大数据时代的广告创意
大数据应用金点子：十大创意案例
大数据应用金点子：十大创意案例大数据已经成为当今企业竞争中最重要的武器之一。
越来越多的企业开始投入大量资源来实施大数据项目，以求在竞争中获得优势。
但是，如何应用大数据才能真正获得商业价值呢？下面将介绍十个创意案例，这些案例中的企业通过创新应用大数据，实现了商业价值的突破。
1. 美团外卖大数据优化配送路线美团外卖作为国内外知名的外卖平台，拥有海量订单数据。
美团将这些数据与实时路况、天气预报等信息结合起来，通过机器学习等技术对外卖配送路线进行优化，提高送餐效率，减少了成本，降低了配送时间误差率。
2. Ping An通过大数据创新保险模式Ping An通过收集用户的医疗数据和基因数据，结合人工智能技术，为用户提供更为个性化的保险服务。
用户在网上购买保险时，只需上传相关数据，系统即可自动定制保险方案，减少不必要的保险费用。
3. 京东大数据解决虚假评论问题虚假评论一直是电商平台的一个痛点问题，京东通过大数据技术解决了这个问题。
京东将大量的用户评论数据和用户行为数据结合起来，通过建模的方式排除和过滤虚假评论。
4. 滴滴大数据提高乘客和司机匹配成功率滴滴通过大数据技术提高乘客和司机匹配成功率。
滴滴把乘客和司机的位置数据、历史订单数据等结合起来，运用机器学习算法，快速匹配司机和乘客，提高了预约时间内的匹配成功率。
5. 中国石化利用大数据实现智能加油站中国石化通过收集终端设备数据、POS交易数据等，实现加油站油品库存管理、客户服务等功能的智能化。
通过建立大数据模型，可以根据用户车型、出行路线和消费倾向等因素，实现精准定制的服务。
6. 中信银行应用大数据打造智能风控中信银行通过海量客户数据和交易数据、市场数据等结合起来，利用AI 技术和风控模型进行分析，建立智能化风险管理体系。
中信银行预计在未来五年内，每年风险管理费用可下降50%以上。
7. 唯品会大数据提高营收和用户粘性唯品会通过深入挖掘用户行为数据，借助机器学习算法，从而提高用户粘性和订单转化率。
基于新媒体时代广告的创意变革
基于新媒体时代广告的创意变革随着新媒体时代的到来，广告行业也在面临着前所未有的变革。
传统媒体广告的覆盖面逐渐受到了新媒体的挑战，而新媒体平台的多样化和个性化广告内容也为广告创意的变革带来了无限可能。
在这个变革的大背景下，广告创意需要更加具有前瞻性和创新性，才能在新媒体时代脱颖而出。
本文将分析新媒体时代广告的创意变革，并探讨在新媒体平台上广告创意的创新之处。
1.多元化的媒介形式传统广告媒介主要是电视、广播、报纸和杂志等，而在新媒体时代，广告媒介形式变得更加多元化。
互联网、移动互联网、社交媒体、视频网站等新兴媒体平台的兴起，为广告创意提供了更广阔的发展空间。
广告创意需要根据不同的媒介形式，设计出更具吸引力和互动性的广告内容，以吸引用户的注意力，并实现品牌传播和营销目标。
2.个性化的广告内容在传统广告时代，广告内容大多是一成不变的，而在新媒体时代，广告内容变得更加个性化和精准化。
通过广告平台的大数据分析和用户画像，广告主可以更清晰地了解用户的兴趣和需求，从而设计出更具针对性的广告内容。
个性化的广告内容能够更好地引起用户的共鸣，提升广告的转化率和效果。
3.交互性的广告形式新媒体时代的广告形式不再是单向推送，而是更加注重用户参与和互动。
