人群定向策略及分析模型

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品友互动在全球RTB峰会上发布了“中国数字广告人群类目体系（DAAT）白皮书”——根据类目学原理，结合中国市场需求，专业类目团队编写，具有国家专利的标签类目学体系。

       四大维度重新解析和定义目标人群 品友互动的四大维度分别是：
1.人口属性：性别，年龄，月收入，身份职业，受教育程度及人生关键时刻；
   2.地域分布：行政区域，城市等级；
3.个人关注：新闻资讯，学习教育，汽车房产，IT，时尚流行等数十个指标；
4.购买倾向：3C产品，家电，服装鞋包，家居家装，体育装备等数十个指标。
如下图列出了各维度具体的参数标签：
       品友互动人群分析模型人群分析模型依照三步走：
1.采集数据
从用户的网页浏览行为，搜索行为，网站注册信息，网购行为等多个网络用户cookie中提取信息；
2.人群分析
将获取到的大量cookie导入数据采集服务器，通过「聚类数据分析方法」建立科学系统的人群分析模型，在此品友已拥有8.1亿海量活跃cookie数据库；
3.为用户打上标签
通过聚类分析得到的海量标签，分别写在用户信息里，这样每个用户都有了自己的浏览行为特征，接下来就是广告主进行平台选择来选择精准用户了。
       人群属性标签权重评估策略既然有了这些用户标签，那么自然会有权重一说。每个浏览行为都会有重要和非必须之分，那么品友互动给出的人群属性标签权重如下图：
当用户访问网站时，品友获取用户的浏览行为。随着用户访问记录不断累加，加之对其个人属性的不断更新，从而对其广告投放愈加精准。
以上内容是品友互动人群定向策略及分析方法，通过掌握这一内容有助于了解到dsp广告的运营机制，便于在进行人群筛选时有更好的思考方向。
本文来自快投365百度竞价软件站www.kuaitou365.com

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随着用户访问记录不断累加，加之对其个人属性的不断更新