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摘要：在當前信息大爆炸的時代，大數據技術為我國各行各業的發展起到了不可忽視的作用，廣告行業也不例外，大數據技術的應用是我國廣告行業重要改革內容之一。它不僅能夠提升廣告的到達率，還能夠提高消費者接觸廣告的接觸率，促使廣告自身價值得以提高。但是從當前我國大數據技術背景下精準廣告投放的實際情況來看，仍舊存在有部分內容失真等方面的問題，基于此，主要研究了在大數據技術背景下精準廣告的投放，希望能為我國廣告行業的發展帶來一些啟示。

關鍵詞：大數據技術；精準廣告投放；市場

在廣告行業發展過程中，大數據技術的應用成為其謀求創新、優化升級的重要手段，利用大數據的分析處理能力，能夠為廣告投放工作提供精準的信息數據支持，提升廣告自身價值的同時提高了廣告公司的自身效益。但是在當前廣告行業利用大數據技術的過程中出現了眾多問題，導致廣告行業改革面臨較大的風險。因此，一種有效的基于大數據環境下的數據挖掘技術對廣告的精準投放具有十分重要的現實意義。

1大數據精準廣告的特點

1.1個性的廣告創意

廣告投放主體之所以投放廣告是想將廣告傳播價值轉換為自身產品的經濟價值。想要提高廣告價值，那么首先需要向消費者表達自身產品的相關信息，以便能夠引起消費者的注意，為消費者留下產品的重要印象。在當前各類型新媒體不斷發展的情況下，媒體渠道呈現多樣化發展，廣告傳播主體想要促使自身產品信息在眾多信息中脫穎而出，那么在表達內容上需要創新。而基于大數據技術的精準廣告，能夠依托程序化創意平臺在短時間內對產品信息的表達形式進行創新。程序化創意指的是經過程序化創意平臺的算法與大數據技術相結合，向廣告設計師推送符合設計內容的相關材料，其中包含有廣告設計顏色、廣告標識、廣告語等，當設計師完成多份廣告創意設計，由于不知道確切的投放效果，故由系統先進行自由組合投放，在投放過程中不斷根據用戶反饋確定最優的創意。

1.2科學的廣告決策

在傳統的廣告決策中，廣告投放主體通常情況下會根據自身產品的特性尋找適合投放廣告的平臺，因此，廣告主自身的經驗對于廣告決策起著至關重要的作用。而基于大數據技術的精準廣告，在投放過程中，首先需要Graph-based推薦算法對數據信息進行處理，隨后根據處理結果對消費者投放廣告。這樣一來，利用大數據技術處理過的信息數據能夠為廣告決策提供合理的建議，促使廣告決策科學化。

1.3精準的廣告投放

在大數據時代，精準廣告的主要特點便是廣告主對廣告投放的關鍵點進行把控。在此過程中，廣告主要善于總結發現消費者的自身需求，以便能夠精準地針對消費者推送廣告。當消費者瀏覽某類信息時，為消費者提供有關產品的鏈接，當消費者購買某類產品時，為消費者推動產品的價格，幫助消費者挑選性價比較高的產品，以此來促進產品的銷售。廣告主在此過程中，要善于捕捉消費者的信息，有針對性地對其投放廣告，最終為提高產品經濟效益打下基礎。

2傳統廣告中的不足

結合傳統模式下的廣告投放情況來看，媒介既是受眾接觸廣告的一個主要途徑，也是受眾不愿接受廣告的屏障，在此情況下，廣告投放者往往難以了解群眾對于廣告的評價以及群眾是否愿意接受廣告，在一定程度上會導致廣告資源出現浪費情況，促使廣告傳播效果難以提高。除此之外，在傳統的報紙廣告時代，廣告主在投放廣告之后通常情況下較難接收到消費者的反饋，因此，廣告主通常會將廣告信息刊登在報紙上較為明顯的區域，用來獲取消費者較多的關注。在電視時代，廣告主為了提高自身產品的宣傳度，通常情況下會斥巨資爭搶廣告黃金檔。這樣一來傳統廣告投放不僅覆蓋率較低，并且可以進行投放的廣告位有限，開展效果評估較為困難。

3定位受眾偏好的大數據挖掘策略

3.1Graph-based推薦算法

此算法通常情況下在微博中使用，但是針對于精準廣告投放系統而言，此算法的作用十分顯著，在廣告投放系統中，當用戶對廣告內容進行反饋時，會通過廣告系統進行傳播，進而帶來一種信息大爆炸的形式，此算法一般基于設計網絡來建立，但是在精準廣告系統中應用此算法，以廣告受眾的社交網絡為出發點，充分利用受眾的個性特點，以便能夠為用戶提供最佳的推薦內容。在很多情況下，精準廣告投放系統知識信息傳播的一個關鍵環節，因此加入了此算法之后，能夠對推薦內容進行調控，將投放信息的路徑進行改變，為用戶提供更好的服務。當前，在各類型算法中，Feed流是是當前的主要趨勢，在應用Feed流時，其結果必須包含有系統與用戶之間的關系。在應用Graph-based推薦算法時，以Graph的角度來對此算法進行解讀，此算法的目的在于建立一個高價值的用戶關系網絡，以便能夠有效廣告投放系統中的優質信息進行快速傳播，以便提高Feed流的質量，在此過程中，最為關鍵的環節便是要對關鍵節點進行挖掘，以便能夠為用戶推送高質量的信息。結合自身從業經驗，對此部分的算法進行了詳細的梳理制成表格，具體內容如表1所示。在應用此算法時，產生了如下眾度數據附產品，如表2所示。

3.2Content-based推薦算法

Content-based推薦算法是當前精準廣告投放系統中較為基礎的推薦算法，此算法的主要作用在于對廣告候選集的內容結構化進行分析。在采用此算法對內容進行分析時主要從兩方面進行，首先為內容質量分析，主要采用廣告曝光收益加上廣告內容信息量/可讀性的方式開開展計算工作。廣告曝光收益要借助系統中用戶的群體行為，在一定程度上能夠衡量廣告信息內容優劣，在計算廣告內容信息量較為簡單，究其根本是對于廣告信息內容可讀性的衡量。Content-based推薦算法最終的效果在一定程度上取決于用戶基于反饋內容的深度，由于通常情況下用戶對于廣告信息的反饋內容較短，因此可以提取的關鍵詞信息較少，再利用Content-based做相關算法時，通常會由于提取數據較為稀疏而導致準確率難以確定，此時通常會引進入Word2vec技術，對關鍵詞進行優化擴展，以關鍵詞為基礎開展擴展工作，最終對用戶的反饋意見進行詳細分析，以便后續精準廣告投放工作得以順利開展。此算法的應用能夠有效改善傳統廣告中效果評估困難這一問題，通過對廣告內容信息量的計算工作，將用戶反饋的內容進行可讀性的衡量，進而引進Word2vec技術，對客戶反饋的關鍵詞進行擴展，隨后對相關信息進行分析，全面掌握用戶需求，為廣告行業的發展奠定基礎。

4結語

在我國大數據不斷發展的今天，大數據的發展在一定程度上體現了國家的發展水平。對于廣告行業而言，大數據的應用對行業發展帶來了重要的影響，數據挖掘技術的應用有效提高了精準廣告投放的效益，在投放廣告時加強廣告信息的真實性把關，為廣告行業長久健康的發展提供保障。

參考文獻

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作者：胡濤 陳芳 單位：湖南交通工程學院