计分配策略，使得各个合约都尽可能的被满足，也是个需要重点考虑的问题

3.4 缺点

随着行为标签增加，流量会划分的非常细，这时候预测非常困难，因此，展示量合约这类广告产品在人群标签非常丰富时无法有效运作，反过来导致大数据的价值大打折扣，而这个正是竞价广告产品的原动力之一。

3.5 举例

以Yahoo!GD为例，其为广告主提供合约式的采买接口，并且提供了基础的定向功能划分人群，包括地域，人口属性等，在这个行为定向标签体系中，一共有数千个标签，不过实际售卖中，产生过合约的仅仅百多个，这非常典型的反映了合约广告的尴尬，大量精准的标签在合约量束缚下基本很难售卖。

下面是一段模拟的展示决策过程：

Part 4 展示量竞价广告-大数据定向规模崛起

4.1定义

合约式的定向受众售卖方式无法消耗流量库存，未通过合约销售的广告流量很多，这部分流量我们称为剩余流量，竞价交易模式为这部分流量提供了变现的机会，也催生了广告网络这一产品（注意广告网络也可以不是竞价，仅仅承接展示类合约广告），广告网络的产品功能是批量聚合各媒体的剩余流量，按照人群或上下文标签的流量切割出去售卖给广告主。广告网络的投放决策过程对媒体而言类似于一个黑盒子，只需要在广告位的剩余流量上调用广告网络的投放代码或SDK，而不用关心每次展示的投放结果。

4.2 大数据的价值

大数据的价值原理与展示量合约广告的受众定向类似，但由于为不同的细分流量匹配到更为精准的用户，因此，上下文和用户行为标签的大数据价值可以得到更有效的发挥，因为通过广告网络可以找到更多细分流量。

4.3 缺点

广告网络作为中介，具备定价权，对于广告主来说流量媒体是黑盒子，广告主可能抱怨，广告网络提供的广告位大多只是长尾流量，并不是那么好，自己花了钱，但是获得的流量却不精准，因此，广告网络的展示量竞价虽然比展示量合约有进步，也不是完全市场化的机制。

4.4 举例

Google的AdSense是Google进入展示广告领域的第一个广告产品，其定向人群的方式更加多样化，可以通过一系列关键词或主题来确定相关的网页，或者通过人群兴趣、性别等人群、历史访问信息等属性来定向人群，也可以通过这些定向条件的组合精确选择想到达的网页和人群。

Part 5 竞价搜素广告-第三方大数据没有机会

5.1 定义

终于到搜索竞价广告了，万恶的百度竞价排名就是其中的一个实例，搜索广告是上下文查询词为粒度进行受众定向，并按照竞价方式售卖和CPC结算的广告产品。搜索广告在竞价广告乃至整个在线广告中都有着旗舰产品的地位，除了它的变现能力和市场规模方面的优势，更重要的是，一些计算广告中非常核心的产品策略和技术方案都来源于搜索广告。从整个市场看，搜索广告占整个在线广告市场的一半以上。搜索广告是典型的竞价广告产品，广告主就某标的物（这里是关键词）的广告展示机会展开拍卖式竞争，并根据竞争结果依次占据该广告展示的若干位置。

5.2 大数据的价值

搜索广告跟第三方大数据无关，搜索引擎天然的输入关键词就是它需要的大数据，表现了客户强烈的诉求，是最直接的特征，比任何行为分析出来的客户特征更实用和有效，在搜索广告领域，其实第三方没有大数据合作的机会，搜索引擎一家独大，自产自销，非常遗憾。

5.3 竞价机制

搜索广告竞价标的物是竞价关键词，用户输入的查询与关键词相匹配确定是否可以触发该条广告，匹配的方式可以简单精确匹配，也可以扩展方式，由于竞价中涉及到广告主探索压价，比如三个广告主首轮出价10，4，1，出价较高者可以通过不停的调低竞价从而导致1.02.1.02，1的结果，因此出现了GSP(第二高价)及VCG等定价方式，GSP指在只有一个位置的拍卖中，向赢得该位置的广告主收取其下一位广告主的出价，从而避免探索压价的行为，这种方式由于容易解释，因此是主流的竞价方式。

