觉得身边比较有趣的广告就是微信朋友圈的推送广告，不过不是因为它的定向投放这个特点，是因为“定向投放”中的“不精准”。我经常可以看到微信朋友圈投放的广告评论里有很多调侃的声音。如大学生被推送奢侈品广告，直男被推送化妆品广告等等。
      精准投放作为现在的主流，具有很大的商业价值，但是它不够完善，也不够智能。 并且现在很多个性化推荐的广告并没有让用户接触的信息变少，反而因为太多同类并且不能灵活更新的信息让用户感到疲惫。比如一个用户在小红书上搜索了广州网红打卡地，之后用户退出小红书后会能在其他各种软件上接受到相应的广告，看似精准投放，实则让用户陷入了另一种选择的焦虑，同时也说明这种广告的精准度不足以完全命中用户的需求，并且也无法解决感知与情境的问题。同时，尽管在学校学习的过程中接触程序化广告不多，但程序化广告在业内已达到成熟状态了，在生活中随处可见，对用户而言，如果不能更精准，现在的广告和以前的广告并不会有太大差别。
     在与前辈交流有关程序化广告的相关信息时，谈及了普适计算，是物联网中的一环。
     普适计算的概念即无所不在的，随时随地可以进行计算的一种方式。核心思想是小型、便宜、网络化的处理设备广泛分布在日常生活的各个场所。计算设备将不只依赖命令行、图形界面进行人机交互，而更依赖“自然”的交互方式，计算设备的尺寸将缩小到毫米甚至纳米级。
     在普适计算的环境中，无线传感器网络将广泛普及，在环保、交通等领域发挥作用；人体传感器网络会大大促进健康监控以及人机交互等的发展。各种新型交互技术（如触觉显示、OLED等）将使交互更容易、更方便。
     普适计算的出现可以解决现在的程序化广告无法解决的问题——感知与情境。现在的程序化广告没有办法即时地发现用户感知变化以及根据用户所在场景而作出灵活的改变。而一旦普适计算得以实现，广告的投放会达到更高层次的个性化，不再是人群标签，而是个人独特的实时标签。这将进一步提高广告投放的精准度，同时也不会像现在这样让用户感到信息过载。
     总而言之大数据时代下要让广告的投放更精准，就要收集更庞大的数据，而普适计算承载着这份希望。

如何看待大数据环境中的互联网广告？

19广告内林映芬2019052500

关于大数据环境互联网广告的四点不成熟看法

传统广告与互联网技术及思维融合升级，程序化广告应势发展。媒介供应方（SSP）和广告需求方（DSP）通过广告交易平台

（Ad Exchange）和数据管理平台（DMP）实现精准投放和流量变现，解决了“歌德巴赫猜想”的难题，即“我知道我的广告费有一半都被浪费了，但就是不知道哪一半”。

我对大数据环境中互联网广告的看法大致有以下四点：

首先，相较于传统广告和媒体直采，程序化广告有非常大的优势和好处。可以直接依据人群属性而不是广告位来售卖，定向的维度也细化到性别、年龄、地域、兴趣、行为等很多种分类，精准营销的定向细化让SSP和DSP都提高了效率和效益。同时，互联网广告更易于依赖大数据管理平台去衡量广告投放效果，使广告主按效果付费，例如按每次点击计费（CPC）、按每次效果计费（CPA），便于计算投资回报率，及时做出战略调整。这是从广告主的角度思考。

其次，怎么更准确地锁定目标对象是一个重要的问题。这几天我在朋友圈看见了GUCCI的广告，我不禁疑惑为何GUCCI会将广告投放给我？是看中我的购买潜力吗？但是我必定不是GUCCI的潜在顾客，近来我对包包、皮具等也没有任何需求。那这份广告是大面积撒网吗？而在程序化的数据时代，“茫然”的盲目投放是不可取的。

