大数据时代的精准广告
基于大数据分析的精准广告投放策略研究
基于大数据分析的精准广告投放策略研究精准广告投放策略在当前数字化营销时代变得越来越重要。
随着互联网和移动设备的普及，消费者的购物习惯和行为也发生了巨大的改变。
大数据分析的出现使得广告投放策略能够更加精确地针对目标受众，提高广告效果和转化率。
本文将研究基于大数据分析的精准广告投放策略。
一、大数据分析在广告投放策略中的作用大数据分析是通过收集和分析大量的数据来发现潜在的关联和模式的过程。
在广告投放策略中，大数据分析可以帮助企业了解目标受众的兴趣、偏好和购买行为，从而更好地理解他们并制定更准确的广告投放策略。
首先，大数据分析可以帮助企业了解目标受众的兴趣和偏好。
通过分析消费者在社交媒体、搜索引擎和电子商务平台上的行为和互动数据，企业可以快速获得目标受众的兴趣和偏好的全貌。
例如，消费者在社交媒体上按赞和转发的行为可以反映他们对某一类产品或品牌的偏好程度。
这些数据可以帮助企业针对性地投放广告。
其次，大数据分析可以揭示目标受众的购买行为和时间转化路径。
通过分析消费者在网站上的浏览和交互数据，企业可以追踪和理解消费者从对某一产品的兴趣到最终购买的过程。
例如，消费者在网站上的停留时间、浏览的页面以及购买的时间等信息可以帮助企业确定最佳的广告投放时机和方式。
最后，大数据分析可以帮助企业评估广告效果并优化广告投放策略。
通过分析广告点击率、转化率和购买决策的关键指标，企业可以了解广告的效果如何，并根据数据进行调整和优化。
例如，通过对点击率低的广告进行重新定位或改进，企业可以提高广告的吸引力和转化率。
二、基于大数据的精准广告投放策略研究1. 数据收集：基于大数据分析的精准广告投放策略研究的第一步是收集海量的数据。
数据的来源包括社交媒体、搜索引擎、电子商务平台等。
企业可以通过自有渠道收集数据，也可以与第三方数据提供商合作获取更多的数据。
2. 数据清洗：在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和整理工作。
这包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
如何利用大数据实现精准宣传投放
如何利用大数据实现精准宣传投放在当今数字化的时代，信息传播的速度和范围都达到了前所未有的程度。
对于企业和组织来说，如何在海量的信息中脱颖而出，将宣传内容准确地传递给目标受众，成为了一项关键的任务。
大数据的出现为实现精准宣传投放提供了强大的支持和新的机遇。
大数据是什么？简单来说，大数据是指大量、多样、高速生成且具有巨大价值的数据集合。
这些数据来源广泛，包括社交媒体、网络浏览记录、购买行为、地理位置信息等等。
通过对这些数据的收集、分析和处理，我们能够深入了解消费者的兴趣、需求、行为习惯等，从而为精准宣传投放提供有力的依据。
首先，要实现精准宣传投放，数据的收集是基础。
企业需要通过各种渠道获取大量的数据，比如建立自己的网站和应用程序，收集用户的访问和使用数据；与第三方数据提供商合作，获取更广泛的市场数据；利用社交媒体平台的开放接口，获取用户在社交网络上的行为数据等。
同时，还需要确保数据的合法性、安全性和质量，对收集到的数据进行清洗和筛选，去除无效和错误的数据，以保证后续分析的准确性。
有了数据之后，关键在于如何进行分析。
数据分析的方法多种多样，常见的有分类分析、聚类分析、关联分析等。
分类分析可以将用户按照不同的特征和行为进行分类，比如将消费者分为高价值客户、潜在客户、流失客户等；聚类分析则可以将具有相似特征的用户归为一类，以便针对不同的群体制定不同的宣传策略；关联分析可以发现不同数据之间的关联关系，比如用户购买某种产品的同时往往也会购买另一种产品，从而为交叉销售提供依据。
在分析数据的过程中，还需要注重对用户画像的构建。
