周崧弢（好耶广告网络应用规划部）：

　　谢谢大家！谢谢艾瑞给我们一个机会，跟大家分享一下我们在数据方面的一些最新的应用成果，今天我们主要的是跟大家一起分享的是我们在过去的几个月当中，通过对市场投放的数据进行挖掘之后我们得到的一些新的经验或者说是一些看法，这些看法我套用一个可能当下比较时髦的词叫做长尾，当然这里不是说长尾理论的正确性，我们数据挖掘之后，在互联网数据当中，特别是对于那些暴光的数据，网络广告的门户网站大型的网站暴光数据当中，同样也存在长尾，至于这个长尾是否对于网站投放的广告主带来长尾理论所说的效应的话，可能我们并不太清楚，我们只是提出通过挖掘之后，我们是可以看到的，现有的投放的市场存在的一个现象，这个现象至于是好是坏？或者说是把这个现象进行一些优化或者说是处理的话，这个可能需要在座各位跟我们一起来思考的问题，在说这个之前，简单介绍一下背景，因为我们的挖掘工具，向大家简单介绍一下，在这次我们的数据挖掘当中，我们是采用了我们公司的AFA7，这个系统是面向广告主，数据挖掘排期的辅助工具，这个工具主要有三个大的模块组成，第一个大的模块是媒介资源管理，第二广告投放代码和发布的管理模块，第三是网络广告效果的数据挖掘模块，这个版本的系统，是在今年6月份的时候开始对外发布，到目前为止，包括好耶网广告网络旗下代理公司，北京权势和好耶网络，包括凌志等等大型国际广告公司也在使用这个系统，这个就不仔细介绍了。

　　什么是AFA7CDMT？那么我们看到AFA7除了有媒介资源的部分，有代码管理部门之外，更重要是数据挖掘，数据挖掘，就是我们的CDMT，这个部分的工具主要在整个系统当中帮助客户和代理公司去挖掘所有的广告的事后的效果的工具，那么可以为广告主提供以下数据的挖掘功能，第一广告暴光数据的到达、重合和暴光频次分析。

　　第二广告互动数据来路重复趋向分析

　　第三是自定义营销点数据的来路重复时间顺序和路径分析，这些主要指整个互联网广告阶段无论暴光的部分还是点击部分，还是点击之后影响客户的小型网站、促销网站的数据的话，通过这个工具都可以做一些深入的挖掘，到最后是广告投放周期与营销效果周期之间的交叉分析，这个可能更适合于电子商务类的客户，因为在我们客户当中是遇到这样的情况，可能广告的投放的时间段和最终产生销售效果，在线的销售效果的时间之间是有一个延时，这个延时有多久，对销售产生什么变化？通过这个数据挖掘也可以获得一些信息，那么另外一个就是CDMT的数据挖掘轴，这个轴这这样自定义？一个方面从时间上对于数据进行挖掘，这个时间定义成活动周期，年、月、周、日，在活动周期这一块可能稍微提一下，因为传统的互联网广告数据分析当中，大部分的数据都是统计到日一级，在月一级，年度一级，都是用单日数据进行累加获得，这个对于数据的挖掘的准确性和精确度来说是一个挑战，当然在数据运算量来说也是一个问题，对于广告主来说，投放是有一定时间期间，有一个活动周期，活动周期的7天的唯一的到达访客数和单一访客数累加之间有差距，在这个数据分析当中，我们引用的所有的访客数据，和REACH数据都是广告主投放之间的REACH而不是日之间的累加的和，另外一个广告主的方向来看，我们精确到创意这一级的数据挖掘，因为这个方面，可能有一些广告主在投放之前，一个创意会做AB版本，这个版本之间的数据差异对于后期投放有多大影响？在挖掘工具当中也可以体现出来，第三个层次就是大家常见的，从媒体的角度来看，我们可以提供包括从网站频道广告位三个层次上进行挖掘，这里面我们也会提一下，在我们现在的系统当中，我们所研究的对象大部分集中在广告位的研究上面，因为所有的媒体计划到最终排期，最后落到广告位上面，频道这一级数据，可能对于大部分的媒介计划来说，可能是在那种更大的年度或者说是更战略层面分析上面使用，而恰恰到每个活动的具体的战术排期方面的话，只是精确的广告位这一级，对于广告主和代理公司来说，也是有它的重要性在里面。

　　接下来，之前跟大家简单介绍一下AFA7CDMT的基本概念，接下来分享一下从06年8月到11月之间我们针对互联网广告当中若干广告位进行数据细分的挖掘，在挖掘当中我们发现，数据是存在一定的特征，这些特征可以影响到我们的媒介投放的策略，也可能会影响到我们整个的在战术层面的策略，那我们的数据大部分是来自于好耶广告网络和好耶的合作伙伴以及好耶的客户，他所投放的广告数据，基本上我们在过去的4个月当中，我们总共是累计收集超过700个广告位的数据，当然这700个广告位数据进行的筛选，重复统计的话会有一些问题，我们通过抽样的方法筛选66个广告位进行和细分。

