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大数据DSP购买_大数据DSP广告_心光传媒DSP
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发布日期:2017/9/19 12:18:52
更新日期:2017/9/19 12:18:52
详细内容
大数据DSP购买_大数据DSP广告_心光传媒DSP
心光DSP平台的技术优势
1、动态标签。步:匹配核标签,根据投放群体/需求精准匹配核标签 。第二步:扩展标签矩阵。核人群网络数据全解析,通过扩展标签群组。将原始标签设定为核标签,以其为源。然后利用后台大数据计算用户兴趣相关性,扩展投放标签人群。后通过智能关联,形成卫星标签矩阵。第三步:智能优化调整,利用动态自动算法,依据兴趣浓度实时滚动更替标签。每次更替后均验证优化结果根据结果,不断调整验证动态标签排列组合,持续优化传播效果。
2、心光DSP+长线优化。综合时间、媒体、出价、互动、地域等信息,判断被定向的标签群体对某类内容的关注热度变化。呈现一段时间内的热度变化情势,从而预测某个瞬间后续的走势变化。
3、多重角度的长线优化。根据系统预测的关注热度走势,长线实时优化工具将即刻智能调整紧随投放策略。不断尝试捕捉新的标签群组、判断调整广告展示时间等、调整竞价策略,广告费用有效利用 、根据实时数据持续调整策略 ,寻求佳的投入产出比。
4、更优的用户选择算法。心光DSP+平台,通过心理学中的态度行为关系理论建立受众行为模型,进行更复杂智能的推荐 。可以在不同类型的数据之间产生联想和关联性判断,在Amazon、ebay等巨头的推荐系统中已获得成功应用。
5、高效能竞价算法。高度自动化的出价优化过程,比业界常用算法快10倍。
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心光DSP平台的技术优势
1、动态标签。步:匹配核标签,根据投放群体/需求精准匹配核标签 。第二步:扩展标签矩阵。核人群网络数据全解析,通过扩展标签群组。将原始标签设定为核标签,以其为源。然后利用后台大数据计算用户兴趣相关性,扩展投放标签人群。后通过智能关联,形成卫星标签矩阵。第三步:智能优化调整,利用动态自动算法,依据兴趣浓度实时滚动更替标签。每次更替后均验证优化结果根据结果,不断调整验证动态标签排列组合,持续优化传播效果。
2、心光DSP+长线优化。综合时间、媒体、出价、互动、地域等信息,判断被定向的标签群体对某类内容的关注热度变化。呈现一段时间内的热度变化情势,从而预测某个瞬间后续的走势变化。
3、多重角度的长线优化。根据系统预测的关注热度走势,长线实时优化工具将即刻智能调整紧随投放策略。不断尝试捕捉新的标签群组、判断调整广告展示时间等、调整竞价策略,广告费用有效利用 、根据实时数据持续调整策略 ,寻求佳的投入产出比。
4、更优的用户选择算法。心光DSP+平台,通过心理学中的态度行为关系理论建立受众行为模型,进行更复杂智能的推荐 。可以在不同类型的数据之间产生联想和关联性判断,在Amazon、ebay等巨头的推荐系统中已获得成功应用。
5、高效能竞价算法。高度自动化的出价优化过程,比业界常用算法快10倍。
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