用户画像就是对用户的全方位描述，包括用户的基本信息（如年龄、性别、地域等）、兴趣爱好、消费习惯、行为模式等。
通过构建详细的用户画像，企业能够更加直观地了解目标受众的特点，从而制定更加精准的宣传策略。
比如，如果目标受众主要是年轻的女性，那么宣传内容可以侧重于时尚、美容、娱乐等方面；如果目标受众是上班族，宣传时间可以选择在上下班的高峰期，宣传内容可以侧重于工作效率提升、职业发展等方面。
大数据分析在互联网广告中的应用案例
大数据分析在互联网广告中的应用案例随着互联网的迅猛发展，广告行业也在不断进化和创新。
而大数据分析作为一种强大的工具，已经被广泛应用于互联网广告领域，为广告商和营销人员提供了更准确、更精细的广告定位和投放手段。
本文将通过几个实际案例来详细介绍大数据分析在互联网广告中的应用。
案例一：基于用户兴趣的个性化广告投放一个经典的大数据分析应用案例是基于用户兴趣的个性化广告投放。
传统的广告投放往往采用广撒网的方式，将广告推送给尽可能多的用户。
然而，这种广告投放方式存在着效果不佳的问题，因为用户的兴趣和需求各不相同。
通过大数据分析技术，广告商可以收集和分析大量的用户数据，例如用户的浏览记录、搜索记录、购买历史等。
通过对这些数据的分析，可以对用户的兴趣和偏好进行准确的预测，并将广告投放给与其兴趣相关的用户。
这样一来，用户会更有可能对广告产生兴趣，从而提高广告的点击率和转化率。
案例二：地理位置数据的利用另一个重要的大数据分析应用案例是地理位置数据的利用。
对于许多企业和商家来说，根据用户的地理位置进行精确的广告推送是非常重要的。
例如，一家连锁餐厅希望吸引更多的顾客，他们可以通过分析用户的地理位置数据，确定哪些地区的用户人数较多，然后将广告投放给这些地区的用户。
通过大数据分析，广告商可以研究用户的地理位置数据，了解到用户所处位置的一些特点和需求。
例如，用户所在地区可能有特定的购物偏好，对某一类商品有较高的需求。
基于这些数据，广告商可以在适当的时间和地点推送相关的广告，提高广告的曝光度和转化率。
案例三：社交媒体数据的挖掘随着社交媒体的普及和流行，越来越多的用户在社交媒体平台上分享和交流信息。
这些社交媒体数据成为了大数据分析的宝贵资源。
通过对社交媒体数据的挖掘和分析，广告商可以了解用户的兴趣、需求、意见等，从而更好地为其定制广告内容。
例如，在某个社交媒体平台上，用户通常会发布与自己喜好相关的内容。
广告商可以通过分析用户的社交媒体数据，了解用户关注的话题和兴趣，然后将广告内容与其相关联。
基于大数据的社交媒体广告精准投放研究
基于大数据的社交媒体广告精准投放研究在现代社会，互联网和社交媒体已经成为了人们获取信息、交流、娱乐和消费的主要平台。
随着互联网和社交媒体的发展，广告在其中的角色也变得越来越重要。
然而，传统的广告投放方式已经不能完全满足企业的需求。
随着大数据技术的日益成熟和应用，基于大数据的社交媒体广告精准投放成为了一种新的解决方案。
一、大数据技术为社交媒体广告投放提供了新的解决方案当前，大数据技术已经应用于各个行业中，成为一个不可忽视的角色。
在传统的社交媒体广告投放中，广告主是按照广告位、性别、年龄、地域等信息进行投放的。
而基于大数据的社交媒体广告精准投放则将这些经典的特征进一步优化，更加细分其细节，提供更精确的投放策略。
基于大数据的社交媒体广告精准投放的优势在于，数据采集范围更加广泛，数据种类更加丰富。
除了传统的地理位置、年龄性别等数据外，大数据还可以收集和分析用户浏览记录、搜索关键词、社交互动、购买行为、情感态度等数据。
通过大数据技术，可以将这些数据进行分析，更加深入地了解用户的行为习惯和消费意愿。
针对不同的用户，制定不同的投放策略，准确地将广告呈现给潜在用户。
二、大数据技术在社交媒体广告投放中的应用在社交媒体广告投放中，大数据技术主要应用于以下几个方面：1. 用户画像分析大数据技术可以对用户的画像进行分析，从而了解用户的喜好、爱好、购买能力等多个维度。
