如何理解互联网广告技术的领先?技术是如何驱动营销升级的?互联网广告技术从数据而生，为营销所用。我们认为，真正的互联网广告技术，它并不神秘，也不高深。它是帮助广告主达成营销效果的智慧手段，它是对海量数据采集、分析、处理及应用能力。正所谓，技术改变营销，数据驱动未来。《媒介》杂志与易传媒共同策划了系列专题《互联网广告技术“大揭秘”》，用浅显的语言，用真实的道理，与你一起理解最基础、也是被最广泛应用的广告技术。

　　我们生活在数据所驱动的世界之中，要掌握这个世界，就要懂得利用如何进行数据分析。用数据来揭示本质，找出问题，提出解决问题的方案，执行之后再通过数据来反映解决程度和实际效果。互联网的时代，对于利用数据、分析数据更是不容置疑的重要。特别是在互联网广告领域里，更是离数据如此之近，而数据改善或者提升广告效率的案例也是如此之多。

　　数据分析为什么更重要?

　　互联网的本质是什么?是技术推动的信息革命。互联网最大的特征就是所有的数据可采集，可量化，可分析。过去，我们不知道消费者在哪里、他们是谁、他们想要什么?而今天，互联网把一个个访客先是变成了一个个可追踪的cookies，再进一步变成一个个真实的ID。互联网让每一个网民变得可以感知、可以接触、可以沟通，而技术就是帮助我们找到他们的桥梁，而整个营销的全过程都可以被追踪到，通过数据分析可以随时调整投放方式。

　　而这些网民每日在互联网上的行为习惯和广告浏览则构成了庞大的数据库资源。这些数据如何为广告人所用呢?我们认为，互联网广告技术的本源在于数据运用能力。数据分析目的在于精准定位的，通过在网站上放置分析工具，对长期访问行为做分析，清晰了解到用户行为，给广告主提更好的建议。

　　【链接】

　　易传媒自主开发了一套分布式数据库，采用先进的并行数据处理算法，支持多渠道同步对数据库进行操作和访问。从受众、媒体、广告项目等角度对基础数据进行处理分析，获得报告和各种深入的洞察。

　　当前，从事互联网广告，仅仅是有一个比别人更好的产品或更优秀的广告是不够的，广告人应该懂得顺着思维方向对消费者施加影响力，尤其是当消费者在决定选择何种品牌这种关键的时刻。因此在合适的时机、通过合适的方式、向合适的人传播有价值的信息，成为互联网时代广告营销的新思路。

　　在今天这个信息时代下，数据可以帮助我们认识一切，甚至预测到未来。从解决问题的层面来看，分析数据的确比收集数据更重要，因为数据分析是应用海量数据的根本。静态数据本身并不提供价值，需要有效地分析才能挖掘数据的价值。通过与领先的数据提供商建立的深度整合来全面了解消费者，帮助广告商确定网络目标受众，如目标受众的地理位置和消费行为等。

　　数据分析，帮助我们更好地认识来自广告业各方的需求，供应端的媒体、需求端广告主、末端的受众，更有针对性地解决需求。让我们生活在一个供需双方彼此良性循环运作和对接的世界里。

　　如何来分析数据?

　　如何在浩如烟海的数据中理出头绪?易传媒数据挖掘体系，经历了层层进步的过程，不断丰富。我们归纳为数据分析的“四个年级”。

　　l 数据分析一年级：

　　传统媒体属性分析——人口属性数据分析

　　目前，收集人口属性样本的方法有两种，一是通过互联网问卷形式，二是通过自愿安装监测软件的方式。回收人口属性样本后需要对其进行多层次甄别验证：去重分析、比对历史数据库、运用数据分析模型分析样本情况、运用统计学原理交叉分析等，最后建立人群属性数据库。业界熟知的互联网调查公司艾瑞即是通过第二种方式进行数据分析，他们随即邀请网民在电脑上安装他们的检测软件，软件会记录网民的各种浏览行为，通过人群构成预测媒体属性。

　　易传媒通过4年积累，利用互联网问卷的形式，建立了人口属性数据。截止至2011年底，累计活跃的人群样本数达到250万，每月保持20万以上更新的速度。为保持样本分析的准确性，易传媒将问卷收集的人群样本数据一CNNIC和CMMC数据位基准进行加权计算，再与艾瑞、DFA等第三方平台数据校验，判断互联网人群构成。通过核心广告操作系统AdManager，能自动导出媒体组合或行为定向人群的年龄、性别、收入、教育程度构成，帮助广告主判定媒体价值。

　　l 数据分析二年级：

　　网页语义分析——关键词分析、机器学习算法(语义联想)

　　随着互联网2.0时代的到来，媒体内容更新速度以指数级增长。网页语义分析能迅速分析每天产生的数亿网页内容数据，建立关键词库，同时以此分类网页内容。易传媒利用网页内容爬虫技术(web crawler)，及时抓取网页内容，去除垃圾信息，提取关键字段，并录入关键词库。

　　通过聚类算法、贝叶斯算法等多种机器学习算法，以及自然语言处理(NLP)技术和数据挖掘技术，迅速从关键词库自动匹配广告主设定的关键词类别或者关键词列表，同时结合人口属性数据分析，将广告投放在最合适的媒体、频道甚至特定网页上。易传媒网页语义分析技术，为每一个行业建立独有的行业词库，涵盖20类大行业，116类子行业。

　　l 数据分析三年级：

　　特定人群分析——阈值法为用户打标签

　　易传媒以6大维度数据为基础，即人口属性(250万)、上网场所(家庭/网吧/学校/商务楼/机场)、地域/IP(全国300+城市)、上网时间(24小时分析)、浏览历史(每月300亿PV)、点击历史(每月7200万次点击)　　

 

　　l 数据分析四年级：

　　易传媒相似人群(look-alike)技术是一套实时分析计算并扩大补充目标人群数量的技术，该技术将6大维度(即人口属性、上网时间、上网场所、地域/IP、浏览历史、点击历史)与每一个易传媒覆盖到的cookie构建矩阵模型。相似人群协同矩阵过滤算法计算6大维度下各类属性与每一个cookie展现的互联网行为的相似程度，找寻最相近、最匹配的人群为“类目标受众”，进行人群扩大及补充。

　　简单地说，由于特定人群的数量有限，需要找出和他们行为相似的cookie为“类特定人群”，比如，分析商旅人士过去一个月的网络行为，发现他们都经常浏览时尚类网站，都点击过洋酒广告，因为我们把有过上述两项行为的cookie筛选出来，成为商旅人士的相似人群。