智能营销与计算广告- 课件全套 第1-9章 智能营销的起源和发展-计算广告的影响

第一章

智能营销的起源和发展引

入第一章

智能营销的起源和发展B站“浪潮三部曲”B站“浪潮三部曲”，打造品牌新概念《后

浪》三部微电影层层推进，紧紧相扣，从认识、认知到认同，B站此次营销策略贴合科特勒在营销4.0时期提出的“打造有人文关怀的人性化品牌”，让用户感受到B站不仅要满足用户情感和功能需求，还要探索品牌人性的一面，通过社会倾听、浸入研究、同理心研究，挖掘用户潜在需求及渴望，提供差异化的商品和服务，将B站打造成多元化视频网站。《入

海》《喜相逢》第一章

智能营销的起源和发展第一节-从营销1.0时代到营销4.0时代-第一章

智能营销的起源和发展以产品为中心的营销1.0时代123营销1.0时代的背景营销1.0时代始于工业革命时期的生产技术开发。这一时期是以产品为中心的营销，旨在把工厂生产的产品全部卖给有支付能力的人。这种情况下，企业尽可能扩大规模。使产品标准化，不断降低成本以形成低价格来吸引顾客，满足大众市场需求。营销1.0时代的特点以产品为导向的营销1.0时代，将产品本身作为市场营销战略核心，前提假设是企业的产品和技术已定。但购买产品的顾客群体以及迎合的顾客需求是未定的，有待企业寻找和发掘，产品竞争力反映市场竞争力，这种导向割裂了客户需求与产品。营销1.0时代的内容产品营销的4P时代：产品(production)价格(price)渠道(place)促销(promotion)；1960年，麦卡锡：在所有营销相关影响因素中，最为重要并且最为可控就是“4P”；1967年，科特勒:4P是市场营销策略的基础，是市场营销思维的框架。第一章

智能营销的起源和发展以消费者为中心的营销2.0时代123营销2.0时代的背景20世纪90年代，万联网迅速发展，信息不再是稀缺资源，消费者可以更加方便地对比相似的产品。以消费者为导向的营销2.0时代，核心技术是信息科技，企业注重企业形象以及向消费者诉求情感，因此这个阶段出现了大量以品牌为核心的公司。营销2.0时代的特点重视消费者偏好&满足消费者需求营销2.0时代的内容在营销2.0时代，营销理论从4P理论升级为4C理论；顾客(customer)顾客成本(cost)顾客购买的便利性(convenience)与顾客沟通(communication)；顾客思维：要先了解顾客需要什么，再生产出顾客需要的产品，不再是由产品决定市场。第一章

智能营销的起源和发展以人文精神为中心的营销3.0时代123营销3.0时代的背景从20世纪80年代开始，以互联网为代表的科技、信息、生物科技、新能源等技术逐渐进入生活。互联网深入发展，人与人间联系变得越来越密切，信息不再是稀缺资源。营销行业新一轮的变革拉开序幕，更专注人类情感需求的新时代营销概念一一“营销3.0”应运而生。营销3.0时代的特点消费者地位转变&企业营销策略转型营销3.0时代的内容合作营销：参与化时代的新型营销模式文化营销；文化问题为企业的核心营销手段精神营销：意义营销，将人文精神作为营销核心4营销3.0时代的未来模型：3I品牌标志(brandidentity)品牌道德(brandintegrily)品牌形象(brandimage)第一章

智能营销的起源和发展“内容创意+技术传播”的营销4.0时代123营销4.0时代的背景与概念21世纪以来，人工智能、物联网等信息技术迅猛发展，以第四次工业革命为基础的数据与智能时代到来，用户与用户、用户与企业在不断交流的过程中，产生大量行为数据。营销4.0通过结合形式和实体建立品牌，以大数据、社群、价值观营销为基础，帮助营销人员适应数字经济时代，重新定义营销活动关键概念，最终获得用户拥护。营销4.0时代的特点客户需求升级&社群性客户出现&企业营销策略转型营销4.0时代的内容人本营销：满足消费者的情感和功能需求，探索品牌的人性面；内容营销：通过设计有趣、贴切、有用的内容从而与特定的消费者群体展开对话；多渠道营销：整合多种渠道，创造无缝持续的消费者体验；互动营销：通过“品牌互动”行为让产品的购买者变成品牌的拥护者。4营销4.0时代的未来模型：从4A到5A；PAR和BAR；第一章

智能营销的起源和发展第二节-营销的未来与可能:营销5.0时代-第一章

智能营销的起源和发展营销行业面临的3大挑战代际鸿沟代沟(generationgap)，是指年轻一代和年老一代在行为方式、生活态度、价值观念方面的差异、对立、冲突。代沟本质：不同社会成长环境造成的价值观念差异。社会成长环境&产品服务偏好不同阶层固化指各阶层之间流动受阻的情况，即贫富的两极分化。随着经济形势与城乡基本结构变化，实现社会流动越来越难，上升空间不断缩小，阶层固化的问题日益严重。工作两极分化&意识形态两极分化

市场两极分化&生活方式两极分化数字鸿沟数字鸿沟(digitaldivide)出现于二十世纪九十年代，呼吁关注信息技术富有者和信息技术贫穷者间的不平等。接入沟(access)——使用沟(use)——

知识沟（knowledgegap)第一章

智能营销的起源和发展营销5.0时代的概念应运而生营销萌生于“二战”后，经历了非常多“时代”。从初期物质短缺到如今过剩，从产品主导到以消费者为中心，营销学不断发展，推陈出新。现代营销学之父利普·科特勒将营销革命划分为1.0、2.0、3.0、4.0时代营销1.0时代：以产品为中心，满足市场基本需求，强调渠道的重要性。营销2.0时代：以消费者为中心，

“顾客即上帝”是当时的成功法则。营销3.0时代：以人文为中心，顾客不仅仅购买产品服务和价值理念。营销4.0时代：以互动共创为中心，洞察满足顾客需求，构深度私域关系营销1.0-4.0营销5.0中心：智能技术具体包括大数据(bigdata)、云计算(cloudcomputing)、人工能(AI)自然语言处理(NLP)、传感器技术和物联网(IoT)AR/VR/MR/XR等。这些技术的综合运用使营销5.0时代成可能。核心：人性化深度整合以人为本的技术，在客户旅程中去创造传播交付和增强客户价值。以智能技术为基础、以数据为主要生产资料来满足客户需求，提升客户体验的智能营销时代。第一章

智能营销的起源和发展营销5.0时代的概念应运而生基于数据驱动营销和敏捷营销，包括3种相互关联的应用:预测营销、情境营销和增强营销。营销5.0时代的组成部分数据驱动营销大数据4V：大规模(volume)高速度(velocity)多样性(variety)和价值性(value)结构化数据&非结构化数据科学营销&艺术营销敏捷营销指企业组织架构和运营弹性足以支持其适应市场的瞬息万变；高效&灵活&创新增强营销使用增强现实技术作为营销工具，以情感化和沉浸式的方式吸引客户；个性化&定制化&交互性；虚拟展厅&定位应用&信息补充预测营销预测为制定营销策略前必要环节。人工智能认知性学习消费者数据并建立预测模型。预测性客户管理、预测性产品管理、预测性品牌管理。场景营销基于用户数据了解其习惯需求，构建特定场景实现精准营销。本质是在消费者体验、连接和社交多层次为场景赋予新内容，重构场景，丰富场景营销运作内涵。第一章

