运用移动DSP广告标签精准营销的方法

2014年移动DSP广告行业将迎来了DSP广告大爆发，各平台已蠢蠢欲动蓄势待发筹划推出自家的移动DSP广告平台,可预料移动DSP广告将出现井喷的态势，随着各平台的不断涌现，基于移动DSP广告的大数据也在宣传中不断被放大，然而考验各平台的并不只是数据量的大小，而是如何用专业的技术及经验用好这些数据，其中数据标签的分类能力也成为考验平台的重要一环。

传统PC端的数据采集主要是使用浏览器的Cookie记录来追踪用户数据，但是cookie有可能一两个月就会被删掉一次，因此稳定性上难以保证，而移动端采用的IDFA数据收集就避免了这一问题，通常一个手机上只有一个ID，且用户不太可能短期内频繁更换手机，那么采用IDFA的数据就会更加稳定且长久，此外由于移动端的移动特性对地域的数据采集比PC端更深入和精细，因此在LBS数据应用上比PC端也更具优势。

目前移动DSP广告行业内的数据整合各平台也不尽相同，但大致都是依着IDFA的信息来做标签进行分类与组合的数据整合方式，该方式主要从三个层级进行数据整合，这三个层级是：原子标签层、行为标签层、目标人群层：

第一，原子标签层。直白的讲就是最基本的属性标签层，这些属性可以从人群属性（性别、年龄、职业、收入等），设备属性（设备价格、设备系统、设备型号等），运营商属性（中国移动、中国联通、中国电信等），城市属性（发展程度、人口数量、区域位置），商圈属性（功能、位置等）等几个主要的属性方式进行标签，原子层标签数量的多少与一个平台的技术及经验有直接的关系，技术越成熟，抓取的属性越准确，经验越丰富，属性的分类就越合理，目前市场上各家的数据标签库不一，力美科技在经过多年的投放积累后，如今这一层及的数据标签量以突破万个，在行业内属于领先地位。

第二，行为标签层。是指经过对用户在特定时间段、位置范围内的使用APP的行为分析而产生的标签层。行为标签层的分类依据行为发生的频次统计做出标签，如果用户的行为只是在某个时间段内产生过寥寥几次，并不会被列为一个标签，只有该行为的发生有一个规律的频次或周期出现才会被视为一个标签。比如经常玩手机游戏，经常使用旅游软件等细分出像商旅人群、手游人群、理财人群、爱车一族、化妆品受众、教育受众等等。由于用户的行为方式多种多样，这类的标签就会有成千上万个，对广告投放的的精准性来讲无疑是一大优势。

第三，目标人群层。这是与广告投放最直接相关的层级，目标人群层主要是根据原子标签层与行为标签层组合之后产生的标签层，这种组合会产生一个极大标签量，同时一个用户被贴上多个标签之后就会变成一个综合标签体，也就保证了目标人群的精准性，例如某广告主需要定位在30岁左右的女性化妆品受众，就可以通过第一层级的年龄、性别加上第二层级的化妆品购买、浏览行为组合后得到目标人群，从而定位出与该品牌最相关的人群，这样投广告针对性极强，效果极佳。