通过互联网、移动应用和社交平台等互动式的广告形式，用户可以参与到广告内容中，与品牌进行互动和交流，从而增强用户对广告的认知和记忆。
交互性的广告形式可以有效地提升用户参与度和品牌关注度，促进品牌与用户之间的互动和沟通。
4.创新的营销手法新媒体时代的广告创意需要更加注重营销手法的创新性和独特性。
传统的广告表现形式已经无法满足用户的需求和品牌的营销需求，需要创新的营销手法来吸引用户的关注。
虚拟现实、增强现实、全息投影等新型技术的应用，可以为广告创意提供更多的可能性，带来更加震撼和独特的广告体验。
5.文化创意的融合随着全球化和文化多元化的发展，广告创意也需要更加注重文化的融合和创新。
数字化时代下的广告创意与创新研究
数字化时代下的广告创意与创新研究随着数字化时代的到来，广告创意与创新不再局限于传统媒体的限制，而是积极融合和应用新兴技术，充分发挥数字化平台的优势，为广告传播注入更多创意和创新元素。
本文将探讨数字化时代下广告创意与创新的相关研究，包括创意的来源和影响因素，创新的形式和应用案例，并提出未来数字化时代广告创意与创新的发展趋势。
一、广告创意的来源和影响因素广告创意是广告传播中最核心的要素之一，它决定了广告的吸引力和有效性。
数字化时代下，广告创意的来源更加多元化，主要包括以下几个方面。
1. 资讯和数据分析：数字化平台提供了大量的数据和信息，通过对这些数据和信息的分析，广告创意可以更精准地定位目标受众，了解他们的喜好和需求，从而提供更具个性化和针对性的广告创意。
2. 社交媒体和用户生成内容：社交媒体成为了人们广泛交流和分享生活的平台，用户生成的内容也日益增多。
广告创意可以通过挖掘社交媒体中的热门话题、用户生成的内容和用户参与活动，获得创意的灵感和来源。
3. 科技和创新技术：数字化时代的科技发展迅猛，虚拟现实、增强现实、人工智能等新兴技术不断涌现，广告创意可以通过运用这些新兴技术，为用户带来更丰富、更有趣的体验。
除了以上的来源，广告创意还受到一系列影响因素的制约和引导。
这些影响因素包括文化背景、社会价值观、消费者心理等。
广告创意需要在尊重受众文化差异的前提下，积极引导受众对广告的理解和认同。
二、广告创新的形式和应用案例数字化时代提供了广告创新的新机遇和空间，使得广告创新的形式更加多样化和多元化。
以下是数字化时代下广告创新的几种典型形式和应用案例。
1. 跨媒体融合：数字化时代下，不仅传统媒体如电视、广播、报纸等成为广告传播的载体，新媒体如互联网、移动设备等也成为了广告创新的平台。
广告创意可以通过跨媒体融合，将不同媒体的优势资源整合起来，实现更广泛和更精准的传播效果。
2. 互动式广告：数字化技术促使广告向更具互动性的方向发展。
传媒行业的大数据应用案例实现个性化内容推荐
传媒行业的大数据应用案例实现个性化内容推荐随着互联网技术的发展和智能终端的普及，大数据应用已经成为传媒行业的一个重要发展方向。
在传媒行业中，个性化内容推荐是一项关键的技术和策略，利用大数据分析和挖掘技术，为用户提供符合其兴趣和偏好的定制化内容。
本文将介绍几个传媒行业中大数据应用案例，展示个性化内容推荐对于传媒行业发展的重要作用。
一、新闻媒体领域在新闻媒体领域，个性化内容推荐已经成为传统媒体和新媒体平台的共同挑战。
通过分析用户在平台上的行为数据、兴趣标签等信息，媒体可以提供用户感兴趣的新闻内容，实现个性化推荐服务。
例如，某新闻客户端可以根据用户喜好的新闻类别、浏览历史等数据，为用户推荐相关新闻内容，提高用户粘性和阅读体验。