智能营销的起源和发展章后案例肯德基KI上校:AI抓住观众“嗨”点第一章

智能营销的起源和发展小

结本章以哔哩哔哩网站(B站)的浪潮三部曲为导入案例，介绍了营销从1.0时代到5.0时代的发展历程及其核心概念、特征及相关理论。以产品为中心的营销1.0时代，具体阐述在大规模生产与销售的市场经济思维下应运而生的4P理论;以消费者为中心的营销2.0时代，营销理论从4P升级为4C组合营销，两者同时存在;以人文精神为中心的营销3.0时代，包括合作营销、文化营销和精神营销，以及此阶段的未来模型;以内容创意与技术传播为中心的营销4.0时代，总结了该时代的四种营销类型、时代特征并重新定义数字时代用户购买路径的5A模型:营销5.0时代，即智能营销时代，在分析营销面临的三大挑战的基础上，介绍了数据驱动营销、敏捷营销、预测营销、情境营销和增强营销等几种应用。最后以肯德基打造KI上校联动《英雄联盟》案例，加深对企业顺应营销时代发展趋势等实践尝试的思考。第一章

智能营销的起源和发展第二章

智能营销的基本原理引

入第二章

智能营销的基本原理“伊利x百度好奇夜”“伊利x百度好奇夜”:自创内容IP《百度好奇夜》是伊利与百度的深度合作，通过电视及网络平台的同步直播、线上线下的整合营销方式，打造专属IP。主题晚会打破了人们对百度的固有印象。百度搜索也在通过深度学习和推荐技术变得更智能，搜索系统从单纯地满足用户需求，转变为“满足”与“激发两部分，而这也提高了搜索的满足率。晚会中科技元素与娱乐元素融合，实现了技术赋能营销，为营销玩法创新提供了更多的支撑和可能，让观众对品牌产生耳目一新的深刻体验。第二章

智能营销的基本原理第一节-智能营销的内涵及特征-第二章

智能营销的基本原理

①概念的提出智能技术是智能营销的基础，但但技术的运用往往不是单一的，而是多种技术同时发挥作用

②智能营销的定义将人工智能、大数据、云计算、区块链、VR、AR、MR、XR、物联网等智能技术应用于营销实践。

③传统营销的不足产品设计：难以吸引每个用户定价：难以灵活调整渠道：难以提升效率传播：难保证信息有效触达

④智能营销的优势数据指导细分智能化实时策略定制整体性决策配合人性化营销

⑤智能技术重构营销流程营销调查研究阶段营销策略的制定阶段营销执行阶段营销效果的评估阶段

⑥智能营销的构成产品智能化定价智能化渠道智能化营销传播智能化智能营销的内涵第二章

智能营销的基本原理123自动生成，一人千面在智能营销时代，无论是有形的产品，还是无形的服务，都可以根据消费者的不同特性实现个性化定制。从以往的“千人一面”演变为“千人千面”乃至“一人千面”。广告创意则可以由机器自动生成。精准触达，高效转化人工智能、大数据、云计算、区块链、VR、AR、MR、XR、物联网等智能技术的综合应用大大削弱了终端的物理属性，人与人、人与物、物与物、物与信息、信息与信息之间的连接方式得到重构，“万物皆媒”成为现实，“全触点”连接成为可能。实时反馈，灵活应对作为第五代移动通信技术，5G具有高速率、高带宽、低延时、低功耗、泛存在等特点5G技术的发展使得大数据可以实时收集消费者的反馈，实现营销策略的即时优化。从移动互联，到万物互联，再到万物智联，6G将能随时随地满足安全可靠的“人机物”无限连接需求。4节约资源，持续发展智能技术优化营销全链路，利于资源的合理配置，大规模、自动化地利用数据研发改善产品、优化消费体验，恰到好处地满足消费者需求，减少无效打扰，最大程度减少资源浪费，降低营销成本。智能营销的特征第二章

智能营销的基本原理第二节-智能营销相关概念辨析-第二章

智能营销的基本原理智能营销相关概念辨析智能营销传播智能营销传播指将人工智能、大数据、云计算、区块链、VR、AR、MR、XR、物联网等智能技术与广告、公共关系、人员推销、销售促进、直效营销等一系列营销传播工具相结合，实现营销传播的智能化。智能营销传播与智能营销的联系以人为本&智能化智能营销传播与智能营销的区别智能营销传播重心为精准传播信息，尽可能扩大信息有效触达面第二章

智能营销的基本原理数字营销数字营销基于数字技术赋能，利用数字化和社会化渠道实现价值创造与传递，并在这一过程中重塑、优化与消费者关系的整合营销形式。数字营销与智能营销的区别应用技术&运用理念；数字营销与智能营销的联系智能营销是数字营销的新趋势；两者彼此融合不断发展；大数据营销大数据营销是一种采用大数据技术进行营销的新方式，相较于传统的营销，大数据营销更注重对数据的挖掘、处理与分析，能够使营销更加精准化。大数据营销与智能营销的区别底层技术&营销环节；大数据营销与智能营销的联系底层技术&发展阶段；人工智能营销人工智能营销是一种借助人工智能技术进行数据分析与深度学习，助企业智能分析、高效掌握、精准预测营销实践全流程，个性、富共情力地沟通用户，合理、富创造力地开拓市场的营销模式。人工智能营销热点研究的阶段演变人工智能营销与智能营销的区别技术基础&影响范围；人工智能营销与智能营销的联系从属关系&合作紧密；第三节-智能营销的技术支撑-第二章

智能营销的基本原理“大数据+云计算”云计算是大数据的基础平台与支撑技术，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。在智能营销中的应用：数据监测与消费者洞察内容管理与创意生产效果测量与反馈优化策略制定与决策支持人工智能人工智能以大数据为基础，以深度学习算法为核心，实现计算、感知和认知的智能化，关键技术要分为输人、分析、输出3阶段.在智能营销中的应用：精准触达目标用户优化广告智能投放精确评估广告效果区块链区块链(blockchain)本质为节点对象参与的分布式数据库系统，保证记录不可被删除或算改。去中心化&透明安全&防伪溯源在智能营销中的应用：供应链和物流电商交易系统广告生态网络物联网物联网与智能物联网（AIoT）人工智能使“物联”提升为“智联”，物联网给予人工智能研究“沃土”，促使“人工智能”转向“应用智能”。在智能营销中的应用：运输物流、工业制造、健康、智能环境、个人和社会领域等VR、AR、MR、XRVR:“无中生有”的仿真世界赋能产品创意&广告呈现AR:现实世界的海市屋楼理想“试用”&品牌营销MR:虚实环境的无缝融合多感官的沉浸体验互动式的认知参与XR:人类交互的终极形态优化用户数字化生活体验智能营销的技术支撑第二章

智能营销的基本原理第四节-智能营销的价值和冷思考-第二章

智能营销的基本原理宏观层面营销思维模式的“智能化”转向营销服务机构的“智能化”转向营销操作流程的“智能化”转向微观层面智能洞察智能生产智能监测用户体验提升价值冷思考精准推荐或导致消费者产生“倦怠心理须正确看待大数据技术的有效性产业自动化运作下的人才归置问题智能营销的价值和冷思考第二章

智能营销的基本原理蓝色光标:勇立元宇宙营销潮头小

结第二章

智能营销的基本原理小

结本章以伊利携手百度打造首档好奇主题晚会《百度好奇夜》引入，主要介绍了智能营销的概念、技术、价值等相关内容。智能营销将智能技术应用在营销实践中，拥有四大特征.实现了对传统4P的重构。它与数字营销、大数据营销、人工智能营销、智能营销传播等概念联系紧密，也存在分野。智能营销的关键部分是技术支撑。大数据、云计算、人工智能、!联网、VR、AR、MR、XR、区块链等技术深入营销全环节，智能营销的价值也因此得以展现，宏观上影响营销思维模式、营销服务机构、营销操作流程，微观上帮助实现智能洞察智能生产、智能监测并提升用户体验。然而，事有两面，面对精准推荐或导致消费者产生“倦息心理”、大数据技术的有效性、产业自动化运作下的人才归置问题时，我们需要理智警醒地思考。第二章

