NOX夜神：程序化广告迎来“知识型投放”爆发期

Rebecca是一名资深旅游爱好者，每年都会计划3-4次的出境游，同时对景点人文环境、自然风景、酒店环境、综合性价比要求都很高。又到了春季出游季，这天当Rebecca在某网站搜寻户外出行装备时，一则圣地亚哥-德孔波斯拉特徒步旅行主题出游广告吸引了她。低调猎奇的徒步路线，浓缩了西班牙自然风光，雪山山脉，原始森林，村庄城堡等诸多精华看点，契合全程旅行的配套攻略展示，整个推荐风格调性、行程、食宿、价格等多维度内容完全符合她的要求。于是，Rebecca的一场最初由广告推荐驱动的出游计划就这样开始了。

没错，上述场景就是NOX夜神团队“知识型投放”的应用情境。对于传统程序化广告投放而言，当Rebecca在搜索户外装备时，很可能会收到一堆同级别同等价位梯度的精品户外装备推荐。而对于更加精准的“知识型投放”而言，解锁出的信息就不仅仅是这些了。在NOX夜神团队的“知识型投放”系统中，当Rebecca搜索户外装备时，投放系统依据习得知识判断出Rebecca的最终需求，并最终达成精准投放。程序化广告“知识型投放”时代，用户所见即所想，智能分发逐渐变得更加简单。那么，究竟什么是“知识型投放”？

基于大数据、 学习的 “知识型投放”

程序化广告交易发展至今日，需求方对流量的选择和控制能力达到了极致，对需求方来说技术和算法的挑战也相当大。数据驱动、计算导向越来越成为在线广告市场的重要前进动力，伴随着AI技术的发展，“知识型投放”在程序化广告交易亟待升级的背景下应运而生。有别于传统粗放式程序化广告投放，“知识型投放”在大数据、 学习、大计算的驱动下，透过大规模训练建立的 神经网络让程序化广告投放变得更加智慧。

数据管理的4个阶段

大数据时代，数据管理分为数据采集、信息整理、信息提炼、和智慧判断4个阶段。而程序化广告投放发展到知识型投放阶段，对数据的处理能力已从基础的数据收集、信息整理、简单信息提炼，发展到高效信息归纳、智慧洞察判断阶段（当然，这个过程中要赋予人的经验与智慧）。

数据高LTV 的“知识型投放”

随着技术升级，更多数据源得到有效聚集，更多数据维度不断增加，企业大数据库价值得到了极大提升。在“知识型投放”分发网络中，海量用户的多维度标签被做成智能神经网络中的众多神经元，神经元与神经元之间的有效关联，通过智能算法产出“知识类”的结论，通过智能判断，最终形成宏观投放策略应用于后续的精准定向广告投放，并帮助广告主在营销之前做好预算和整体投放计划。

在NOX知识型投放分发网络中，这些“知识类”结论包括：使用电商应用的女性在泛娱乐App的接受率低于平均，但ARPU远高于平均；安装过3个以上资讯类 APP 的，年龄在20-30岁之间的用户使用直播类应用的概率小于5%，这是一个典型的学习型和泛娱乐型用户的关联； A 和 B 国家都属于一个民族或者语言体系，AB 两个国家90%以上的用户模型都相同，从而可以参照着来投放广告······相比传统程序化广告投放通过固定标签圈住某一类用户，给这类人批量推送相同广告，让用户在恰当的使用场景得到恰当的推荐内容，用户接受度将变得更高，广告投放也将变得更加精准。

精准差异化“知识型投放”vs粗放同质化“传统程序化投放”

相较于传统粗放式程序化投放受限于用户账号、手机绑定，简单标签驱动等因素，“知识型投放”无疑在提升数据生命周期、用户数据生命周期、广告精准度、用户粘性等诸多方面，拥有较大优势。

举个例子，用户在某门户网站上浏览汽车后，传统程序化广告投放会分析出这类用户的画像，比如年龄在30-40岁左右，有老婆，男······之后会圈住具有这批标签的一批用户，参考概率模型给他们集中大量投放汽车广告。但是这批用户中有的人喜欢高档车，有些人受限于经济能力，只能负担中低档车，有人纯粹就是卖车的经销商，有的人可能已经买车了，如果在其 Feed 流中持续出现卖车广告，势必会引起用户反感。

而在NOX的“知识型投放”系统中，首先会依据多维度神经元关联神经网络分析用户的 APP 安装列表，比如探测出浏览过汽车的用户曾经安装过买花类 APP，又安装有职场社交类 APP，说明该类用户可能是个初入职场的、想给其女朋友买花的学生，并没有足够的经济能力支撑其入手高端车，最终依据知识型投放模型给其定向推荐一些中、低端车广告。

“知识型投放”对比传统程序化投放

毫无疑问，“知识型投放”精准差异化投放时代，ROI和用户数据LTV将得到极大的提升。而据NOX旗下广告平台AiadMobi的部分游戏广告主表示，通过长时间投放LTV的监测和ROI的计算， 在AiadMobi平台获得的流量价值是在其他平台的2倍左右。

当然，就目前全球在线广告发展现状而言，知识型广告投放高度依赖于人工智能技术的发展，在投放过程中仍要被赋予人的经验与智慧。在未来某一天，当机器学习进化为 自主学习，“知识型投放”将变得更加智能。但无论如何，随着用户获取成本在2017年攀升至新的临界点，2018年移动应用厂商们之间的广告投放战役将愈演愈烈。而在AI加码在线广告投放的新时代，“知识型投放”爆发期正式来临。

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