百度联盟云标签

以前的关键字广告是这样的

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一行一行的文字,不说丑吧,至少不美观。

近期,百度广告联盟推出标签云广告形式
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相比较以前的广告形式来说,这样的实在是太聪明(全球首创了 = =),介于图片广告和文字广告之间,不至于太丑制作上又不至于太复杂,且非常厉害的是,这种形式可以兼容所有广告尺寸。无论媒体多大的尺寸广告位,这种标签云都可以很好适应。

也就是说,以前比如说新浪门户的广告尺寸是728×90,300×200 等等N多尺寸,一个广告客户要投放这么多尺寸,至少要聘请一个人来制作这么多张图片才行。

但现在,我只需要几个关键字就可以了。

当然也有人说,这样的形式相对于图片类的广告没有可比性。

再来看看一则关于Facebook自动广告系统的消息说起:

“美国科技博客网站BusinessInsider上周撰文指出,Facebook正在打造一个能取代传统广告代理公司的高精准度广告系统。广告客户只需将数万张产品照片上传至数据库,一旦相关用户出现在Facebook上面,系统便会根据该用户的兴趣特点,自动生成相关广告。”转自网络广告人社区

要是以后能做到,根据广告客户的产品类型,比如减肥类产品。
接着自动帮客户生成关键字,匹配减肥类的图片;
投放前,先测试各个图片和关键字的点击效果,最后综合各种数据,推出最佳的Banner广告。
到时候..广告设计、投放人员就该失业了…

聊聊FBX

fbx

最近关于Facebook最大的消息就是FBX即将上线。

何谓Facebook Exchange呢?就是利用Facebook已有的数据和外部的DSP广告厂商合作,在用户的NewsFeed中插入用户可能感兴趣的广告。

其运行机制是这样的,当用户在亚马逊下单了一份狗粮,但并没有付款,当用户回访FB时,在用户的NewsFeed中就有可能出现狗粮的产品广告。

说白了,就是广告联盟,主要利用的是Cookie来定位用户。

国内新浪微博也是在用户的信息流中植入广告,由于相关性弱一些,因此被大量的用户【反对】。反观Facebook,日前@兰泊然发布一条关于Facebook信息流强推广告的效果分析(下图),可见FB用户的抵触情绪稍微低一点。

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貌似Facebook的隐私问题和盈利问题达到了一个历史平衡点,用户慢慢能接收这种信息流广告,而且还能偶尔Like(喜欢)一下,品牌商也乐意看到这样的事情发生。

Facebook是如何走到今天的呢?

2007年11月,Facebook推出灯塔计划,采集用户在外部网站的活动并推送给Facebook的好友。如刚才买狗粮的例子,用户在亚马逊购买了一份狗粮,完成支付后,这个行为就会被分享到Facebook的信息流当中。

当初Facebook的设想是这样的:和站外的在线商品合作,打通用户数据和商品数据,用户只要在合作商在线商店上购买后,就会分享一条信息到Facebook上。

“A看到好友B购买了狗粮广告,那么B肯定也会对该狗粮产生好感(进而产生购买),而狗粮厂商也肯定愿意让这样的事情发生,Facebook再从中收取狗粮厂商(或在线购物网站)的一点小利润”。

这项计划在当年看来是很赞的,Facebook拥有这么多的人口数据(2007年拥有3400万活跃用户),那么通过用户的消费数据进行挖掘推广,确实是可行的。只是该计划太过于草率,让用户感觉不舒服,以至于在一个月后灯塔计划不得不被迫关闭。
(注:2007年7月份iPhone也才在美国刚上市,用户对于分享对于签到还很谨慎,所以Facebook的灯塔计划失败也是合情合理之中)

接下来,

2008年 发布Facebook Connect(帐户登录)
2009年 Foursquare发布(用户开始认同分享地理位置信息)
2010年 发布OpenGraph项目:Social Plugins(最主要的是Like项目)
2011年 发布Sponsored Stories赞助商 广告项目

时隔五年后,用户对于分享对于隐私已经不在那么敏感的情况下,Facebook适时的发布了Sponsored Stories(赞助商故事)这款广告产品。

Sponsored Stories(赞助商故事)的概念和当年灯塔计划几乎一模一样,只是变了一种形式而已。

Sponsored Stories的原理如下图:
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当一个名叫Jessica Gronski的用户在星巴克签到后①(可以想像成Jessica购买了一杯星巴克),那么Jessica的好友就会看到②的Sponsored Stories:“Jessica和Philip在星巴克签到了两次”。