并且，广告投放注意频率也是十分重要的。例如以下这条“完美日记”的广告，我个人已经见过不止三次。在这条广告的留言评论中，打击从一开始的雀跃互动到如今的疲惫烦躁，其实都是投放频率适得其反引起的。如何更好地分布投放时间间隔和地点和频率，是值得细化改进的。

第四，在程序化广告日趋成熟的过程中，用户的隐私该如何保障。产品资本将用户流量售卖给广告主，于是用户在这个隐性交易中成为了没有隐私没有生命的商品。

在百度搜索词条，通常第一条都是广告，如“房子”这个词条的第一条便是广告，这说明百度搜索引擎使用了程序化广告的应用。而当我搜索“美食街”时，显示词条里竟然有“广州美食街”，这是对我坐标定位的一个简单洞察，更有甚者这，连我今年生肖、家里附近餐饮都会进行广告流推送，这就不禁让人心惊，失去隐藏的保护感安全感。

程序化广告的步伐不可阻挡，如何兼顾伦理是重大的一个挑战。

运用互联网广告思维巩固用户忠诚度

在计算广告学的课堂上，我们立足大数据视野，尝试理解数据化的广告调研、投放、检验等机制。在《程序化广告》一书中，程序化广告被定义为：利用技术手段进行广告交易和管理的一种广告形态。广告主可以程序化采购媒体资源，并利用算法和技术自动实现精准的目标受众定向，只把广告投放给对的人。媒体可以程序化售卖跨媒体、跨终端的媒体资源，并利用技术实现广告流量的分级，进行差异化定价。在我的理解中，大数据环境中的互联网广告最大的革新在于将广告由千人一面的“广而告之”升级为千人千面的“精准投放”，这在一方面减少了广告无效投放的损失，提升了广告收益比；另一方面符合用户的实际需求，提升生活便捷度。

书中提出关于程序化广告的两大重点：（1）以人为本的精准广告定向； （2）媒体资源的自动化、数字化售卖与采购。结合我的个人体验，我想围绕“以人为本”一词浅加讨论。

根据用户旅程（user journey）模型，可以将消费者旅程分为以下六个阶段——

（1）认识（2）熟悉（3）考虑（4）评估（5）购买（6）忠诚

其中忠诚意味着，对于已购买的用户，要努力使之成为忠诚用户，持续购买该产品或服务。

从用户管理的角度出发，程序化广告的人群策略主要分为“拉新”与“留存”两大方面，即吸引新用户和挽留老用户。如今当我们谈到广告的精准投放（如根据地理位置、消费习惯进行的广告投放），通常谈论的是以吸引新用户为主要目的的广告，如在朋友圈、微博、知乎等社交平台上出现的原生广告等。此类广告中往往内置“行为召唤”界面，与用户进行互动，一般可直接转化为购买行为。这些直接促进购买行为的设置能很大程度地增加产品的销售额，但这仅仅是一个开始。根据我的个人体验，我较少通过此类产品广告直接购买新产品，而更倾向于通过线下体验、朋友推荐、KOL推荐等其他渠道熟悉某个品牌，经过个人体验证实其质量后反复购买，形成较强的用户粘性。在许多广告试图招徕新消费者时，如何留存住老消费者也是重要的课题。根据二八原则，公司80%的利润来自20%的重要客户，留存现有用户或许是更加重要的营销关键。

在我的日常消费体验中，以美妆用品为例，品牌会通过各种方式将现有消费者加入品牌社群——以微信公众号、微信企业号、小程序会员、个人导购服务等各种形式，将消费者纳入一个与品牌紧密相关的，充满互动性和凝聚力的组织里，再通过更人性化且更有针对性的广告推广，激发消费者的再次购买行为。在《程序化广告》一书中，我了解到这一过程被称为重定向（Retargeting）。重定向是指对老用户进行召回的广告投放，其意义在于对客户进行二次营销，唤醒沉睡用户，召回流失用户。重定向一般是针对站内人群而言的。站内人群是指广告主官方网站/App的用户，针对不同用户行为划分不同人群标签，如访问过网站、注册过账号、购买过商品等。下述重定向广告的特征引起了我的思考。

