随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构(现实生活)逐渐走向二元结构(线下与线上)。十几年前，我们与周围的人在现实生活中基于各种纽带，以一种近乎“鸡犬相闻”的状态相处，互联网对于所有人而言仅仅是一个新颖、陌生甚至带有欺骗色彩的虚拟存在;十几年后的今天，人与人在现实生活中变得无比陌生而私密，以至于一墙之隔却“老死不相往来”，反而那张无形的网络却赋予了人们更多的“存在感”。男女老少,有哭有笑----互联网世界着实显得真实而丰满。
与此同时,我们不得不承认一个事实:与现实生活的私密性相比,身处网络世界的我们是近乎透明的!我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物、即时聊天等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”(Cookie)默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的有关网民的“数据影像”;这些数据的“体量(Volume)”、“类型(Variety)”、“处理速度(Velocity)”均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”(Big data)。至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来了。
“大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销(有人称其“个众传播”)。基于对记录着网民人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个网民传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率(ROI),这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。
未来，大数据会在多个领域释放超大当量的价值能量;当下，大数据对广告营销带来的变化正在发生。
大数据的广告营销应用
与传统广告营销强调“创意”、“策略”及覆盖广度相比，大数据背景下的广告营销是以“技术”为驱动、以海量数据挖掘为前提，实现对特定受众的个性化广告传播。目前在国内渐成体系，并逐步被广告主采用的类型有以下几种：
1.搜索引擎精准营销
在消费与商品信息爆炸的当下，搜索不仅是网民无法逃避的信息检索手段，更是消费购买必经的决策环节。搜索正深刻改变着传统意义的消费行为模型AIDMA(Attention -Interest -Desire - Memory -Action)模式，进而让网民产生新型消费行为路径AISAS(Attention -Interest -Search - Action -Share)。就此而言，搜索引擎服务商掌握着网民海量的有关兴趣和购买的基础数据，这也使得基于搜索引擎的精准营销成为可能，而不仅仅关键词排名。
9月3日，中文搜索引擎百度在“2012百度世界大会”上向外界推出了引人注目的“受众引擎”。百度受众引擎以千亿级别的用户网络行为信息作为“大数据”基础，同时全面整合受众的兴趣点、搜索关键词、浏览主题词、到访页等数据信息，进而描绘受众自然属性、长期兴趣爱好与短期特定行为，最终使受众特征全方位立体的呈现出来。通过受众引擎技术，互联网推广的受众将不再是模糊不清，而是可以被准确追踪与清晰描述，因此也能够为客户提供更精准的营销服务。
2.实时竞价广告
传统意义的网络广告投放是基于“内容关联”为主要的投放策略依据，即根据网站内容与广告信息的关联程度决定是否投放该广告，其背后的逻辑是“某个A领域的网站会吸引对A领域话题感兴趣的受众，这些受众对A领域的产品广告也应当相对更感兴趣，因此他们是A领域品牌广告的目标受众”。例如汽车品牌投放门户广告时，会很看重该门户旗下汽车频道的广告位，手机厂商则看重IT或手机频道的广告位。内容关联网络广告本质上与电视、杂志等传统媒体的投放策略并无不同，都是试图依赖媒体的“内容”区隔受众族群，很显然这种方式不能实现更加精准、针对个体的广告曝光。
