广告主投放移动DSP广告时的两大难点分析

  移动DSP广告智能推荐，指的是在移动互联网对目标人群进行追踪和定向，并展示个性化动态广告，通过deep link形式直达移动应用内页的一种广告技术。虽然目前deep link已经成为标配，但移动智能推荐广告至今还没有实际应用。
  为了帮助广告主进一步扩大移动互联网广告营销推广，避免预算浪费，作为国内首家专注于大数据挖掘算法和应用的广告技术供应商，光驰传媒移动DSP广告团队依托PC端建立的推荐引擎和动态广告技术积累，自去年第三季度开始展开研发、测试、应用等一系列工作，最终突破层层难点，掌握了全套移动智能推荐广告技术。在研发过程中我们发现，虽然deep link对于移动推荐广告是一个必要技术，但并没有太大技术难点，目前deep link已经成为移动DSP广告的标准配置。移动DSP广告主要遇到以下技术门槛：
  难点一：准确判断移动用户的浏览行为。PC端通常以cookie定向来记录和 追踪用户浏览行为。而移动应用则没有cookie的概念，这使得要判断移动用户是否安装广告主应用，并在此基础之上，追踪用户在应用内的浏览行为，成为首要的技术门槛。移动智能推荐技术需要建立一套新的移动用户识别和追踪标准，对其在移动互联网的行为进行记录和追踪，这是首当其冲的技术关键点。
  难点二：预测移动用户的兴趣并个性化推送广告。虽然在PC端有超过10年的大数据挖掘和推荐引擎技术经验，但用户在移动互联网上的行为与PC端有很大的差异，这种差异主要体现在访问习惯、购买习惯和应用内容呈现结构等方面。判断移动用户的兴趣需要对用户的交叉浏览、放入购物车、提交订单等行为进行全面分析，以得出用户最感兴趣的商品动态清单。这个清单组成了针对该用户独一无二的广告创意组合。一旦推荐的商品不够准确，则直接影响用户的广告体验和点击转化率，广告ROI则会有显著下降。