1.社群广告的互动性

上述广告是美妆广告在微信平台上最基础的投放形式（用公众号、企业号等平台批量投放信息）。事实上，这些消息已经体现了根据数据对用户层进行的区分，比如针对新老用户会推送如“新人礼”、“资深用户回馈”等差异化消息，以优惠服务的特殊性增加用户消费的紧迫感，促使他们进行即刻的消费行动；另一方面，平台会努力将用户引流至福利群、直播群等含有直接互动服务的社群。在这些社群中，用户不再是单向接收信息的一方，而可以与品牌、与其它用户进行密切的交流与互动，这些行为都将增强用户在品牌中的参与感，这些感受将转化为用户对品牌的忠诚度和更高的购买力。

2.个性化服务的针对性

在用户发生购买行为后，许多品牌会吸引消费者办理会员卡，在注册界面收集用户信息（如年龄、生日、消费偏好等）；有的品牌会为现有顾客配备一对一导购，更有针对性地进行个性化服务。在数据化时代，个性化服务也以客户的信息数据为基础，根据其购买行为、积极性等差异化特质进行不同的服务推广，从而更有效地提升顾客满意度。这些人工服务背后同样体现着数据化的思维。例如，在某服装店消费后，导购会即刻询问对最近一次消费的满意程度，并较为密集地推荐相似款式；一段时间后，若消费者反应平淡，导购会用优惠活动来打动消费者；在用户生日的时候，导购也会通过小礼物、优惠券等形式吸引消费者再次光顾。这些个性化服务可以有效地填补数据化广告的“机械感”，使品牌的形象富有温度，提升消费者的受重视感，增强消费者对品牌的好感度。

在数据化广告时代，由于个人信息无时无刻不被抓取，个性化广告铺天盖地无孔不入，人们经常会有一种“被数据化”的感受，这种人格意义的消减有时候会加剧消费者对程序化广告的抵触感。但许多品牌在进行广告重定向时所运用的个性化、社群化的技巧令数据的运用变得更加巧妙和隐蔽，提升消费者作为独立个体的受重视感，培养其对品牌的依赖感与信任感，这也恰恰填补了纯数据化广告投放的天然不足。这也让我对大数据环境中的互联网广告进行反思——一方面，我们越来越依赖数据，通过数据精准定位消费人群，精准分配投放额度等；但另一方面，我们也不能一味地依赖数据，而应将数据作为灵活的辅助工具，将重点由消费者的“数据属性”转向“人格属性”，使工具理性与价值理性相结合。或许，这种新的平衡将会是数据化广告在未来的发展之道。

什么现象？

我观察到有一些朋友圈的信息流广告的互动性很强，这些广告下面往往有大量的留言，留言的朋友们甚至相互打趣，一派有趣和谐的气象。

该现象的原因是什么？

在我收到的众多信息流广告中，目前只有两个品牌的广告使众人“群起而攻之”——完美日记、WonderLab代餐奶昔。据我推测，女性对这些广告的评论量更高。可能是由于个人女性朋友偏多的原因，往往化妆品广告和瘦身产品的广告能得到较大的评论量。

除了受众多为女性以外，这两个品牌本身也很有梗很有槽点。在这样的品牌下留言显得人也很幽默、有梗，这可能也是留言多的原因。

该现象有什么影响？

人们的评论往往增加了广告本身的可读性，使看广告这一令人反感的事情变得有趣。长长的留言会吸引人们注意，使得一些本会划过去的消费者注意这则广告。

在广告效果的评估中，KPI评估主要围绕广告效果、成本收益和投放保障三大方面。成本和投放保证我没有数据，不好做出评价。但是从人们的大量回复已经可以看出，广告对人们产生了一定的心理效果。

