大數(shù)據(jù)DSP購買_大數(shù)據(jù)DSP廣告_心光傳媒DSP
心光DSP平臺的技術(shù)優(yōu)勢
1、動(dòng)態(tài)標(biāo)簽。第一步：匹配核標(biāo)簽，根據(jù)投放群體/需求精準(zhǔn)匹配核標(biāo)簽 。第二步：擴(kuò)展標(biāo)簽矩陣。核人群網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)全解析，通過擴(kuò)展標(biāo)簽群組。將原始標(biāo)簽設(shè)定為核標(biāo)簽，以其為源。然后利用后臺大數(shù)據(jù)計(jì)算用戶興趣相關(guān)性，擴(kuò)展投放標(biāo)簽人群。最后通過智能關(guān)聯(lián)，形成衛(wèi)星標(biāo)簽矩陣。第三步：智能優(yōu)化調(diào)整，利用動(dòng)態(tài)自動(dòng)算法，依據(jù)興趣濃度實(shí)時(shí)滾動(dòng)更替標(biāo)簽。每次更替后均驗(yàn)證優(yōu)化結(jié)果根據(jù)結(jié)果，不斷調(diào)整驗(yàn)證動(dòng)態(tài)標(biāo)簽排列組合，持續(xù)優(yōu)化傳播效果。
2、心光DSP+長線優(yōu)化。綜合時(shí)間、媒體、出價(jià)、互動(dòng)、地域等信息，判斷被定向的標(biāo)簽群體對某類內(nèi)容的關(guān)注熱度變化。呈現(xiàn)一段時(shí)間內(nèi)的熱度變化情勢，從而預(yù)測某個(gè)瞬間后續(xù)的走勢變化。
3、多重角度的長線優(yōu)化。根據(jù)系統(tǒng)預(yù)測的關(guān)注熱度走勢，長線實(shí)時(shí)優(yōu)化工具將即刻智能調(diào)整緊隨投放策略。不斷嘗試捕捉新的標(biāo)簽群組、判斷調(diào)整廣告展示時(shí)間等、調(diào)整競價(jià)策略，廣告費(fèi)用有效利用 、根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)持續(xù)調(diào)整策略 ，尋求最佳的投入產(chǎn)出比。
4、更優(yōu)的用戶選擇算法。心光DSP+平臺，通過心理學(xué)中的態(tài)度行為關(guān)系理論建立受眾行為模型，進(jìn)行更復(fù)雜智能的推薦 �？梢栽诓煌�類型的數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生聯(lián)想和關(guān)聯(lián)性判斷，在Amazon、ebay等巨頭的推薦系統(tǒng)中已獲得成功應(yīng)用。
5、高效能競價(jià)算法。高度自動(dòng)化的出價(jià)優(yōu)化過程，比業(yè)界常用算法快10倍。


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