　　在说具体的数据分享之前我们提一个概念，就是从好耶广告一贯的经验来说，把广告的效果做以下的划分，第一大类的指标是基于暴光的数据为准的数据指标，这些指标细分下来包括暴光数，是大家经常用的impression，在这个之下我们作细分的计划，是暴光达到的受众是多少，每个受众接受的暴光次数频次是多少？暴光次数之外是观看，大家投放的时候有这样的经验，这也是我们客户一直在跟我们讨论的，很多网页上面第一频的广告暴光说就相当于被看到的广告数，可是第二屏、第二屏、页屏，受众不一定观看到广告，所以我们要做细分，有播放完整的播放，所谓的播放，是针对今年上半场的时候时下比较时髦的REACH的广告，大家知道Reachmedia的广告从网页调用，之间存在比较长的下载周期，这个下载周期，网民是极有可能做很多的工作，关闭这个网页或者停止下载，所以作细分的数据研究当中我们会加入播放和完整播放，精确的统计说，对于Reachmedia观看的数据是多少？暴光数，对于大型的广告主当广告客户所用的指标，第二类是互动，可能会跟效果营销更加相关一点，刚才CCT更多的是关注这个方面的数据，这个包括广告中的互动行为，在广告存在的页面上面，内部的点击或者可能广告当中有游戏的话互动数据是什么？第二点击专权，第三点击之后的行为，这是对于广告主特别重要，这些方面主要应用于效果营销的推广的目的，今天我们所研究的数据，是集中于暴光频次方面，这个数据可能在过去5年当中，中国的互联网广告的投放监测当中会忽视这个问题，平均每一个消费者看到这个广告次数是多少？可能在过去5年当中，事后的报告当中没有相对的提及，但是广告的整个传播当中有一个经典的假设，这个假设是传统广告经常在使用，特别是电视广告经常使用的，广告暴光次数的多少与目标受众接受广告所传达的信息的程度成一定的比例关系，这句话稍微解释一下，可能我只看到广告一次的话，对于这个广告带给我的信息接受可能产生不了多大的影响，当我在一定时间之内看到3-5次广告的话我有可能记住这个广告传递给我的信息和内容，但是另外一种可能性，当我可能在一天之内看到这个广告20次以上，我可能对这个广告产生厌烦的感觉，这个可能产生大家对时下流氓软件，或者非常强迫大家看广告的形式是一种厌恶的情绪，因此对于广告主和代理商来说，合理控制广告暴光次数是优化媒介计划的重要因素，当然这一点我相信在过去的5年当中，我们在互联网的方面这一块是做得并不是最足够的，第二点，对于媒体来说合理利用目标受众，是广告频次是优化广告资源的途径，这个也是从新媒体考虑，对于门户网站和访问量高的网站的话，如果它的广告位是按天去买，可能对于访问量高的广告可能10次-15看到这个广告，这是一种浪费，我们如果对于暴光频次进行控制的话，可能前8次看到这个广告，后7次看到另外一个广告，这样可以降低用户的反感的程度第二利用广告资源，不会出现这一个广告位被一个客户占领，但是通过过去4个月在66个广告位的数据挖掘之后，我们发现一个有意思的现象，广告的暴光频次是呈现高度的长尾的倾向，横坐标是广告暴光的次数，这里引用了一次两次一直到10次之间的暴光次数，纵坐标是每次暴光的次数所覆盖唯一的访客，而且是广告主投放之间的唯一访客数，不同的广告位之间存在千差万别频率分布的变化，但是实际上我们会发现所有的广告位呈现两大特点，第一有效的广告活动期间，广告位看到的平均受众只覆盖60%，可能大家看到，红色线代表某一个广告位，这个广告位可能更加夸张一点，一次覆盖高达90%，也就是说，在这个广告位上面看到广告的受众其实有90%人是看到过一次，剩下10%人看到两次以上，第二个问题，是传统意义上有效的3-6次广告暴光次数只占很少的部分，对于传统的电视媒体来说，他们曾经有一个调查，电视广告在一定的投放期间之内，它的接受频次在3-6次是比较合适的，但是互联网方面我们现在还是没有公开的研究数据表明说，互联网广告的暴光频次控制多少以内对广告目标受众来说是合适的，当然在北美地区，有一些研究公司做过调查，对于某些形式的广告可能暴光在4次以上可以提升10%左右的品牌知名度，这些我们现在有一个确信的数据指标，首先继承电视上面的情况，当然研究4-8次或者6-10次所占受众的比重可能会更低，这个问题其实会困扰我们，如果说我们的广告客户是要求我的网络广告要对受众产生心理的影响，那么我的投放必须达到一定频次，但是这个频次在现有数据来看，我们有可能不能很好的满足这种客户的需求，那这样的话，就会促使我们在媒介计划，在投放策略的时候做一些新的调整，接下来我们开始讨论如何有效的提高并且控制网络广告的暴光频次，这里我只是把我们的一些在过去几个月当中的经验跟大家做一些稍微的分享，更多的方法或者策略有待在座各位在更多的实际经验当中会获得。