但是这些广告的行动效果即是否能够推动人们购买却让我存疑。因为评论内容中和产品本身有关的很少，大部分多为相互“捕捉”和一些老梗如“新疆包邮”“男友喜欢”之类。

我并不清楚这种广告的互动性会不会使它的点击量、转化量上升，但是据我的猜测，应该影响不大。据我观察，大多数同学对广告的评价留言多出于吐槽、猎奇、增加乐趣的心理。评价者可能本身只看重评价的过程和内容，对广告本身并不感兴趣，并不会点击进行阅读。而朋友圈里除了评论者以外的其它人感兴趣的点也在于众人的相互留言，而不是产品本身。综上，最终的落脚点并不在产品和品牌，所以对于最终成果我较为存疑。

总结

在大数据时代，精准投放的广告已经具有较高的针对性和互动性，很吸引人的注意力。但是通过这个留言现象来看，程序广告在真正行动效果的方面还需要考虑更多的因素，并不只是精准投放那么简单。

一、有趣的广告现象

1.近期，我在唯品会上曾搜索、浏览并购买了一条项链。几天后，我刷微博时，发现微博首页推送了一条唯品会项链的信息流广告。随后我打开QQ浏览器，发现其开屏广告上出现了一条同款项链的唯品会广告，QQ浏览器首页推荐的第一条信息流广告也是相同的唯品会项链广告。

2.我刚从本科学校毕业之后，听说我的专业（本科是网络与新媒体专业）新开设了一门Python课程，因此我曾在QQ 浏览器中搜索过相关内容介绍。结果在朋友圈信息流广告中我经常会收到关于Python课程的广告。

3. 近期我的朋友圈信息流广告还向我推送了“艾菲效果营销奖”，可能是根据我以往在微信上留下的行为数据，描绘我的画像，分析出我与“营销学”相关，因此将该信息流广告推送给我。

4. 以往我使用微信付款后，微信的消息界面会自动出现“微信支付”的消息，以此通知我金额变动情况。有天微信支付支付突然显示消息未读，点开发现是“微信支付优惠券即将过期”的消息，商户名称为“百草味优选商城”，但近期我从未浏览过该小程序，或是人工领取相关优惠券，因此该消息应该是微信联合百草味优选商城做的推送广告，不过2021年5月以前，我从未在“微信支付”的消息框中收到过此类推荐。

二、思考与感悟

程序化广告早已悄然遍布我们日常使用的各大媒体平台，它是以人为本的精准广告定向，是指通过一系列技术手段，对广告创作、购买、投放、效果监测、优化等环节实现流程自动化。

程序化广告的核心驱动来自于数据和算法，大数据管理平台能够收集用户在平台上留下的一切信息，并建立用户画像，对用户喜好、习惯、需求等进行挖掘和预测，程序化广告便可以利用这些数据向用户传递更为精准和个性化的广告信息。

除了能够实现个性化精准营销外，程序化广告还能实时监控广告投放效果，收集用户实际的交互行为，对正在进行中的广告实施调整和优化。这种实时反馈和优化的方式提升了广告传播和销售转化的效果，是对传统广告投放的新突破。

同时，我认为目前的程序化广告仍面临着一系列挑战。首先是数据孤岛问题 。程序化广告的基础便是拥有大量数据，然而目前各大互联网公司之间的数据并未共享和打通，造成信息不透明、不对称的问题，许多小型公司也因无法掌握完备的用户数据，只能依赖各大互联网公司，或造成营销定位不够精准等问题。其次是用户的隐私权和数据的所有权问题。数据管理平台收集用户数据、追踪用户行为是否会侵害到用户的隐私权，收集的数据信息归属用户还是企业等问题目前仍旧存在较大争议。最后是算法优化问题。之前提到程序化广告可以根据用户数据建立用户画像和需求偏好模型，然而人的喜好和需求也会受各种因素影响而发生改变，目前来看，程序化广告的投放还不够精准和智能。例如我上文提到过我在唯品会上已经购买了项链，则我近期可能不会再有此类需求，但我还是会不断收到项链的广告。

