圈选人群之后,您可以采用以下策略来投放广告:
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为了高效地使用画像标签,需要对标签进行统筹管理。标签管理最基本的功能是对标签进行增删改查操作,其中新增标签的方式多种多样;其次是围绕标签数据的信息管理,其中包括标签的分类、标签值分布以及标签生产调度信息等。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
随着移动互联网迅速发展,大数据技术为企业带来了前所未有的发展机遇,然而中小企业和传统行业由于其数据量缺乏且单一,技术投入不足的劣势,面对大数据技术发展带来的红利只能望洋兴叹。
爆发式增长的红利过去了,要想持续的营收增长,精细化的营销是必须的,巨大的流量主,广告主要精准触达用户,对长效ROI的需求日益增长,提高投放效果,那么RTA新的玩法就出现了,其实不难理解,个性化的精准投放实现在广告主侧实现。
用户量级是评估一款产品商业价值高低的核心指标,用户增长业务的主要目标就是提高产品有效用户量。增长的主要思路是“开源节流”,开源即找到更多的新用户源头,借助拉新的方法吸引更多用户进入产品;节流即避免用户的流失,借助各类运营手段降低用户流失率。下面将详细介绍两个用户增长业务与画像平台合作的实际案例。
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践,帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程,以及应有的功能模块;
画像平台功能具有相似性,其技术架构也可以抽象出统一的模式,本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识,本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
电商发展至今,618、818、双11这样的促销节点已然成为品牌商家常态化的营销节奏,成为寻求生意增长的确定性节点。
营销自动化是指专门为营销部门或组织设计的软件平台和技术,可以更有效地在线进行多渠道营销并使重复性任务自动化。营销部门和销售人员通过制定任务和流程的操作标准,然后由IT系统进行解释、存储和执行,从而提高效率并减少人为错误。
数据化管理时代,几乎每个企业都在推行业务的精细化运营,新用户的获取,老用户的分层运营。为了提升数据化运营的效率,纷纷自建或外采运营工具。市面上各自CRM系统、DMP平台层出不穷,后来又有了CDP平台,
互联网下半场,流量红利过后,流量获取成本越来越昂贵,企业纷纷数字化转型,以期通过大数据的能力充分挖掘流量价值,实现用户与营收的增长。近两年很多行业受疫情冲击严重,比如OTA业务,海外严重萎缩,国内出游也深受时不时爆发的疫情的困扰,增长放缓只能勒紧裤腰带,开源节流了,一分钱当一块钱十块钱花。业务运营方面,需要更加精细化、精准化,提升运营的ROI以及流量的利用效率。
摘要:本篇主要介绍了广告场景中NLP技术的业务应用和线上方案,主要介绍了三大类任务:第一类任务是文本分类任务,业务主要包括自然兴趣建模体系、搜索场景行业词包和在线分类以及商店/搜索/评论等舆情分析,同时介绍我们的线上方案以及在模型和样本上的优化实践;第二类任务是文本生成任务,介绍了头条巨量创意平台的妙笔以及我们自研的文案助手技术方案;第三类任务是相似文本召回任务,业务主要是广告算法词召回,线上主要使用基于对比学习simcse+faiss的相似文本召回方案。感兴趣的小伙伴可以多交流。
用户生命周期反馈了用户在产品中所处的使用阶段,不同生命周期的用户运营策略不同,画像数据和服务可以在各阶段通过不同的方式发挥有利作用。本节首先介绍业界常见的用户生命周期划分方式,然后分别介绍每一个生命周期下用户运营的主要关注点,并结合画像数据和服务给出了主要使用方式和赋能手段。
ChatGPT的推出引爆了一场波及全球科技领域的“AI飓风”,越来越多的企业入局大模型赛道,推动AI全面迈进应用时代。在2023数据安全发展大会上,每日互动创始人、CEO方毅谈及大模型,他表示,大模型的能力令人震撼,“吃”的是数据,“吐”的是智能。通过与行业知识结合,大模型能从海量的数据中提取出有价值的信息,为业务决策提供智能支持,但现阶段大模型缺乏对价值观的判断。在实际的业务场景中,垂直行业更需要“可控大模型”。
看过很多关于如何构建用户画像的文章,大多聚焦于用户画像对精准营销、精细化运营的价值、如何建设标签体系的某一或某几个点,本文主要从数据中台思想出发,更全面地分享如何从0-1规划和实施一款智能数据服务平台。
电商卖货是很多产品的盈利方式之一,好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值,而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景:优惠券发放和直播卖货,画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
记得大学时,每年暑期开学,校园里各个运营商摊位卖手机、卖号卡,毕业工作后,互联网浪潮兴起,中午办公园区吃饭看到路边各种小桌子、小推车进行App应用地推,注册新用户发个小礼物。其实,不管是居民区扫楼发传
本文将以规则人群为例,完整地描述人群创建耗时从十几分钟降低到秒级响应的优化进阶过程。
标签作为当下最普遍的数据资产类型之一,对企业洞察用户画像、开展精细化运营等具有重要的支撑作用。企业标签体系的建设并非一蹴而就的,需要结合业务视角进行整体的规划,更涉及到复杂的数据治理和数据资产管理等工作。
为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。
数字化转型如火如荼,各种系统各种名称眼花缭乱,CRM、DMP、CDP、MA、SCRM、ERP傻傻分不清,CRM系统在信息化时代就已经被广泛接受并使用,在当下数字化营销的新需求之下,很多人会疑惑,我们公司现在已经有了CRM系统,那么到底要不要再搞一套CDP呢?