智能营销的基本原理第三章

智能营销的应用与实践引

入第三章

智能营销的应用与实践谷爱凌同款:OuraRing智能指环谷爱凌同款:OuraRing智能指环随着人工智能物联网、通信等技术的发展以及硬件材料的进步，可穿戴智能产品于2012年后活跃于大众视野。2022年北京冬季奥运会上，“顶流”谷爱凌佩戴的OuraRing智能指环在国内引发大量关注。OuraRing3代智能指环内置红外线感应器、陀螺仪、加速度计、温度感应器等重要感应器，可以监测一些关键的生命指标，如体温、心率、心率变异性(HRV)等。进一步，数据智能整合后，指环便可全方位监测用户的睡眠状态、运动状态以及放松状态。第三章

智能营销的应用与实践第一节-智能产品-第三章

智能营销的应用与实践123智能产品的概念智能产品是指以智能为核心，将实际的有形物理域产品与无形的信息域附加服务结合，实现数据采集、自我学习、自我适应、交互执行等多样功能的产品，是产品服务系统的一种形式。智能产品的特征位置感知&个性化&适应性强&积极主动&具备网络功能智能产品的类型智能服务机器人产品智能个人助理及娱乐产品4智能产品的优势与劣势优势：操作简单便捷&功能实用齐全&体验愉悦舒适劣势：价格难以负担&交互流程复杂&潜在安全隐患案例分析:小米智能家居第三章

智能营销的应用与实践AlOT个人终端产品行业人工智能产品无人车产品背景：智能家居是以人为中心，基于物联网技术设立一个智能操控中心，将家庭中的所有开关都集合起来，按照用户意愿操控各种不同家庭设备。小米智能家居的发展现状：小米公司自2014年开始打造智能家居生态，同时积极拓展海外市场。小米智能家庭App实现了多设备智能互联互通，IOT平台已连接超2.52亿台设备，进入超5500万家庭，是全球最大的消费级IOT智能互联平台。案例介绍案例分析小米智能家居产品的特征：售价低。小米以智能产品的高性价比为营销卖点，亲民价格赢得众多消费者的青睐；种类功能齐全。小米以“开放、不排他、不独家”原则发展生态链，构智能家居产品矩阵。小米智能家居产品面临的挑战：市场竞争激烈。国内知名智能产品企业如京东微联、海尔U-home、阿里智能、美的M-Smart、华为HiLink等均布局智能家居；产品过于依赖移动终端App；部分产品存在网络信息安全问题。案例分析:小米智能家居第三章

智能营销的应用与实践第二节-智能定价-第三章

智能营销的应用与实践智能定价概述1智能定价的概念智能定价，又叫算法定价，是指利用人工智能和大数据等核心算法技术，对个人或群体实施“一品多价”的浮动定价模式2智能定价的类型动态定价个性化定价第三章

智能营销的应用与实践个性化定价与“大数据杀熟”第三章

智能营销的应用与实践由于“千人千价”的这一特征，个性化定价常被归为“大数据杀熟”并被业界和消费者所熟知。作为企业正在普遍应用的一种定价策略，社会对其评价毁誉参半。因此，正确厘清个性化定价与“大数据杀熟”之间的区别，才能更全面、客观地理解和看待个性化定价及智能定价。“大数据杀熟”概述所谓“大数据杀熟”，是指以互联网平台为主的经营方利用大数据分析等技术手段对消费者进行不透明的画像分析，在此基础上对平台忠诚消费者(即平台熟人)进行歧视性利益攫取。一方面，较大规模的企业垄断着消费者在各渠道的行为数据。另一方面，消费者对品牌或平台的“路径依赖效应”在一定程度上助长了这一现象的发生和持续。个性化定价vs“大数据杀熟”二者都具有针对不同消费者制定不同价格的画像评估特征，但在具体实现环节中，两者存在差异。本质区别在于，在选购交易过程中，消费者是否对经营方设置的价格歧视规则知情，换言之即经营方是否刻意隐瞒差异化的定价行为。123智能定价有利于企业提高盈利水平，实现精准营销通过智能定价，企业能够增强洞察消费者心理预期和评估消费者消费意愿的能力，从而在保证消费者仍保持消费意愿的同时，使定价尽可能地贴近企业理想的消费价格，提高成交率并增加企业整体利润。智能定价有利于强化市场竞争格局，丰富竞争策略麦肯锡公司强调，定价策略的顺势而变将成为企业在经济低迷期有效维持生计的关键。在新冠疫情期间，在线零售市场迅速扩张，定价算法更是至关重要，借助算法进行动态价格管理，能够及时回应需求变化，提高定价决策质量，帮助企业度过特殊时期。智能定价收集和分析消费者数据的恰当性经营方在建立辅助智能定价的消费者数据库时，出于利益需求，往往容易忽视消费者隐私信息的应有保护程度，造成侵犯消费者个人隐私的不当行为，因此更加需要明确数据收集规范。4智能定价利用不当，容易造成竞争扭曲算法的加持使得企业排挤竞争者、干预消费者的能力大幅提升，部分具有数据优势的大规模企业在利益驱动下，更容易造成市场垄断等不正当竞争现象，破坏原有价格竞争秩序。我国法律制度针对智能定价策略和“大数据杀熟”现象设定了相应规则，包括《中华人民共和国消费者权益保护法》《中华人民共和国电子商务法》《中华人民共和国个人信息保护法》《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》等，形成状的法律规范体系。智能定价的影响第三章

智能营销的应用与实践第三节-智能供应链-第三章

智能营销的应用与实践智能供应链概述智能供应链的背景在智能技术的作用下，零售业态与供应链被重构，以消费者体验为中心，实现“线上线下+物流”的深度融合，智能时代的快速发展对供应链提出了新的要求，即更高的技术性,更明显的可视化、移动化水平，更强的信息整合能力、协作能力以及可延展能力等。传统的单渠道零售模式正逐步向多渠道、跨渠道，最后到全渠道的零售模式转型。智能供应链的相关概念智能渠道的定义：业界，联想集团将智慧渠道定义为“区别于联想传统的渠道分销业务模式，在原有渠道业务上实现数字化或者互联网模式的转型，让ToB业务也能像如今的TOC业务一样，实现大数据时代的精准化营销和产品+服务提供的高效化。驰昂咨询定义的智能渠道是指以服务为主的业务办理渠道的智能化，而新零售的定义是“以产品销售为主的渠道的智能化；

前者涉及的商品品类较少，而营销活动形式较多;后者的商品品类庞杂，同时涉及货运、进货、销售、存储等问题第三章

智能营销的应用与实践智能供应链的定义：智能供应链是根据消费者需求，运用智能技术，结合科学的管理方式，实现从决策、销售到物流等各环节、链路的高度智能化。智能技术在供应链各环节的作用第三章

智能营销的应用与实践微观层面，从采购、仓储、物流配送到销售的闭环，甚至在底层资源配置中均体现智能技术在供应链智能化转型中的作用。宏观层面，整体供应链中每个环节的决策、协调与把控都离不开智能技术，智能技术也促进了供应链管理和运营模式的智能化。微观层面采购-企业：智能技术能通过数据分析寻找最优供应商或产地，有效地控制成本;-消费者：智能技术能够压缩消费者从下单到收货的时间。仓储-大数据、云计算技术可准确预测销量压缩库存，减少浪费；-大数据技术可实时监测反馈仓库产品，提升质量和消费者满意度;-智能技术能根据实际调度产品、地点、人力等资源，实现最优组合。物流-基于GPS的远程信息处理技术优化运输路线，减少浪费降低成本，提升服务质量和消费者体验销售-企业可利用大数据技术为消费者提供个性化、定制化的产品与服务；-大数据、云计算技术为产品进行实时优化定价，从而促进销售工具与配置的智能化-智能化的基础设施和生产工具不仅能够提高生产效率，还能够降低劳动力成本宏观层面决策层的智能化-分析海量用户数据，智能技术可以帮助企业更好决策，不仅能够有效地控制成本，还可以根据实时反馈优化决策，从而提高决策的准确性。管理和运营模式的智能化在宏观的管理与运营中，除了依托大数据技术，区块链技术凭借其去中心化、可溯源无法篡改等特性，在保障供应链全链路透明化方面也发挥着不可替代的作用，能够有效降低企业的管理成本和运营风险。案例分析:京东智慧供应链在京东数智化供应链护航之下，生产、出货、捡货、物流、配送等环节实现高效运转。当“双十一”开启，消费者预付定金后，产品即开始生产、加工、打包、出货；在付尾款前，消费者下单的货品已运到离其最近的各级仓库；完成付款后，由配送员完成最近“一公里”配送，让更多消费者购买的商品即时可得，感受分钟级收货体验。京东是我国领先的综合型电商企业(自营+平台)，也是全球十大互联网公司之一。从2004年上线，京东就开始自建物流，并以自营商品和物流为核心，通过技术研发和业务驱动构建了采购、仓储、物流配送、销售等完整的供应链链条。目前京东共有六大供应链产品，包括京东智慧供应链、京东快递、京东冷链、京东快运、京东跨境和京东云仓。京东智慧供应链简介京东智慧供应链优势第三章