你如何看待大数据环境中的互联网广告

看到这个题目时，我打开了微博与微信两个平台，分别在微博首页和微信朋友圈刷到了以下几条广告。

这四条广告分别为：真人秀《奈娃家族的上学日记》、杭州天虹购物中心第七届517吃货节推广、维士健康外卖和随即冲突土豆英雄小游戏。

大数据环境中，我所了解到的程序化广告是具有精准投放的特性的，也就是所谓“以人为本”的广告投放。但当我刻意关注到这些向我投放的广告时，我却发现它们与我的相关性并不强，甚至可以说是毫不相关。我平时并不关注宠物相关讯息，也没有关注李佳琦或吉克隽逸，但微博向我推送了《奈娃家族的上学日记》；而从地域来说，我位于广州，从未去过杭州，近期也并没有任何关于杭州的检索或浏览记录；朋友圈推送的两条广告也和我的兴趣倾向毫不相关。这与我以往了解的互联网广告投放特征完全不同。

我检查了自己的隐私设置，发现不久前我关闭了微博端的个性化广告推荐，这或许可以解释微博的广告推送相关度为什么这么低。

关于精准投放的程序化广告，存在许多关于隐私权的争议，尽管它客观上可能确实可以在一定程度上提升用户体验，但我依然选择关闭个性化广告推荐，乃至手机的OAID。不精准的广告投放对我个人而言，实际上并不会造成太大的影响，相关度不同的广告对我在软件使用过程中造成的负面影响没有太大差别。即使我的个人隐私在互联网环境中可能早就全盘暴露，但我还是选择关上我可以自主选择关闭的个性化广告推荐渠道。这是因为，在大数据的引导下，每一个用户主动点击的广告或其他内容，实际上都是大数据根据个人的兴趣取向精准投放的内容，但这种数据的操控往往让使用者难以察觉，而认为自己接受的信息是自主选择的结果。比起被这种大数据环境下的广告吸引，我更愿意通过自主搜索这种方式获取我所真正需要的产品信息。这是我作为一个互联网用户对此问题的看法。

用户主动选择广告——激励型视频广告

激励视频就是在App中设置选项，激励用户去观看某个视频广告，从而获得某个利益的广告模式。激励型视频广告现大规模应用在游戏里，成为游戏任务之一，某个利益可以是一次复活机会、获得加倍金币等，开发者可以自主设定，在App里，利益一般为获得某个特权或积分。用户在观看完广告后获得激励，既能平衡用户体验，又能提升广告变现效率。

1.在游戏行业的蓬勃发展

对于深度游戏玩家来说，比起氪金，用15s-30s左右的广告时间来获取复活机会或是游戏道具，有更低的成本门槛；至于休闲玩家，他们中的大部分人本就不在意15s的时间成本，更别说庞大的休闲玩家基数了，猎豹移动的“钢琴块”、“跳舞的线”等悠闲游戏的广告中激励视频已占据了绝大部分。

据艾瑞《2018年中国互联网出海环境全揭秘》报告中的数据，中国出海游戏类App整体广告收入中激励视频收入占比在iOS和安卓分别是73%和81%。微信官方也发布消息，小游戏激励式视频广告正式开放，广告主可以自助在投放端中选择小游戏激励式广告进行投放。除了BAT中的腾讯，百度也盯上激励视频，百度DAP平台也对外发出消息：“视频广告才是对于游戏真正意义上的原生广告，其中，效果最好的激励型视频广告，目前来说广告主对视频广告接受度还是比较高。”

