大数据这一热门话题，出现至今热度不减，可见其对于移动营销行业，甚至是对于整个市场发展的重要性。而在广告投放方面，我们对于大数据的挖掘和应用，尤其是在海量数据的归类分析，精准挖掘和匹配用户上，大数据分析正在革新整个广告行业。那么我们分析一下大数据如何帮助精准投放？
中国作为仅次于美国的全球第二大广告市场，数据显示，2016年广告行业规模高达6489亿元，同比增长8.6%，其中移动广告的投放效率不断提高，市场规模达到1750.2亿元，同比增长率为75.4%，发展势头强劲，增速远远高于网络广告市场增速。移动社交、移动视频、移动电商、移动资讯等平台的发展也加速了广告变现探索，预计未来几年移动广告在整体网络广告中的占比将持续增大，2019 年该占比将超过 90%。
在如此大的广告市场，大数据将会发挥它的巨大作用推动广告行业的发展。
二、大数据的含义及其运用1、大数据的含义
大数据由几部分组成，一部分是用户交付行为数据，另一部分是用户的行为对象，文本图片视频音频等等，最后一部分是各种设备的检测运营检测数据。我们看这三类数据的话，前面两类实际上互联网已经解决了，最后一类是由什么来解决？物联网来解决这个数据的获取和加工处理。
2、大数据的运用按照这样的一个范畴定义大数据的话，我们可以说，是人类在线直接和间接活动的过程记录。大数据无所不在，我们之前有，只不过以前在线下，线下的传统社会，我们很难用可以现有的手段把这些数据搜集回来，我经常举例说，我们以前在一个百货商店如果我需要了解每天多少人进这个百货商店，进来以后走什么路线，看了哪些柜台，看了哪些商店，最后又买了哪些商品等等这些数据，在线下的传统社会基本上是不可实现的。但是，在互联网上非常低的成本就能把这些数据搜集回来。
针对网民交付行为及行为对象的数据，如果落实在业务层面，其实是挖掘受众和内容的关系，挖掘这两部分的关系。我们看一下，给大家举一些实例。这是每天收回来的原始数据，如果仅就这样的数据基本上是什么事也干不了的，我们需要对这个数据进行加工处理，我们看一下这个过程。
首先把用户和它所看的内容提炼出来，然后对每一个用户进行标签管理，在这个基础上对用户做分群管理。以汽车为例，然后我们根据不同的用户行为，把当下的汽车用户按照它的购买偏好程度分成不同的群，在这个基础上扩展到不同的行业，不同的层级，这样当数据到这个层面的时候，就可以在业务上加以利用了。这个就是大数据处理过程。在这个过程，我们看到的是不断的去发掘内容和受众的关系。
从数据本身运用的变化来看，我们会看到经过几个层次。第一个层次，我们是在一个基本面做数据统计，这个数据统计我们是去发掘最受目标用户关注的内容，然后在这个基础上制定媒介策略，这是一个层面，国外在7、8年前就已经开始这样做了，进一步在这个基础上分析不同内容的用户重合度，然后发现内容之间的用户相关性，在这个过程当中优化投放策略，进一步分析每一个用户的历史访问行为，在这个基础上发现每一个用户的偏好，最后针对每一个用户做个性化的推荐。在这样一个数据利用不断深入的环节，从数据到信息，到策略，有一个从简单到复杂的数据运用过程，最后粗放到精细，这是我们现在看到从市场上并存的三种网络广告投放的实现方法。
这些只是运用大数据的一部分，还有更多方面的应用。
三、基于大数据的精准广告投放分析1、精准广告投放的含义
所谓精准广告投放，可以根据广告主和广告内容，通过在线广告投放平台，对用户的年龄、地域、性别、爱好等划分，选择特定的目标用户，采用文字、图片或视频的方式，精准的将广告投放给目标用户。 精准广告基于大数据，在投放前所做的数据分析也不必不可少。
2、基于大数据的精准广告投放2.1、要有海量的广告主和海量广告位随着智能终端设备成本下降、WiFi普及、流量资费价格下沉、互联网企业的推动，移动互联网基本覆盖了全龄段用户，移动端流量必将进一步增长。 “流量为王”的时代的到来也预示着，能否控制流量，成为移动营销市场中企业和第三方公司生死存亡的关键。近年来，企业和第三方都在努力实现流量、媒体和用户的精准匹配，提升营销效果。
2.2、要利用大数据有效的定位目标人群我们可以利用大数据分析用户属性、时间、来源、行为、质量。根据这些关键词，我们可以从不同维度对用户进行细分，对不同群体进行个性化定向。以定向用户作为种子用户，根据老客户定向中各个维度的用户特性查找相似特性的人群，进行拓展、扩充，进而有效找到与产品高度契合的人群，有力的提升广告的曝光效果与转化率。