针对不同的用户，制定不同的广告投放策略。
例如，针对年轻人的广告，可以使用更加时尚、鲜明的色彩；针对年长者的广告，则应该采用更加贴近其生活习惯的主题和文案。
通过大数据技术，可以更准确地把握用户的心理需求，制定更有针对性的广告策略。
2. 标签分类与推荐算法在社交媒体中，标签的应用非常广泛。
通过社交媒体的标签，可以了解用户的关注点、兴趣爱好等特征。
在大数据的支持下，可以进行更全面、更精准的标签分类，从而更好地为用户推荐合适的广告。
推荐算法是目前较为成熟的算法之一。
数据驱动下广告产业的智能化发展
数据驱动下广告产业的智能化发展一、本文概述随着信息技术的飞速发展和数据资源的日益丰富，数据驱动已成为广告产业智能化发展的关键驱动力。
本文旨在探讨数据驱动下广告产业的智能化发展，分析当前广告产业面临的挑战与机遇，阐述数据在广告产业中的应用现状，以及数据驱动对广告产业智能化发展的重要作用。
文章还将探讨如何利用数据驱动实现广告产业的智能化转型，提升广告效果和用户体验，为广告产业的可持续发展提供有益的思路和方案。
通过本文的论述，希望能够为广告产业的从业者、研究者以及相关政策制定者提供有益的参考和启示。
二、数据在广告产业中的应用随着信息技术的快速发展，数据已经成为了广告产业中不可或缺的重要资源。
数据在广告产业中的应用广泛而深入，它不仅改变了广告的制作和投放方式，更推动了广告产业的智能化发展。
用户画像构建：数据可以帮助广告行业构建精确的用户画像。
通过分析用户的在线行为、消费习惯、兴趣爱好等多维度信息，可以形成细致的用户画像，为广告投放提供精准的目标群体定位。
这种定位不仅提高了广告的投放效率，也增强了广告的针对性，从而提高了广告效果。
广告内容优化：基于用户画像和大数据分析，广告行业可以精准推送符合用户需求的广告内容。
这种内容优化不仅提高了广告的点击率和转化率，也提升了用户的广告体验。
同时，广告行业还可以根据用户反馈和数据分析结果，不断调整和优化广告内容，使其更加符合用户的兴趣和需求。
广告效果评估：数据也是评估广告效果的重要依据。
通过分析广告的点击率、转化率、曝光量等数据，可以全面了解广告的传播效果和商业价值。
这种评估不仅可以帮助广告行业优化广告投放策略，也可以为广告主提供更加准确的广告效果报告，为其决策提供支持。
广告技术创新：数据的应用也推动了广告技术的创新。
例如，基于机器学习和人工智能技术的智能推荐算法，可以根据用户的兴趣和需求，自动为用户推荐合适的广告内容。
这种技术创新不仅提高了广告的投放效率和效果，也提升了用户的广告体验。
大数据下的精准营销和广告投放
大数据下的精准营销和广告投放随着数字化时代的到来，互联网和移动设备的普及，越来越多的消费者获得了更多的信息渠道和选择，也更加具备了自主决策能力。
与此同时，营销和广告投放面临着更大的挑战，急需更加精准的定位和营销手段。
在这种背景下，大数据技术的应用已经成为营销和广告投放的重要手段之一。
大数据的出现不仅使企业能够更好地了解消费者，还能够更准确地把握市场趋势、挖掘商机，因此被越来越多的企业所重视和采用。
一、大数据加持的精准营销大数据技术可以帮助企业快速有效地分析和处理各类数据，提供更准确的信息支持，产生更有针对性的营销手段。
具体来说，大数据技术主要帮助企业在以下几个方面实现精准营销：1、精准受众定位。
通过数据分析，企业能够更好地了解消费者的人口统计学特征、购物习惯、消费偏好等信息。
根据这些信息，企业可以更好地了解受众需求，针对性地制定营销策略，提高广告投递效果。
2、精细化营销策略。
通过大数据分析，企业可以更精确地把握市场情况、分析消费者需求，并在此基础上制定更细致、更针对性的营销策略，提升营销效果。
3、个性化营销实现。