2.激励视频的广告价值

首先，在游戏场景中，通过广告获取奖励顺应了用户的贪便宜心理，当玩家处于游戏状态并需要达到某目标时，玩家更愿意观看15-30s的视频来获得道具奖励而非氪金。其次，对用户体验的损害小，对比其他颇具强制性、打扰性和被动化让用户观看的广告形式，激励视频广告自带“主动”属性。此外，如果用户选择观看广告，还能获得一些免费且真实有用的权益福利，从而通过这种“非强迫性的激励机制”降低了用户对广告的反感。激励型视频广告更加沉浸式，游戏体验更加流畅，广告可以成为游戏的一部分，技能吸引玩家点击，也让玩家乐于参与。第三，激励广告带来真实流量，激励视频广告给予用户与产品功能和服务相关的优惠和福利，他将用户的需求具体化和精细化（并非统一用金钱代替），使得用户更加真实，流量更加可信，保障广告主的推广效果。

3.游戏不是终点

也是在做了功课之后发现原来激励视频的应用范围如此丰富。因为激励视频的核心是创造一个强烈的需求，用户为了满足这个强烈的需求而主动选择观看广告，比如游戏里的复活。因此不难发现，激励视频广告是否成功实则与App的行业类型并无必然关系。而是在于激励视频出现的场景设计，是否能最大化的触发用户需求，同时提供的“福利”是否让用户得到满足。

因此只要能创建强烈的需求，激励视频可应用在各大领域，其中一个例子便是Spotify，国外并没有国内各平台免费听歌的“福利”，出售电子专辑是播放平台最常见的盈利方式，直到Spotify出现带来了新的盈利手段。Spotify购买了歌曲的版权，用户可以在其软件上免费听歌，当然条件只是每隔几首歌曲你得听一段“激励音频”或是看一段“激励视频”，在盗版和iTunes类软件外，开辟了一条新的商业道路。同时，Spotify也在尝试一项名为“Active Media”的新功能，让非会员用户也能不限次数的跳过视频或音频广告。

对付费资源的获取激励同理可得对工具类资源的获取，例如有道云笔记，激励用户每日签到，获取笔记的存储空间，并在签到界面设置了激励视频，鼓励用户观看视频获得更多存储空间。更让人惊喜的是，激励视频所带来的价值不仅于此。来自Facebook Audience Network的研究表明，这种给予用户的“福利”不仅能促进激励视频广告的点击，还能使得用户对App的使用黏性增强，甚至更大可能地花钱去购买免费体验过的增值功能和服务。

所学与所见

在课程中，老师给出了大数据(Big Data)的定义：“无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”

大数据时代，企业可通过数据分析，充分了解消费者的身份、兴趣爱好、地理位置、购物数据等，通过大量的用户标签为消费者画像，第一时间掌握消费者信息，挖掘其潜在需求，实施精准营销，提供个性化服务，为企业挖掘更多的潜在客户。比如，我们每个购物APP，如淘宝、京东等，都会根据我们的搜索、浏览信息等，有针对性的为我们推荐产品，实现个性化推送，也就是所谓的“精准营销”。

而随着的不断推进，程序化广告进入了人们的视野，极大地改变了互联网广告投放模式。

课程中提到：程序化广告是指利用技术手段进行广告交易和管理。广告主可以程序化采购媒体资源，并利用算法和技术自动实现精准的目标受众定向，只把广告投放给对的人。媒体则可以程序化售卖跨媒体跨终端的媒体资源，并利用技术实现广告流量的分级，进行差异化定价。

在这里，我想举出媒体售卖跨媒体资源和差异化定价的两个例子。

有一天我看见朋友圈里有人发关于麦当劳迷你甜筒的动态。

我觉得很有趣，便分享给了朋友。

随后，我打开微博，便看到了如下的话题推荐。

从以上的事件中我们也可以看出，如今各平台对于消费者的获取已经不仅仅局限于浏览、搜索记录等，而是来源于在我们互联网上的每一处举动，包括以图片方式发送的信息等，并且实现跨平台的数据共享。

我个人也开始意识到，大数据时代的精准营销，营销的不仅仅是特定的产品、服务，而是从生活中每一个细节入手，你的兴趣、爱好、关注等等，都可能是营销的切入点，这也是社交平台与内容平台建立的初衷与盈利的本质方式。