5.4 举例

AdWords是Google推出的关键词竞价广告产品，每年为Google创造百亿美元的收入，也是搜索竞价广告的鼻祖，国内的BAT搜索竞价广告基本都参照了此种形式。

Part 6 程序化交易广告-需求方大数据的崛起

6.1 定义

在线广告发展到竞价阶段，随着需求方优化效果的要求进一步加强，广告网络等产品形态已经无法满足要求，比如，广告主希望广告平台帮助找到与其用户类似的潜在用户，无论怎么选择在广告网络中的人群标签，都难以达到圆满，因为广告网络不可能面向所有广告主去维护或打造这样一个过于庞大的标签体系，采用广告网络这样的封闭式竞价方案是无法规模化和精细化地针对定制化标签进行投放的，什么样的解决方案才能够规模化呢？其实很简单，只有把竞价过程开放，在广告展示时由需求方来判断是否需要并出价，这样的功能，必然要去询价、出价和竞价在展示时进行，这就产生了以实时竞价即RTB为核心的程序化交易市场。

6.2 实时竞价流程

• cookie映射

一般由DSP（需求方平台）发起。

• 广告请求：

步骤2.1：用户浏览媒体网站

步骤2.2：媒体网站通过JavaScript或SDK向ADX(广告交易平台)发起广告请求

步骤2.3：ADX向各DSP传送URL和本域名cookie，发起询价请求，DSP根据预先做好的cookie映射查出对应的己方cookie，决策是否参与竞价，如果参与，则返回自己的出价，在等一个固定时间篇后，ADX选出最高价的DSP返回给媒体网站。

步骤2.4：媒体网站从胜出的DSP拿到广告创意并展示

6.3 大数据的价值

• 重定向：将在一段时间内到达过广告主网站的用户作为重定向集合，这个与第三方无关，可以对重定向流量进行创意上的深度加工，比如分析处于不同购买阶段的用户，采用合适的创意推动转化，重定向本质上是一种站外推荐，比如笔者在亚马逊浏览过一本书，在上天涯网站的时候给我推荐类似的书，相信是采用了重定向的方式，重定向的收益往往比非重定向的高出一个数量级，可惜重定向不需要第三方数据。
• 新客推荐：重定向虽然精准，但是量受到极大的限制，对于大部分广告主来说，除了老用户，他们更希望有办法接触到那些“可能”对自己产品感兴趣的潜在用户，对于那些快速成长期的电商或者是网站流量并不大的线下业务广告商（如银行、汽车），这方面的需求尤其强烈。有可能的这类标签，往往需要基于第一方数据，引入更丰富的第三方数据来找到类似的潜在用户，比如look-alike，这个可以解释为什么BAT对于第三方大数据不怎么感兴趣，对于第三方大数据的机会就是成长型互联网公司或传统线下公司，这个可以说是大数据合作的蓝海。

6.4 举例

2007年Google收购DoubleClick，发布了其广告交易平台DoubleClick ADX，并将AdWords和AdSense接入，其中AdSense作为广告网路接入，AdWords作为需求方接入，Google Adwords的广告主可以直接进入ADX的平台并拥有更多的媒体资源，而AdSense的发布商也将拥有更广泛优质的广告主资源，DoubleClick ADX每天管理着全球百亿次广告展示的实时竞价，在中国市场也是重要的ADX之一。