　　第一种方法利用网站广告位暴光特征进行处理，不同网站广告位暴光频次是不一样，很高占到90%，但是平均一次覆盖率在60%左右，那我们对于样本数据，作了一个更加细化的分类研究，我们发现首页的长尾特征非常有特点，这个首页包括网站的所有频道的页面，他暴光一次的覆盖度非常高，将近超过70%以上，而后面的更多的频次暴光相对来说是越来越低，第二个是内页长尾特征，所有内页，一个文章，一个帖子上面的内页广告位来说，他的长尾特征稍微好于首页的广告位，2-6次的覆盖度将近达到20-30%左右，再往下，非常有意思的是一个邮件频道，邮件可能大部分人第一印象可能是传统的DM，其实很多网站的免费邮件做一些无畏的广告位，他一次覆盖度只有30%左右，而更多是集中于2-10次的覆盖情况，还有客户端的长尾，客户端指什么？包括MSN的客户端，QQ的客户端，或者迅雷下载的客户端，他们的分布特征会跟邮件特别接近，这个我们可以看一下，这4种不同类型的广告位，他们的频次分布的特征，可以看到蓝色的是首页的大部分首页的分布情况的结合，而紫蓝色，虽然暴光次数也很高，但是从4次开始到10次，它的分布情况，就会有一些具体的变化，我们在看红色的邮件和客户端的系统，其实它的覆盖度相对平滑许多，其实这些都可以帮助我们在做频次控制的时候做优化，假定客户的广告目的是以追求覆盖度为主，可能我们会建议客户的投放尽可能增加首页的投放或者内页投放可能高一点，假如客户是控制投放频次为目的，我们更加建议我的客户，投放在邮件频道的预算里面，可能提高一点，可能更多是客户端的广告位，那么这是第一种方法。

　　第二种方法，有效利用频道间和网站间的重合度，这个我跟艾瑞邹蕾有一定的分歧，她说30%是浪费的，当然我们认为这30%并不一定浪费，从我们数据来看，当然因为艾瑞的数据在事前已经预估，我们通过系统事后精确统计每个数数据的投放情况，不同广告位也存在重合度的变化，这个数据当中，我们可以看到，广告位C和广告位B之间的重合度在8%左右，如果这样的话，我如果要增加广告的投放，目标成本的覆盖层次，我适当在重合度的网站上投放广告可能提高目标受众的访问的频次，当然提高多少？我们现有的数据还不能够做最终的判断，当然这个也是我们近期会做得的新的尝试。

　　第三，我们相信在市场上面还有很多种更加有意思的方法，会来有效的控制广告的投放频次对于广告效果的影响，这里我跟他们稍微的透露一点，我们在这个月的时候，从今年12月的时候我们已经开始在和一些网站进行做那种更多的控制频次的研究，相信我们在07年年初的时候有机会的话跟大家一起来分析，一些新的频次方法如何帮助我们的客户或者我们的合作伙伴提高他们在不同广告位上面的广告效果的具体的情况。

　　那么最后做一个尖端的小结，当然第一点，通过过去4个月的试验我们实际上可以证明通过我们的CDMT的工具对广告投放数据进行挖掘我们可以知道网站广告位投放的暴光特征，也可以了解广告重合度的特点，这些特点最终可以帮助我们实现广告主和代理商所要求的媒介投放计划进行一些相对的优化，当然我们的梦想是这样子，这个是我非常赞同的，刚才李刚的发言，我们像传统媒体精华的部分学习，我们在产品上，我们一直也是强调我们会继承传统媒体在计划或者是在策略方面很丰富的经验，这个图是传统的媒介电视媒体投放当中最经典，通过优化频次的控制，帮助广告主节约整体的毛平点，最终实现黄色的曲线，他6次以上的花费，节约下来，来寻找更高的REACH，这也是我们在产品方向上面希望跟各位同行一起合作，最终达成的目标，可以达到最高的投放点，这是我讲的基本的内容，谢谢大家！

(责任编辑：丁潇)