对Jessica好友来说这是一次口碑推荐,一次产品信任;
对星巴克来说,让Jessica当产品代言人去向好友推荐产品,是非常有趣且有效的。

举个Sponsored Stories故事的一个O2O实例:
英国食品零售商Tesco借助类似Sponsored的形式,他们开发了一款Facebook App,号召用户在线下实体商店消费之后,利用商品码(证明用户买过),找到Tesco网上对应的商品,然后分享给Facebook好友,只要好友通过链接进行了购买,那么用户就会获得一定的Tesco积分(下图)。

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Tesco等于把用户线下消费进行数字化,一方面可以来收集该用户购物习惯,另一方面通过用户间的推广来增加商品销售,真正实现从线下到线上的促销互动。

可以说Sponsored Stories是整个广告史上具有里程碑意义的一件产品,他让口碑传播变成一种可以量化并且进行投放的广告形式。

下面我们再来看看Facebook的Social Plugins对即将运行的Facebook Exchange的意义。
现行的广告联盟或是DSP厂商,基本都是借助Cookie来跟踪用户,但Cookie问题很多。比如不容易确定“一个人”:多人使用一台电脑的情况,Cookie只能识别这台电脑,而不能识别电脑前是不是换了一个人。

但是Facebook就不一样了,借助于Like,Connect等,他掌握了全球10亿真实用户的数据(当然有人要说FB的活跃度下降或是僵尸粉什么的,也许吧,但笔者相信至少五年内FB还不会消亡,也依然是厂商趋之若鹜的平台,因为世界上还没有任何一家企业的人口数据能和FB媲美)。

Social Plugins的运行机制
SocialPlugins是Facebook Open Graph的一部分,包括了Like、Send、Follow等等项目。

rating

上图是FB官方对于OpenGraph的图解(红色部分是笔者加的):一位名叫Christopher Blizzard的用户对一本叫Neuromance的小说进行了评分。

以上的信息其实可以这样理解:
Who(谁):①Christopher Blizzard
What(什么):William Gibson④的小说Neuromance
Where(哪里): Goodreads③(在线阅读网站)
How(做什么):Rate(评分)

一次简单的行为,记录“谁在哪里,对什么做了什么”这样的关键信息。

我们可以这么理解:一次Like(或是评分),把用户的数据都记录下来。

比如这名叫Christopher的用户对科幻小说家William Gibson的小说Neuromance进行了评分,那么根据评分的结果(五星),那么一定程度上说明了Christopher喜欢科幻类小说,且对William Gibson这名作家有好感。

而全球有成千上万的Like被分享到Facebook,分享一件家具、一件服装、一瓶可口可乐

如果这些都有特定的信息:
家具:包括价格、款式、品牌、材质、设计师、购买地点……
服装:包括价格、款式、品牌、尺码、面料……
可口可乐:成分、价格、毫升……
等等。

把商品的信息数据化,用户对这些信息Like得越多,Facebook越能识别我们每个人,掌握我们这些个人的【隐私】。

前段时间Facebook推出Graph Search功能,其中就可以搜索“好友的好友中谁喜欢xx作家”这样很具体的基于人的搜索,说明Facebook已经掌握了足够多的数据来对一个人的喜好进行定位。

当Facebook拥有了这些数据之后,Facebook Exchange就会比基于Cookie的广告投放技术更加精准,因为FBX是基于【人】,而不是基于【机器】的识别。

刚才我们也说了,Sponsored Stories其实就是基于Like来推送广告,而新上线的FBX会和外部的DSP广告厂商合作,借助于他们丰富的广告资源和FB所拥有的人口数据,一定会给FB带来强劲的营收。

当然有人会说这样不是严重侵犯了个人隐私么?
举个豆瓣的例子,在豆瓣上用户读的书越多,豆瓣掌握用户的数据越多,推荐给用户的图书就越相关,越相关那么就越能减少用户找书的时间成本。

特别是现在互联网信息极其丰富,如果用户不出卖自己的“隐私”,那么获取与自己相关信息 的时间成本就越大。

原文首发表于极客公园:http://www.geekpark.net/read/view/176078

[未完成]广告进化史

从大学二年级开始,
广告圈一句很有名的话:

“我知道我的广告费浪费了一半,问题是我不知道哪一半被浪费了”来自19世纪末美国零售业之父约翰华纳梅克(John Wanamaker)——亦是第一个现代意义上的广告主。

举个例子,你是一家面馆的老板,你印制传单,接着派人在街上发传单,而多少人看了你的广告,并来你店里进行消费,这是你没办法精确统计到的。只能通过简单的数据回访、反馈来统计一定的百分比。

从媒体的发展来讲,我们看历史上报纸、杂志、电视、网络媒体的发展(从广告的角度),都是为了让广告主减少这一半的浪费。

最早的大众媒体是报纸、后来出现了杂志、电视、网络,每一种媒体的发展无不是从大而全的形式,发展成垂直细分的媒体。比如报纸,有综合性报纸也有体育类、娱乐类报纸,电视台有综合台、娱乐台、体育台。为什么?