智能营销的应用与实践销量预测与商品管理相配合-智能需求预测系统-智慧选品决策平台-智能补货系统自建物流的高效化、全面智能化-“仓配一体化”-智慧化作业&物流场景数字化；全程可视化，安全有保障-利用信息技术将供应链信息以图形化的方式展示出来，可以有效提高整条供应链的透明度和可控性，降低供应链风险京东智慧供应链助力“双十一”第四节-智能营销传播-第三章

智能营销的应用与实践智能营销传播概述智能营销传播的概念智能营销传播指将人工智能、大数据、云计算、区块链、VR、AR、MR、XR、物联网等智能技术与广告、公共关系、人员推销、销售促进、直效营销等一系列营销传播工具相结合，实现营销传播智能化。智能技术对营销传播流程的影响在洞察层面，帮助智能挖掘营销主题在内容生产层面，实现动态程序化创意在分发层面，精准匹配、有效触达在效果监测层面，实现实时动态优化在消费者体验层面，增强人格互动智能营销传播面临的挑战隐私泄露流量造假人机关系第三章

智能营销的应用与实践

①打造全场景超级连接实现线上线下融合，整合基础、空间、行为、心理场景于一体的全场景，从各个方面和场景描画、分析、识别消费者

②创意生成组合智能化创意:内容营销的核心创意生产:从以广告主和企业为主导转向以消费者个人特点为主导.以智能技术为基础的程序化创意

③打造沉浸式互动体验根据消费者所处情境、既有消费行为、个人兴趣设计独有的产品体验场景，为其创造产品或服务带来的直观真实体验

④营销传播渠道多元化渠道逐渐多元化且打造一致的消费者体验，不同渠道间的体验“无缝衔接”，绘制尽可能完整的消费者旅程，找准接触点

⑤营销传播效果明晰化全流量时代的计算广告追求“品效合一”的效果可测量性，通过数据建模与消费者验证使营销传播效果明晰化，保证决策精准

⑥重构营销传播信任体系基于区块链的机器信任能有效地解决营销传播中的欺诈和数据造假等问题，重构营销传播中的信任体系智能营销传播的发展趋势第三章

智能营销的应用与实践智能营销传播的重要实践:从程序化广告、计算广告到智能广告1程序化广告随着营销走向大数据驱动，数据与技术正在形成一股强大的颠覆力量，重塑新商业文明的效率体系，驱动企业的新一轮增长。企业丽待建立以“人”为核心的营销策略，通过有效打浦不同媒介的数据资源，从而深度挖掘消费者的隐性需求，将割裂的消费者路径重新连接起来因此，在多屏时代，只有掌握数据，才能掌握互联网营销的核心，而基于链接、跨屏、大数据的程序化广告，因为能将广告精准投放给目标消费者，已经成为备受广告主推崇的投放手段。2计算广告当前，中国总体的经济格局正在从传统经济走向数字经济，并向智能经济时代迈进。数据已被正式确认为生产要素之一它与算法、算力相结合，构成了这个时代最为澎湃的社会变革动力，对各个行业进行着重塑和再造。相比于程序化广告，计算广告的体系更为庞大。计算广告的核心问题是为一系列消费者与环境的组合找到最合适的广告投放策略以优化整体广告活动的利润。计算广告追随数字媒体平台变化的路径而演变，数据、算法模型、智能决策是计算广告的三个基本研究维度，其中数据是基础，算法模型是工具，智能决策是目的。3智能广告智能广告和计算广告的原理基本一样，都是数据和算法。但智能广告更为灵活，更大程度上满足消费者需要，减少无效打扰，进行实时的互动等。第三章

智能营销的应用与实践从程序化广告到计算广告再到智能广告，这种演进是叠加而不是取代，只是代表了广告行业的发展趋势，而整个广告行业的发展是参差不齐的。总的来说，广告生态是多元共存、互为补充的。智能营销传播实例第三章

智能营销的应用与实践台前:人机交互成为营销新常态2021年中国对话式AI产品的核心产品市场规模达到80亿元。对话式AI最早依托智能语音技术和简单的自然语言理解能力，实现简单问答交互，而后承载知识库和知识图谱等知识工程，融合情感计算模型，让机器具备一定知识背景支撑和情绪感知能力。智能机器人的应用电话营销、导购机器人、智能客服、促销员、品牌定制聊天机器人、管理员、数字语音助理幕后:营销全链路智能化和自动化2021年6月，RTBChina在《中国序化广告技术生态图》中将介于广告主(marketer)、媒体(publisher)和消费者(consumer)之间的程序化广告技术生态划分为十大板块。产品升级:超级汇川经营生态多维构建，蜕变探索；场景创新:多营销阵地联动扩展，拉升转化；服务为本:行业专项深耕与合作伙伴扶持，发掘新机遇触点章后案例春秋航空:智能营销助力腾飞第三章

智能营销的应用与实践小

结本章详细阐述了智能营销应用与实践的四大领域：智能产品、智能定价、智能供应链、智能营销传播。在智能产品方面，具体阐释其概念与相应特征，总结五大典型产品类型，并分析其优劣势，通过分析小米智能家居案例，借以辅助说明智能产品的特征、现状与挑战等。在智能定价方面，阐释其概念和动态定价、个性化定价两种类型，详解个性化定价与“大数据杀熟”的本质与区别，分析其给市场带来的机遇与挑战。在智能供应链方面，智能技术赋能零售业态与供应链，帮助其实现从单渠道到全渠道的转型。大数据、人工智能、区块链等技术在智能供应链各环节中有不同程度的运用。在智能营销传播方面，智能技术在营销传播实践中的应用是其本质，因此智能技术对营销传播全流程都有一定的影响。由此进一步洞悉研究的热点议题，发展过程中的3大挑战与6大发展趋势，并引入台前幕后的应用实例。第三章

智能营销的应用与实践第四章

计算广告的理论基础引

入第四章

计算广告的理论基础GoogleAdSense转为首价拍卖模式GoogleAdSense转为首价拍卖模式Google作为全球广告收入最高的互联网平台巨头之一，决定将GoogleAdSense转为首价拍卖一定程度上说明了第二价格拍卖的机制确实存在不足之处。然而，首价拍卖并非绝对完美，这种拍卖方式背后也存在如优质广告位置被暴利行业垄断、广告平台利益缩水等一系列弊端。广告竞价是一场涉及多方利益的长久博弈，如何在其中找到一个平衡点做到惠及各方，实现最佳的博弈效果，是广告行业须进一步深入思考的重要问题。第一章