在课程中，我了解到，这种跨平台的精准推送是通过识别用户设备ID以及用户画像来实现的。A平台根据用户的使用记录、偏好等为用户打上特定的“标签”，而当用户使用B平台时，可通过设备ID调取出相应的用户“标签”，从而实现对于用户的精准识别，以及跨平台的精准推送。

至于“差异化定价”，我想到几个月之前曾看过一篇关于“美团外卖杀熟会员”的文章，文章中发出质疑：“同一家外卖，同一个配送位置，同一个下单时间节点，在开通会员后，为什么配送费比非会员要高？”

虽然这条文章中的并非广告现象，但我想其背后的推送机制与程序化广告有一定的相似之处。在程序化广告中，广告主可以对用户属性进行精准定向，实现“千人千面”的广告传播，而美团的这种定价机制，也是通过分析用户的使用频率、消费水平等，来进行差异化处理。但我个人认为美团的此种营销策略，会降低消费者对于平台的信任度。相反，从整体上来看，程序化广告如果能够做到与用户偏好的精准匹配，反而能够提升用户的好感度。

“精准营销”是否“精准”？

广告的关键词为“匹配”，互联网时代的广告是否能真正做到与目标客户的匹配呢？在这里，我以朋友圈广告为例。

微信朋友圈广告在我们的日常生活中十分常见，以类似朋友的原创内容形式，在朋友圈内进行广告精准投放和推广。而对于我一个普通女大学生而言，“完美日记”等美妆广告还算是比较精准，但我也曾收到过“房地产”的广告，场景如下：

我收到了长隆附近的房地产广告。

并把这条广告分享给了朋友。

朋友也向我分享了TA的感受与经历。

TA是南方科技大学的学生。很显然，此条广告的投放是基于“地理位置”与“年龄”的用户标签，但却没有在其他层面对用户进行进一步细分。

思考与反思

如何让用户受到愉快的广告“洗礼”是广告主和媒体不断探索的问题。我个人认为需要从以下两个角度出发：

1. 构建不断细分与完善的标签体系，构建用户的精准画像

用户在互联网上的各种行为，是做好用户画像的基础。只有在此基础上实现了对用户的准确定义，才能做到在正确的时间、场景、地方，把广告推送给正确的人。但每位用户都从不同维度展现出不同的个性，那么就要求企业构建用户画像时，必须从业务场景出发，以解决实际的业务问题为目的。比如说，我们的目标到底是“拉新”，还是“留存”。

在课程中老师也提到，我们需要掌握两个“活”，第一是指用户数据标签是“活”的，是有生命周期的，我们要依据用户的不同喜好进行及时调整。第二是指数据标签需要被灵活使用到营销全流程的各个节点中。从在用户产生购买意愿到售后甚至复购的整个流程，推送的内容都需要进行持续的调整。

2. 掌握营销的度，保护用户隐私。

就我个人而言，经常会有种“感觉一直有人在偷窥我的生活”的感受，大数据是企业营销过程中不可缺少的数据基础，而获取这些数据难免需要深入消费者的生活。在课程中，老师提到：“行业营销需要平衡大数据应用与用户隐私保护中间的度”，这也是程序化广告不得不面临的难题。

我认为，是否接收广告的决定权应该交回给每一位用户。正如苹果推出新政策，禁止内容平台获取用户隐私，或是网上不断推出的“如何关闭朋友圈广告”的攻略推文，抵制大数据精准营销的呼声一直存在。当用户们在关闭此项功能，却认为社交平台不再像以前一样丰富多彩时，我想这时候程序化广告就真正实现了最大化的价值。

1、个人经历的程序化广告

在本周前几日，我在淘宝搜索框中输入了“低卡主食”等关键词，随后几分钟返回主页后，发现淘宝主页给我的信息流广告中，立即穿插了大量“代餐奶昔”“减脂食物”等等广告内容。对于正在查询相关信息的我而言，这些广告内容非常符合我当下的诉求，因此立即点击进入被加购心意商品。

