自由之设备,独立之人格:从设备识别到跨屏营销

“自由之设备,独立之人格”,一个人是可以自由使用不同的设备,不同的设备后面可能都是同一人。那么,如何来定义一个设备呢? 如何定义一个大家都能互通的设备呢?今天就来聊聊设备标识和跨屏营销的话题,万物从需求开始。

引子–跨屏营销的需求在哪里?

广告主对于营销效果跟踪越来越精细化,新的互联网技术也使其变得可能。“面向设备”的移动营销逐步升级到“以人为本”的营销。我把营销分为三个阶段:

1. 前互联网时代:电视,报纸和广播为主的广告,这个阶段无法跟踪广告被阅读情况,无法做归因分析,很多时候也就打打电话,采样调查了。

2.互联网PC时代:以展示,搜索和视频广告为主, 广告转化效果常常被搜索引擎和电商网站给收割了 ,这阶段主要以展现次数,点击率为主的漏斗分析。通用搜索广告被养的肥肥壮壮的,因为在转化方面,他们射了临门一脚。

3.移动互联网时代:用户在不同设备上获取信息和广告,最后都转化到电商的直接消费中了。 跨屏技术(Cross-Device)的出现,我们可以更好的进行归因分析,针对人群来做优化投放和效果评估,实现精细化营销。

我把营销分为三个阶段:

Google的调查数据表明:90%的购买任务是通过结合多个设备完成的,特别是手机和PC。那么如何跨屏抓住这几个瞬间(Micro-Moments)就变得非常关键了。

移动时代如何进行跨屏跟踪,分析和优化呢?这里面涉及下面几个本质的技术问题,接下来就技术和市场混搭着介绍。

1. 用户标识(User ID)的相关技术

2. 如何进行跨屏跟踪和定向?

3. 跨屏技术的创新公司介绍

第一部分,自由之设备:如何识别一个设备标识(Device ID)

“自由之思想,独立之精神”,一个独立人是可以使用不同的设备,手机,电脑,平板等。那么如何来定义这个一个设备呢? 如何在广告营销中定义一个大家都能明白的设备呢?

移动广告中,设备的唯一标识需要满足两个要求:

a)可获得性 :App程序可以获得该值

b)可交换性:这个值脱敏后,不同系统间可以进行交换。

举例来说,很多互联网服务都习惯于自己管理CRM系统,提供注册功能,都有登陆账号,自己管理登陆。这种登陆账号推广难度大,而且可交换性差。

在移动营销中为了标识一个设备,在苹果手机上,大家都是使用广告ID: IDFA(ID for Advertising);在Android上,国外都是用Google Ads ID;国内应为Google Play无法使用,所以使用情况比较发散,有的用Android ID,有的用IMEI,有的用IMEI_MD5,也有用IMEI_SHA1。在少数情况下,也有使用MAC地址的,但是这种情况越来越少。

回顾一下历史,苹果在推出IDFA之前,也提供了设备唯一号的东西,叫做UDID(Unique Device ID),这个ID是苹果设备硬件唯一的标识,据说是通过MAC/IMEI等硬件配置构造出来的。在iOS 5之后,苹果不再允许应用程序使用这个UDID了,只允许使用IDFA了。当然,苹果手机也不允许应用程序获取MAC和IMEI等。

这里还有一段小插曲,在苹果禁用UDID后,有大量的广告公司联合起来,创建了一个开源项目,叫做OpenUDID,希望这个ID能够成为广告投放的唯一标识。技术上,OpenUDID是以CFUUID为基础生成一个串,并同时存储于系统剪切板和程序的沙盒(NSUserDefault)中,应用程序从这两个地方之一获取OpenUDID。市场上,胳膊还是拧不过大腿,这种技术基础脆弱的ID还是被市场淘汰了。

如果使用IMEI作为设备号,如果你深究一些的话,你会发现一些有趣的细节问题。I MEI是WCDMA的设备ID,电信的设备ID叫做MEID 。另外,对于双卡双待手机,在插不同卡的时候,开发者可能获得不同的IMEI号(通常为当前第一个激活卡的IMEI号),虽然都使用 String imei = TelephonyManager.getDeviceId() ,但不同的双卡方案可能有不同的实现。下面是一种解决方案的实现。

下面是一个总结的列表:

最后,一起看看程序交易中的OpenRTB协议,如何定义一个设备标识的。 它支持多种协议包括,IMEI, IMEI_MD5, IMEI_SHA1, Android_ID, IDFA等。 OpenRTB的Open果然是名不虚传啊。

第二个部分:独立之人格:如何进行跨屏标识用户?