Part 7 原生广告-移动互联时代的新机会

6.1 定义

在线广告的规模发展，使得广告从依附于媒体的简单变现功能已经进化成了独立的业务体系，在互联网行业地位举足轻重，但从另一个角度看，广告与媒体内容的关系则在一定程度上被边缘化，这不是一个好的趋势，与内容基本独立的广告交易必然会在效果和用户体验方面碰到天花板，比如当我在天涯的娱乐频道看到一个书本的推荐广告时，我的体验并不好，将内容与广告决策深度融合，就是原生广告产品需要解决的问题，当前，从软文、搜索广告到社交网络中的信息流广告都有一些原生广告的意味，应该说，将商业化内容与非商业化内容统一生产或混合排序的产品，这样的产品方向经常被称为内容即广告，这让我想起我在腾讯新闻客户端浏览新闻时，曾经发生过多次有跟新闻一样编排的游戏广告新闻推荐给我（笔者喜欢一款剑侠情缘三的游戏），那个时候我还在纳闷，估计这就是一种移动端的原生广告吧。

6.2 移动广告与原生广告的情缘

移动互联网的快速发展对所有在线服务都产生了颠覆式的推动，几乎所有的PC端的广告产品形式都开始被移植到移动环境下，移动设备的特点是跟用户在一起，并且从地理位置、生活状态、需求意图等个方面都能对用户有深入的理解，情景广告营销成为可能，同时，移动环境下精准的位置定位能力让如理发店等本地化小商机的广告营销也成为可能，但移动设备的移动性、位置性，小屏幕性使得传统的广告产品形式面临巨大的挑战：

• 应用生态造成的行为数据割裂：移动互联网环境中，并没有形成以Web为核心的生态，取而代之的是应用为主的生态，也就是，展示标准和框架没了
• 许多PC时代广告主移动化程度不够：首先移动屏幕太小，广告位极大影响体验，其次，如果将PC端的落地页直接照搬到移动投放，交互体验非常差，如果还涉及到后续转化流程的多个页面，体验就更差了，因此，这种体验极大降低了移动端的广告转化率，我们也不可能要求广告主去自己做适配的APP，那对于广告主也是无法承受之重
• 移动广告的产品形态需要一次革命：上述的窘境体现了深层次的问题，移动性将广告与内容的矛盾进一步激发

因此，原生化可能才是移动广告的未来，广告产业如果有此变革，对于大数据领域，特别是第三方数据可能也是一次巨大机会，想到这里，我回首马云提的DT时代，想想他们的跨界数据整合的动作，倒吸一口冷气，也许如果没有移动互联网时代的到来，估计这个DT时代提法会晚很多年，形式所迫，不得不发。

6.3 大数据的价值

除了前面提到的，重点提两个核心大数据，一个是ID，移动互联网让COOKIE失去了效用，能够连接各类APP的ID，将是大数据的王者，运营商，你懂得？，其次是位置，阿里收购高德，你就知道为什么了，移动广告啊，多大的商机，他不收购，等着被超越和颠覆吗？

Part 8 数据管理平台-专业独立大数据处理

第一方数据的收集和加工是广告市场非常重要的环节，对于没有这方面技术积累的广告主而言，专门设团队进行数据加工没有必要，因此，市场上产生了专门的产品，即DMP,一方面它可以为网站（媒体或广告主网站）提供受众定向功能，另一方面，广告主网站通过DMP与广告采买渠道进行更方便的数据对接，因为广告网络不可能做得太重，DMP唯一负责广告主网站用户积累和划分，并传送给广告平台，那在很大程度解决这个问题；数据交易平台主要是聚合各种来源的在线用户行为数据，加工成有价值的用户标签，然后在市场上售卖这些标签进行变现，其实际兼具DMP产品功能，可以认为DMP是站在第一方数据角度提供产品，而数据交易平台则站在第三方角度提供产品，但笔者看到国内市场，似乎统称为DMP，兼具这两个角色，而DMP也是当前第三方大数据变现的最主要的一个途径，但当前发展的并不如国外，可能也跟国内RTB市场的发展阶段和行业环境有关系，毕竟当前国内的RTB广告份额并不高，但从未来的角度看，还是很好的一种变现模式，很大国内广告和大数据公司也在纷纷布局，对于大家都是一个机会。

