抖音购买物品查询:前两天:我的数据被京东出卖了,我该怎么办?
前两天觉得刷牙太费力,老刷子不干净,于是打开京东,搜索电动牙刷抖音购买物品查询:前两天:我的数据被京东出卖了,我该怎么办?,一口气完成了一系列的购买和支付操作。
深圳最近的天气很糟糕。每天都下雨。一年没换的雨刷依然发出咝咝作响,依然擦不干净。嗯,你猜对了。然后又打开京东,操作猛如虎。花费两百零五。
买了之后开心的刷了抖音,嗯,小姐姐好漂亮……
突然出现了这样一个广告,之前的都是小龙虾,游戏,各种app等等,这两个真是让人印象深刻,从来没有刷过。买东西后出现,在我的抖音小姐身上还是第一次出现。
隐私泄露了吗?我的数据被京东出卖了吗?
其实这只是程序化广告最简单的操作。
让我们用一个简单的对话来模拟这个过程:
以这则广告为例,整个过程有如下对话:
我:打开抖音
抖音:(这个傻瓜又来了)开始用喇叭喊。我有一个广告位出租。看广告的人是白痴。身份证号码是 xxxxx。他今年18岁,很帅……
喊的内容传了出去,旁边的A听到了,B听到了,C也听到了,京东也听到了。查找每张纸条,看看是否有这个傻瓜的记录。
A:我觉得这个人一般,我有2根头发。
B:我有 3 根头发。
C:我不知道抖音购买物品查询,再见。
京东:这不是刚刚搜电动牙刷的傻瓜吗?我付了1块钱,给他推了一个广告。
抖音:好的抖音购买物品查询:前两天:我的数据被京东出卖了,我该怎么办?,你的出价最高,位置给你,内容就在这里。
京东:好的,我给你找个电动牙刷的广告。
我:妈的,刚买了牙刷就推了这个东西!
大概流程是这样的,当然上面的流程也不是唯一的路径。
关键技术
要了解上述流程,我们先介绍一下本次交付使用的关键技术:
程序化广告:是指利用技术手段进行广告交易和管理。
广告主可以通过程序化购买媒体资源,利用算法和技术自动实现精准的目标受众定位,只将广告投放给合适的人。媒体可以跨媒体和终端(电脑、手机、平板、互联网电视等)以程序化方式销售媒体资源,利用技术实现广告流量分级和差异化定价(比如一线城市的价格更高)比二、三线城市价格高。,黄金时段的价格高于其他时间段)。
SSP:提供流量的供应方平台。管理媒体广告空间,优化广告投放,帮助流量方增加收入。
DSP:需求侧平台,为广告主和代理商提供广告服务,精准触达目标用户。
ADX:广告实时交易平台,广告竞价过程在ADX中完成。
DMP:数据管理平台是将分散的多方数据整合到一个统一的技术平台,并对这些数据进行标准化和细分,让用户可以将这些细分结果推送到现有的互动营销环境中的平台。
RTB:实时竞价是一种利用第三方技术,对每个用户在数百万网站或移动终端上的展示行为进行评估和竞价的竞价技术。与批量购买频率不同,实时竞价可避免无效观众到达,并针对有意义的用户进行购买。
电商广告一般以效果来衡量,对需求者来说是最安全的方式。也就是说CPA、CPS、CPM一般都会选择,但是要看抖音对自己的推送算法和推送用户的信心。选择的质量。
补充当前广告的几种收费方式:
1、CPA(Cost Per) Cost Per :CPA是根据广告投放的实际效果计费的广告——即按照有效问卷或注册回复计费,没有限制到广告量。
2、CPS(Cost Per Sales):根据实际销售的产品数量换算广告金额。
3、CPM (Cost Per Mille) CPM:CPM 是按展示次数付费的广告,按展示次数付费
4、CPT(Cost Per Time)Cost per time :CPT是按时间计费的广告,广告在固定的广告位展示固定的时间。
5、CPC(Cost Per Click)Cost Per Click:CPC是一种按点击付费的广告,按广告的点击次数收费。
我假设:这个广告是京东使用 RTB 竞价规则购买的广告机会。
工艺拆解
让我们拆解一下我在京东搜索的产品,以及广告在抖音上是如何显示的。
1. 数据
让我们从数据开始:
作为抖音和京东的用户,我在抖音和京东都有对应的用户画像。
当然,不同平台的用户画像收集到的具体信息必然不同,侧重点不同。例如:抖音是根据我关注的用户、我浏览的视频内容、我浏览的视频的完整性以及注册填写的一些基本信息生成的用户画像。
作为一个电商平台,京东必须更加关注我的购买习惯、喜欢的商品、搜索过的商品、感兴趣的品类所产生的画像。
但总的来说抖音购买物品查询,人像的生成一般可以总结为以下公式:
画像=用户基本信息+用户兴趣+用户行为+相关信息
我在京东搜索产生的记录属于用户行为和兴趣信息,作为用户画像的重要组成部分实时存储在数据库中。因为有需要而行动不同于被动收集信息,后者更为紧迫和激烈。在人像系统中,一段时间的标签权重无疑是非常高的。
2. 交付
有广告内容,必有投放。
有两种情况:一种是京东自己的外卖平台(即DSP)接入了今日头条的ADX;另一种是京东营销人员直接在今日头条营销平台上线。
由于此广告与我的实时搜索数据相关联,因此我们排除了第二种情况。京东应该连接今日头条的ADX,这样我就可以实时提取我在京东数据库中的标签作为匹配标准。
3. 用户参与度
前期工作完成后,就是用户的参与。
当我们在 抖音 浏览视频时,抖音 会定期显示广告。我们假设这些广告是 RTB 拍卖广告。
然后当我刷这个广告位时,抖音通过ADX同时向N个平台发送消息,告知有一个广告位可供出售,并邀请每个DSP参与竞标。
发送消息时携带用户信息,用户信息具有唯一标识号(假设为手机号)。京东收到消息后,将抖音发送的唯一标识号与自身DMP数据库中的标识号进行匹配,发现该用户存在且最近搜索过某款商品。
高价购买广告位,最终赢得广告位的展示权。然后,将要投递的产品信息广告内容返回给抖音。
这里的写法比较简单。其实内部逻辑有很多规律。当然,这些都是在毫秒级别完成的。
之后,当用户看到广告内容时,大喊一声:XX!
以上就是整个流程的介绍。但是,看完整篇文章,你应该会发现:其实我不仅搜索过这个产品,而且还真的完成了购买。
和我买的这两款产品一样,都是日常生活中很少用到的产品。东西我已经买了,一般短期内不会再买,除非京东要我退货再做选择。当然这是不可能的。按照RTB竞价逻辑,这波亏损的就是京东。
通过前面的介绍,我们知道京东推送的决策依据是我在APP中的搜索行为。主动搜索意味着强烈的购买意愿。此时,作为行为的标签的比例会高于其他肖像标签。所以,当它收到抖音广告位的竞标请求时,京东将广告推送给了我。
问题出在哪里?
我猜可能是因为用户和数据量很大,搜索记录还在缓存中,与购买记录没有关联。或者干脆京东没有标注产品分类的频率,也没有对用户的下一次购买预期做出预估。
基于以上,我建议:对产品的消费频率进行分类,及时整合更新画像,输出可靠的决策意见。
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