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  • 大数据:谈DMP与广告联播网间的关係

    2020-06-29
    大数据:谈DMP与广告联播网间的关係

    朋友传来一份关于广告联播网的业务开发简报,里面提到 DMP,他特别问到 DMP 到底是什幺。光从字面意义来解释的话,DMP资料管理平台,白话点就是管理资料用的平台。只不过,管理什幺资料,这些资料从输入到输出,又能做到何种应用,可有各种不同的变形或变化。如果拿到许多大气资料来,那就能用来作为天气预测;如果拿到很多网站使用者足迹,那就能用来判断他的兴趣、嗜好。

    如果拿到广告联播网来用,那就是所谓的广告受众。

    开始谈  DMP  之前,我必须先讲,此技术应用要做到派得上用场,要做到能够替广告平台带来稳定收入,其难度非常之高,涉及的专业与技术领域也很深且广。没有实作之前,很难想像一套要能精确瞄準使用者的资料分析系统得耗费多少功夫。也因此,市面上真正喊出能弄 DMP 的公司,不外乎是 IBM、Oracle、Salesforce、Google 之流,一般企业要用来作广告系统,得耗费庞大成本与资源。

    接着进入正题,谈谈广告系统的 DMP 到底是怎幺运作。说在前面,用文字来描述可能容易理解,但要实作到能正常商转的程度,远远不及文字上所看到的百分之一。为了要让后面的解释容易理解,先描述其中一种资料应用的情境,再来说明该资料到底是怎幺来,怎幺去以及怎幺用。

    资料怎幺来?

    「使用者经搜寻引擎或直接连结点入某网站,该网站属于某个联播网里的一个网站。使用者进入该网站后,点击 A 页面,然后看了 A 页面某个内容后,被引导到点击广告 B,而后在 B 的到达页面上连续点击 C、D、E 至各个不同页面。」同上,该使用者以类似但不规则的方式造访其他网站,不论出自于什幺动机或是理由。

    一般来说,广告联播网的技术提供者,会提供一段 code 给网站主定版,请他放在网站要置放广告版位的地方,其作法因人而异,不细谈各自差异。又或者有些广告主,为了要追蹤广告转换成效,会放广告联播网所提供的 code 在指定到达页或全站。两个 code 都会做一样的事情,都是用来存取使用者浏览器端的 cookie。cookie 则是使用者造访该网站时,会被存放在浏览器本机端的暂存档,该档案简单记录了一些资本资料、到访网址等。

    一个网站就在一个浏览器存取一个 cookie,然而一个网站每天有数十万个浏览器到访,cookie 就存取数十万个下来。有的网站更甚者会储存一个以上的 cookie,特别像是某些网站用了五、六个广告联播网的广告 code 之后,使用者一造访该网站,可能就在瞬间被立刻储存五、六个以上的 cookie。在此,纯粹就广告联播网会用到的 cookie 做探讨,不说明一般网站存取 cookie 的目的。

    广告联播网技术提供者,靠着提供给网站主的 code,蒐集大量 cookie 回来,运用 ocokie 进行使用者的兴趣与行为分析。在此,我们称这类资料来源类型为 cookie based,其他还有 API based,经资料库串 API 的方式把资料传送出来供第三方使用。通常会用到 API basd,大多网站本身必须稍具规模或具足够技术力,不然额外要请技术人员开 API 出来给第三方接,倒不如直接让对方放 code 要来得直接。这两者资料精準度差异很大,愿意给 API 接的网站佔少数。

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    是谁,而是透过每个存取的 cookie 赋予一个 ID,每个 ID 都会在资料库端存取一份,然后将这些 ID,贴上各式各样的标记。贴标记的作用在于定义出使用者轮廓,例如该使用者看的各网页内容有刮鬍刀、刮鬍泡泡、柔肤水、古龙水等,这些关键字一贴到使用者上,资料分析人员会很粗浅的划分该使用者或许为男性。

    上述这段的解释,就是我们用来定义使用者之前,会先针对网站进行内容分析的使用者 demography  定义。这是一种假设,很不精确但却提供一种可能性,我们不知道使用者到底是不是如我们所想,可是与其在茫然模糊的大海里,连辨识都不知道怎幺做起,倒不如先用该使用者接触到的内容作为定义之中心。从中,工程师训练机器开始学习并改善使用者之于 demography 的精确性。能找出来的 demography 可能有性别、年龄、消费水平、居住地、学历等,资料準确性不高,但这只是其中一个面相。

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    ,为何从 2014 年一直到 2015 年,在这两年如雨后春笋般的冒出来。或许应该这幺说,大数据谈了好几年,落实到应用层面的情境,比较能为人所见的就算数位广告联播为显学,另一则是网路口碑分析及舆情预测,其他运用大数据的领域,举凡像是医疗、农业、金融等,较难为一般人所接触,反倒数位广告因 Google、Facebook 等平台出现,还有越来越普遍的 AD Exchange,才让 DMP 这类存在已久的应用,伴随着大数据一起热闹浮上檯面。

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