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优质流量+数据赋能,今日头条ADX的变革

作者:APP干货铺子 · 2018-03-27

当程序化购买在广告投放中的重要性越来越凸显,程序化广告交易平台(以下简称ADX)如何将流量和数据发挥更大价值,实现广告投放最佳效果成为重要命题。ADX平台除了汇集流量集中售卖,还能怎样更全面地赋能需求方平台?今日头条ADX给出了答案。


今日头条是通过人工智能技术与算法,为用户个性化推荐信息的超级内容平台,旗下产品覆盖多品类多场景。基于这一超级平台,今日头条ADX不仅是单纯的广告交易平台,更是一套包含优质流量资源、丰富流量交易方式、提供数据赋能服务的程序化投放解决方案。2018年1月,今日头条ADX迭代升级,致力于为程序化广告交易创造更多价值。


微信图片_20180327172011.jpg


优质流量同场竞价,ADX不再是“剩余流量甩卖集市”


提到ADX或RTB,给人留下的印象往往是“中长尾流量”,这些流量通过程序化平台进行交易,实时竞价。今日头条打破“剩余流量售卖”的现状,将今日头条、西瓜视频、内涵段子、火山小视频等优质竞价流量接入今日头条ADX,让程序化交易与本地广告同时竞价,共享优质流量。换句话说,广告主在今日头条无论进行传统广告投放还是程序化购买,都有可能竞得今日头条优质流量,让ADX告别尾量困扰。


微信图片_20180327172007.jpg


产品形态丰富,最大程度满足广告主的不同需求


在开放优质流量的同时,今日头条的程序化产品矩阵也日渐完善,目前已支持实时竞价(RTB)、优先购买(PDB/PD)、独占时间段购买(CPT)、合约保量(GD)等交易方式;支持包括图文、视频、gif、全景等丰富创意形态,并支持创意的动态词包替换,在最大程度上满足广告主的不同需求。



DMP数据打通,助力程序化购买实现更优投放效果


在传统ADX平台的资源分发环节中,流量方需要将请求广告的用户的标准化信息发送给需求方平台(DSP),DSP通过自身的DMP进行数据管理,在DMP内找到接收信息所对应的人群数据,并反推出即将看广告的这位用户的画像与行为特征,从而判断其是否为广告主的TA(目标受众)。这产生了会影响广告效果的两个问题:首先,需求方平台DMP内数据需要量级足够大,ADX输出一个信息都要能在DSP内找到对应的数据,才能进行后续的分析与处理。此外,DSP的DMP数据处理能力也直接影响用户画像的准确程度,从而影响广告的精准程度。


微信图片_20180327172015.jpg


今日头条ADX平台与今日头条DMP数据管理平台的打通,除了流量的标准化信息之外,还可以根据DSP的定制化需求标签化每一位用户,帮助DSP更好的判断用户,找到“广告主最想找的人”,提高投放效果。通过数据赋能,广告效果不再受DSP的数据处理能力或数据量级所限,今日头条ADX可以帮助其在决策购买前更准确的获知观看广告的用户特征。


今日头条ADX已不再是“广告交易平台”的单一角色,而是能够帮助DSP实现从“受众采购”到“最想要的受众采购”的升级。



未来,CTR预估可帮助实现购买前预判广告效果


DSP计算出的广告主TA人群画像往往并不够全面。由于DSP自身平台数据仅仅是用户行为链的一部分,用户在其他线上、乃至线下平台的行为数据特征DSP无从得知。缺失的数据必然无法逼真地还原用户画像。


今日头条ADX在提供广告资源之外,还将推出“受众的点击率预估”服务,最大化提升广告效果。点击率预估需要结合智能算法与海量数据样本,通过大量的的训练与校对才能达到对人群精准的预判。在发送流量基础信息的同时,今日头条ADX还会发送预估CTR信息,更立体化地帮助DSP判断流量价值,依托头条的算法优势,打破传统ADX较为单一的交易模式,赋能程序化交易的各个环节。


在算法层面,今日头条基于点击率(CTR)的预估模型通过机器学习,深入解读平台内海量用户的点击行为并预估出eCTR。


在数据层面,今日头条全产品矩阵的海量人群数据为广告预估模型提供了丰富的样本。在“大数据+好算法”的加持下,今日头条通过三大数据维度、数十亿量级数据特征、千亿量级数据样本训练进行广告CTR的预估,为广告主选择更有可能喜欢广告的用户,在购买之前帮广告主预先判定广告效果,提升广告效率。


经过不断打磨与深耕,今日头条ADX通过优质流量共享、数据价值深挖、数据能力赋能,将持续为广告主的程序化广告投放输送更大的价值。


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今日头条是通过人工智能技术与算法,为用户个性化推荐信息的超级内容平台,旗下产品覆盖多品类多场景。基于这一超级平台,今日头条ADX不仅是单纯的广告交易平台,更是一套包含优质流量资源、丰富流量交易方式、提供数据赋能服务的程序化投放解决方案。2018年1月,今日头条ADX迭代升级,致力于为程序化广告交易创造更多价值。


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在算法层面,今日头条基于点击率(CTR)的预估模型通过机器学习,深入解读平台内海量用户的点击行为并预估出eCTR。


在数据层面,今日头条全产品矩阵的海量人群数据为广告预估模型提供了丰富的样本。在“大数据+好算法”的加持下,今日头条通过三大数据维度、数十亿量级数据特征、千亿量级数据样本训练进行广告CTR的预估,为广告主选择更有可能喜欢广告的用户,在购买之前帮广告主预先判定广告效果,提升广告效率。


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