人群LookALike是给定种子人群,然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。人群LookALike在广告投放中使用较多,比如客户提供一个高价值人群,借助广告平台LookALike能力可以找到更多潜在的高价值用户用于广告投放。下面介绍几种常见的LookALike实现方案。
中国企业支出与费控管理赛道的本土头部独角兽,几乎都是从之前更细分的企业报销领域,进化而来。
7 月 28 日,以 “数智进化,现在即未来” 为主题的袋鼠云 2022 产品发布会于线上正式开幕。发布会上,袋鼠云宣布将集团进行全新升级:从 “数字化基础设施供应商”,升级为 “全链路数字化技术与服务提供商”,并发布了全新的四大产品体系:数据智能分析与洞察平台 “数雁 EasyDigit”、低代码数字孪生平台 EasyV、一站式大数据开发与治理平台 “数栈 DTinsight” 和极速湖仓引擎 “数驹 DTengine”。
找我沟通过的,想转行做数据产品经理的同学中, 数据分析师 是占比很高的一个群体。数量上仅次于 C端产品经理 。 相比其他职位, 数据分析师在基础知识和能力方面比较有优势 , 与数据产品经理的工作内容重合度很高 ,所以还是比较容易转到数据产品经理领域的。不过呢,毕竟数据分析师与数据产品经理的工作性质还是有点区别的,所以也才有了这次沟通的内容。 来沟通的同学,简单说一下他的工作背景:目前在已在初创型公司工作,公司的主营业务是一个SaaS平台,而这位同学做的是数据分析工作,之前还做过数据运营和部分增长运营工作。他
摘要:本篇从理论到实践介绍了基于BERT构建文案生成模型。首先介绍了业务背景以及行业参考,通过构建基于标签的文案生成模型不仅可以提升广告主创建广告的效率,而且引人注目的广告文案可以有效提升广告的转化效果,同时介绍了行业竞品主要有阿里妈妈的一键生成电商营销方案系统和宇宙条的巨量创意平台;然后重点详解了BERT构建文案生成模型,包括本质属于Seq2Seq任务、BERT和Seq2Seq的结合UNILM、beam search优化、基于检索和基于生成的两种可行性方案以及基于Conditional Layer Normalization的条件文本生成原理;最后通过源码实践了BERT基于标签的文案生成模型,包括线下构建离线模型和基于Flask构建线上模型。希望对应用BERT构建文案生成模型感兴趣的小伙伴能有所帮助。
[ 导读 ]用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具,被全部互联网人熟知,用户画像的定义并不复杂,是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息,为便于各业务应用,将这些信息进行沉淀、加工和抽象,形成一个以用户标志为主key的标签树,用于全面刻画用户的属性和行为信息,这就是用户画像。
作者:wisehuang 腾讯IEG天美工作室产品策划 导语| “用户画像”、“用户标签”、“大数据”这些名词是我们近些年来常听的词,可是这些词却很难直接的产生价值,我们都知道大数据有用,画像也有用,但到底怎么用?又怎样具象成一个产品却很少人能够说清楚。如何采集数据,形成服务再到供给运营,这也是这篇文章想分享的核心。 在市场上神策、易观数科会将其称之为智能用户运营平台。这篇文章会以用户运营平台为例,拆解产品设计,帮助大家理解其底层支持和产品表现。 产品设计的讲解将分解为3部分,分别是:选用户、做运营、
应用背景:用户发布文章的数目以及频率代表了用户的生产活跃度,作者运营人员期望通过画像平台新增“最近一周发布文章数”标签来表达用户的生产活跃情况。
数据化运营时代,运营方式从过去粗放式转向精细化。用户画像受到热宠,不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。前几天听到有同学在规划CDP平台时,认为画像即标签,标签就是画像,用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法,产品架构设计时,边界不清,功能交错。于是,觉得还是要回归到最基本的问题,把这几个概念厘清一下。
来源 / ToB行业头条 (ID:wwwqifu) 作者 / 樊航
广告主是指想为自己的品牌或者产品做广告推销的用户,广告的根本目的是提高营销收入,从模式上看又分为两种:品牌广告和效果广告。
导语 | We 分析是微信小程序官方推出的、面向小程序服务商的数据分析平台,其中画像洞察是一个非常重要的功能模块。微信开发工程师钟文波将描述 We 分析画像系统各模块是如何设计,在介绍基础标签模块之后,重点讲解用户分群模块设计。希望相关的技术实现思路,能够对你有所启发。 目录 1 背景介绍 1.1 画像系统简述 1.2 画像系统设计目标 2 画像系统整体概述 3 基础标签模块 3.1 功能描述 3.2 技术实现 4 用户分群模块 4.1 功能描述 4.2 人群包实时预估