Part 9 关于互联网广告有价值的大数据盘点

前面讲了互联网广告的形态与大数据的关系，下面笔者也总结一下，到底哪些大数据对于互联网广告是有很大价值的，希望对于拥有大数据或者准备投入大数据产业的企业有所帮助：

• 用户标识：对于广告而言，如何确定哪些行为来自于同一个用户是非常关键的问题，稳定精确的用户身份就像是0前面的1一样，对准确界定受众和利用数据至关重要，无论拿到多少数据，如果无法把它们与投放系统联系起来，这些数据就无法发挥作用，因此像BAT、运营商等一些企业，由于拥有COOKIE、IMEI、IDFA、ANDROID_ID、号码、MAC、UA等ID信息，因此具有很高的价值，而且其具有第三方性，这是为一些企业如运营商所忽视的。
• 地理位置：地理位置信息随着能获得的精度不同其用途也不同，一般基于IP精确到城市级别也有相当大的价值了，而在移动环境下，GPS或蜂窝的定位往往可以精确到百米，这使得区域广告商定向投放广告成为可能，这样的定向，对于餐饮等受地理位置限制极大的线下业务广告商是非常有价值的。
• 主动行为：理论上，越接近决策转化的数据，越有价值，例如下单前的浏览、搜素、比价、加入购物车等准备工作，这类行为价值是最高的，对于供给方或广告平台很难获得，重定向是最直接的利用，如果有其他获取的方式，价值也是蛮大的，运营商其实有可能获取部分主动搜索信息，这依赖于数据的解析能力。
• 半主动行为：主要包括分享和浏览，这两类行为数据都是用户目的比较弱的网上冲浪过程中产生的，因此，其所涉及的兴趣领域对把握用户信息有机制，但是非常细节的内容精彩精度有限，半主动行为的指导意义虽然有限，但数据量最大，因此还是有变现空间的，当前运营商的上网数据正是这类情况，因此具有变现价值，但绝不是最关键的。
• 人口属性：人口属性本身是常用的一种定向标签，其通用性很强，但现在这类数据无论是互联网企业，银行、运营商等都有，由于其变化不大，其价值的贬值是很大的。
• 其它数据：比如社交关系等数据，也可以带来一定的价值。

关于行为数据对广告的意义，有两条基本的规律，首先，随着用户主动意图的提升，相应的数据价值也随之增大，其次，越接近转化的行为，对效果广告的精准指导作用越强。把握这两条规律有助于判断各种行为数据（特别是第三方大数据）的价值，当然，越是精准的数据会导致潜在用户越来越少，因此并非绝对，另对于移动广告来说，ID和位置是任何广告企业绕不过的课题，也孕育着巨大的机会。

Part 10 结语

致力于大数据转型的传统企业，理解互联网广告的形式，理解其大数据变现的模式，对于传统企业的大数据创新是具有很大指导意义的，传统企业与互联网广告企业虽然当前有接触，但相较于互联网广告企业对于其的了解，传统企业对于互联网广告产业的理解是有限的，双方未来能否相互合作，是建立在共同的视野和理解基础上，传统企业需要加大互联网广告产业的理解，否则，没有对话的能力。

前面提到的大数据是当前广告界非常务实的以行为数据为导向的价值判断方式，但应该知道，用户的行为虽然能一定程度表明用户的意愿，但很多用户的真实需求往往是潜伏的，或者需要被激发的，当我们的大数据对于客户的刻画如果能深入到地位、行业、性格、情感和价值观等更为深层次的东西时，当我们广告的目的是创造更好的客户生活时，可能广告的推荐将进入到一个新的境界，那个时候，广告不再是广告，广告就是原生，广告与需求就真得实现了统一，大数据将发挥出最终的价值。

移动互联网时代的广告，面临新的洗盘，会产生新的商业模式，众多拥有大数据的传统企业将面临新的机会，“我们是继续卖我们的汽水，还是沿着互联网+去开拓新的世界？”

注：由于笔者关于互联网广告的知识有限，本文前面的部分广告知识大多摘自刘鹏先生的《计算广告》一书，笔者基于此围绕大数据做了一些归纳和总结，将一本书的内容进行了浓缩，如果你想深入理解，推荐去看一下原书。