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我做你们的推广能给我带来什么?

1:富盟云信息快递可以帮您做到:第一、打通全国大型网站实现全网直通车的效果,包括像网易、凤凰网、搜狐这样的大型门户,像搜狐视频、爱奇艺这样的知名视频网站,还有专业的IT、母婴、汽车等垂直媒体,自由组合投放策略,并以极低的价格来投放,而不需要您额外花服务费找代理公司,短期来看的话是给您做的一个很好的品牌推广,长期来看可以有效提升我们电话咨询量等效果。第二、可以覆盖超过85%的中国网民,是海量的、低成本的目标人群的曝光;第三、针对这些网民、通过我们投放工具的人群定向技术、比如年龄、性别、收入、长期的兴趣爱好、短期的购买倾向、地域等进行目标用户的锁定,是针对每一次目标用户的曝光 。2:新闻快递可以帮您做到:新闻优化;新闻稿软文广告发布;软文代写;微信营销;微博营销;自媒体KOL推广;问答推广;舆情监测;个性化定制营销方案等。

我只要订单和成交,不要过程

A1:品牌的推广,对于成长中的企业来说,首先需要解决知名度的问题。知名度从哪来?要先让你所有的目标用户知道你的公司或者产品、服务,然后熟记你公司名字或产品服务,当他有需要时会第一时间找你。我们能够做到的就是,帮您打通这个通路,不但让您的广告覆盖到85%的中国网民中你所有的目标用户,而且以最高的性价比,把你的广告展示在像网易、搜狐、凤凰网、中华网这样的全国大型门户网站中,这本身就是一种公司实力和公司品牌形象的提升。现在淘宝中的同样或者类似产品,有很多店铺都在卖,那怎么样让目标用户记住你家店铺名或者旺旺号、去你家买,那我们帮你打通上到大型门户做宣传的通道,这就是对你店铺的自有品牌的最好宣传。有了这些做基础,订单和成交自然也就来了,同时,富盟云充分运用大数据技术,帮助广告主找到最精准的目标受众,本身致力的方向就是效果推广。A2:任何的订单和成交只是一个结果,而这个结果并不是一蹴而就的,只有量的逐渐积累才会有质的变化,相信您做任何一个推广都是这样的,而富盟云可以帮您进行一站式的跨网站全网投放,另外,富盟云不仅仅可以实现品牌推广的效应同样也会有好的效果啊,当然,这个效果是您自己根据数据逐渐优化出来的,有很多客户通过不断学习优化后,效果甚至比其他的所谓的做订单类的推广还好呢。

什么是消费商?

指在买方市场的条件下,商业竞争以消费者为核心,一部分有眼光和能力的消费者或微商,把自己身边的消费者或团队组织起来,带领这些消费者一起与商品品牌经营者,或生产厂商共同分销商品及分享利润,这部分人在组织和管理消费者的过程中,会付出劳动和产生价值及利润,同时,他们又替代了代理商或经销商,所以这样的消费者也是一个商人,富盟云商称呼他们为消费商,也就是消费商合伙人。注明:本文为原创,转载请标明出处。

你们的推广方式,在我们的品牌建设上,在哪些方面能起作用?

这包括了两个方面:一是让您的广告以非常低的价格展示到知名的媒体网站上,比如网易、凤凰网、搜狐视频、中华网等,对于您的品牌形象和公司实力是个非常好的提升。我们广告的展示形式都是图片或者Flash或者视频,如果您买他们的图片广告,一天就要好几万甚至几十万,而通过我们的投放方式来投,一千次的目标用户展示曝光只需要几块钱甚至几毛钱;二是,海量的曝光,可以快速提升您的品牌知名度。我们的媒体网络覆盖到了中国85%的网民,在这些网民中通过我们的人群定向技术帮您筛选出精准的目标用户,在这些目标用户面前有计划地控制您广告的曝光次数、曝光成本,曝光时间等。在大的曝光量的同时又通过人群定向技术帮您做到筛选精准的目标客户。