前段时间,江西海昏侯墓在考古的过程中,真实身份一直是疑问,一直到考古的第5年,才确定墓的主人是汉代的皇帝刘贺:原因有三:一是发现刘贺印章,二是墨书金饼(有“贺”字样),三是木椟(有“元康”年份,刘贺的年代)。这里面包括了 印章的直接证据 ,也包括 年代信息的间接证据 ,这所有信息加在一起就是证据链了。

在跨屏用户分析,我们也用两个类似的方法:一个是确定性方法匹配(Deterministic),另外一个是概率论方法(Probabilistc)匹配。

1. 确定性方法(Deterministic):确定的信息产生设备连接(往往是隐私数据 PII数据,数据分散在各个系统中),例如登陆账号,手机号等

2.概率论方法(Probabilistc):使用间接信息(特别是匿名信息)进行连接,例如Cookie等,上网时间,IP,广告点击信息等等,然后通过机器学习或者复杂的规则来分析。

能够帮助跨屏分析的数据源是很多的,有确定的,弱确定性的,有不变的,有易变的。

跨屏识别的技术实现算法是多种的,因为每个公司的数据种类和数量都是大相径庭的,算法因而不同。如果有统一的账号体系,问题会简化很多,同一个手机和平板,登陆了同一个社交网络,说明这两个设备的用户很有可能是一个人。再举例,一个手机和一个PC处于一个IP,那么他们很可能来自于一个家庭的网络,它们后面是同一个人的可能性大大提高,然后可以再根据其它的一些数据线索进一步分析置信度,包括如下过程:

发现关联:确定性,概率匹配

关联强度:时间,任务,内容等

关联调整:状体转移,淡出等

以下是一个简单的过程和步骤:

中国跨屏分析会比美国要复杂很多:

1.中国IP复用情况多:中国IPv4大约3.3亿,网民大约7亿;美国IPv4大约12亿,网民大约2.6亿;中国网民的人均IP远远少于美国,很多用户的IP都混杂在一起,分析起来复杂度也更高一些。例如,有些运营商在整个县城都使用一个公网IP。

2.中国双卡手机的使用率高于美国市场,使用场景也更加复杂一些,地域上中国人口分布在高密度的城市。

3.中国的山寨机,网络劫持和流氓软件都会影响跨屏分析的精准性。

第三部分:专注创新V.S兼容并包:跨屏的广告技术公司

跨屏不是新东西,玩家也不少,主要分两类:兼容并包的老牌公司(如谷歌,Adobe等),专注创新的创业公司(Drawbridge等)。

1. Drawbridge(Go Beyond Devices, Say hello to people):

世界上最知名的跨屏技术公司,总部美国硅谷,创始人来自AdMob/Google的早期员工,技术驱动型公司。它提供两个方面服务产品:

a) 广告主提供投放优化(Optimization),归因分析(Attribution),欺诈流量检查, 做法是利用它的跨屏数据库。

b) 技术服务输出到各个公司 ,例如甲骨文公司(Oracle),Sizmek,Miaozhen(秒针)等。Drawbridge提供技术服务,利用各个公司自有数据建立跨屏识别能力。

它们通过将不同平台,及通过在 AdExchange Bidding 中获取的设备信息进行聚合,用于概率模型训练,并进行跨平识别。Drawbridge 宣称已经收集了30亿台设备。 例如,一台手机与平板电脑经常出现同一地点,作为可接受的结果,其就会将两者进行关联。不同概率模型的链接可信度不同,Drawbridge 提供对应的修正过程,将链接的设备簇(Device Cluster)进行行为特征监控,其特征包括设备浏览时间、设备总数等等,并利用此重新更新设备与设备之间的链接关系。Nielsen曾经认证他们的准确率为97.3%。

2.TAPAD公司: Talk with People, not devices.

