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智能廣告初論
（作者未知） 2010/9/16
（接上頁(yè)）而提出來的全新的搜索方式。作為對(duì)第二代搜索的一種超越，第三代搜索的范式革命主要在于呈現(xiàn)方式以及參差多態(tài)的演化路徑。其呈現(xiàn)方式有諸如Clusty、bbmao的自動(dòng)分類、聚類功能以及Autonomy基于某種專有的模式匹配和概念搜索的算法，可以自動(dòng)根據(jù)文本中的概念進(jìn)行分類，自動(dòng)標(biāo)引，并基于用戶興趣自動(dòng)匹配出個(gè)性化、多側(cè)面的直接或隱含的相關(guān)檔案。其演化路徑有例如個(gè)性化搜索、社會(huì)化搜索、本地化搜索、知識(shí)問答社區(qū)、社區(qū)內(nèi)容搜索等等。而在核心搜索技術(shù)上，則大致包含人工智能、模式識(shí)別、語義分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)展方向。
4 微件廣告
微件廣告是一種新型的廣告服務(wù)方式，廣告商通過它為用戶提供有用的服務(wù)，增強(qiáng)網(wǎng)站的個(gè)性化功能，從而獲得消費(fèi)者的眼球和寶貴時(shí)間。這種廣告的妙處就在于，消費(fèi)者在享受廣告商提供的微件服務(wù)時(shí)無形中接受了廣告信息，建立起與品牌之間的情感聯(lián)系。整個(gè)體驗(yàn)微件服務(wù)的過程是一個(gè)人機(jī)交流的過程，充分體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的智能性。
三、智能廣告的主要特征
通過對(duì)以上幾種常見的廣告形態(tài)的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)智能廣告可以具有虛擬現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)發(fā)布、智能匹配等特征。尤以受眾識(shí)別、發(fā)布方式、內(nèi)容生成和效果監(jiān)測(cè)等方面的智能化特征最為顯著。
1 受眾識(shí)別的智能化
智能廣告首先要解決的問題就是如何精確的識(shí)別廣告的目標(biāo)受眾。受眾的細(xì)分是一個(gè)鮮明的趨勢(shì)，細(xì)分的同時(shí)伴隨著的是新的聚合方式，而受眾識(shí)別的任務(wù)就是發(fā)現(xiàn)細(xì)分后個(gè)性化了的人以及重新聚合了的群體。從現(xiàn)有的模式來看，受眾的選擇和識(shí)別方式有以下幾種：
(1)基于網(wǎng)絡(luò)用戶使用行為的識(shí)別方式
這種識(shí)別方式主要結(jié)合IP和Cookie方式追蹤和收集用戶信息。發(fā)現(xiàn)用戶的瀏覽興趣和使用行為。通過使用探針檢測(cè)、Netflow采集、DNS訪問統(tǒng)計(jì)、鼠標(biāo)軌跡分析(鼠標(biāo)點(diǎn)擊熱圖)、基于系統(tǒng)日志收集技術(shù)等數(shù)據(jù)采集技術(shù)，可以獲取大量網(wǎng)絡(luò)用戶使用行為方面的數(shù)據(jù)。除此之外，用戶的屬性數(shù)據(jù)和價(jià)值數(shù)據(jù)、本企業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)還可以從業(yè)務(wù)系統(tǒng)或者通過情報(bào)分析獲取。
采集到了原始數(shù)據(jù)后，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，制定相關(guān)的數(shù)據(jù)過濾、預(yù)處理、數(shù)據(jù)綜合分析處理等程序，從中獲取有價(jià)值的分析結(jié)果，并以準(zhǔn)確直觀的方式表示出來�，F(xiàn)有的一些技術(shù)已經(jīng)能夠分析出網(wǎng)絡(luò)用戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的信息。
(2)基于頁(yè)面內(nèi)容的識(shí)別方式
基于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容識(shí)別用戶的定向網(wǎng)絡(luò)廣告(Content-Tar-geted Advertising)大大拓展了廣告投放的空間。增加了被用戶瀏覽的機(jī)會(huì)。這種識(shí)別方式是對(duì)基于關(guān)鍵詞識(shí)別方式的一種演進(jìn)。這種識(shí)別方式使用智能技術(shù)分析頁(yè)面內(nèi)容。進(jìn)而對(duì)用戶使用習(xí)慣作出判斷。通過用戶瀏覽過的頁(yè)面進(jìn)行內(nèi)容分析，根據(jù)信息主題對(duì)頁(yè)面進(jìn)行聚類。把用戶瀏覽行為對(duì)其興趣的作用列入聚類結(jié)果，得到綜合評(píng)估模型。頁(yè)面內(nèi)容的分析受計(jì)算機(jī)自然語言處理水平的限制，比如有時(shí)會(huì)產(chǎn)生在關(guān)于“人工智能”的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)投放“人工流產(chǎn)”廣告的失當(dāng)行為。
(3)基于內(nèi)容過濾的識(shí)別方式
這種識(shí)別方式多見于一些社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)(Social Network-ing)中，這些網(wǎng)站通過諸如類型、關(guān)鍵詞、標(biāo)簽等表述、分類或評(píng)價(jià)方式來建造個(gè)性化的發(fā)現(xiàn)和推薦機(jī)制。通過這類網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，可以很好的發(fā)現(xiàn)具有不同個(gè)性特征的用戶。比如，國(guó)內(nèi)用戶熟悉的音樂推送網(wǎng)站“潘多拉”(Pandora.com)。只要在“潘多拉”網(wǎng)站首頁(yè)的播放器中輸入用戶最喜歡的歌手名字或者歌曲標(biāo)題，網(wǎng)站就會(huì)自動(dòng)建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)，源源不斷地播放最符合用戶口味的曲目。用戶喜歡或者不喜歡一首歌，可以點(diǎn)擊相應(yīng)的反饋按鈕，讓系統(tǒng)更明白自己的喜好。
(4)基于協(xié)同過濾的識(shí)別方式
協(xié)同過濾(Collaborative Filtering)技術(shù)，是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一。它基于一組興趣相同的用戶進(jìn)行推薦。協(xié)同過濾基于這樣的假設(shè)：為用戶找到他真正感興趣的內(nèi)容的好方法是，首先找他與他興趣相似的用戶，然后將這些用戶感興趣的內(nèi)容推薦給此用戶。國(guó)內(nèi)網(wǎng)民比較熟悉的當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、豆瓣網(wǎng)等就是使用了協(xié)同過濾技術(shù)的代表性網(wǎng)站。這種過濾方式是基于一定的推薦算法。通過這些算法可以推測(cè)出用戶喜歡的內(nèi)容。當(dāng)然協(xié)同過濾除了運(yùn)用了智能技術(shù)，也大量借助了網(wǎng)民自身的力量完成推薦任務(wù)。協(xié)同過濾方式使網(wǎng)絡(luò)能夠更加智能化和個(gè)性化的向用戶推薦他們所喜歡的東西。也包括適合他們閱聽的廣告信息。
2 廣告發(fā)布方式的智能化
據(jù)艾瑞網(wǎng)消息，一個(gè)完全自動(dòng)化的廣告網(wǎng)絡(luò)業(yè)已發(fā)布。它能將幾種價(jià)格模式和定向方式混合在一起，以保證廣告獲得最好的設(shè)置，廣告主獲得最大的投資回報(bào)。消息（未完，下一頁(yè)）
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