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深度分析:每年500亿美金打水漂,是谁动了我的巨额广告预算?

发布时间:2016-08-18 19:56:39  来源:互联网    背景:
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  导读:近日,华尔街日报称,全球最大的广告主宝洁计划减少脸书上“精准投放”的广告量,因为投放效果并不明显。消息传出后脸书股价应声下。作为大数据最早的应用,网络精准营销甚至被认为是广告行业未来的趋势,如今为何却不受待见?

  世界广告主联合会的数据显示,“由于存在作弊行为,10%到30%的网络广告从未被消费者看到;到2022年,除非广告主采取激进的行动,否则每年将损失500亿美金”,同样的现象在国内相信情况是更加严重。

  国内数字营销行业已经蓬勃发展了十几年,但有几个问题是一直得不到解决的:我投入的巨额广告费用为我带来了真实用户流量了吗?投放广告曝光展示媒体自己说多少是多少?广告的投放真的带来了有效转化吗?

  对于此问题,全球移动互联网权威第三方广告监测机构ADiiMedia系统商务总监麦伟杰评论:当前广告投放案例中,由于投放渠道的多样和分散,广告主难以单独和每个媒体进行有效的沟通和监督机制,经常在信息不对称的弱势地位。往往是广告投放后,媒体做个结案ppt过来演示一下就能收到广告费,至于费用是是否有效利用,广告主也比较迷糊。

  总结一下,当前广告主面对的主要难题有三个:第一,媒体刷量问题严重,很多广告展示和点击背后都是机器人在进行操作,没有到达真人。第二、广告投放完才能看到数据,无法深度参与广告投放的运营过程,进行实时的优化和策略调整。第三,媒体类型和数量爆炸性增长,不知如何选择合适的媒体矩阵以达到最优效果。

    ADiiMedia系统针对是三大难题的效解决方案

    移动广告反作弊

  独家开发的ATC(anti-cheating)信息技术,可有效过滤虚报、刷量、作弊等投放平台实时数据报告系统,主要KPI指标实时在线更新,帮助您及时发现问题,评估数据投资的有效性,实时调整计划准确性

    全过程数据管理与分析

  通过专业监测信息来源、去向、轨迹、行为、转化、流失、营销效果等,全方位的了解客户的行为和动机,对定制数据进行深度剖析

    策略优化与投放引导

  通过大数据进行分析,对广告策略进行调整,精准投放用户,刺激潜在用户,以更少的资源达到更高的KPI指标。

    广告主必读干货:结合大数据,营销广告才能走更远

  艾媒网讯 2016年7月1日,全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和分析机构艾媒咨询(iiMediaResearch)权威首发《2016中国大数据营销市场研究报告》。报告显示,数据显示,2016中国移动广告市场规模将达1340.8亿元,预计2018年市场规模将超过2570.6亿元。

    大数据营销广告与用户需求匹配仍有差距

  40.8%的中国手机网民表示要看具有情况才会主动点开页面跳出的广告,有24.2%的受访用户表示基本上不会点开查看。另外,近七成的手机网民表示广告主推送的广告与自己的需求匹配度一般,有21.5%的网友表示推送的广告与自己的需求非常匹配。随着大数据的普及应用,精准营销将成为可能,最大限度满足消费者需求。

    广告主应从消费者的兴趣点出发针对性投放广告

  超过七成的中国手机网民表示当自己对广告内容感兴趣时才会打开广告。艾媒咨分析师认为,广告主应该深度了解消费者的需求,提供针对性服务,推送消费者感兴趣的广告内容,形成以顾客为导向的广告营销模式,提高投放广告的成功率。

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    大部分网民对网络营销广告评价比较中肯

  51.4%的中国手机网民对推送的营销广告持中肯态度,认为推送的广告有部分广告内容是自己需要的。随着大数据营销的发展,精准个性化营销将会提高这部分群体的满意度,对营销广告很反感的群体的态度也或将随之发生转变。

    广告出现的位置和次数直接影响网民对广告的感受

  超五成的网民表示对广告出现的位置和广告出现的次数不满。艾媒分析师认为,当网民在进行上网体验时,广告出现的位置和次数会直接影响到网民的体验,进而影响网民对推送的广告态度,因此精准定位用户行为偏好将是大数据背景下广告营销要重点突破的问题。

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    消费者需求引导广告主针对性投放

  根据个人兴趣推送的广告、根据购买记录针对性推送的广告、根据PC端的浏览记录针对性推送的广告这三种定向广告形式是网民比较能接受的形式,分别占比59.5%、50.9%、40.8%。艾媒分析师认为,不管是个人兴趣还是购买记录和浏览记录,都体现着消费者的个人需求,未来广告主要从消费者需求出发投放广告,提高成功率。

    购买转化率有较大空间

  62.6%的受访网民表示偶尔会根据推送的营销广告体验或者购买营销的产品,占最大比例。22.2%的受访网民经常会购买营销产品,也有15.2%的受访网民表示不会购买。对于大多广告主来说,提高购买转换率是大数据营销的终极目标。在对大数据的探索以及充分挖掘用户需求的基础上,行业仍需持续发力。

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