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用户需求分析:搜索关键词/标签/用户画像

时间:2016-05-05 10:32 来源:互联网营销研究院 作者:刘苏
商业是为了满足人的需求,而营销是为了低成本的触达目标用户。对于不同的营销方式来说,描述用户的方式不同,因而筛选目标用户的过程也会有所差异(即受众定向)。   对于搜索营销来说,不管是qg111钱柜娱乐平台,还是SEM,识别目标用户的方式都是用户搜索用的关键词。前面说过九种获取qg111钱柜娱乐平台目标搜索词的方式,关键词获取以后,可能按照这样的方式来管理。 搜索来源 网页是否与搜索用户匹配,由搜索引擎的排序算法来决定,实质上,这也是一种受众定向。当然,现在搜索结果更多体现了本地化,个性化的特点,也是为了加强搜索用户体验受众定向的精准程度。   而SEM的投放,则按照推广计划,推广单元,关键词/匹配模式,创意这样的层级来组织,其实说到底也是按照关键词体现出来的意图,结合业务目标,来组织账户结构。SEM考核的ROI,也就是投资回报率,一般跟选词,出价,投放地区/时段,落地页,产品本身的品质和价格等因素有关系。这里的受众定向由自己控制,定向不好,往往ROI会低,不能在预算内完成既定目标。 用户需求表现 依靠关键词猜测用户搜索意图,依靠用户地理位置给出本地化的搜索结果展现,依靠用户历史搜索行为给出个性化的结果;依靠当前搜索词,时间,地域,竞价关键词匹配方式,决定一条竞价创意是否展现,依靠出价/质量度决定竞价创意的排序,等等。这些因子相对于广告投放或者站内推荐系统的受众定向,数据模型上显得还是简单了些,这里就牵出了标签系统,和用户画像(User Profile)。   随着技术的不断发展,基于用户大量行为数据的快速处理成为可能,而处理的结果,正如题图所示,由一系列的标签系统,来刻画用户的全貌。换句话说,将一个抽象的人,结构化了,提炼出的多维的标签信息,也就成了站内推荐或者站外广告推送的依据。(下图从网上盗来,非本人) 人群画像 用户数据划分为静态数据、动态数据两大类。静态数据,顾名思义,就是用户相对稳定的信息,主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息,自成标签,如果企业有真实信息则无需过多建模预测,更多的是数据清洗工作。而动态数据,指的是用户不断变化的行为信息,比如用户点击一个页面,微博上点了一次赞,百度里面搜了"魏则西"等。   用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签的权重。标签,表征了内容,用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。权重,表征了指数,用户的兴趣、偏好指数,也可能表征用户的需求度,可以简单的理解为可信度,概率。那么,如何根据用户行为,构建模型产出标签、权重呢?   一个事件模型包括:时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件,可以详细描述为:什么用户,在什么时间,什么地点,做了什么事。   什么用户】 关键在于对用户的标识,用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。 用户识别方式 什么时间】开始时间 + 持续时长。   什么地点】用户接触点的上下文信息。包括粗粒度的设备/站点/页面,或者APP,微信号,微博号等,以及当前内容的标签化表述。   程序化的广告投放方式都是拿这三者做匹配,(a,advertisement,广告),(c,context,上下文),(u,user,用户),目的就是将a定向给合适的(c, u)元组,即将合适的广告,在合适的时机,传递给合适的人。而a, c, u都需要结构化的表述,即上面的标签。
围观: 次 | 责任编辑:焦大
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