二、广告业务领域大数据在广告业务领域也起到了重要作用。
广告主可以利用大数据技术，分析用户的消费行为、喜好偏好等信息，将广告投放给真正感兴趣的用户，提高广告的点击率和转化率。
例如，某电商平台可以根据用户的购买历史和浏览行为，向用户展示与其兴趣相关的广告，提高广告的效果和用户购买的满意度。
三、音视频娱乐领域个性化内容推荐在音视频娱乐领域也有广泛应用。
通过对用户的观看和收听行为进行分析，平台可以针对不同用户提供个性化的音视频推荐服务。
例如，某视频平台可以根据用户的观看历史、评分和点赞等数据，为用户推荐符合其口味的电影、剧集和综艺节目，提高用户留存率和观看时长。
四、社交媒体领域社交媒体平台通过分析用户社交关系和行为数据，实现个性化好友推荐和内容推荐。
例如，某社交媒体平台可以根据用户的兴趣标签、朋友圈互动等数据，为用户推荐与其有共同兴趣的用户，扩大社交圈子，促进用户互动和社交分享。
五、电商行业领域大数据应用在电商行业中的个性化推荐也得到了广泛的应用。
电商平台通过分析用户的购物行为、浏览记录等数据，为用户推荐符合其消费需求的商品。
例如，某电商平台可以根据用户的浏览记录和购买历史，向用户推荐类似或相关的商品，提高用户购买的便捷性和满意度。
RTB与大数据结合的互联网广告新时代
RTB与大数据结合的互联网广告新时代互联网广告产业正在面临的变革，这一变革过程由大数据技术引领，借RTB体系建构，改变着企业主，也改变着广告服务商、同样改变着广告受众。
从历史发展来看，中国互联网广告经历了三个阶段:单项传播时代，基于媒体的营销时代，基于受众的精准营销时代。
在单向传播时代，能做的仅仅是单向的展示和发布；在媒体营销时代，互联网广告被包装成了一种新的传播形式，与媒体内容进行融合，并在不断丰富中；而未来基于受众的精准营销广告，将能够实时分析广告受众，获得个性化的设计。
在各种形式的精准广告中，大数据与RTB的结合，让精准营销这一产业的形式和业务流程更加固定和规范，比之于以往的内容定向、基于人群的定向，往往带有不确切性，营销的效果无法得以准确的量化分析，大数据对受众、广告主、媒体的信息及广告数据具有高准确度分析能力，RTB具有科学的广告流程体系，二者所依赖云计算，按需付费、功能自组的特性，则进一步降低了业务链条中的运营成本，提高企业广告的投放效率和购买概率。
RTB:蛙够摘拥臣遣徐令至圭可以说，当RTB成为各大行业广泛接受的互联网广告体系之后，大数据的营销价值才得有落地的机会。
大数据营销，是互联网营销的一个可观的子集，它利用海量的数据、丰富的内容，寻找客户所需要的规律，让受众在广告投放方眼中成为透明。
大数据的分类维度，也比以往的数据形式更加丰富和多元，它不给数据种类设置限制，唯一的限制只是人的需求和思维，让受众与产品推广方式之间的匹配更加无缝、贴合，锁定用户也成为可能。
RTB广告的目标，就是促使用户购买。
随着数据标准的逐步明确、数据商用的逐渐广泛，让广告自动去发现最合适的受众，将不会是梦想。
到时候，广告的终极目的将成为现实:即每条广告只投放给对它感兴趣的受众，每个人只看到他感兴趣的广告。
幻呈:仍‘令滥丹杖玫’别‘令亲丹松普’对于广告来说，积累数据是必备的调研过程。