大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的需求和偏好，并且在允许的情况下，能够根据消费者的个性化数据进行针对性营销和推荐，更好地满足消费者需求，提高用户粘性。
二、大数据和广告投放的结合与精准营销类似，大数据也能为广告投放提供更好的支持。
目前，大多数广告投放平台都开始尝试将大数据技术应用于其广告投放和分发策略之中，以提供更加准确和智能的广告风格和营销策略。
具体来说，大数据技术主要可以支持以下几个方面：1、精准广告投放。
广告投放平台可以通过大数据分析获得更多的客户数据，并根据不同人的兴趣、行为特征等数据进行分类精准营销。
这些数据不仅可为广告投放商节省成本，还可提高广告投放质量。
2、内容推荐优化。
广告投放平台可以通过大数据分析消费者的兴趣、行为、上网习惯等信息，为消费者推荐最合适的内容，从而提高内容推荐质量和用户满意度。
大数据精准广告投放
大数据精准广告投放：提高广告效果，降低投放成本随着大数据技术的快速发展，大数据精准广告投放成为提高广告效果、降低投放成本的关键。
本文将探讨大数据精准广告投放的关键要素、优势及其对广告行业的影响。
一、大数据精准广告投放的关键要素1. 数据收集：通过多种渠道收集用户数据，包括用户行为数据、兴趣偏好、地理位置等，为精准广告投放提供数据支持。
2. 数据整合与分析：将收集到的数据进行整合和分析，提取用户特征和行为模式，为广告投放提供数据支持。
3. 广告定向：根据用户特征和行为模式，进行广告定向投放，确保广告能够精准触达目标用户。
4. 实时优化：根据广告投放效果和用户反馈，实时调整广告投放策略，提高广告效果。
5. 用户隐私保护：在广告投放过程中，严格遵守相关法律法规，保护用户隐私，避免数据滥用。
二、大数据精准广告投放的优势1. 提高广告效果：通过精准定位目标用户，大数据精准广告投放能够提高广告的点击率和转化率，提高广告效果。
2. 降低投放成本：大数据精准广告投放能够减少无效广告的投放，降低广告投放成本，提高投放效率。
3. 增强用户体验：通过个性化广告投放，大数据精准广告投放能够提高用户体验，避免用户对广告的厌烦。
4. 优化广告投放策略：通过实时优化和数据分析，大数据精准广告投放能够优化广告投放策略，提高广告投放效果。
5. 促进广告行业发展：大数据精准广告投放推动了广告行业的技术创新和业务模式创新，为行业发展带来新的机遇。
三、大数据精准广告投放对广告行业的影响1. 推动广告行业智能化：大数据精准广告投放推动了广告行业向智能化、自动化方向发展，提高了行业整体水平。
2. 优化广告资源配置：大数据精准广告投放能够实现广告资源的优化配置，提高资源利用效率。
3. 提升广告服务水平：大数据精准广告投放能够提高广告服务的质量和效率，提升服务水平。
4. 增强广告管理能力：大数据精准广告投放能够为广告企业提供实时、准确的数据支持，增强广告管理能力。
大数据对于互联网广告行业的影响与发展
大数据对于互联网广告行业的影响与发展随着互联网的快速发展，大数据已经成为互联网广告行业的重要组成部分。
大数据的应用不仅提升了广告的精准度和效果，还为广告行业带来了新的发展机遇。
本文将探讨大数据对于互联网广告行业的影响与发展。
一、大数据在互联网广告行业中的应用1. 用户画像的精准塑造大数据技术可以通过对用户行为数据的分析，建立用户画像，了解用户的兴趣、需求和行为习惯。
通过对用户画像的精准塑造，广告主可以更好地定位目标用户，提供更加个性化的广告内容，提高广告的点击率和转化率。
2. 智能推荐系统的优化大数据技术可以通过对用户历史行为数据的分析，为用户提供个性化的推荐内容。
在互联网广告行业中，智能推荐系统可以根据用户的兴趣和需求，向用户推荐相关的广告内容，提高广告的曝光率和点击率。
3. 实时竞价广告系统的优化大数据技术可以通过对广告投放效果的实时监测和分析，优化实时竞价广告系统。