智能营销的起源和发展第一节-计算广告的理论溯源-第四章

计算广告的理论基础计算广告的理论溯源123计算主义的发展认知计算主义——计算主义的生命观——计算主义的宇宙观从技术-经济范式到计算-技术范式21世纪，大数据、云计算、人工智能等技术提升了人类计算能力，计算技术在“万物皆可量化’思想的引导下影响社会科学等更广泛领域，关于“数据密集型’的新技术-经济范式即计算-技术范式。社会计算与计算社会科学社会计算的概念：大数据为社会分析研究提供便利条件，使计算分析社会问题成为可能。计算社会科学的成立：一门由数据驱动的、以数据密集化为特征的交叉学科。4计算传播学传播学的“计算”转向：数字化成人类社会新发展特点，融入人类社会交往传播中，传播与数字、数据相伴。计算传播学的定义和特点：以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等为主要分析工具，大规模地收集并分析人类传播行为数据，挖掘人类传播行为背后的模式和法则，分析模式背后的生成机制与基本原理。计算传播学的发展：实践应用上，发展出数据新闻、计算广告等新应用学科，为传播研究提供数据抓取、数据分析、数据可视化等应用工具，反哺计算传播学理论研究，为其带来新的研究素材与对象:在理论研究上，具有跨学科思维的计算传播学已成为一大前沿研究热点，推动传统传播学研究范式的更新。第四章

计算广告的理论基础5计算广告学:新的广告学研究范式定义：主要是为特定情境下(context)的用户(user)找到一个合适的广告(advertisement)，以实现广告的最优匹配；产业视角&大数据视角&场景视角。特征：数据驱动&全量加工&个性化&自动化应用&实时优化革新：传播者-传播渠道-传播内容-受传者-传播效果第二节-计算广告的模型-第四章

计算广告的理论基础计算广告的模型1融合定制传播模式下的计算广告新模式定制化推荐:用户量身定制的广告信息融合化传播:媒介融合时代的跨屏传播第四章

计算广告的理论基础智能化调整:即时随地变化的动态策略程序化购买:模式不断创新的交易生态2以数据为核心的计算广告传播模式以数据为中心-寻找-识别-投射整个传播模式主要聚焦在广告投放这一具体环节，以广告主的角度展开3基于数据导航定向的计算广告传播模型web1.0时代：基于人口统计学定向，用户接触广告信息的渠道主要源于门户网站与搜索引擎，单向传播，精准度低；web2.0时代：基于用户标签定向，大量社交平台产生的用户标签提高了计算广告数据管理平台的丰富度，双向互动，精准度提高；web3.0时代：基于数据导航定向，大数据成技术主流，用户行为数据形成画像，广告主更懂用户。同时，计算广告的交易、投放、管理系统不断完善，整个计算广告的传播模式更加程序化与智能化。计算广告的模型4计算广告整合型传播链路模式在当下的广告营销中，品牌传播、广告技术与消费者行为联系紧密.。计算广告对促成消费者最终的行动发挥着重要的作用，提供了程序化创意、精准DMP人群定向、程序化交易、多维交互技术手段、广告形态优化品效合一与优化用户行为路径等技术支撑。第四章

计算广告的理论基础计算广告的模型5中国智能广告的ICMBER模型智能广告与计算广告并非完全不同，从技术条件角度看，两者相辅相成，有学者认为计算广告是智能广告的初级阶段，表现为计算智能。中国智能广告的ICMBER模型：聚焦投放流程，关注广告前期的洞察与创意阶段，重视后期用户的体验与行动，形成完整闭环。识别，定制，匹配，投放，浸合，留存第四章

计算广告的理论基础计算广告的生态系统模型1计算广告生态系统与关键要素模型广告主：核心发起角色；重新定义的广告行业：任何从消费者数据和广告中产生收入的商业实体都应被视为新广告行业的一部分；重新定义的消费者：消费者不仅是媒体内容接受者和广告目标受众，还是广告主或广告内容的创造者和积极的传播者；重新定义的政府：数据安全、消费者保护和隐私保护是政府在计算广告生态系统中重点关注的要素；重新定义的消费者保护团体：一是扮演监管角色观察在保护中存在的潜在挑战和障碍；二是为消费者发声，采取行动捍卫和加强消费者的各项权利；背景环境：计算广告生态系统还受监控、通信技术连接基础设施能力、其他因素这三大外部环境因素的影响。第四章

计算广告的理论基础计算广告的生态系统模型2计算广告的数字生态系统计算广告的数宇生态系统更贴合互联网传播的发展特征。这个数字生态系统涉及四个主体结构，分别是渠道、资产、参与者与行为，共同影响计算广告的数字生态系统。渠道：指计算广告常见的发布渠道，如今广告发布的渠道不断被扩宽，覆盖面也越来越广；资产：计算广告背景下，媒体平台对广告主来说是寻求流量、完成变现的重要渠道，拥有不同类型的媒体，相当于拥有不同的资产；参与者：计算广告生态系统的参与者包含(被赋权的)消费者、品牌主、影响者(KOL、明星等)与平台等。行为：在新的计算广告系统中，根据行动主体进行划分，主要包括品牌发起、消费者发起、其他人发起与平台发起四种类型；第四章

计算广告的理论基础计算广告的生态系统模型3智能生态下广告传播的“循环共生式”新链路机器算和人类智慧协同的思维一价值层智能广告传播是逻辑算法的数字思维和艺术审美的感性思维的结合，是技术理性和人类智慧的共线交织，是机器和人脑的协同共振，最终实现产品(或服务)与需求的最佳匹配以及专播向销售的即时、可持续转化。以智能数据平台为核心的策略一流程层支持策略一流程层包含了数据计算、需求露出、响应匹配、内容表达、触点浸合、反馈优化六个环节。整个流程以智能数据管理平台为核心进行运转。智能数据管理平台为广告传播全链路提供数据服务。以数力和算力为生力的技术一工具层数据采集即以“数力”实现信息数据化(即将多源、多维、异构数据贯通整合):数据处理即以“算力”赋能数据价值:数据应用即在算力与智的协同作用下变“数力为生产力，运用数据处理得到的结果解决广告传播的实际问题。第四章

计算广告的理论基础计算广告与品牌的模型1计算广告中用户一品牌关系的概念框架用户与品牌是整个计算广告环境中的两大核心部分，在网络平台、场景、社交网络等环境因素下，用户与品牌之间存在相互影响的关系。用户：内容创作者&元发声者&传播者；·品牌：在与用户相关的策略上，形成品牌新的内涵与外延，为消费者提供更好的服务或体验。品牌如何与用户进行互动：(1)了解和回应用户；(2)影响并促进用户对话；(3)将用户对话整合到公司略中；第四章

计算广告的理论基础计算广告与品牌的模型2计算广告的测量系统大数据时代背景下的计算广告能为品牌的内容自动化生成提供消费者与品牌这2个重要数据来源，品牌自动化生成内容、消费者数据、品牌数据为ABC模型的三个重要部分品牌自动化生成内容品牌自动化生成内容处于该模型的核心位置，受消费者数据与品牌数据的共同影响，品牌自动化生成内容在算法技术下根据品牌数据与消费者数据做一定优化分析，并结合一定外部因素影响来调整最后产出的内容信息，分别具有长期与短期的影响力。输入端:消费者数据与品牌数据计算广告的内容基于数据创建，品牌自动化生成内容需要综合考虑内外部的各种因素来确定消费者数据和品牌数据的算法权重。计算广告引擎可以提高广告效果的精准度，优化广告策略与战术，对计算广告起到强有力的推动作用；消费者数据&品牌数据

。输出端:短期效果与长期效果技术的发展使营销业更加聚焦消费者的即时反应，如使用A/Btest来测试消费者的行为，并由此调整优化品牌内容。这种短期效果导向的业态，使得从业人员和研究人员都缺少对于长期效果的关注对于品牌自动化生成内容的效果评估，应着眼于短期和长期2方面，并辩证看待个性化推送的正面和负面效应。第四章

