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时间:2018-10-13
《【移动互联网必读】手机上大数据(五):手机上app推广》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、TalkingDataCOO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。 无线应用的大数据有着重要的作用。但是对于手机阅读以及手机音乐的大数据分析仅限于特定App,而现实情况中还存在另外一种应用,即App之间互相推广,此处我们将其命名为App互推联盟。互联网的一些事 APP互推是一种通过挖掘App之间的隐含关系,将一个App推送到另外一个相关类的App上,而整个移动端App的应用个数有好几十万,所以数据包含的信息是相当丰富。如果我们能有效利用这数据,则我们能够
2、采用更有效的方法来实现App的互推,同时利用这些大数据,我们为移动广告找到了一个更有效的平台。 DatabaseModeling是一个数据库的建模功能,任何庞大的数据都需要一个正确的分析机制 大数据分析中的问题 ①全局数据打通 当我们获取单独App数据时,这些数据都是孤立的小岛,我们不太会关心用户在其他App中有什么样的行为特征。当我们拥有数十万个APP时,如果能将各App数据进行打通,那我们能获得的利用将是无穷无尽的。 在PC端,浏览器可以通过cookie、flash等方式记录一个用户的ID,而
3、在手机端这种方法却欠妥,因为手机端的用户使用App的频率远高于浏览器的频率。 但是我们仔细发现,每个用户所使用的手机MAC号一般情况下是唯一的(在极少情况下不唯一),所以我们可以通过MAC号来将用户进行打通。 ②信息补全 在前一章节无线音乐应用中,我们遇到一个棘手的问题是,用户信息不完整,我们不能有效地给其推送恰当的歌曲。用户信息不完整的主要原因是因为在该APP中留下的信息量少,如果我们能利用用户在其他APP的信息来补全用户信息,则可以大大提供用户在该APP中听歌的体验。互联网的一些事 App的互推
4、 在没有打通App数据之前,App互推一般都是根据随机原则、热门App原则、相似相近原则来进行推荐。这些方法存在很多问题,如不同用户App推荐一样,推荐App被用户喜好的准备低等。 当多个App数据打通后,原始App推送方法可以得到明显的改善。因为一方面我们可以获取用户的全局信息,利用这些信息我们可以更好的为用户做个性化的推荐,另一方面由于App的打通我们能更好的将用户、App进行聚类分析,这样更加方便相似用户对相似应用的喜好。 App中的广告应用 在没有打通App数据之前,App的广告一般都是根据
5、App的关键词原则进行投放,不同用户在登录同一个App时可能接受到同一个广告。这种投放方法存在一个明显问题就是只抓住了App的匹配性,并没有抓住App上具体人的匹配性。比如一个人刚浏览玩母婴类的App转入另外一个音乐类的App时,该音乐类App大多会为其投放音乐类广告,而不是母婴类的广告。 App在设计之初就会针对广告位置和内容进行规划 当我们把App数据打通后,因为全局信息的关系使得用户就有了记忆功能。所当上诉情况发生时,音乐网站可以根据用户带来的喜好为其投放与其喜好最接近的广告。这样才能更加准确的抓
6、住用户的心理,让用户、公司以及广告达到三赢的好结果。
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