总部在纽约,属于市场驱动的公司,与品牌广告主的关系非常好,客户主要在电信和汽车行业,这些客户有充足的广告预算。TAPAD更加直接帮助广告主提升预算投放效果,包括找到合理的受众,结合离线和在线的受众,度量电视广告的有效性。Nielsen曾经认证该公司的准确率为91.2%。

它对于分析方法举了一个例子:某一消费者在自己的PC上查询关于购车的大促信息,又通过手机查询了附近的一家4S店的信息,最后又在平板电脑上预订了一张飞往某地的机票。观察这些脱敏的行为过程后,Tapad 通过计算这样三个数据点直接交集,来判定这三台设备(PC、手机、平板)是属于同一个人,或是完全不相干。

http:// 3.Crosswise.com ( Device Map Authority)

公司的总部在以色列。主要是提供技术服务,特别是概率性的设备匹配,通过数据和算法提升识别的准确率。 由于它本身没有数据来源,其训练数据集主要来自 Axicom 等数据供应商,用于调优匹配模型。这家公司主要是提供技术服务。 Tapad 和 Drawbridge 都纷纷向 DSP 方向靠拢,更多的参与到广告投放的环节,但 Crosswise 依然坚持扮演独立技术提供商的角色。

4.Krux(People Data Activation)

创始人来自原aQuantive(微软收购了),这是一家快速成长,并且定位成纯DMP的公司,推出的主要技术就是,基于人的DMP,支持多屏识别,而不是基于设备的DMP。最近,该公司最近成长迅速,市场野心很大,获得市场不少的关注。

当然并不是只有这几个公司提供跨屏技术和服务,其实还有很多老牌的数据广告公司,例如Adobe, Google , AppNexus,Facebook,也提供了类似的技术,但是常常会融合在已有的广告服务中。

5. 谷歌:

AdWords已经内置了跨设备转化的数据,广告主直接可以在AdWords中查看,谷歌举了2个例子。关于跨设备转化的两个示例

  • 马小姐正在策划一场家庭旅行。早晨,她在等地铁的时候用手机在 Google 上进行搜索,寻找适当的目的地。她点击了一个“厦门酒店”的移动广告,觉得广告带她前往的网站还不错。晚上回家后,马小姐使用平板电脑再次访问了那家网站并为全家预订了行程。

  • 乔先生在工作电脑上浏览网站时,点击了销售电影票的图片广告。后来他的确想去看场电影,就通过手机直接使用该广告推荐的移动应用购买了电影票。

6. Adobe(Devices don’t buy products-People do.):

2016年,3月22日,Adobe也宣布自己的“以人为本”的营销方向,并说明其中核心技术能力就是跨设备的用户识别,该服务作为Adobe Marketing Cloud的一部分。Adobe也引用了Google的调查数据:90%的购买任务是通过结合多个设备完成的,特别是手机和PC。

最后,总结一下我对于跨屏的小看法:

1. 品牌营销会积极利用跨屏技术进行 效果跟踪归因分析。 设备包括手机,PC和电视为主的三块屏幕。

2. 精准移动跨屏分析技术将大大推动“ 按人投放” 的移动营销趋势。

3. 跨屏分析数据和技术是下一代营销DMP的核心竞争点。

4. 跨屏分析准确率需要通过多样性的数据积累来进行突破。

作者简介:

欧阳辰,互联网广告技术老兵,小米广告架构师主管,负责广告平台架构和大数据,曾负责微软移动Contexual Ads广告平台,有空也会在个人微信公众号“互联居”中,分享一些互联网技术心得,订阅 “互联居” 公众号,与作者直接交流。

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