定向(Targeting)是电商营销中至关重要的一个概念和环节,它是商家表达营销意图的最直接的工具,同时也会深刻影响整个营销活动的效果。随着大数据分析与挖掘技术的成熟与落地,基于标签画像的DMP定向和基于AI技术的智能定向逐渐普及,成为当前电商系统主流的定向方法,但是也表现出一些新的问题。
首先我们将问题再明确一下,我们是将 广告算法里面的推荐广告和 自然推荐结果里的推荐系统进行对比,因为广告算法里面还有“搜索广告”,搜索广告和推荐系统差异性就太大了,这里不做讨论。
《企点聊营销》第二期如约上线 互联网时代,消费者的触点多如过江之鲫。社交、视频、购物、新闻、出行等各类APP充斥着年轻人的生活,加上传统的门店、户外、纸媒等触达方式仍然存在着。由此,品牌开始焦虑:一是焦虑自己的花大钱投放的广告信息被淹没,高投入低回报,广告投放性价比不高;二是害怕自己的广告信息轰炸让消费者产生抵触情绪,反而反噬品牌形象。 信息渠道通达的消费者,对品牌的要求逐年攀升,他们想要看到的是自己喜欢或需要的信息,如何更精准的、即时的触达消费者成为营销关键。严峻形式倒逼品牌向着“全域”的方向发展,把线上
摘要:本篇主要分享了我在绿厂广告场景中历时两年的文本分类项目模型优化实践。第一部分内容是背景介绍,包括业务介绍、项目背景及目标、技术选型、分类器组织方案以及技术选型,了解了项目背景的来龙去脉才能更好的完成项目;第二部分内容是文本分类项目模型优化实践,主要包括基于BERT文本分类模型架构、Encoder优化、句向量表示优化、分类层优化、损失函数优化以及文本分类任务转化成句子对关系任务等。通过上述优化实践,可以让我们对文本分类任务有更加深入的了解。文本分类项目应该是我完成度最高的项目之一,从0到1将NLP前沿模型应用到业务实践产生广告消耗,本身收获很大。欢迎感兴趣的小伙伴一起沟通交流,后面会继续分享从样本层面优化文本分类任务实践。
我第一次知道用户画像是在学习数据挖掘的某节课堂上,当时对画像只有一个概念上的认识;工作后接触到了画像平台,当时第一反应是在平台上查询一下自己的画像信息,发现查询结果非常准确,自此对于平台背后的画像技术产生了很大的兴趣;在之后工作中有幸参与了画像平台的建设工作,对于用户画像的认识更加真切。
列式存储(Column-oriented Storage)是大数据场景中面向分析型数据的主流存储方式。与行式存储相比,列式存储只提取部分数据列、同列同质数据,具有更优的编码及压缩方式。目前,个推的核心数据正逐步切换为Parquet等新型数据格式存储以获得更高的I/O性能和更低的存储成本。
随着移动终端的深度普及,移动互联网已逐渐成为信息的第一接收口,而庞大的移动端用户量意味着巨大的潜在营销价值。2017年自媒体营销无疑将发展得更为成熟,更多营销方式亟待深入挖掘,谁能洞悉营销先机谁就能抢
导读:360展示广告平台始终关注广告投放效果,围绕广告后续优化问题先后开发了多款产品。随着产品规模的不断扩张,有关效果优化的新需求新问题不断产生。本文主要介绍了效果优化系统随业务发展的演进过程,聚焦如何使用算法解决客户痛点,实现广告投放智能化。使大家了解到展示广告算法团队如何分析业务,如何选择算法,如何优化系统的过程。
如今“百模大战”,每日互动在持续打磨数据营销服务能力的同时,密切关注行业趋势,积极探索AIGC、大模型等前沿技术在品牌营销等垂直领域的应用。7月19日,G-Media 2023正式开幕。现场,每日互动(个推)创始人、CEO方毅以“Grow with Evolution:要变,还得是绝活儿”为主题发表了精彩演讲,结合当下技术和行业热点,方毅分享了每日互动在大模型应用方面的探索。
一、数字化转型面临的痛点问题 1.指标口径不统一 产品部门和财务部门一起开会给老板汇报,APP下单用户数产品1021W,财务1000W,产品说我的数据是数据团队出的,财务说我的也是,那数据为什么不
应用背景:运营人员每天会整理当前俄乌冲突热门事件并通过Push推送给对军事感兴趣的用户,刚开始主要通过手动的方式在画像平台创建人群,然后导入到Push平台进行推送。为了降低人力成本并提高推送效率,运营人员希望人群每天可以自动更新,然后推送到Push平台并完成自动化推送。
本文主要介绍了 ClickHouse 的简单原理,有赞 OLAP 相关组件以及 ClickHouse 在有赞的实践之路。
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合,比如北京市男性用户,最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据,其实现逻辑如图5-12所示。
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