但是，以往的企业广告部或者广告公司要推出某款广告之前，所关注的调查重点，只是多从产品的角度去积累数据，根据数据分析的结果，考虑投放的区域、市场或受众，一厢情愿地去想象广告的效果，往往最终造成石沉大海的无效投放；而新的RTB广告形式，则是从受众的行为出发，通过大数据的技术分析受众的各种行为，尽管在传统广告看来与广告本身无关，但是就是这些细枝末节的收集和分析，RTB做到了广告方向上的更加精准，让广告成为投放者和用户之间的“你情我愿”，提高广告的落地兑现效率。
人工智能环境下广告传播的模式创新
不断革新的新传播技术，对人工智能环境下的智能广告传 播模式创新进行深入探讨。
一、传统广告传播模式的弊端
由于传统传播技术的制约，传统广告在传播形式、 传播方式和传播效果上都受到较大限制。在传统媒体时代
现违背伦理道德和违法内容，就需要工作人员立即删除。 3．提高公众媒介素养。由于短视频平台上的用户媒
介素养普遍不高，传播内容目的不同，如有些用户是为了 获得点赞数和打赏，有些则只是为了消磨时光。这会导致 出现一些哗众取宠的短视频。例如，某网友为了博取眼 球，竟然录制在公共场合大喊大叫的视频，引起舆论的质 疑。又如，从“抖音”现有的视频来看，用户录制的音乐 短视频多数以模仿他人为主，但那些低俗类、恶搞类甚至 违反伦理道德的视频仍然存在。因此，需要提升用户媒介 素养，培养用户良好的新媒体使用习惯，引导用户减少生 产那些低级趣味的内容，发展更多优质内容生产者，尽可
传媒广角 Media Perspective
人工智能环境下广告传播的 模Fra bibliotek创新文/逯宝峰
摘要：在新媒体和新传播技术环境下，传统广告传播模式存在精准性低、垃圾广告 多、广告治理差等问题。人工智能技术能够凭借其精准投放和个性化推送，起到降低广告 投放成本、提高广告投放效果、提升品牌形象的作用。未来的人工智能广告发展需要在人 工智能技术的基础上，结合新平台、大数据和新技术进行传播模式创新。
2．垃圾广告较多。传统媒体的受众对象是不明确 的，只能根据报刊发行量、电视收视率、电台收听率计 算。传统媒体为了提高发行量、收视率、收听率也在一味 迎合大众口味。但传统媒体广告投放面临着广告主不知道 受众是谁、受众的喜好是什么这样的困境。他们只能投放 一些大众化的广告迎合最大多数受众的需求。这导致广告 内容针对性不足，进而影响广告传播效果。互联网媒体、 大数据发展起来后，用户在浏览网页时经常性地被强制推 送各种广告，有些广告无法取消，有些广告则暗藏玄机， 如被媒体曝光的今日头条“二跳广告”问题，就曾一度引 发舆论质疑。
数字媒体与广告创新及未来发展趋势
数字媒体与广告创新及未来发展趋势随着数字时代的到来和发展，数字媒体和广告也呈现出了蓬勃的发展趋势。
数字媒体和广告创新的不断推进，不仅带动了传统媒体的转型升级，也进一步优化了用户的体验和行为习惯。
本文将从数字媒体和广告创新的角度出发，探讨未来的发展趋势。
一、数字媒体的发展数字媒体充分利用计算机、网络和移动通信技术，为用户提供多样化的信息服务，包括文字、图像、音频、视频和交互性内容等多种形式。
随着移动互联网、大数据、云计算等技术的不断成熟，数字媒体也呈现出了以下几个方面的发展趋势。
1.跨平台多设备化数字媒体的传播平台不再局限于PC端或移动端，而是逐渐发展成为跨平台多设备化的趋势。
出现了一些具有代表性的数字媒体平台，例如微博、微信等社交媒体，以及头条、知乎等内容分享平台。
这些平台不仅在PC端上有大量的用户，而且在手机和平板电脑上也拥有大量的活跃用户。
