2015年中国移动广告的市场规模达901.3亿,同比增长率178.3%。近3年保持了超过160%的增速,根据艾瑞预测,2018年移动广告规模将超过3000亿元,在网络广告市场的渗透率近80% 。 在这其中,信息流广告算是移动端主流的广告业务形态。通常情况下,媒体方会对接DSP、网盟等平台,由平台统一对接广告主然后投放。但点击率却在3%以下,更别提实际转化率。不仅对广告主是浪费,对媒体来说也不利于增收。原因有很多,比如说固定的广告位,会导致读者习惯性的跳跃阅读。以及,多轮人机对话后,平台的投放效果不精准。 拿我们接触比较多的DSP来说,当用户打开一个页面,首先会请求DMP读取用户画像,假设判定此用户为25岁女性,随后DSP中的广告主就会竞价,排名第一的获得该用户面前的展示机会。Deepleaper创始人兼CEO王冉认为,DSP本质是提高了投放效率,但谈不上真正的精准营销。例如,早晨搜索从北京到重庆的机票并购买,用户会被打标签是携程的用户,之后页面的广告位会依旧展示北京到重庆当天的机票,很显然不合理,没有考虑到时效性的问题。这时候更好的场景应该是当地的酒店推荐,或者返回的机票推荐。 王冉在2015年6月创立Deepleaper,希望利用人工智能等技术手段,帮助媒体做好广告管理,以提升广告主的投放效果。 一方面Deepleaper跟Agency或者大企业合作,获得广告主资源,另一方面,Deepleaper通过SDK或者API对接媒体统一做广告分发。如下图所示,当用户在信息流中点击查看了滑雪教程,返回的时候就会自动生成一条相关广告。
atv,Deepleaper能在众多广告平台中杀出重围?" src="http://www.wzatv.cc/atv/uploads/allimg/170523/1Q62TW2_0.jpg" /> 在这个过程中,Deepleaper先用自然语言识别技术(NLP)分析出文章本身讲的内容,然后建立带有实效性的人群画像,之后结合位置、是否有wifi等场景特征,推荐可以匹配的商业服务。 例如,用户在浏览了一篇食物相关的文章,时间是中午,地点又是在公司,那么更多可能是用户饿了,所以广告可以推荐外卖平台或者楼下餐馆的优惠券,等等。当长时间跟踪学习用户点击的逻辑,就会让推送的场景变得更精准。如果GPS判断不在常驻位置,则视为异常请求,分析用户可能是在出差,然后推荐相关服务。 并且,Deepleaper的广告投放逻辑也是可控的。比如汽车行业,假设宝马和奔驰都投放了“自动驾驶”在内的10个关键词,首先可以对匹配精度进行选择——只有10个关键词同时匹配才能竞价,或者有5个符合就可以竞价,这样就是先判定两者是否具有同样的竞价资格,之后再根据出价高低获取用户。还可以设置一些特定要求,比如不在杀人文章上面投放高级品牌等。
atv,Deepleaper能在众多广告平台中杀出重围?" src="http://www.wzatv.cc/atv/uploads/allimg/170523/1Q5593593_0.jpg" /> 整体来看,Deepleaper主要分三个阶段,第一步是冷启动,根据用户的实时需求认识用户;第二步跟用户多轮交互,学习用户的行为特征;最后一步是回溯,强时效性的特征去除,积累深度特征。 不过,目前Deepleaper只对接信息流广告,因为对于固定的Banner位,只能通过用户画像的形式,没有革新点。而在信息流中,用户主要有点击、文内下拉、返回、信息流刷新四个动作,Deepleaper现在更多是在返回、刷新步骤中触发广告逻辑。 至于收费,Deepleaper则是通过cpc/cpm的抽佣模式。目前已对接了头部10多家的媒体,投放效果可以提升30%-50%。 据悉,Deepleaper CEO王冉历任多家跨国企业市场部门负责人,CTO李东军是前百度搜索时效性排序团队负责人,搜索点击推荐专利作者,全球拥有多项技术专利。公司在2016年7月获得了630万元的天使轮融资,近日又获得1800万元A轮融资,由洪泰基金领投。团队现在不到30人,预计今年年底实现盈亏平衡。 (责任编辑:本港台直播) |