2.3、在适当的时间，以适当的方式，将广告投放给适当的人这是精准广告的极致，极大的增加浏览量，提高营销成效。场景中广告呈现的时机往往决定了用户对植入广告的看法。而用户应用使用的流畅性十分重要的，也决定了广告投放的最佳时机应当在何时。
四、基于大数据精准广告投放，我下面在两个层面的举例：第一个例子，因为营销广告一边是媒体，一边是广告主，通过媒体我们怎么利用大数据做媒介价值的分析。我们知道传统模式中，媒体通常会去分析自己媒体用户的人口学特征，有年龄、性别、职业，收入等等。但是，我们在大数据的语境下就可以对媒体按照偏好，行为特征对每一个用户进行标识，再去把网站的媒介价值做转化，它的原理就变了。我们初步的归纳为对媒体来讲变成从卖广告位，到之后卖用户。这也是一个流量的概念。
举例来说，通过这家网站用户不同视频内容的偏好，浏览行为，我们把这一家网站的用户分成六个群，这是第一步。第二步我们分析不同人的广告历史投放数据，看不同的人群的品牌偏好。我们发现不同的用户群，对运动时尚品牌的偏好是有明显差异的。当我们把用户做了分群以后发现，不同的品牌和不同的用户群产生更大的关联，这样的话，媒体的行销人员就可以拿着这样的数据结果针对不同品牌去制定不同的对应策略。
我们看广告主。 广告主商品的目标人群去匹配媒体的目标人群，用这样的形式做，我们也看一下在大数据的环境下，广告策略或者媒介策略怎么做？基本上是五个步骤。
品牌用户的数据搜集是第一步，首先我们要去搜集品牌用户的数据，然后进行用户行为的分析，为用户进行聚类分群，然后基于这样聚类分群做广告策略的优化。这个过程当中，我们要用到几种数据和方法。在品牌用户数据里面，我们用到品牌投放历史数据和品牌的官网数据，当然我们响应本身提供这样的数据检测和管理工具。在用户分析里面，我们要对用户行为偏好、用户内容偏好和用户的消费偏好进行分析，这个分析是基于一个大的数据平台完成的。在这个基础上，我们对用户做自然特征，社会特征，兴趣特征和消费特征的分析，分群，这个过程中加入了一些数据建模和数据挖掘方法，最后实现广告的优化。
再举一个例子。几轮广告投放下来以后，这个品牌用户我们能够检测出，用户地域分布，在线时间，在线活跃程度，品牌用户的媒体到达，品牌用户的兴趣焦点，互联网生活印象，最后到聚类画像用户，社会身份的倾向，资产特征的倾向，社会印象的趋势，态度趋势，用户的群体特征，进一步做广告策略的优化的分析和建议。刚才看到全部的数据没有一个是从问卷里面来的，全是基于大数据的挖掘归纳出来的。
在这个思路基础上,我们可以做一轮测试投放，在这个测试投放的过程中确定我们的投放策略，然后开始正式投放。在投放过程中，根据数据检测不断优化策略，最后形成一个评价的结果。
在整个闭环的过程中我们用到三类数据，一类是广告的检测数据，官网的检测数据，还有一类是我们自己的数据。我们看整个数据流，它是从我们的网络广告投放过程当中流入的，也就是说，我们在业务环节里面所产生的数据，一定要记得收回来，这个是现在营销整个领域我觉得目前还重视得不够的事情。从业务环节过程当中，流进来，再流出去支持下一步的业务策略，整个的原理就是这样。
这样的话，我们才能真正实现从效果检测到效果预测。这里面最大的问题是怎样才能够实现大数据的运用？三个关键词，首先就是我们如果要用好大数据，一定要有数据，这个数据从那哪里来？无论我们是广告主还是我们服务机构，还是媒体，这个数据是我们业务当中产生的，需要首先树立的一个观念和理念是要积累我们在业务过程当中产生的业务记录，这个数据就是大数据之一。其次，要让这些数据可用，从一个搜集回来的原始数据，到转化成可识别的信息，这个数据需要加工处理。至于这个数据怎么加工处理的问题，有像我们这样的第三方公司可以来帮助大家。
最后，我们推外（whytui.com),致力于通过数据精确解析流量质量，保持数据中立、准确的原则，利用大数据及人工智能算法进行分析，改变企业的决策方式，驱动企业业务增长。对于大数据如何实现精准广告投放这个问题仍然需要进一步深入的研究、实践。
本文素材来源于网络，版权归相关权利人所有，如有侵权，请联系删除。