通过对广告投放效果的实时监测和分析，广告主可以根据实时数据调整广告投放策略，提高广告的效果和ROI。
4. 数据驱动的广告创意优化大数据技术可以通过对广告创意的数据分析，优化广告创意。
通过对广告创意的数据分析，广告主可以了解用户对广告创意的反馈和喜好，优化广告创意，提高广告的吸引力和点击率。
二、大数据对互联网广告行业的影响1. 提升广告的精准度和效果大数据技术可以通过对用户行为数据的分析，提升广告的精准度和效果。
通过对用户行为数据的分析，广告主可以更好地了解用户的兴趣和需求，提供更加个性化的广告内容，提高广告的点击率和转化率。
2. 降低广告成本大数据技术可以通过对广告投放效果的实时监测和分析，优化广告投放策略，降低广告成本。
通过对广告投放效果的实时监测和分析，广告主可以根据实时数据调整广告投放策略，提高广告的效果和ROI，降低广告成本。
3. 创造新的商业模式大数据技术可以通过对用户行为数据的分析，创造新的商业模式。
通过对用户行为数据的分析，广告主可以发现用户的新需求和消费习惯，创造新的商业模式，开拓新的市场。
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近两年，互联网行业正在经历一系列深刻变革，如移动互联网的爆发式增长，如web2.0的兴起，如云计算和大数据时代的开启。
这些变革，让沉寂多年的网络广告生存法则岌岌可危，技术革新带来的驱动效应正在倍增显现，充满想象增长空间的创新商业模式正在慢慢浮出水面。
而新的行业大洗牌来临之前，传漾科技代表的一类新兴技术公司，早便已开始了自己的探索和布局，成功抢占了未来先机。
从技术先行者到交易所在国际领域，RTB实时竞价正逐渐成为越来越多互联网企业和广告主的选择——媒体供应方希望最大化的提高某一广告位、某一时段的价值，更有效利用自己的资源；需求方广告主则希望用最少的钱取得最大的广告效果，提高了投资回报率，对网络广告的购买行为也从单纯的注重流量和点击的“购买媒体”向注重有效客户的“购买受众”转变。
传漾技术副总裁王跃告诉记者，以技术起家的传漾，在2009年创立之初便是携带着正宗的RTB基因，其最早开发出的Dolphin广告发布协作平台及Eagle 广告监测协作平台一直保持业内领先水平。
Dolphin是传漾科技总结了行业过去近10年经验、自主研发的一套适合大中型垂直媒体和联盟使用的广告发布系统。
它重建了一套新一代高效投放内核，推出更人性化的桌面式流程界面，扩展了广告的发布管理结构理念，同时又摒弃了一些传统广告投放系统中僵化、不符合时代规范的逻辑功能。
Dolphin首创的ONE-TAG技术、首次应用于广告系统的MVC框架、强化的UI设计，让行业系统软件更贴近网络人士的习惯。
目前，Dolphin通过核心技术优势服务于众多大型垂直网络媒体，例如汽车之家、东方财富网、天极网等，其2012年的市场覆盖率已达60%，是商用网络广告发布系统市场占有率第一的产品，而基于Dolphin广告发布系统每天发布近100亿次的广告。
在长达三年的时间里，传漾同时还积累了、Max品牌广告网络平台、Mix效果营销网络平台、SamBa富媒体广告协作平台、TG媒体联合协作营销平台等一系列技术平台和营销解决方案、RT电子商务智能平台、移动互联网整合营销平台、Data网民数据智能引擎、并且沿供应方和需求方几条线均衡布局。
而随着这些实时竞价平台核心产品的成功建立，传漾也得以轻松完整的打造了DSP（广告主、代理商投放需求平台）、SSP（互联网资源管理与优化平台）和DMP（数据管理分析）三大平台，并以AdPlace竞价系统作为实时交易的枢纽——这也意味着传漾自身的角色发生了重大的改变：它不再仅仅是一个营销技术和产品提供商，而更多地像证券交易所一样扮演着广告领域的交易服务平台的作用。
去年，传漾把广告竞价系统AdPlace拿到台湾做了一个小小的尝试。