计算广告的理论基础计算广告的效果模型1计算广告的测量系统以宏观视角充分考虑计算广告在执行阶段与营销传播、广告战略、商业计划三大要素的关系，形成直观完整且能及时反馈循环的系统.测量系统在广告投资和媒体活动，品牌健康和消费者感知，消费者画像、受众和场景，品牌、内容和数字资产这四个类型数据的基础上，广告主制定出相应的广告战略计划。广告商和营销商还需要考虑数据的出现场景，根据数据诞生背后的不同场景来辅助决策计算广告引擎以数据、算法、模型与实验为技术基础的计算引擎，可以进一步启动营销技术，并以消费者使用的联网设备为载体，通过这些设备渠道创建、传播内容，对获得的数据进行分析与管理，基于此进一步打开多维度的营销全渠道。计算广告引擎可以提高广告效果的精准度，优化广告策略与战术，对计算广告起到强有力的推动作用。效果量指标在系统中，计算广告具体的效果衡量指标有三个，呈金字塔状分布，从底部到顶部分别是消费者行为、行动和互动，收益、销量和盈利能力，商业和品牌价值。第四章

计算广告的理论基础计算广告的效果模型2基于消费者体验的效果测量在构建新的数生态系统基础上(能够实时收集和分析各种形式的用户数据、可以捕获个人的数宇痕迹数据)，搭建除曝光之外的测量概念框架（比如消费者的参与和体验），并朝着全面理解消费者与内容、品牌、其他消费者和平台的互动，以及这些互动的结果的方向发展。消费者参与行为

(1)媒体参与行为:表明受众在多大程度上沉浸在媒体内容或交互式交流平台的消费行为，以及可能投放在这些内容产品或平台中的广告信息。

(2)品牌参与行为:表明个人消费者与品牌和/或该品牌的其他消费者建立有意义联系的行为。参与的三个层次

(1)观察:“观察”是最低级别的互动，处于该阶段的消费者被动地接触媒体内容或品牌发起的信息

(2)参与:通常表现在人们的响应行为中(3)同造:“共”代表了最高的参与度，消费者被邀请成为生产者所有这些参与行为(大多发生在数字平台中)可以使用社交媒体分析、数据挖掘技术和算法来进行追踪并加以量化第四章

计算广告的理论基础计算广告与品牌的模型3品效合一的计算广告效果测量模型传统的广告效果类型(1)品牌广告:关于品牌传播的长期建设，往往难以量化；(2)效果广告:短时间内促进消费者购买、使用等行为以实现利益最大化；第四章

计算广告的理论基础品效合一的计算广告效果测量(1)品牌广告的测量指标:品牌知名度、品牌认知度、美誉度、忠诚度，检测广告长期效果；(2)效果广告的测量指标:露出率、转化率、复购率与ROI，检测广告短期内的目标实现效果。全流量时代的计算广告追求品效合一的效果可测量性，通过数据建模与用户验证，保证决策精准化。计算广告通过监测、建模、评估、优化等技术，可协助品牌方完善投放组合，“计算广告将品牌与效果连接起来，以品效合一为最终追求”第三节-计算广告中的博弈-第四章

计算广告的理论基础计算广告中的博弈博弈的分类1.按照局中人是否同时采取行动分类静态博弈：所有的局中人都是同时进行决策并采取行动；动态博弈：局中人采取行动在时间顺序上是有先后之分的。在计算广告的实时竞价阶段，各方广告主对广告展示位报价、竞价过程都是同时发生的，所以属于静态博弈。2.按照局中人对博弈过程信息的了解程度分类完全信息博弈：局中人了解其他局中人特征、策略空间及收益函数信息。在程序化交易广告主间的实时竞价博弈中，广告展示位置面向不同品类的海量广告主，广告主无法得知竞争对手的信息，因此为非完全信息博弈。第四章

计算广告的理论基础博弈的五大要素及其在程序化广告中的体现博弈论具有五大要素，分别是局中人、策略、得失、次序、均衡。在程序化广告交易中，局中人对应的是同时段内参与同一个广告展示位实时竞价的各大广告主;策略对于广告主而言，对应的实际上是一个关于媒介投放预算与出价的方案;得失对应的是实时竞价结束后，广告主能否以尽可能低的最优竞价拍下目标广告展示位，如果能顺利拍下广告展示位，得失还包含“广告主对广告展示位的预估价值一实际交易价”的值，这个值越大，代表广告主得到的收益越多，如果这个值是负数，则代表广告主是失去理想效益的;次序在程序化广告交易中影响不大，因为广告主的决策是一次性同时完成的，结果不受其影响;均衡对应的是在多次不同轮竟价后，同一个广告展示位的价格一般可以维持在一个相对稳定的范围内，短时间内不会有太大的变动，且平台与广告主都可以获益博弈论于1928年正式提出，是一种经典的数学理论。几十年来，博弈论被广泛应用于金融学、经济学、政治学、犯罪学等多种学科的研究。而在新兴的计算广告中，程序化交易的实时竞价模式也体现了不少博弈论的思想。拍卖理论下的实时竟价广告RTB的核心逻辑RTB的核心逻辑来源于“第二价格密封拍卖”，也叫作Vickrey拍卖。第二价格密封拍卖具有三个关键要素:私密独立出价、价高者得、以第二高价支付。收益均衡对于被实时竞价的广告展示位很重要，需要相对均衡平稳的价格使广告交易中的广告主与媒体方实现双赢。在广告竟价中，各个广告主会在自已预期的真实价格的基础上，报出稍高的价格，整体下来，广告展示位的价格就能保持在均衡的价格范围内，也能够保证广告平台有所获益。第四章

计算广告的理论基础RTB的特点在RTB中，广告展示位置具有未知性与轻微浮动两个特点。未知性：指广告主并不知道广告展示位置的确切价格，只能通过以往经验评估售价，或者根据一些交易平台提供的建议价格自行判断一个大致的范围。轻微浮动：指广告展示位置的价格具有不稳定性，价格会根据每次竞价的情况进行小范围的上下浮动。计算广告的RTB模式，不仅是多方广告主间“价格战”的博弈，还是广告主自身对于广告价格与广告效果两者间评估的博弈实时竞价模式(realtimebiding，RTB)是计算广告目前较常见的交易模式。在RTB交易市场中，各大平台与媒体方会有一些剩余广告展示位置公开向广告主出售。“价高者得，次高价结算”，就像一场对广告展示位置的在线快速拍卖会，不到100毫秒即可完成。第四节-计算广告中的营销逻辑-第四章

计算广告的理论基础计算广告中的营销逻辑利基营销理论的应用消费者细分大数据下基于个体的利基营销过程:追踪、分享、个性定制、刺激购买、关系。计算广告中的利基营销思维用户追踪、受众定向技术、消费者洞察、个性化定制、算法推荐内容等重要环节合力促成了广告个性化的内容分发，也促进了计算广告背景下利基市场的形成，为更多类型的广告主提供了营销机会，真正实现了为消费者个性化需求服务。精准营销理论的应用精准营销的概念强调建立以客户与供应商为中心的数据库，充分利用数据库细分消费者个性化需求，提供差异化产品服务并开展针对精准的营销活动。精准营销的特点以消费者为中心&挖掘消费者需求&在合适场景推送符合消费者个性化需求的营销内容。计算广告中的精准匹配广告内容&投放渠道，广告对象&消费者需求广告目标&广告效果的匹配场景营销理论的应用消费者所处的空间环境可被分析捕捉、重新建构，场景成促进现代营销的一大要素消费场景中的主观要素和客观要素“场景五力”理论：移动设备、社交媒体、大数据、传感器和定位系统是场景的五大技术力量。计算广告不同阶段的场景要素前期：洞察阶段产生消费者的“场景数据”中期：智能推送与场景相匹配的广告内容后期：消费者互动反馈数据作为下一次数据支撑第四章

计算广告的理论基础第五节-计算广告的归因-第四章

计算广告的理论基础计算广告中的归因模型与难题归因理论的应用计算广告中的归因思维：分析是哪些媒介渠道那些广告触点吸引了消费者，使得广告得到曝光或得到点击，实现了最终的有效转化广告效果归因的重要性广告平台与广告主衡量流量价值：“对转化数据进行迫踪，并将其与广告展示(曝光归因)或点击(点击归因)关联起来由此确定不同媒介渠道的转化率计算广告的归因模型种类常见的有首次点击归因、最终点击归因、线性归因、时间衰退归因等第四章