2.个性化定制化数字媒体的发展还促使了内容的个性化和定制化。
通过大数据分析用户的浏览记录、偏好和行为路径，数字媒体可以有针对性地为用户推荐感兴趣的内容，提升用户体验和粘性。
例如，今日头条的算法就可以通过分析用户的行为，定制化推荐各类新闻资讯和娱乐内容，让用户可以深度参与互动与分享。
3.虚拟现实技术虚拟现实技术（VR）和增强现实技术（AR）的应用也为数字媒体带来了新的发展机遇。
数码相机、头戴式设备、智能手机都成为了虚拟现实和增强现实技术的终端设备。
未来，虚拟现实技术和数字媒体应用将深度融合，为用户带来更为丰富震撼的视觉体验。
二、广告创新的趋势作为数字媒体的重要补充和支撑，广告的创新也不断地推进着数字媒体的发展。
下面我们来探讨一下广告创新的趋势。
1.本地化由于大数据的发展，广告的投放越来越趋向精准，甚至比定点广告还要地理坐标更近。
例如在社交媒体上谷歌商家在线广告、Facebook离线广告、Twitter的定位广告都是基于用户的地理位置进行投放的。
2.移动化移动广告不断的发展也一直是不可忽视的一个方面。
数字化时代下的品牌传播创意
数字化时代下的品牌传播创意随着互联网技术的不断发展，品牌传播已经不再只是通过电视、广播、报纸杂志等传统媒介进行，数字化时代的到来让品牌传播的方式更为多元化，从而需要更有创意的方式来吸引消费者的关注。
一、全媒体整合传播随着新媒体的发展，品牌传播的媒介越来越多元化，包括社交媒体、微信小程序、移动设备应用程序等，要想实现全媒体整合传播，需要品牌方将不同媒体进行统一并协调合作，从而提升品牌形象及知名度。
例如奥迪在社交领域布局，成为奥迪首选社交媒体平台，还通过合作伙伴、原创内容、话题挖掘等多种方式加强品牌形象的传播。
二、品牌互动性和用户体验数字化时代，对于品牌而言，互动和体验至关重要。
品牌在网络世界中的表现越好，用户反应就会越积极，而品牌互动性和用户体验可以通过丰富的互动活动、虚拟现实、激励式游戏、AR技术等手段来实现。
例如迪奥的“迪奥女孩”应用程序，不仅在美貌上堪称完美，而且将品牌形象和互动性进行了巧妙结合。
三、社交化的品牌传播在社交化的环境下，品牌需要找到正确的社交网络平台来实现文化输出和品牌输出。
此外，品牌应该尽可能地利用社交网络进行悄悄营销，如选择适当的网民迅速为其营造热门话题等，从而让品牌的信息如同病毒一般快速地通过各种渠道进行传播。
例如耐克在社交平台上推出了“Nike Run Club”社交跑步和推广促销活动，通过吸引更多的跑步爱好者加入，从而增强了品牌的认知度。
四、内容为王在数字化时代，品牌需要为目标受众创造出有价值的内容来吸引他们的关注。
这些内容可以以视频、动画、文章等形式呈现。
而且，内容不仅要有吸引力，同时也要具有教育与启发的功能。
此外，内容还需要考虑互动性和分享性，以增加受众参与度和品牌知名度。
例如拜耳旗下的产品宝洁（P&G），通过针对母亲及家庭的深入了解，在社交平台上推出了“Always”月亮杯广告，成为一款拥有极高转化率的网络贴纸。
五、数据驱动品牌传播数据是数字化传播成功的关键之一，品牌需要通过大数据分析和智能化手段来了解目标受众的行为模式和认知模式，从而制定出更加精准和高效的传播策略，提升用户体验和品牌关注度。
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• 大数据就是云计算吗?