不出意外，这种全新的“广告交易所”立即为台湾的互联网广告产业市场带来了一次突破性的革命。
一年时间不到，传漾科技的互联网广告实时竞价平台已经覆盖了岛内40%的网络媒体，每天3000-5000万的展示次数——别忘了，台湾的网络广告市场只是大陆的1/50罢了。
平台到生态系统的进化DSP、SSP和DMP三大平台的孵化，保证了传漾目前在互联网广告技术上的领先地位，但对于传漾而言，三大平台的聚合产生的最深远意义，还在于一个全新广告生态系统的随之确立。
在网络广告市场，还有一类公司，着重是从技术在产品上的应用、产品平台化来定义自己的核心竞争力，但在记者看来，这还只是一种表象的商业解决方案，是一条机械化的工作流水线，是扁平化的产业圈和运作方式——它还没有触及未来商业模式的核心层次。
生态系统这个词本身更多是描述一种垂直形态。
如自然界食物链的平衡就是典型的垂直形态。
这个生态系统，就像一个有机体一样，它具有自我调整、自我修复的功能，它会排斥其中产生的不良反应，并有学习和适应能力，让整个系统更趋于完善。
苹果公司在智能终端上的垂直产业链模式最接近于生态系统的概念。
至于传漾在网络广告领域的探索，之所以具备由交易平台到生态系统的机动性，是由于其依托云端的数据库获取到海量可交互的非结构化数据，并由最底层的数据分析平台支撑中上游的应用服务，打通PC和移动互联网的数据通道，逐步催生出垂直的产业链形态。
在传漾创立之初就曾明确表示，传漾的定位是更好地从各个层次服务于媒体、代理商、广告主、用户、第三方咨询调研机构等产业链上的各个环节，给产业链上下游企业提供各种所需的技术支撑平台和营销平台。
在运营商、互联网服务提供商、传统媒体控制核心话语权的移动互联网上，这种服务和合作的姿态尤为重要。
而其中，数据，一直被传漾视作未来广告市场的核心价值。
传漾科技技术副总裁王跃告诉记者，在传漾的DMP平台中，最核心的部分就是被内部人士称为打开精准定向黑匣子的产品“SameData”网民数据智能引擎。
SameData具有智能网聚、算法挖掘、集成清洗三大功能，它打通了传漾的9亿和1000多家媒体资源，拥有传漾科技领先的数据分析技术和挖掘内核，经由分析和挖掘内核不断追踪、分析、收集信息，对受众的人口统计学特征进行认证，通过机器人学习分析模型，最后将中国海量的受众信息数据整合清洗为可被广泛应用的集成数据库，为关键词定向、语义主题定向提供底层的数据接口及应用匹配展示，从而指导整个传漾广告平台服务的商业智能。
传漾科技技术副总裁王跃告诉记者，谈及RTB，业界大多讨论DSP、SSP，但实际上DMP在其中扮演了重要角色，没有DMP的RTB就不是真正的RTB，没有DMP 就无法实时判断目标受众和单个受众价格。
有DMP平台中SameData的底层支撑，通过传漾的DSP平台做广告投放，能够在广告执行前后，以非常直观的、可视化的形式，通过各种维度向广告主和代理公司展示投放全过程——这便是SameData的价值所在：通过把广告投放的全过程向大家开放，让广告主和代理商明明白白去消费，看到每一分预算的价值。
而传漾最终打造的这个的商业智能生态系统就像一张看不到边际的蜘蛛网，任何一个生物触碰了这张网络的某个节点，都会荡起一个小小的反馈。
然后，这张网络的主人就会自动对访客做相应的分析处理，因为海量的数据已经收集和储存在它的大脑之中，并且迅速地给予回应。
每一天，这张网络都在不断地学习进化，它在推进自己的边界，它越来越聪明，并试图了解每一个外来访客的行为和目的，从被动接受转向精准的捕捉……这种进化，或将真正带来网络广告的革命性突破，实现广告精准化、本地化和时效性。
举例来说，如果传漾的数据库捕捉到一个新用户的支付数据，其显示，他平均每隔20天会左右会去买新的红酒，那么传漾的数据分析平台就应该告诉广告系统，在以后每隔20天左右的时间节点上，当他在商场附近的时候能给他推送适合他购买能力的相关红酒的产品信息，并可结合优惠券和打折的方式来进行促销。