之后我在微信聊天中与好友提到“代餐”“减肥”等关键词，打开朋友圈同样受到了“尹正同款薄荷健康代餐”的广告推荐。不同淘宝推荐 是个人主动搜索相关信息，微信朋友圈的广告是基于我的私人聊天内容进行的广告推荐。作为微信用户此时感受到了强烈的隐私泄露。但不得不承认的是，这个广告同样击中了我的购物诉求。

2、对此的理解和感悟

在互联网大数据到来之前，广告主产出的广告更多是是对于目标用户群体做出的概括性的、整体性的营销策略，比如“20岁的群体应该更喜欢xx的广告内容”等等，但是随着互联网大数据的不断发展，程序化广告实现了广告学中的“千人千面”的概念，基于每个用户个体的精准投放 成为了如今广告行业衡量投放效果的一大指标。同样作为一名互联网用户，在学习完上节课之后，更有意识的去观察到了自己身边的“程序化广告”

以上不论在淘宝还是在微信上受到的广告内容，一方面激发了我个人的隐私安全意识，同时也不得不承认满足了我的购物诉求。正如《程序化广告》和老师上课谈到的那样，程序化广告的策略是从受众匹配的角度出发，“千人千面”的精准投放目标就是将广告投给“对”的人。

3、未来发展的看法

但就目前来说，个人也有感受到不精准的程序化广告，比如自己也经常看到非个人诉求的广告的内容，分析原因还是目前的APP各自拥有单独的数据库，也未实现程序化购买平台的全渠道+全流量的媒体覆盖。对于未来的发的发展方向我认为，可以在媒体渠道方面覆盖 PC 端和移动端互联网渠道，泛的整合媒体资源，覆盖全网流量，为广告主的投放提供充分的选择空间以及更多的投放机会。

另外，程序化广告对内容的需求都是无法替代的。依赖于DMP数据平台的技术投放能够降低基本的人力活动，而具有独特性、创造性的内容生产依旧是能吸引广告受众们点击进入的关键所在。创意的制作基于对行业、对公司、对消费者的洞察，而广告公司的优势即在于其与广告主的长期合作而形成的，对广告主所在行业及其目标受众较为深刻的理解，这是互联网公司或其他数字营销公司暂时所不具备的

关于大数据环境下的互联网广告，我印象最深刻的一次便是在朋友圈中被刷屏无数次的代餐奶昔广告信息流广告。听说该网红代餐奶昔可谓在朋友圈中赚足了眼球，短短三个月内微信指数创代餐品类峰值，月环比增长365%。

当然，最最让我疑惑的，当属长篇大论的评论！一个代餐广告下面，为什么会有这么多我好友的评论？！

深究其背后的广告逻辑，可谓是成功的营销案例。作为新兴品牌，想要迅速扩大知名度，高质量的大曝光是第一步。该品牌借助微信的超级流量扩大品牌曝光，抢占用户心智。其投放过程中，首先采用宽定向高精度的原则，广泛覆盖高潜人群。同时，该品牌还特别打造“喝不胖的奶茶”概念成功吸睛，在推广初期就以别具一格的产品定位抓住了消费者的眼球。

WonderLab鲜明且具有差异化的品牌形象使其自带社交属性，创新口味、高颜值包装以及热门IP联名成功俘获年轻人对代餐品牌的“芳心”。正因如此，基于微信广告的产品能力配合其强社交属性，WonderLab被赋予更多话题标签，提高产品认知度的同时唤起潜在消费者与品牌的共鸣，实现了品牌在市场认知度上的质变：先由代言明星的带头朋友圈“评论”，引得目标用户的评论点赞行为，再将广告曝光给用户的微信好友，再次带动评论和点赞行为，由此引发了朋友们的评论刷屏现象。

爆款广告下沉淀的好友点赞评论，有着天然的“社交推荐”效果，借社交口碑有效提升广告点击率和转化率，可谓是非常成功的广告投放。