计算广告的理论基础计算广告中的归因模型：计算广告效果归因的难题：第一是无法实现理想状态的全面归因。消费者在做出购买等决策之前，会受线上与线下渠道、外部客观事物与内部主观根法、时效性等众多因素的影响，如今的计算广告系统无法完全、客观地辨别出这些因素对最终消费者决策行为的影响程度。第二是真正意义上的归因分析需要获取消费者线上与线下全面的活动数据，而这会涉及消费者个人隐私的问题，至今仍无法找到两全之策。章后案例快手效果广告投放助力，腾讯街景地图营销出圈第四章

计算广告的理论基础小

结本章围绕与计算广告相关的理论，首先进行理论溯源，在第一节介绍了计算主义的发展、从技术一经济范式到计算一技术范式的演进、计算社会科学和计算传播学的变迁，以及新的广告学研究范式一一计算广告学的发展。第二节结合最新的学术研究成果，介绍计算广告的相关模型，包括计算广告的传播模型、计算广告的生态系统模型、计算广告与品牌的模型以及计算广告的效果模型。第三节围绕计算广告与博弈论，探讨了拍卖理论下的实时竞价广告的特点与核心逻辑。第四节通过分析利基营销理论、精准营销理论和场景营销理论在计算广告中的应用，剖析了计算广告的营销逻辑。第五节针对广告中最受广告主关注的归因问题进行分析，在对计算广告的归因模型种类进行总结的基础上，探讨计算广告效果归因的难题。第四章

计算广告的理论基础第五章计算广告的市场分析引入第五章计算广告的市场分析百度AI智能营销百度以AI为驱动力所搭建的移动生态体系正在形成一个包括生产、分发、变现以及服务等全链条在内的全域生态闭环，品与效在此过程中形成协同。在互联网红利逐渐消退的当下，基于大数据的智能营销能在网络全渠道传递价值内容，在数字化赋能下实现“快、狠、准”的营销目标，成为存量时代的增长密码。第五章

计算广告的市场分析AC创意的智能生产内容的智能投放人群的精准获取百度AI智能营销第一节-互联网时代的市场营销变革-第五章计算广告的市场分析互联网的含义第五章

计算广告的市场分析互联网两个信息节点之间的相互关系包括企业终端与用户终端之间、用户终端与用户终端之间、企业终端与企业终端之间的相互关系。两个信息节点之间建立的信息链条将文字、声音、图片、视频等转换形成数字化语言，达到双方沟通交流的目的，数字化是指用一系列二进制代码来代表复杂多变的信息。无数信息链条组成的网状结构它使得信息能够在多个节点之间流动或传播，从而形成整个互联网生态。在互联网中，每台计算机、每个人都成为信息传播的节点。互联网产品的分类第五章计算广告的市场分析概念：从传统意义上的“产品”延伸而来，指在互联网领域产出并用于经营的商品，以满足互联网用户的需求和欲望。特点：互动性、即时性、低成本性、迭代性、不可消耗和无形性等按服务对象分个人互联网产品产业互联网产品按产品类别分社交类互联网产品娱乐类互联网产品电商类互联网产品工具类互联网产品金融类互联网产品互联网的价值第五章

计算广告的市场分析123满足个人信息需求互联网使得资源的互联、互通和共享成为可能，在此基础上，每个用户都可以随时随地获得想要的任何信息。通过虚拟的空间，个人可以利用海量的信息资源去探索和研究现实生活中遇到的问题，并将其应用于实践，让自己的实践活动更加高效。促进企业经营转向通过数字化手段，碎片信息得到有效整合，为企业经营提供有效指导。助力国家管理工作基于开放多元和透明公开等特征，互联网构建了一个开放平等的公共空间。每一个人都可以通过各种媒介了解国家、世界发生的大小事，并通过互联网发表自己的观点和看法，甚至可以推动重大政策的决策，形成一种社会参与的“共治”模式。市场营销发生的变化第五章

计算广告的市场分析123营销过程高效化传统的市场营销环节较为复杂，其经营模式固定在生产者、批发商和消费者之间，关注的是生产者的利益最大化，而忽视了用户需求。在移动互联网时代，销售渠道被拓宽，线上线下实现了融合联动，营销环节被大大简化。营销模式多元化传统的营销模式突出的是选准目标市场，确定营销策略，并且企业营销手段局限于广播、电视、报纸等大众媒体，载体容量有限。在互联网时代，企业收集用户数据，据此开展市场需求预测，站在用户的角度创新产品设计；企业也可以抓住消费者心理，运用多种营销手段，促使产品销量增长。营销对象精确化在传统市场营销中，通过消费者调查对消费者群体进行划分，归根结底属于一种比较泛化的分类方式。在互联网时代，消费者成为市场营销体系的中心，也是营销服务的主要对象。第二节-互联网广告发展简史-第五章计算广告的市场分析互联网广告概述第五章计算广告的市场分析世界上第一个在线横幅广告定义类型计费方式指通过网站、网页、互联网应用程序等互联网媒介，以文字、图片、音频、视频或者其他形式，直接或者间接地推销商品或者提供服务的商业广告。按广告目的分，品牌广告&效果广告按广告表现形式分，网页横幅广告&文字链广告&富媒体广告&视频广告&邮件营销广告CPT&CPM&CPC&CAP&CPS1分类索引2搜索引擎3订阅关注4推荐算法信息分发模式按信息分发模式和其流行时期大致划分为四个时代分类索引（门户时代）——搜索引擎（搜索时代）——订阅关注（SNS时代）——推荐算法（Feed时代）123互联网广告交易模式的变迁合约广告&定向投放广告&竞价广告&实时竞价广告互联网广告平台组织的发展广告代理商模式&广告网络模式&广告交易平台互联网广告的发展第五章计算广告的市场分析第三节-互联网的商业本质-第五章计算广告的市场分析互联网商业的本质——以买卖方式让”流量“这个商品进行流通用户=流量=金钱企业在互联网中的经营目标——建立流量池，把流量转换为销售机会用户与流量第五章计算广告的市场分析用户资源是互联网企业的价值核心。企业的用户群体规模直接反映了企业的市场规模。活跃用户越多,企业流量池越大，随之产生的利润和价值也越大。互联网产品的评价指标核心指标——活跃度指标，包括MAU、WAU、DAU、PCU、ACU、AT等其他指标——跳出率、转化率、留存率等用户流量用户在互联网中产生的每一次“网络通信”行为都会产生流量，此处的流量是指用户在网页或App上浏览信息时所产生的访问量（pageview）。流量反映了产品受用户欢迎的程度，用户使用产品的次数越多，浏览页面时间越长，流量就越大，产品就越受用户的欢迎。流量变现方式直接变现：包括向用户收费，为其提供产品、增值服务等方式。间接变现：包括售卖广告、电商平台等方式。