广告系统DMP数据处理的架构

来源:360图书馆广告系统DMP数据处理的架构跟大多数的大数据相关的系统很相似,基本上逃不开那几样东西Hadoop,storm,redis等等:数据处理部分结合了Hadoop的离线计算、Spark的批处理和Storm的流式计算。HBase和MySQL用于最终结果落地用于前端查询。ElasticSearch 有准实时索引,用于明细数据实时查询和时间序列历史回溯统计。Spark内置的机器学习算法库MLLib主要使用分类,聚类KMeans,协同过滤,决策树,逻辑回归。由于之前在群里的分享中,王新春@大众点评 ,王劲@酷狗音乐 讲了很多storm实时处理和大数据架构的内容,他们二位都是大数据领域的大佬了,我在这里就不班门弄斧了,简单提一下广告行业里是怎么做的,基本上大同小异,大家用的东西都差不多。对于广告投放要投放的目标,落实在dmp中就是需要找出相应的受众定向,下面简单分析一下几类受众定向:上图是广告有效性模型根据受众定向的定性评估表,水平方向是定向技术在广告信息接受过程中所起作用的阶段,垂直方向是大致的效果评价(从下往上效果依次升高)。按照计算框架不同这些受众定向可以分为三类:用户标签t(u),即在时间序列上用户历史行为为依据,为用户打上的标签。上下文标签t(c),即当前用户联系上下文在当前的访问行为达到的即时标签。广告主定制化标签t(a,u),是根据特定广告主提供的特定用户群在其网站上的访问行为数据加工所得。其中:地域定向、频道定向和上下文定向属于t(c)的定向方式;人口属性定向、行为定向属于t(u)的定向方式;而重定向和Look-alike则是t(a, u)的定向方式。地域定向主要用于商家销售目标局限于特定区域的情况下;人口属性主要包括年龄,性别,收入,学历等;频道定向主要是针对媒体侧特点,对相应受众进行划分;上下文定向主要是根据当前网页的内容上下文推送相关广告;行为定向是根据用户历史访问行为,了解用户喜好,进而推送相关广告;精确位置定向是在移动设备上根据精确的地理位置投放广告,更聚向与地域性非常强的的本地生活类广告主;重定向是对特定广告主一定时间段内访客投放广告以提升效果的广告投放方式,人群规模由广告主固有用户量和媒体重合量共同决定;新客推荐是在重定向规模太小,无法满足广告主接触用户需求的情况下,以重定向用户为种子,根据广告平台数据积累,为广告主找出行为相似用户的定向条件。

一个好的DSP系统需要满足的条件

来源:360图书馆1. 拥有强大的RTB(Real-Time Bidding)的基础设施和能力。2. 拥有先进的用户定向(Audience Targeting)技术。首先,DSP对其数据运算技术和速度要求非常之高。从普通用户在浏览器中地址栏输入网站的网址,到用户看到页面上的内容和广告这短短几百毫秒之内,就需要发生了好几个网络往返(Round Trip)的信息交换。Ad Exchange首先要向DSP发竞价(bidding)请求,告知DSP这次曝光的属性,如物料的尺寸、广告位出现的URL和类别、以及用户的Cookie ID等;DSP接到竞价请求后,也必须在几十毫秒之内决定是否竞价这次曝光, 如果决定竞价,出什么样的价格,然后把竞价的响应发回到Ad Exchange。如果Ad Exchange判定该DSP赢得了该次竞价,要在极短时间内把DSP所代表的广告主的广告迅速送到用户的浏览器上。整个过程如果速度稍慢,Ad Exchange就会认为DSP超时而不接受DSP的竞价响应,广告主的广告投放就无法实现。其次,基于数据的用户定向(Audience Targeting)技术,则是DSP另一个重要的核心特征。从网络广告的实质上来说,广告主最终不是为了购买媒体,而是希望通过媒体与他们的潜在客户即目标人群进行广告沟通和投放。服务于广告主或者广告主代理的DSP,则需要对Ad Exchange每一次传过来的曝光机会,根据关于这次曝光的相关数据来决定竞价策略。这些数据包括本次曝光所在网站、页面的信息,以及更为关键本次曝光的受众人群属性,人群定向的分析直接决定DSP的竞价策略。DSP在整个过程中,通过运用自己人群定向技术来分析,所得出的分析结果将直接影响广告主的广告投放效果。

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