这，就是互联网广告的未来？探路未来在业内，谷歌一直被视作网络广告行业发展的风向标，由于同时掌握最大搜索入口和YouTube、浏览器等用户量庞大的新媒体，其在资源整合和技术产品创新上可谓是得心应手。
不过，对于谷歌未来的战略布局，国内企业如果仅从表面来观察，简单拿一些产品来评判，就难免会不得要领，在模仿和改进中丧失未来先机。
对于谷歌的未来而言，这些技术产品不是决定性的，决定性的影响在于其布局大数据时代的成败。
在web1.0时代，广告公司并无法从根本上解决精准营销的难题——而云计算和大数据时代的到来，算是为精准广告的发展真正提供了强力支撑。
事实上，以谷歌的搜索广告为例，在很长的一段时间，尽管其声称其搜索算法已经囊括了六万多个变量，成千上万的数学和统计学模型，上千的博士和工程师参与分析，但在数据挖掘深度、搜索结果个人化、搜索结果与广告之间的相关度上进展有限，只有改良没有突破。
互联网分析人士谢文认为，这是因为它的海量搜索数据虽然规模庞大，但结构简单、关联度低，挖掘价值不高。
所以，面对以FACEBOOK和苹果为代表的WEB2.0时代以及由此产生的大数据战略机会，谷歌若干年来束手无策，google+的诞生算是谷歌迈向大数据公司的里程碑。
那么，对于国内众多网络广告公司来说，如果仅仅掌握各大门户由于点击产生的海量结构化数据，根据用户使用习惯分组归类，做基本的数据挖掘，并不具备跟风大数据概念的客观条件，这些数据对于用户真实信息的准确定位也价值不高。
从这个角度来讲，传漾在创立时的定位颇有先见之明。
传漾科技技术副总裁王跃告诉记者，传漾的DMP数据管理平台，一直致力于把各种分散的第一、第三方数据进行整合纳入统一的技术平台，比如在社交网络和开放平台上，不断进行信息交互的用户与行为之间都具有清晰的关联性，所产生的的数据就具有含金量和分析挖掘价值，能够支持深度挖掘和复杂建模。
传漾以此来优化9亿多在30大类、150中类、1000小类中的科学精细分类，对所代表的用户兴趣进行全方位的标签归属，力求最大限度的定位用户心理及兴趣内涵，协助广告主真正精准有效的找到直接兴趣受众和潜在兴趣受众——而未来，传漾在互联网广告交易平台深耕势必将逐渐体现出战略优势。
相反，如果一家公司掌握的只是大量结构化数据和基本的数据库技术，就打出精准广告和大数据的标签，并进行大规模投资，难免收效甚微，得不偿失。
另一方面，大数据时代的到来，还将引发产业链的重构，广告系统或将延伸到传统行业的生产和组织管理模式之中。
网络时代，广大消费者获得了极大的话语权，用户需求日益呈现出碎片化、个性化、体验化的特点，未来消费者或将决定生产什么、何时生产、甚至如何定价。
在这种趋势下，传统企业管理者必须通过互联网整合以消费者为中心的价值创造体系。
这也为技术类网络广告公司提供了一个广阔的增长机遇，可以把自己的产品和服务深入延伸到产业链上下游，而传漾打造的SameData，把数据内容组成高智能的搜索引擎并捷筛选及过滤匹配内容，为精准实现定向提供底层的数据接口及应用匹配，成为大数据入口、汇集和整合过程的公司。
大数据对商业的影响就在个性化、差异化方面，美国《连线》杂志主编凯文凯利和《互联网周刊》主编姜奇平在一次聊起大数据时举了这样一个例子，过去的药，都是针对所有人的，如果在试验中有20%的人有不良反应，这个药就不能推出。
现在，如果通过数据分析，能找出80%的适合者，就可以在这些没有不良反应的人身上，运用用到新的科研。
未来，传漾可以在产业链底层深度布局数据收集和分析平台，以此跨终端、跨平台、跨行业来提供个性化、精准化、智能化的机制，并在在此基础上延伸出数据加工产业链，这个数据加工产业链将服务于媒体、代理商、广告主、用户、第三方咨询调研机构、电商企业乃至传统企业内部的生产环节，让消费与生产实现高度高效的吻合与匹配，并与行业内各家并肩作战，共同建立起崭新的商业模式。