流量分类站内流量&站外流量前者代表了公司最基础的流量实力,后者则为公司不断拓展流量，连接用户与广告主，两者都是流量变现的重要基础。流量变现第五章计算广告的市场分析字节跳动系阿里巴巴系腾讯系百度系字节跳动旗下流量产品包括今日头条、抖音、西瓜视频、火山小视频、懂车帝、穿山甲联盟以及海外推广平台等。腾讯旗下的流量产品包括微信系的朋友圈和公众号等、QQ系的QQ聊天窗口和QQ空间等,以及腾讯广告。阿里巴巴旗下的流量产品包括淘宝站内广告、阿里妈妈联盟等。百度旗下的流量产品包括百度搜索、信息流、视频、百度联盟等。流量产品及广告平台第五章计算广告的市场分析“用户体验”为中心，国家政策不断完善基于“用户=流量=金钱”的逻辑，互联网时代下的流量产品越来越注重用户体验，“用户”中心转向正在发生。当下，国家也开始大力整治互联网行业中的灰色地带，引导流量产品行业生态健康发展。市场竞争激烈字节跳动后来居上流量产品行业现状第五章计算广告的市场分析第四节-流量市场现状-第五章计算广告的市场分析优质流量竞争激烈第五章计算广告的市场分析流量巨头高筑“围墙花园”从2015年开始，中国互联网的绝大部分流量头部的移动互联网巨头垄断，进而大鱼吃小鱼，对剩余流量进行吞并。各个流量巨头间高筑“围墙花园”，实际上就是以一种更加隐蔽的方式把流量、用户、数据等紧紧抓在手中，阻断资源从自身平台流向竞争者或者第三方平台。线上流量增速持续放缓，加上买量竞争持续变大，导致企业获客成本持续上升。流量终端和广告形式多样化从线下到线上，再到线上线下打通。广告主可以根据广告内容、产品定位等因素，选择多种媒介形式进行多元交互的同步投放。不仅广告投放的场景越来越丰富，媒介终端的功能也逐渐多样化，单一传播方式无法满足定制化的受众需求，新兴广告形式也应运而生。流量作弊现象时有发生而中小平台为了挤进市场，往往不惜采用灰色手段来增加自己的流量，例如强制跳转链接、假装抽奖诱使用户误触等。这种高点击率的虚假繁荣虽然会吸引广告主进行广告投放，但常常不能实现有效转化，不仅浪费了广告预算，还影响了媒介投放质量的有效评估。用户时间碎片化和需求多样化第五章计算广告的市场分析231移动环境信息选择多样化用户产品服务追求个性化“活”标签理解用户需求根据极光《2021年Q3移动互联网行业数据研究报告》,2021年第三季度，中国移动网民手机中人均安装App的总量为66款。用户对营销内容、广告内容的态度更加理性，也更加挑剔，用户追求更加个性化的产品和服务，例如实时营销、实时响应、实时购买、实时配送等。“活”包含两层含义：一是指用户数据标签是“活”的，是有生命周期的；二是指数据标签需要被灵活运用到营销全流程的各个节点中。企业精细化运营转向第五章计算广告的市场分析流量和用户的双重压力互联网巨头高筑“围墙花园”封闭了流量生态，，流量作弊现象频发使得低质流量被层层包装为优质流量，均抬高了获客成本。面对海量信息，用户需求更加个性化。——企业如果想要精准触达目标用户以创造增量或激活存量，就需要进行精细化的运营，吸引用户产生转化。精细化的需求，同时推动着营销与技术的快速结合，数据赋能、技术加权、甲方去乙方化已成为大势所趋。MarTech营销技术&AdTech广告技术&Inhouse私有化需求营销和技术的快速结合第五节-买量与卖量需求分析-第五章计算广告的市场分析①流量池的大规模覆盖买方需要尽可能多地覆盖用户流量，增加找到目标用户的机会。买方需要的头部媒体流量与中长尾流量连接起来，达到流量利用的最大化和最优化，让品牌实现用户增量。②数据赋能精细化运营通过数据的实时监控识别，广告主能够精准定向每个环节的用户。企业对比分析A/B测试数据，对产品和营销过程进行改进，使用户一步步形成转化，实现精细化运营。③精准定向目标用户内容对于新用户，广告主需要平台有识别分析目标用户的能力。对于老用户，给用户打了标签之后，要能够精准识别出这个用户，并精准定向，展示广告，吸引用户注意力。④以用户体验为中心转化决策权来自用户，公司应依托现代信息技术，以“用户需求”为导向，精准定位市场，为用户提供个性化产品服务，实现“一对一”营销，持续并超越满足用户需求，提高用户忠诚度。⑤整合数据高效工作广告主需要一个平台能够将整个广告投放和数据分析进行整合，变得更加程序化、自动化甚至智能化，有效提高运营效率。⑥实时查看数据结果除多方数据的整合外，广告主还要求能够实时查看数据结果、平台能够自动发现异常，做一些自动分析和提示预警。⑦广告投放真实效果验证广告主需要平台借助反作弊工具通过算法规则识别筛选出异常流量。大品牌广告主投放时也会特别注意广告投放真实效果的验证买量需求第五章计算广告的市场分析卖量需求第五章计算广告的市场分析统一管理和规划流量流量卖方通过把自有的流量，以及与伙伴置换或购买的流量整合到统一平台进行管理，提高管理效率，加大平台的影响力。数据赋能流量变现数据经过沉淀后能成为分析预判用户需求的基础，使广告主在关键触点上实现交易转化，而平台正是通过帮助广告主实现广告的有效投放来实现流量溢价。流量的合理定价和售卖为了实现利益最大化，卖方需要将流量合理定价，通过划分头部优质流量、中长尾流量，分成不同的售卖模式，卖给不同类型客户。流量的合理分发和竞拍平台可以结合用户的流量行为，洞察用户的购买需求和行为趋势，将流量进行合理的分发，在竞拍决策时也可以更好控制预算的流向，流量价值和预算价值都最大化。保证用户的良好体验在互联网等技术的支持下，可以通过信息分析来捕捉消费者在不同场景下蕴含的产品和服务需求，从而发现营销机会和潜在市场，实现场景、用户和服务的深度适配。保证用户的良好体验整体数据的监测&对数据进行分类&加强流量库存管理&自动分析和提示预警章后案例阿里妈妈的数智经营第五章计算广告的市场分析小

结第一节在介绍了互联网的含义互联网产品的分类以及互联网的价值的基础上，探讨了互联网“在线”时代市场营销发生的新变化，包括营销过程高效化、营销模式多元化、营销对象精确化等。第二节介绍了互联网广告发展简史。第三节进一步分析了互联网的商业本质,详细介绍了当前主要的流量产品及广告平台。第四节从用户、流量提供方和企业三个角度，分析了当前流量市场上，它们各自的需求、特点和面临的挑战。第五节围绕互联网商业的两大核心问题（购买流量和流量变现）分别从买方和卖方角度来分析各自的需求。其中买量需求的七个关键场景包括流量池的大规模覆盖、数据赋能精细化运营、精准定向目标用户、以用户体验为中心、整合数据高效工作、实时查看数据结果和广告投放真实效果验证。卖量需求的六个关键场景包括统一管理和规划流量、数据赋能流量变现、流量的合理定价和售卖、流量的合理分发和竞拍、保证用户的良好体验、实时查看和分析数据。第五章计算广告的市场分析第六章计算广告的典型实践:

程序化广告概述引入第六章计算广告的典型实践:程序化广告概述杜蕾斯“PC+移动”双平台程序化购买在推广单品时，悠易互通为杜蕾斯采用了两个版本创意递进方式，很好地优化了广告投放的效果，使页面点击率稳步提升，并且在第四周时CTR达到了超预期的效果。相较于传统的互联网广告投放，程序化广告抛弃了硬广时代的“大水漫灌”，瞄准广告主需要的目标受众实现精确触达，其实质就是受众购买，能够实现广告的优化投放。第六章

计算广告的典型实践:程序化广告概述目标受众创意表达传播策略策略执行效果评估营销目标程序化购买第一节-程序化广告的概念及特点-第六章计算广告的典型实践:程序化广告概述程序化广告的概念“以人为本的精准广告定向;媒体资源的自动化、数字化售卖与采购。”——梁丽丽“程序化广告是利用大数据和技术对数字媒体广告的购买、投放、优化、报表追踪进行自动化、智能化、实时化，以不断提升媒介效率。”——吴俊“在基于大数据和技术的消费者洞察前提下，利用系统化的方式对数字广告媒介进行实时的分析、挑选、购买、投放、跟踪和优化。”第六章

计算广告的典型实践:程序化广告概述“程序化”是指通过编程建立规则或模型，使得计算集群能够对海量数据进行完全自动的实时分析和优化，这种手段贯穿程序化广告的每个环节。程序化广告的特点第六章

计算广告的典型实践:程序化广告概述从购买广告位到购买受众：在程序化广告中，互联网平台可以通过分析用户在互联网中产生的相关数据，精准定位于不同类型的受众人群，再把这些人群常会浏览的广告位出售给不同的广告主。目标精准：程序化广告可以跨屏识别用户I