一方面当然是满足用户的需求。
另一方面,从某种意义来讲,就是为了配合广告主人群定位的广告精准投放,综合性媒体大网捕鱼,而体育类就能针对只喜欢体育类的用户进行投放,精准有效。

未数字化的媒体(包括传统的报纸、杂志、电视等等),在信息传播方式上,都是推送给用户,编辑写什么,用户就看什么内容。 同样广告也是大海捞针似的给用户推送信息,用户都是被动接受。

直到网络出现了…

和传统媒体一样,网络一开始依然呈现【大众媒体-垂直媒体】的发展趋势,先有门户,接着是各类垂直类网络媒体。

同样这样形式的媒体,广告依然是【推送式】的..用户上网浏览信息,媒体推送广告..

当信息达到暴涨的时候,用户要获取有用的信息变得困难,于是..搜索引擎出现了…

搜索引擎第一次改变了用户的信息获取方式,从被动获取到主动进行查询

1994年yahoo成立搜索引擎公司,但是并没有意识到搜索关键字广告的潜力。(很长时间内一直致力于门户的运营)
1998年Google成立, 其实当年两位创始人也是排斥在搜索结果中植入广告,直到2002年和美国在线的合作,才慢慢让Google意识到搜索关键字广告的营收能力。

由于技术的问题,传统媒体的广告做不到真正的根据用户需求,用户看体育频道,然后广告主推送体育相关的运动鞋、运动饮料产品,但对于用户来说,他可能并不穿运动鞋,也不喝运动饮料,这时候广告就浪费了。

而搜索关键字广告,是基于用户的目标搜索行为。即用户有目标了,比如搜索【运动鞋】这样的关键字,表示用户对运动鞋感兴趣,这时候再推送给他运动鞋的广告,效果是非常有针对性的,而广告主只需要对【运动鞋】这三个关键字付费,非常节约成本。

如上图用户在Google中搜索【灯具照明】,就会出现标红色框的广告,灯具企业只需要为【照明】这个关键字买单即可。

而且用户的需求是明确的,当然广告的效果更加有效。

搜索广告有效了,但问题又出现了,我搜索灯具照明,但是第一个广告却显示是在【无锡】,那我不是在无锡,那广告是否有浪费了呢?

这时候..LBS定位出现了..

 

 

当然这时候的推送已经可以借助于用户的浏览行为进行推送,借助浏览器的Cookie…
平面广告:画面表现是一个抢劫犯抢错了对象,原因是他买了不透气的丝袜。哈~

就像前文提到的:“广告浪费”的问题,在这一阶段的广告才能如何减少浪费呢?
减少广告浪费的唯一方式就是细分受众,细分受众的方式之一就是媒体细分。

于是出现了很多体育媒体:篮球杂志、体育台、足球杂志等等…
通过细分媒体,来达到广告投放的浪费…
这时候的传统广告属于单向传播阶段,即消费者属于接收信息者..无权”决定“广告..

 

二、互联网广告历史
1、单向传播阶段
互联网一开始也是学习传统广告,卖版面。

全球第一个网络广告发生于1994年的美国。当年10月14日,美国著名的Wired杂志推出了网络版Hotwired(www.hotwired.com)
其主页上开始有AT&T等14个客户的广告Banner。这是广告史上里程碑式的一个标志。

 

展示广告在很长的一段时间占据互联网广告市场。

 

2、广告小插曲,互动性
在1996年,一家叫FutureWave的小软件公司发布了一个FutureSplash 的动态变化小程序.这就是FLASH的前身,更多Flash历史看这里。
Flash补充了展示广告单帧信息量的不足,通过动态的方式来展示广告,信息量更大。
到近年来,Flash更是发展出了3D、远程交互等等技术。
如上面这个广告(点击图片看广告),这是NIKEID当年的互动广告,消费者可以输入颜色值来自定义鞋的颜色,和NIKEID的产品特点非常的接近,可谓说是很成功的行销案例。
注:进年来随着Flash自身的弊端还有Html5的成长,Flash即将完成历史使命–本人坚信。

 

3、搜索广告:开始改变广告的定义
刚才说过,到互联网广告展示广告为止,广告都是长久以来不变的单向传播方式。
但是搜索广告却开始改变了广告的传播方式:主动性的向消费者推广告。
由于搜索的独特性:消费者输入关键字进行搜索,这表明消费者要找这个关键字的东西。那么这时候投放该关键字的广告,是不是就很直接而且有效的把广告推送给了消费者呢?
可以说从搜索关键字广告开始,广告已经开始变得可以针对点对点的需求投放。
注:其实当年最开始做搜索引擎的是Yahoo,但因为Yahoo一直致力于显示广告市场,并没有看到搜索关键字广告的机会,因此让Google凭借这个开始获得营收,逐渐壮大起来。