什么是信息流广告?有什么特点?

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所属分类:电子商务

信息流,是移动互联网发展到一定阶段后衍生而成的一种信息展现和交互形式。由于移动智能设备与用户操作系统的特性,不妨将信息流看作是经过大量用户行为论证之后的结果。信息流广告,顾名思义是在形式、内容、架构和算法等多方面,更适合在以信息流为核心的数字媒介平台上实施的广告形式,而这种广告形式正在被越来越多的广告主、数字媒体以及消费者所认可。

什么是信息流广告?有什么特点?
信息流广告是数字广告的代表

互联网的发展绝非一蹴而就,回顾任何一个时代的产品,从问世到循序升级,都能找到产品经理为研究用户行为逻辑而费尽心思做出的努力。因而,如果能够将日历翻到若干年前,我们会发现,绝大多数互联网产品问世时,与其现今存在于网民心目中的形象截然不同,信息流广告也不例外。最初的信息流概念更接近于一种展示形式,而在信息流广告的发展过程中,这种形式被更深层次地解析,发展到跳转、交互,乃至于数据架构。正因为信息流广告产品自身能够优胜劣汰地进化,才促成了优质互联网信息物种的顽强存在

2006年,社交巨头 Facebook首次提出“信息流广告”这个概念,随后 Twitter Instagram等也相继推出信息流广告。从信息流广告的成长路径中不难发现,其具有极强的社交属性。身为全球领先的社交巨头,“信息流之父”Facebook拥有强大的用户社交流量,通常在 Facebook的架构中,好友动态以一条横向信息形式出现并呈纵向排列且不断被刷新。信息流广告的提出,将广告与信息流征结合起来,有利于用户在不知不觉中获取广告希望传达的信息。由于 Facebookt在用户兴趣数据方面有着深厚的沉淀,并拥有将数据结构化的能力,因此信息流广告也快速走向智能化、原生化和多元化。

同样,回顾 Facebook之后其他互联网数字媒体推出的信息流广告平台,不难发现,这些平台大多都具备以社交功能为核心的标签,因而也为信息流广告与社交平台的强适配性做出了有效的背书。

然而,社交仅仅是一种显性的表象,社交背后除了用户与用户之间的关系强弱,还存在着用户与不同的人、事情、商品、场景、地点等多重因素的兴趣关系强弱。不妨如此认为,所有社交平台均建立在人与人,以及人与兴趣之间的交集上。

不同的社交平台,根据人与人之间的关系,有着不同的平台定位以及构架方式。举例来说,Instagram A希望用户因图片兴趣而产生社交行为,而目前全球最大的商务社交网站 SNS Linkedin则强调,人们为了商务目的而在平台上实施社交。人与人之间的社交关系,虽然存在着不同目的的连接,但这些目的背后同样也暗示着社交动机和动作,将根据不同人之间的兴趣强弱关系,而产生相应的变化。

信息流问世至今已经超过十年,在这十年中,中国互联网经历了从PC走向移动的历史性飞跃,越来越多的平台发现信息流广告并不仅仅局限于社交平台,于是有别于社交信息流的多种信息流产品也纷纷问世,譬如基于搜索引擎的搜索信息流基于网购业务的商品信息流等。信息流发展到这个阶段,早已走出了社交平台的专利范畴。分析搜索信息流、商品信息流等的发展过程,人们不禁会问,究竟什么样的信息流能够走向最极致的用户价值与商业价值。让我们将视线转移到第一代信息流上, Facebook已经为信息流打上了难以抹去的烙印,而历史也无数次证明,无论互联网产品形态如何迁移,社交强度与兴趣强度,是仅有的两个可以得到传承与叠加的变量。

资讯信息流,可以被视为社交信息流衍生出的一大进化物种。之所以将这种变化视为进化,是因为社交信息流强调社交关系辅助以兴趣强度时,资讯信息流恰恰以强调兴趣强度弱化社交关系而显得不同,从而走出一条不同之路。信息流广告同样如此,社交信息流广告能够根据人与人之间交往话题的类别、签到的地点、涉及的场景、谈及的内容,不断赋予用户精准的标签,而通过标签与标签之间的交叉分析,又能够提升社交信息流广告的效益。当大多数中国社交平台习惯以用户参与的话题、关注的社交来源、签到等常态信息来丰富用户标签的时候, Facebook早已步入了语义分析阶段。

一个强大的社交平台能够通过对用户的语义进行分析,进而产生社交信息流广告的精准推送,这对大多数用户来说并不奇怪。然而,以 Facebook每日承载的社交用户活跃流量,语义分析将产生极为恐怖的带宽与服务器计算成本。当然,图南计算机培训班在这里提及语义分析所需要的资源与成本时,并不希望读者认为 Facebook的行为单纯源于财大气粗。即便在中文互联网领域,能够将“语义分析”这项工作做到炉火纯青的互联网公司,至少也有数十家。可为何众多互联网媒体均未规模化地采取语分析技术,来帮助广告提升效力?答案有可能会让很多人失望。

什么是信息流广告?有什么特点?
facebook

语义分析算不上什么高精尖技术,但当一家企业愿意投入海量资金,为语义分析背后的精准结果去构建服务器和带宽资源时,意味着该企业至少对提升广告效果获得的盈利增幅,远超过投入的成本有把握,而这恰恰是最难的,核心难点在于无法保证智能算法的领先性以及平台的数据架构 Facebook B的语义分析与社交信息流广告能达到极佳效果,并不是因为 Facebook把语言中的关键词摘取出来给用户打上标签,而是在于其智能算法的领先性方面,堪称傲视全球。因此,不难解答为何诸多企业迟迟没有在信息流广告上进行数据对接与效果延展,非不想也,乃不能也。

上述案例能见证信息流广告的核心竞争力所在:绝不局限于用户或者消费者能见到的多元化形式,或多种提升信息流广告效果的展现形式,这些视线所及仅仅是表象而已。正如一座漂浮在北冰洋上的冰山,海面之上的部分通常只是其整体的20,海面下的部分才决定其冲击力。信息流广告也不例外,决定其真实商业价值的,是隐藏在用户手机APP背后的数据与算法。与此同时广告学的定义也正被改变,如果说最初的广告学将创意与媒介视为关键因素,那么在移动互联网时代,广告学还融入了更多需要高度技术水平的运行知识。



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