互联网电视/OTT TV亟需实践计算广告学

2013-11-19 09:47:14来源:DVBCN数字电视中文网 作者:DVBCN主编李远东热度:
首先,本文题目中“互联网电视/OTT TV”里的“/”所代表的并不是“即”的意思。其次,“互联网电视/OTT TV”泛指当下的一切新型视听媒体,因为笔者认为,互联网电视、OTT TV等只是一些时髦的名词,它们的本质还是在于“视听媒体”,既然是时髦的名词,对应的就应是新型视听媒体。
 
本文的灵感源于笔者在2013亚太OTT TV峰会上的感受。上海东方传媒集团“新娱乐传媒”总经理李勇在所作《OTT时代传统内容商的挑战和机遇》演讲,在最后提出了一个待解的问题,大意是如何去收集、理解用户的视频消费行为。再联想一下这次会议中大家探讨付费型OTT电视较多,所以觉得这个问题挺好。笔者认为,计算广告学或为解决之道,以互联网电视/OTT TV为代表的新型视听媒体亟需实践计算广告学。
 
计算广告是随着互联网应用发展起来的一个综合多学科的研究领域,这多学科包括数据管理、信息检索、数据挖掘、统计分析、机器学习、分布式系统等.由于其广泛的应用和巨大的市场价值,计算广告学目前已逐步发展成一个独立的研究方向。
 
计算广告是一个新兴的跨学科研究领域,它帮助互联网广告行业创造了巨大的市场价值,而广泛的市场应用也推动了计算广告的进一步发展.一方面,互联网广告行业的产业链中出现了联盟网络、广告交换、需求方平台、销售方平台、数据交换和数据提供者等不同的角色,角色之间的分工也越来越细;另一方面,计算广告涉及的领域在不断地扩展,包括面向移动智能终端的广告投放,基于社会网络的广告投放,基于位置信息的广告投放,以及基于网络视频的广告投放等。
 
在Web 2.0/3.0时代,我们能够获得更多更具体的单个用户的数据,例如,如博客、评论等,支持对用户进行更深入的分析。特别是随着“脸谱”和新浪微博等社会网络应用的流行,用户参与网络活动的程度又进一步加强。如何根据海量的用户数据为用户提供个性化的广告服务是值得研究的一个课题。以Youtube和优酷等为代表的社会视频媒体吸引了大量的用户参与,如何针对视频媒体进行定向广告投放也是当前的一个研究重点。
 
随着计算广告技术的不断发展,互联网广告行业的整个产业链已经日渐成熟,行业内的竞争也日趋激烈,所提供的广告服务也日臻完善。与过去相比,整个互联网广告行业在多个方面都发生了转变:
 
(1)广告的售卖逐渐由传统的合约方式转变为实时竞价方式.这里的实时竞价既包括实时竞价销售,也包括实时竞价购买.这种转变促使需求方平台和销售方平台加入到了整个产业链中;
 
(2)广告的定向投放逐渐由基于网页内容的定向转变为基于受众的定向.广告投放的最终目标是针对每个特定的用户,根据其所处的互联网环境,为其提供最适合的广告内容。随着产业链中数据交换和数据提供者角色的出现,使得基于受众的广告精准定向投放成为可能;
 
(3)广告的目的逐渐由品牌展示转变为直接市场营销.随着广告定向技术的不断优化以及
用户参与程度的不断加强,对于广告受众的定向也越来越精准,使得广告主在互联网上投放广告的目的逐渐由品牌展示转变为直接市场营销;
 
(4)广告的营销逐渐由单一广告营销方案转变为整体广告营销方案.整体广告营销一方面是指针对同一用户,通过不同的终端(如PC、智能手机和平板电脑等)同时进行广告投放的方案;另一方面是指为同一广告主的不同商品(如一次广告战役)同时进行广告投放的方案。
 
以上这些转变使得互联网广告行业成为一个与传统广告行业不同的新兴市场领域.在这个领域中,能够实现广告精准定向投放的计算广告技术占据着不可替代的核心位置。
 
首先,计算广告可以有效地提高广告定向投放的精度,从而将广告由骚扰信息变为有用的信息。计算广告正是实现广告精准投放的主要技术手段。
 
其次,计算广告技术的发展有助于完善互联网广告产业链并营造良性、和谐、共赢的产业环
境。计算广告可以提高广告定向投放的精度,这有助于提高所发布页面的有效信息量,从而吸引更多户的访问,最终达到抬高广告位竞价并增加网页发布者收入的目的;计算广告可以提高广告的点击率,这有助于提升商品知名度和销量,最终为广告主达到增加商品销量的目的;计算广告可以提高网络广告联盟的信誉,进而吸引更多的网页发布者和广告主参与广告竞标;计算广告还能够帮助用户获取有用的信息。
 
最后,计算广告推动了第三方付费模式的发展。第三方付费是指由作为第三方的广告主为用
户向软件开发者(或服务提供者)支付使用软件(或服务)的费用.在该付费模式下,软件开发者(或服务提供者)可以获得发布广告的收入,用户可以获得免费的软件(或服务),而广告主则可以通过精准定位的广告来销售更多的产品。
 
计算广告是支撑互联网广告产业链发展的基础,其涉及的技术主要包括广告检索、用户数据分析和广告投放算法等。近年来,信息检索、机器学习和数据密集型计算等领域的研究工作为计算广告的发展提供了技术支持,例如,基于信息检索的关键词抽取技术,基于机器学习算法的广告检索技术和点击率估计技术,基于分布式数据密集型计算系统的海量数据分析处理平台和实时广告检索排序平台等。
 
这些技术不仅使得广告系统能够实现精准定向,并且能够在毫秒级的时间范围内处理上百万并发的实时广告检索、排序和投放需求。
 
近些年来,智能手机和平板电脑等智能终端的普及为广告的投放提供了新的思路和方向。目前单个用户所拥有的智能电子设备越来越多,并且不同的用户使用这些设备时拥有不同的规律和模式,如何针对单个用户及其使用智能设备的规律,设计相应的整体广告投放方案,是受到业界广泛关注的一个热点问题。
 
另外一方面,目前大多数智能终端设备都已配有GPS组件,如何根据智能终端的位置信息提供基于位置的广告投放也是备受关注的一个热点问题。
 
互联网电视/OTT TV亟需实践计算广告学。

责任编辑:饶军

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