大数据的4V特性
非结构化数据的超大规模和增长
体量Volume
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
多样性Variety
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
RTB即为“人群实时竞价”，是近年兴起于美国的网络广 告交易模式。该模式一经出现便在全球被大范围采用，目前欧 美数字广告发行商中有2/3使用RTB模式。同时Google DoubleClick高管认为，到2015年将有50%以上的展示广告通过 RTB模式完成。 DCCI提供的数据显示，中国有超过230万个网站，网页 超866亿，移动应用超过135万。由此可以预见，国内网络广投 放也将从传统面向群体的营销转向个性化营销，从流量购买转 向人群购买。也就是说，未来的市场将更多地以人为中心，主 动迎合用户需求。
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能 (咨询、报告等）
价值密度Value
实时分析而非批量式分析
速度Velocity
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
大数据时代的广告创意
转变
SOLOMO：社会化（Social）+本地化（Local）+移动化（Mobile）
MOSOBI：移动生活+社会化生活方式+大数据（Big Date）
互联网并购，争夺移动互联入口
2013年4月29日，阿里巴巴宣布以5.86亿美元收购新浪微
博18%股份；5月11日，2.94亿美元投资了高德地图。此前
微博为新浪带来巨大价值
马云的判断来自于数据分析
“2008年初,阿里 巴巴平台上整个买 家询盘数急剧下滑 ，欧美对中国采购 在下滑。海关是卖 了货,出去以后再 获得数据;而我们 提前半年时间从询 盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
马云对未来的预测，是建立在对用户行文分析的基础上。通常而言，买家在采购商品 前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和 购买点击的数量会保持一个相对的数值，综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为 数据样本巨大，保证用户行为模型的准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然 导致买盘的下降。业微博产品，提供精准的数据分析服务。
2013年8月17日，中国国务院发布了“宽带中国”战略实施方案，
互联网越来越智能
Google精确掌握用户行为、获取需求
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求 雅虎提供静态的 导航信息
前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。它在满足你需 求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是Facebook。
不知道BIG DATA? 你out了!
大数据的由来
标志性事件
1998年，《科学》杂志上关于一种计算机软件HiQ的介绍就应用了《大数据 的管理者》(A Handler for Big Data) 这一说法。 2008年9月，《自然》杂志推出了名为“大数据”(Big Data)的封面专栏， 讲述了数据在数学、物理、生物、工程以及社会经济等领域扮演的角色愈加 重要。 2011年5月，世界著名咨询机构麦肯锡公司发布了《大数据:下一个创新、竞 争和生产力的前沿》的报告 2012年3月29日，美国奥巴马政府在白宫网站上发布了“大数据研究和发展 倡议（Big Data Research and Development Initiative）”，来推进从大 量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力，并将为此投入2亿美金以 上资金，将其上升为国家意志 。
数据结构更加多 样化，图像、视频和 文档的比例占了半壁 江山。有数据显示每 年诸如邮件、视频、 微博、帖子、手机呼 叫、网页点击等类型 的非结构化数据增长 率达到80%。大量的 用户行为信息记录在 这些数据中，互联网 营销将在行为分析的 基础上，向个性化时 代过渡。
RTB-DSP-DMP，Ad-Exchange发展提速，向 营销云转变
Gartner 2011年技术成熟度曲线,大数据处于高速发展期
技术演进历史揭示未來是大数据驱动的智慧型经济模式
什么才是大数据?
• 海量数据就是大数据吗?
指数型增长的海量数据
海量数据爆发而发生的转变
以人为中心，互联网生态结构发生转变
数据流量剧增，Web Analytics产业曙光出现
基于用户行为分析，互联网营销趋向 开放 -主动-整合
Variety 多样性
企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人 与人交互信息,位置信息等是大数据的主要来源. 能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之 一.语义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会在大 数据分析时获得应用.
，还成功参股或控股生活信息服务平台丁丁网、团购网站 美团网、份，并 将PPS1无线业务,购买总价为19亿美元。91
无线的主要产品有91手机助手、91桌面和91熊猫看书。公 司宣称其客户端在IOS和安卓平台拥有的客户超过1亿。
谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的行为、喜好等 信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理解就越深入，他的广告就越精准。 广告的价值就越高。 这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告，找到生财之道。 颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。