实时竞价广告(Real Time Bidding，简称RTB)是一种搭建第三方广告交易平台，利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价广告模式。RTB不单是策略、也不单是技术，更像是一个全新的广告交易生态系统，系统的核心是搭建了一个广告交易平台(AD Exchange)。在RTB广告作业模式下，一次完整的广告投放可以被分成五个环节：A.网民访问某个网站，该网站就某个广告位的展示内容向AD Exchange发送请求;2.AD Exchange快速获取该网民的背景数据、该网站信息、广告位信息，并发送给参与竞标的广告主;3.广告主根据以上信息，权衡此网民对自己此次广告展示价值的大小，并最终决定出价和广告创意;4.AD Exchange选取出价最高的广告主，并将其广告创意发送网站。5.访问者看到出价最高的广告主的广告。以上五个环节在1/100-1/10秒内全部完成，虽不是准确意义上的“即时完成”，但从人的视觉感知意义上堪称“实时竞价”。
RTB广告对网络媒体而言，可以有效提升网站碎片化流量的变现能力;对广告主而言，实现了广告的精准性，进而有效提升营销投资回报率ROI。
3.再锁定精准营销
简而言之，“再锁定精准营销”关注的是如何产生网站或广告的“回头客”，试图让那些曾经访问过某个网站但没有产生购买或有效行为的网民产生二次访问或实际购买。再锁定精准广告不会帮助客户直接进一步扩大“潜在用户池”，但可以使既定潜在的用户群产生更多的实际购买，进而提升转化率。
再锁定精准营销服务商上游通过购买AdWords或通过Ad network(广告网络)获取网络媒体资源，下游对接客户(以电子商务客户为主)。中间核心环节需要运用大数据挖掘与算法技术，根据消费者的浏览记录、对某个网站或产品的访问频率、购买兴趣等，生成只针对某个消费者特定的的精准产品广告，帮助客户与已经离开客户公司网站的访客重新建立关系，并以CPC(按点击付费)或CPS(按销量分成)方式计费。例如当你浏览过京东商城某款手机页面后，基于种种原因没有购买，当你再次登陆其他网站时，会惊喜的发现你先前关注的那款手机促销广告特定地“为你”出现，吸引你再次关注并影响你的购买决策。
当然，大数据的营销价值绝不仅仅限于某几种方式，大数据的商业化利用更绝不仅仅限于广告营销。
大数据让传统广告改变
自1979年新中国出现第一支电视广告至今，中国现代商业化广告的发展历经30多年，已经发生了巨大的变化。毋庸置疑，广告的每次跨越式发展，都离不开新媒体终端的出现、新渠道的拓展以及新技术的驱动。“大数据”作为与“云”、“物联网”同等重要的信息科技浪潮，也必将会让传统广告产生巨大改变。
1.营销理念：“效果营销”博弈“品牌营销”
电视、广播等传统媒体广告的价值在于，通过增加广告品牌的曝光广度，提升其知名度与美誉度，塑造品牌影响力，进而“可能”增加产品销售额，其背后一直倡导的是“品牌营销”的传播理念。品牌营销的效果是基于事后的社会学抽样调查进行反证。在过去品牌与媒介环境相对简单的商业环境，品牌营销无疑成就了众多的品牌。但面对受众媒介接触习惯发生变迁、品牌竞争环境日益繁杂、广告主对准确实际效果更加关切的当下，传统媒体因为缺乏技术优势在效果表现上显得有些力不从心。
互联网在产生之初，先天就带有技术的基因。基于媒体特点与技术优势，在受众的广告点击、消费购买等效果方面，互联网广告显得更加清晰准确;加之大数据的利用，网络广告更是在精准营领域迎来革命性的变化，实现对“个众”的有效传播。尽管“效果营销”与“品牌营销”不是完全割裂与对立的，但大数据的确会使得前者更具说服力，并使后者面临更大压力。
2.学科属性：“社会学科”PK“自然科学”
传统意义上，现代广告学是一门在知识构成上涵盖传播学、经济学、心理学、市场营销等学科知识，在方法论上强调传播策略、广告创意、抽样市场调查的社会学科。但大数据在广告营销中的使用，使得广告开始比以往任何时候都需要强调“技术”的因素。大数据的获取、深度挖掘、人群定向等广告环节，不无需要算法、机器学习等一系列IT技术的驱动。大数据广告时代，政府关系、稀缺渠道、资金实力等都不再成为第一位的壁垒，“技术”开始作为至关重要的行业门槛。
或许不能讲大数据让广告的社会学科属性减弱了，但至少让其自然科学的属性加强了。
3.产业导向：“媒体本位”VS“受众本位”
概括言之，以往的整个广告产业链的作业流程，都是在围绕“媒体”运转，围绕媒体方的“时间”(广告时段)与“空间”(版面、广告位置)进行商业交易。随着大数据广告时代的临近，尤其RTB广告的兴起，使得广告产业的核心开始围绕“人”(即受众)展开交易，买方明确人的标签属性，卖方提供与之对应的人的点击流量。广告业可能会迎来由“媒体本位”到“受众本位”的转换。
当然，正如此前每项新技术从诞生到成熟应用一样，大数据广告时代也一定会经历一段迷茫、痛苦而艰难的探索阶段。之所以迷茫，因为大数据迫切需要寻找“数据+营销”的复合型人才来深化商业化应用;之所以痛苦，因为会有很多企业在成功之前需要承担大数据存储等方面的巨大成本挑战;之所以艰难，因为大数据广告营销是让大家接受新规则从而再造营销的过程。
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